멀티터치 스크린 상에서의 접촉식 제스처 UI(User Interface)는 사용자가 안정적으로 손을 사용할 수 있는 정적인 상황에서 편리하게 사용할 수 있다. 하지만, 조깅을 한다거나 운전을 하는 등의 동적인 상황에서는 접촉식의 제스처 인터페이스는 심각한 사용성 문제를 야기 시킬 수 있다. 이에 본 연구에서는 정지 및 운동 상황 모두에서 사용할 수 있는 비접촉성 제스처 기반 인터랙션을 개발하고자 하였다. 비접촉성 제스처 UI 인식 방식은 컴퓨터 센서 제스처, 멀티 터치 제스처, 자이로 센서 세 가지로 제한하였다. 그리고 본 연구를 통해 정지 상황과 운동 상황에서 MP3 플레이어를 시용할 수 있는 제스처의 어휘 목록을 개발하였다. 마지막으로 본 연구의 제한점과 시사점을 논의하였다.
본 연구의 목적은 구어동반 제스처가 어휘인출과정의 개념화와 어휘화 가운데 어떠한 단계와 관계가 있는지를 알아보고자 하는 것이다. 제스처와 발화 분석을 위하여, 모 방송국의 TV 버라이어티 프로그램 중 제시된 목표단어의 의미를 설명하여 전화상대방이 그 단어의 이름을 맞추게 하는 게임의 동영상 자료를 이용하였다. 분석자료로 이와 같은 TV 자료를 선택한 이유는 프로그램의 게임과제가 어휘인출의 개념화 과정과 어휘화 과정을 동시에 유도할 수 있는 과제로 판단되었기 때문이다. 20회의 동영상 자료를 재생하여 목표단어와 목표단어 설명과정에서 출연자들이 산출한 발화를 전사하고, 출연자들이 사용한 제스처를 어휘 제스처(lexical gesture)와 운동 제스처(motor gesture)로 구분하여 기록하였다. 구어동반 제스처가 어휘인출과정의 개념화와 관계가 있는지 알아보기 위하여, 구체적 단어와 추상적 단어 설명 시 동반된 제스처의 사용양상이 다른지, 그리고 단어 개념의 난이도와 제스처 양 사이에 상관관계가 있는지 분석하였다. 제스처가 어휘인출과정의 어휘화와 관계가 있는지 알아보기 위하여, 출연자가 목표단어 설명 시 산출한 발화의 단어 양과 제스처 양, 그리고 저빈도어 비율과 제스처 양 사이의 상관관계를 각각 살펴보았다. 연구결과 단어 개념의 심상성(imageability)에 따라 유의하게 많이 동반되는 제스처가 다르다는 것을 알 수 있었다. 즉 구체적 단어 설명 시에는 추상적 단어 설명 시보다 어휘 제스처가 유의하게 많이 동반되었고, 추상적 단어 설명 시에는 구체적 단어 설명 시보다 운동 제스처가 유의하게 많이 동반되었다. 또한 구체적 단어의 경우 개념의 난이도와 제스처 양 사이에 유의한 상관관계가 있었다. 그러나 목표단어 설명 시 산출된 발화의 단어 양과 제스처 양, 저빈도어 비율과 제스처 양 사이에는 상관관계가 나타나지 않았다. 본 연구의 결과는 구어동반 제스처가 어휘인출과정의 개념화부를 반영한다는 것을 시사한다. 뿐만 아니라 이제까지 많은 연구들에서 간과되어 왔던 운동 제스처의 기능에 대한 새로운 접근을 시도하였다는 점에서 본 연구는 의의가 있을 것이다.
과학 담화에 동반되는 제스처는 정신 모형의 구성과 모델에 기반한 추론에 중요한 역할을 한다. 체화된 인지의 관점에서 제스처는 학생의 내면에 기저한 정신모형을 유추하는 근거인 동시에 학생의 불완전한 과학적인 사고의 변화에 도움을 줄 수 있다. 이 연구는 과학 교육의 맥락에서 제스처의 역할을 탐색해보고자 과학적 담화에서 제스처의 특징을 살펴보고 과학자와 중학생의 제스처를 비교하였다. 각각 10명의 과학자와 중학생이 본 연구에 참여했으며, 일대일 면담에서는 '분자운동과 상태 변화'에 관한 세 가지 면담과제가 제시되었고 면담은 반구조화된 clinical interview의 방식으로 진행되었다. 과학자와 중학생의 제스처는 모두 비디오로 녹화하였으며, 근거 이론(grounded theory)에 기반하여 4명의 연구자가 반복적으로 비교 분석하였다. 연구 결과, 과학자와 중학생의 제스처는 4가지 측면(제스처의 특징, 제스처의 사용, 제스처의 내용, 제스처의 기능)에서 상이한 특성을 보였다. 과학자는 다양하고 정교한 제스처를 보다 빈번하게 체계적으로 사용했으며, 중학생 또한 과학적 사고와 소통의 도구로 제스처를 과학담화에서 사용했으나, 중학생의 제스처는 과학자의 제스처에 비해 과학적인 근거가 부족했으며 기능적인 특징에서도 상당한 차이점이 있었다. 이 결과는 제스처가 과학적 사고를 강화하는 데 도움이 될 수 있으며, 내면에서 일어나는 인지활동을 알아보는 수단이 될 수 있다는 것을 보여준다. 앞으로 학생들이 제스처를 과학 개념의 이해와 추론을 돕는 도구로 사용할 수 있도록 지원할 필요가 있다.
본 논문에서는 동적 제스처인 수화와 정적 제스처인 지문자가 섞여 있으며 연속으로 수행하는 손 제스처를 실시간으로 인식하는 시스템을 구현하였다. 연속적인 손 제스처는 동작의 시작과 끝에 대한 명확한 표시가 없고 제스처의 형태가 복잡하다. 본 논문에서는 연속적인 손 제스처에서 개별 제스처를 구분하기 위하여 제스처의 속력과 속력 변화를 이용한 상태 오토마타를 구현하였으며, 다양한 손 제스처의 의미를 인식하면서도 확장이 쉬운 시스템을 구현하기 위하여 14가지 손운동, 23가지 손모양, 그리고 14가지 손방향의 기본 요소 인식기를 구현하였다. 양손 사이버글러브와 자장 추적 장치를 이용하여, 구현된 시스템은 131개의 한글수화와 31개의 지문자를 실시간으로 인식하며, 수화의 인식률은 기각인 경우를 제외한 경우 94.3%, 지문자의 인식률은 96.7%에 이른다.
본 논문에서는 가상현실의 기본 요소중의 하나인 사용자 인터페이스 분야에서 동적 손 제스처를 실시간으로 인식하는 시스템의 구현에 관하여 상술한다. 사람의 손과 손가락은 사람마다 같은 동작이라도 데이터의 변화가 다양하며 같은 동작을 반복해서 할 때에도 다른 데이터를 얻게되는등 시간에따른 변화도 존재한다. 또한, 손가락의 외형 및 물리적 구조가 사람마다 다르기 때문에 다른 두사람에 의해 만들어진 같은 손 모양도 일반적인 센싱장비에의해 측정될 때 다른 측정값을 나타낸다. 또한 동적 손제스처에서 동작의 시작과 끝을 명확히 구분하기가 매우 힘들다. 본 논문에서는 동적 손 제스처에 대해 각각의 의미있는 동작을 구분하기위해 상태 오토마타를 이용하였고, 인식 범위의 확장성을 고려하여 동적 손 제스처를 퍼지 이론을 도입한 특징 해석에의해 기본 요소인 손의 운동을 분류하고 퍼지 최대-최소 신경망을 적용하여 손의 모양을 분류함으로써 전체 손 제스처를 인식하는 시스템을 제안한다.
인간과 컴퓨터 사이의 보다 자연스러운 상호적인 인터페이스를 효과적으로 구현하기 위해서 사람의 제스처를 활용하려는 노력이 최근 들어 지속적으로 시도되고 있다. 본 논문에서는 연속적으로 입력되는 3차원의 깊이 영상을 받아들여서 손 모델을 정의하고, 정의된 손 모델을 기반으로 사람의 손 영역을 강인하게 추출하는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시된 알고리즘에서는 먼저 21개의 관절을 사용하여 손 모델을 정의한다. 본 논문에서 정의한 손 모델은 6개의 손바닥 관절을 포함하는 손바닥 모델과 15개의 손가락 관절을 포함하는 손가락 모델로 구성된다. 그런 다음, 입력되는 3차원의 깊이 영상을 적응적으로 이진화함으로써, 배경과 같은 비관심 영역들은 제외하고, 관심 영역인 사람의 손 영역만을 정확하게 추출한다. 실험 결과에서는 제시된 알고리즘이 연속적으로 입력되는 깊이 영상으로부터 배경과 같은 영역들은 제외하고 사람의 손 영역만을 기존의 알고리즘에 비해 약 2.4% 보다 강인하게 검출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 손 영역 추출 알고리즘은 제스처 인식, 가상현실 구현, 3차원 운동 게임, 수화 인식 등과 같은 컴퓨터 비전 및 영상 처리와 관련된 여러 가지의 실제적인 분야에서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
본 논문은 키넥트 센서 (Kinect sensor)를 탑재한 Human Robot Interface (HRI) 시스템에서 손 위치 데이터를 측정하여 제스처 인식 및 처리성능을 높이기 위하여 Moving Mean-Shift 기반 사용자 손 위치 보정 알고리즘($CAPUH_{MMS}$)을 제안하였다. 또한, $CAPUH_{MMS}$의 성능을 자체 개발한 실시간 성능 시뮬레이터로 이동궤적에 대한 평균 오차 성능개선 비율을 다른 보정 기법인 $CA_{KF}$ (Kalman-Filter 기반 보정 알고리즘) 및 $CA_{LSM}$ (Least-Squares Method 기반 보정 알고리즘)의 성능과 비교하였다. 실험결과, $CAPUH_{MMS}$의 이동궤적에 대한 평균 오차 성능개선 비율은 양손 상하 운동에서 평균 19.35%으로, 이는 $CA_{KF}$ 및 $CA_{LSM}$ 보다 각각 13.88%, 16.68% 더 높은 평균 오차 성능 개선 비율을, 그리고 양손 좌우 운동에서 평균 28.54%으로 $CA_{KF}$ 및 $CA_{LSM}$ 보다 각각 9.51%, 17.31% 더 높은 평균 오차 성능 개선 비율을 나타낸 것이다.
특정인을 추적하는 기술은 인간처럼 행동하는 로봇기술에서 가장 많이 등장하는 기술이다. 이 기술은 세 가지 영역에서 접근하고 있는데 첫 째가 특정인의 의상 색상이고 두 번째가 특정인의 얼굴과 그 표정이며 세 번째가 특정인의 제스처나 머리의 움직임이다. 그러나 로봇은 센서를 통해 색상이나 제스처를 감지할 수 있기 때문에 폐쇄회로 카메라를 통해 획득한 영상만으로 특정인을 추적하는 것과는 다르다. 폐쇄회로 카메라에서 가장 큰 문제점은 시스템 속도인데 입력된 영상에서 다시 계산에 의해 특정인을 추적하기위해서는 계산수를 줄여야한다. 시스템 속도를 높이기 위해 색상 추적은 통계치를 사용하는 것이 좋고 얼굴인식은 고유 얼굴을 사용하는 것이 바람직하다. 색상과 얼굴인식만으로는 추적에 어려움이 있기 때문에 모션 분석이 필요하다. 기존의 모션 분석이 주어진 영상의 전체 영역에서 형상을 바탕으로 이루어지기 때문에 속도가 느리고 인식률도 떨어진다. 본 논문에서는 얼굴 인식 시 찾아진 얼굴영역에 대한 모션분석을 계산속도가 빠른 운동에너지를 써서 인식률과 인식 속도를 높였다. 본 논문이 제안한 알고리즘과 Girondel, V. 등이 제시한 방법을 같은 동영상에서 실험한 결과 동일한 인식률을 얻었으며 인식속도는 제안한 알고리즘이 더 빨랐으며 LDA를 사용할 경우 속도는 비슷하나 인식률은 더 나은 결과를 얻었으며 특정인을 찾는 것은 제안한 알고리즘이 더 효과적이었다.
목적 : 본 연구에서는 말소리장애 아동과 일반 아동을 대상으로 어휘인출 시 단순 손동작(hand tapping)을 반복하게 하는 것이 조음정확도와 유창성에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 알아보았다. 손동작을 반복하면서 어휘를 산출하는 것은 주의를 분산시키는 이중과제에 해당하기 때문에, 주의력 저하가 보고된 말소리장애 아동의 경우 일반 아동과 다른 행동 양상을 보이는지를 파악하고자 하였다. 연구방법 : 4, 5, 6세의 말소리장애 아동 15명과 일반 아동 15명이 본 연구에 참여하였다. 조음복잡성이 높은 어휘와 낮은 어휘를 각각 15개씩, 총 30개를 선정하여, 이에 대한 대면이름대기 과제를 실시하였다. 첫 번째 실험조건에서는 단순 손동작을 반복하지 않고, 두 번째 실험조건에서는 손바닥으로 책상을 두드리면서 그림 이름을 말하도록 하였다. 대상자의 반응에 대해 자음정확도, 비유창성 정도, 정확성 변화와 유창성 변화의 상관관계를 측정하여, 두 실험조건에 따른 두 집단 간 수행력을 비교하였다. 결과 : 첫째, 말소리장애 집단과 일반 집단 모두 손동작 반복 과제와 손동작 비반복 과제 간 자음정확도에는 유의한 차이가 없었다. 둘째, 일반 집단은 손동작 반복 과제에서 비유창성이 유의하게 증가하였으나, 말소리장애 집단은 차이가 없었다. 셋째 손동작 반복에 따른 자음정확도 변화와 비유창성 변화는 일반집단의 경우 유의한 양의 상관관계가 있었으나 말소리장애 집단은 아무런 상관을 보이지 않았다. 결론 : 본 연구에서 주의력 분산을 위해 사용한 단순 손동작 반복은 결과적으로 집단에 따라 대상자의 목표행동에 방해가 될 수도, 혹은 그 반대로 도움이 될 수도 있었다. 어휘인출에 대한 손동작 반복의 영향이 두 집단 간 다른 양상으로 나타난 만큼 이에 대한 심층적 논의가 필요할 것이다.
2000년대 초를 거치면서 리얼리티 기반의 컴퓨터 그래픽스의 발달과 함께 서구를 중심으로 메인스트림 장편 애니메이션은 핸드 드로운(hand-drawn) 방식에서 점차 3D 컴퓨터 그래픽스 사용으로 변화됐다. 전통적으로 드로잉 방식의 애니메이션은 원, 삼각형 등 단순한 형태로 추상화 된 캐릭터들의 독특한 움직임에서 다른 예술장르와 차별화되는 미적 고유성을 찾았다면, 컴퓨터의 사용은 그 움직임의 자동화 방식과 리얼리티 지향의 그래픽으로 인해 그와 같은 애니메이션의 미적 특성을 저해한다는 논란이 있어왔다. 3D 컴퓨터 그래픽스의 제작방식의 도입은 애니메이션의 액팅 스타일에도 많은 변화를 가져왔다. 우선 실제 인간의 운동 메커니즘과 유사한 리깅(rigging)방식을 보면 3D 캐릭터의 액팅 스타일의 변화를 추적해 볼 수 있다. 핸드 드로운 애니메이션의 경우 캐릭터의 머리카락, 옷 등은 소품이 아닌 캐릭터의 일부로써 액팅을 했다면, 이제 머리카락, 옷 등은 시뮬레이션 되기 때문에 애니메이터에겐 오직 캐릭터의 몸만이 액팅 대리물이 됐다. 다음으로 애니메이션의 특징이라 할 '스트레치 앤 스쿼시(stretch and squash)'의 과장된 움직임을 매체의 특성과 관련해 생각해 보면, 한 프레임씩 수작업으로 그려지는 바, 미세하게 나타나는 선의 떨림은 피할 수 없다. 이 떨림은 묘한 미적효과로도 기능하지만 동시에 이를 감추기 위해 과장된 움직임은 필연적인 것일 수도 있다. 이와 다르게 수학적인 움직임 계산으로 매끄러운 움직임의 표현이 가능한 소프트웨어의 사용은 다소 이분화 된 액팅 방식을 보인다. 기본적으로 사람과 같은 움직임에서 과장 된 제스처로 액팅하거나 또는 정적이며 절제된 동작으로 감정을 연기한다. 또한 z축의 깊이 공간을 추가되고 캐릭터를 직관적으로 움직임일 수 있는 컴퓨터 그래픽의 편리성은, 뛰어난 드로잉 아티스트를 넘어 뛰어난 연기 지도자가 될 것을 애니메이터에게 요구 한다. 특히 캐릭터의 감정표현과 관련해 디지털 테크놀로지의 새로운 표현양식은 애니메이터에게 액팅의 유형과 관련 넓은 선택을 제공한다. 이는 애니메이션에 있어 동작 위주의 액팅 스타일에서 내면적 감정 표현으로의 연기 영역의 확장을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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