유비쿼터스 컴퓨팅 기술들의 발달로 인해 인터랙티브 디스플레이는 사용자에게 다양한 인터랙션을 제공하고 있다. 이러한 인터랙션을 위해 다양한 방법들이 연구되었지만 디바이스 사용성과 단일 사용자에게 제공된다는 한계점이 발생하였다. 따라서 본 논문에서는 앰비언트 디스플레이 환경에서 다수 사용자에게 다양한 인터랙션을 제공하기위한 공간 멀티 인터랙션 인터페이스를 제안한다. 이를 위해 적외선 LED 배열바(IR-LEDs Array Bar)를 통해 사용자가 인터랙션 할 수 있도록 인터랙션 막을 생성한다. 이때 사용자는 인터랙션 막에서 공간 터치를 통해 다양한 인터랙션을 경험할 수 있다. 따라서 휴대 디바이스 없이도 사용자의 자연스러운 손동작만으로 인터랙션을 할 수 있는 인터랙티브 디스플레이 시스템과 인터페이스 방법을 제공한다.
다양한 센서 네트워크와 유비쿼터스 기술이 제공되는 지능형 협업 환경은 사용자를 위해 확장된 인터랙션을 제공할 수 있다. 기존의 인터랙션이 사용자와 컴퓨터 머신과의 직접적인 인터랙션이 주를 이룬 반면 새로 확장된 인터랙션은 사용자와 공간과의 인터랙션을, 실질적으로 공간을 구성하는, 관리와 제어가 가능한 구성요소와의 인터랙션을 나타낸다. 본 논문은 이러한 공간 인터랙션을 효과적으로 제공할 수 있도록 하기 위해서 공간 오브젝트를 등록, 인식하고, 특히 사용자의 의도에 맞는 태스크를 지원하기 위해 과거의 인터랙션 정보를 이용한 템플릿 기반 맵핑 알고리즘을 설계한다. 제안된 알고리즘을 이용하는 경우, 공간 오브젝트가 증가함에 따라 템플릿을 검색하여 처리하는데 드는 시스템의 비용이 어느 정도 향상되는지 실험을 통해 분석하도록 하며, 진행되는 모든 공간 인터랙션을 시각적으로 보여주기 위한 그래픽 기반의 도시 방법을 소개하고 결론을 맺는다.
얼굴을 인식하는 방법은 많은 연구가 이루어져 왔으며, 이를 통해 다양한 형태의 어플리케이션으로 보급되어 왔다. 특히, 사용자의 인식은 사용자와 시스템 간의 한 차원 높은 인터랙션을 제공하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 사용자에게 내츄럴한 인터랙션을 제공하기 위해 적외선 영상과 컬러영상을 동시에 입력 받아 추출된 휴먼 영역을 이용하여 사용자의 얼굴 인식을 수행하고 특정 사용자에게만 인터랙션을 제공하는 인터페이스 구현 방법을 제안한다. 이를 위해, 간단하게 제작된 시스템을 통해 같은 시점의 적외선과 컬러 영상을 추출하여 조명 변화에 강인하게 얼굴과 손 영역을 인식한다. 이는 얼굴 인식을 기반으로 사용자를 분별하여 서비스 하는 것이 가능하여, 다양한 어플리케이션으로 향상된 서비스를 제공할 것으로 기대한다.
증강현실에 있어서 인터랙션은 중요한 요소이다. 하지만 현재 증강현실 콘텐츠에서 인터랙션 기능은 많이 부족한 실정이다. 현실 환경 정보를 많이 가져오는 것이 증강현실의 발전 방법 중 하나이며, 인터랙션도 자연스레 발전하게 된다. 본 논문에서는 인터페이스 도구로 널리 사용되는 손을 통해 증강현실 환경에서 자연스러운 인터랙션을 위해 Leap Motion을 이용하였고 기존의 디스플레이 터치방식의 한정적인 인터랙션에서 보다 확장시켜 자연스러운 인터랙션을 연출하였다. 이러한 인터랙션의 발전은 추후 증강현실 뿐만 아니라 여러 콘텐츠들의 발전에 기여할 것이다.
오늘날 웨어러블 디바이스가 각광을 받으면서, 스마트 워치는 웨어러블 시장을 이끌어갈 디바이스로 주목받고 있다. 하지만 이러한 스마트워치는 많은 기업의 투자와 소비자의 관심에도 불구하고 스마트폰을 보조하는 도구에 불과하다는 인식을 받고 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트워치가 폭발적인 성장세를 보이지 못하는 이유 중 스마트워치의 작은 화면이 주는 불편함에 초점을 맞추어 연구를 진행하고자 한다. 먼저 스마트 워치의 작은 화면을 극복하기 위해 필요한 이론적 배경에 대해 스마트 기기연동, 프로젝터 기술, 플렉서블 디스플레이 3가지로 나누어 사용자의 실효성 측면에서 제시하였다. 그 후 이론적 배경을 토대로 스마트워치가 나아가야 할 방향에 대해서 크게 2가지로 나누어 설명하고 있다. 먼저 '디스플레이'에 관해서 경계 없는 디스플레이와 사물 디스플레이를 제시하고 있으며, '인터랙션' 방법에 관하여 인터랙션 방법의 진화, 2가지 인터랙션의 결합 방법, 인터랙션 디자인의 변화를 제시하고 있다. 본 연구가 제시한 방법은 미래에 스마트워치가 웨어러블 시장에서 주요 상품으로 자리 매김하는데 도움이 될 것이다.
본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경구축에 활용하기 위한 상황인지 모델과 이를 활용한 멀티모달 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였다. 먼저 상황인지 모델개발을 위해 사용자의 인터랙션 상황을 파악하는 방법과 수집된 상황의 의미를 추론하여 사용자 요구에 맞는 멀티모달 인터랙션 서비스를 제공하는 방법을 연구하였다. 또한 상황인지 모델(Context cube)을 활용한 멀티모달 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였으며, 이 프레임웍의 활용성을 검증하는 사례연구를 수행하고, 개인화된 유비쿼터스 서비스 도출 및 이 서비스의 산업화 가능성을 제시하였다. 상황인지는 사용자의 기본 행위(Basic Activity), 공간에서의 사용자 위치 및 공간내의 기기 및 환경 요소, 시간 요소와 사용자의 일상적인 스케줄 정보 요소에 의해 파악할 수 있으며, 이러한 요소들을 종합하여 공간적인 개념의 상황인지 모델(Context Cube)을 개발함으로써, 구체적인 공간 모델 내에서의 다양하고 개인화 된 유비쿼터스 서비스의 제안이 가능하였다. 또한, 실제적인 사용자 시나리오에 의한 사례연구를 통해 개념 모델을 구축하는 과정 및 각 과정에서 요구되는 정보의 유형을 검증하고, 상황인지 모델에서의 구성요소의 내용과 배열 등을 정의함으로써 개념모델의 완성도를 높였으며, 상황인지 모델에서 표현되는 사용자의 인터랙션 특징을 바탕으로 멀티모달 인터랙션 디자인의 접근방법을 개발함으로서 이를 디자인 프레임웍으로 구체화할 수 있었다.
본 논문에서는 객체 간 충돌음과 같이 가상환경의 발생 상황을 전달할 수 있는 중요한 감각 채널 중 하나인 소리를 통해 청각적 인터랙션을 디자인할 수 있는 방법을 제시하였다. 철, 고무, 유리 등 물질별 기본음 샘플에 대해 각각의 고유음을 특징짓는 모드 게인 값의 스케일 변경을 허용함으로써 디자인적 변형이 가능하도록 하고, 충돌 상황에 대한 인지적 속성인 충돌체의 크기, 딱딱한 정도, 접촉면적, 충돌 속도 차이에 의한 충돌음의 변화를 실시간에 재현할 수 있게 하는 계산적 알고리즘을 사용한 방법이다. 소리를 통한 충돌물체의 물질 및 충돌 상황 인지 실험을 통해 제안된 방법이 가상환경 청각적 인터랙션 디자인에 사용될 수 있음을 보였다.
터치 센서를 이용한 휴대단말용 인터페이스가 다양하게 개발되면서 차세대 인터랙션 수단으로서 많은 주목을 받고 있지만, 버튼 인터페이스에 비해 오동작에 취약하고 터치 인터페이스만의 차별성을 확보하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 터치 드래그 동작을 주요 인터랙션 수단으로 활용한 모바일 기기용 사용자 인터페이스를 개발하여 오동작을 최소화하고 사용자가 조작할 때 즐거움을 줄 수 있는 UI 요소로 활용할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 개발한 터치 인터페이스는 기기의 내부/외부 방향의 스크롤 동작을 각각 drag-in/drag-out 동작으로 칭하고 이러한 드래그 동작을 응용 프로그램의 실행과 종료에 할당하였으며 터치 센서를 따라 움직이는 스크를 동작은 기존과 동일하게 일반적인 스크롤 행위를 지시하는데 적용하였다. 제안한 인터랙션 방법은 터치 센서의 형태에 따라 크게 두 가지 방식으로 구현하였다. 첫 번째 방법은 기기 스크린 외곽에 터치 센서를 이열(二列) 배치하여, 터치스크린을 사용하지 않고도 스크린 주변의 터치 센서를 활용한 drag-in/out 동작의 감지가 가능하도록 하였다. 두 번째 구현 방법은 정전용량형 터치 센서 IC를 활용해 터치 스크린 기능과 함께 스크린 주변의 기기 케이스의 일부까지도 사용자의 접촉을 감지할 수 있도록 하였다. 기존 저항 방식 터치 스크린과 달리 본 논문에서 활용한 방식은 스크린과 케이스에서 동시에 터치를 감지할 수 있으며, 다접점 감지 알고리즘의 개발로 두 개의 손가락을 이용한 다양한 터치 인터랙션으로 활용할 수 있다.
본 논문에서는 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 다중 감각 기반의 지능형 3차원 형상 분석 방법을 소개한다. 지능형 형상 분석 방법은 3차원 모델의 구조에 대한 보다 상세한 정보를 제공한다. 특히 의료 분야에 사용될 경우 전문가의 개입을 최소화하여 질병 진단 및 치료 등에 사용될 수 있다. 본 연구에서는, MRI나 CT 영상으로부터 생성된 3차원 매개변수형 모델을 이용하여 유사 모델 집단을 대표하는 통계 형상을 구축한 후, SVM (Support Vector Machine) 학습 알고리즘을 이용하여 두 집단간 형상 차이를 분석한다. 3차원 형상에 대한 신속한 시각적 이해와 직관적 조작감은 물체 표면의 형상 변화를 분석하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 물체 조작 및 관찰 등의 작업을 수행할 때, 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 인터랙션 기법을 사용하여 공간감과 깊이감을 향상시켜 형상 분석 결과를 효과적으로 분석한다. 본 연구에서는 해마, 관상 동맥, 뇌와 같은 인체 장기를 실험 데이터로 사용하여 제안한 SVM 기반의 분석 방법과 인터랙션 환경의 성능을 평가한다. 본 연구에서 구현한 SVM 기반 이진 분류기는 두 집단간 형상 차이를 효과적으로 분석하며, 또한 다중 감각 인터랙션은 사용자가 분석 결과를 관찰하고 카메라 및 형상을 효율적으로 조작하는 데 도움을 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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