본 논문에서는 인간-컴퓨터 상호작용 시스템 구현을 위해 신경망 알고리즘을 적용하여 스크린 상의 레이저포인터를 효과적으로 검출하는 방법을 제안하였다. 제안된 신경망 알고리즘은 먼저 레이저포인터가 없는 입력 카메라 영상의 패치들을 학습시킨다. 학습된 선경망은 카메라 영상으로부터 얻은 입력 패치에 대해 출력 값을 발생시킨다. 만약 미세한 레이저빔의 변화가 입력영상에 감지되면 이를 증폭시켜 레이저 빔을 검출하는 역할을 한다. 제안된 시스템은 레이저포인터, 싼 가격의 웹캠 그리고 영상처리 프로그램으로 구현할 수 있다. 그리고 레이저포인터와 컴퓨터의 배경화면 색상이 유사한 경우에도 레이저포인터를 검출할 수 있는 장점이 있으므로 인간-컴퓨터 상호작용 시스템의 성능개선에 기여할 것이다.
공동주의는 사회적 개체간의 지각적 경험을 공유하는 상호작용과정으로, 최근 인간-로봇 상호작용연구와 관련해서 로봇 공학자의 관심이 커지고 있다. 발달심리학에 기초한 기존의 developmental robotics의 접근과는 달리, 본 연구에서는 사전단서 패러다임을 이용해서 목표물, 단서, 주의반응 간의 삼자관계를 수학적으로 개념화하였다. 간단한 목표물 탐사과제를 통해서 계산모형의 수행을 검증하였다. 연구결과에서는 컴퓨터 시스템의 시각적 주의 모형이 사용자가 지시하는 단서(손가락 지시)의해 목표물(이온음료)을 주의를 할당하는 것을 보였다. 본 연구는 심리학에서 연구된 사전단서 패러다임을 인간-로봇 상호작용에 적용될 수 있음을 보여준다.
인간의 사고방식을 컴퓨터가 이해할 수 있고, 이러한 인간과 컴퓨터의 의미적인 상호작용(semantic interaction)이 컴퓨터와 컴퓨터 사이에서도 그대로 반영될 수 있는 기술적 환경이 조성되도록 하는 것은, 인공지능 뿐만 아니라 정보검색, 지식기반 시스템 등이 궁극적으로 추구하는 연구 개발의 목적이라 할 수 있다.
최근에 인간과 컴퓨터 상호작용을 위한 사용자 의도 및 행위 인식에 관한 비전 기반 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 테이블-탑 디스플레이 시스템은 터치 감지 기술의 발전, 협력적인 작업 추구에 발맞추어 다양한 응용으로 발전하였다. 이전의 테이블-탑 디스플레이는 오직 한 명의 사용자만을 지원하였으나 현재에는 멀티터치를 통한 멀티유저를 지원하게 되었다. 따라서 테이블-탑 디스플레이의 궁극적인 목적인 협력적인 작업과 네 가지 원소 (인간, 컴퓨터, 투영된 객체, 물리적 객체) 의 상호작용이 실현 가능하게 되었다. 일반적으로 테이블-탑 디스플레이 시스템은 다음의 네 가지 측면; 맨 손을 이용한 멀티 터치 상호작용, 동시적인 사용자 상호작용을 통한 협력적인 작업의 구현, 임의의 위치 터치를 이용한 정보 조작, 상호작용의 도구로서 물리적인 객체의 사용을 중심으로 설계되어 있다. 본 논문에서는 테이블-탑 디스플레이 시스템을 위한 최첨단의 멀티터치 센싱 기술을 시각기반 방법, 비-시각 기반 방법으로 분류하고 비판적인 견해에서 분석을 하였다. 또한 테이블-탑 디스플레이 관련 연구들을 시스템 구성방식에 따라 분류하고 그 장단점과 실제 사용되는 응용 분야에 대해 기술하였다.
인공 신경망은 체계적인 알고리즘으로 풀기 어려운 문제들을 해결하는데 사용되어오고 있다. 이는 인간의 뇌세포가 외부자극에 대해 반응하는 과정을 컴퓨터 시스템 상에서 구현한 것으로 새 인간과 컴퓨터의 상호작용을 연구하는데 흥미로운 접근방식이다. 본 논문에서는 신경망의 접근방법을 이용하여 인간행위 인식시스템을 구현하였다. 신경망을 이용해 구현된 컴퓨터 인식 시스템이 인간의 두 가지 정서 하에서 일어난 세가지 서로 다른 행동을 보고 행위자의 성별이나 강정상태를 얼마나 인식해낼 수 있는지 실험해 보았다. 특히, 성별 인식 실험에서는 신호탐지 이론에서 사용하는 인장도(discriminability)를 이용해 사람에 대한 이 시스템의 효율도를 계산하였다
학습자와 이러닝 시스템 사이의 상호작용은 이러닝 시스템의 효율성을 결정짓는 중요한 요소이다. 기존의 웹기반 콘텐츠의 경우에도 다양한 상호작용 기능이 채용되고 있지만 학습자들은 인간-컴퓨터 상호작용 기술의 한계에 따른 실시간 인간 교사로부터 받는 것과 같은 피드백을 경험하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 학습자의 얼굴 표정을 이용하여 감정을 인식하는 시스템을 개발하고 튜터링 시스템에 통합시켰다. 관찰되는 학습자의 감정 변화에 대하여 인간 교사가 하듯이 적합한 피드백 메시지를 제공하여 이러닝 환경에서 나타날 수 있는 학습자의 고립감을 제거할 수 있도록 하였다. 본 체제를 실제 수업에 도입한 결과 학업 성취도의 개선과 이러닝 학습의 흥미도 개선이 유의미하게 이루어질 수 있음을 보였다.
외부환경을 인식하고 상황을 판단해 자율적으로 행동하는 지능형 서비스 로봇은 앞으로 새로운 시장을 열어줄 것으로 기대되며 이와 관련된 연구와 개발이 빠르게 확대되고 있다. 이러한 서비스 로봇에게 가장 중요한 기능은 인간과의 원활한 상호작용이다. 여기서 말하는 상호작용이란 단순히 인간이 원하는 것을 명령하고, 로봇이 이 명령을 수행하는 것에 그치는 것이 아니라, 로봇이 스스로 인간의 감정을 파악하고, 이에 대한 적절한 로봇 자신의 감정 표출이나 서비스, 행동을 제공함으로써 직접적인 소통이 이루어지는 것을 의미한다. 이렇게 로봇이 자연스럽게 인간과 함께 공존하기 위해서 감성 로봇(Emotional Robot) 분야에서 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다 본 논문에서는 국내의 감성 로봇의 연구 현황과 발전 방향에 대해 서술한다.
인간은 의사 표현을 위해 음성언어 뿐 아니라 몸짓 언어(body languages)를 많이 사용한다 이 몸짓 언어 중 대표적인 것은, 물론 손과 팔의 사용이다. 따라서 인간 팔의 운동 해석은 인간과 기계의 상호 작용(human-computer interaction)에 있어 매우 중요하다고 할 수 있다. 이러한 견지에서 본 논문에서는 다음과 같은 방법으로 컴퓨터비전을 이용한 인간팔의 3차원 자세 추정 방법을 제안하다. 먼저 팔의 운동이 대부분 회전 관절(revolute-joint)에 의해 이루어진다는 점에 착안하여, 컴퓨터 비전 시스템을 활용한 회전 관절의 3차원 운동 해석 기법을 제안한다. 이를 위해 회전 관절의 기구학적 모델링 기법(kinematic modeling techniques)과 컴퓨터 비전의 경사 투영 모델(perspective projection model)을 결합한다. 다음으로, 회전 관절의 3차원 운동해석 기법을 컴퓨터 비전을 이용한 인간 팔의 3차원 자세 추정 문제에 웅용한다. 그 기본 발상은 회전 관절의 3차원 운동 복원 알고리즘을 인간 팔의 각 관절에 순서 데로 적용하는 것이다. 본 알고리즘은 특히 유비쿼터스 컴퓨팅(ubiquitous computing)과 가상현실(virtual reality)를 위한 인간-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction)이라는 응용을 목표로, 고수준의 정확도를 갖는 폐쇄구조 형태(closed-form)의 해를 구하는데 주력한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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