• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.52-56
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• 2006

선천적인 원인으로 인해 언어 장애를 겪고 있는 사람들이나 후두암 등 후천적 질환이 원인이 되어 의사 소통에 불편을 겪는 사람들이 있다. 본 논문에서 제안하는 '손으로 말해요'는 이러한 사람들의 의사 표현을 돕기 위한 장치이다. 뇌에 손상이 있거나 성대에 손상이 있어 말하는 것이 어려운 장애인들이 장갑모양의 입력장치와 목 부위에 부착된 스피커를 이용해 말할 수 있다. 이 스피커를 통해 흘러나오는 인공의 목소리로 의사 소통할 수 있다. 언어장애인을 위한 본 웨어러블 PC 의 특징은 먼저 블루투스 모듈을 이용한 간단한 손가락 동작만으로도 입력이 가능한 장갑 모양의 입력장치이다. 사용이 불편한 엄지 손가락을 제외한 나머지 네 손가락에 각 하나씩 양손 총 8 개의 스위치가 부착되어 있다. 사용자는 손가락을 굽혀 손바닥에 스위치가 닿도록 하거나 책상 등과 같이 편평한 탁자에 손가락 끝을 닿게 하여 스위치를 누를 수 있다. 장갑의 키 배열은 PC 키보드의 배열과 같아 사용자가 쉽게 적응할 수 있다. 다음으로 본 장치는 자연스러운 목소리가 흘러나오는 음성 합성 모듈을 탑재하였다. 모듈의 출력 음성은 실제 말하는 것과 같은 자연스러운 억양을 지니고 있으며, 스피커는 목소리가 흘러나오는 위치가 자연스럽도록 목 부위에 부착되어 있다. 그리고 HMD(Head Mounted Display)를 탑재하여 자신이 텍스트를 정확하게 입력하고 있는지 이를 통해 확인할 수 있다. 장갑을 제외한 모든 장비는 가방에 탑재하여 착용이 편리하도록 하였고, 장갑은 블루투스 모듈을 이용하여 이용에 불편을 주는 전선을 제거하였다. 본 논문에서 제안하는 '손으로 말해요'는 간단한 손가락 동작을 이용하여 자연스러운 목소리로 말하고자 하는 내용을 전달할 수 있기 때문에 언어장애로 불편함을 겪는 사람들에게 도움을 줄 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.622-629
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• 2019

가상현실 속에서 실제와 같은 서비스를 제공하는 기술 VR(Virtual Reality)은 Head Mounted Display(HMD) 기기를 이용하여 실제와 유사한 체험을 제공한다. 최근 VR의 시장은 커졌으나 가상현실에서의 보안에 대한 연구는 다른 분야에 비해 미흡하다. 현재 VR을 활용한 많은 개인화된 서비스들이 진행되고 있는 만큼 안전한 사용자 인증이 중요하다. VR의 HMD 기기를 착용을 하면 주변 환경을 인식하지 못하기에 Personal Identification Number(PIN)입력 시에 Shoulder Surfing Attack (SSA)으로 사용자의 입력 패턴을 분석이 용이하다. 본 논문에서는 사용자의 편의성은 그대로 유지하면서 해커가 입력 패턴을 분석하더라도 사용자의 비밀 번호를 안전하게 보호할 수 있는 방법에 대해 제안한다. VR 특성에 맞게 기존 직사각형 모양에서 벗어난 새로운 형태의 가상 키패드와 사용자와 직관적인 상호작용을 위해 자물쇠 오브젝트를 최초로 구현 하였다. 또한 VR의 기존 입력 장치들과 동일한 센서를 사용하는 스마트 글러브와 이에 적합한 회전방식의 PIN입력 방식을 구현하였다. 따라서 총 세 가지의 VR 상에서의 안전한 PIN 입력 방법에 대하여 제안하며 실험을 통해 SSA에 대한 안전성을 검증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.33-42
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• 2014

수신호는 음성을 사용할 수 없는 상황, 특히 군인들에게 있어 효과적인 통신 수단이다. 기존의 수신호 인식 방법으로 카메라를 입력 장치로 하는 비젼 인식 방식들이 많이 활용되었다. 그러나 시야가 보이지 않는 군인들의 의사소통에는 적합하지 않다. 또 수신호 전달을 위한 장갑을 제작하는 기존의 방식들은 단지 손가락 움직임 정보만을 활용하고 있기 때문에 손가락뿐만 아니라 손의 회전 등의 추가적인 정보를 필요로 하는 군대 수신호 인식에는 부족하다. 본 논문에서는 수신호 장갑과 3축 모션 센서를 기반으로 군에서 널리 활용되는 6 가지 동작, 즉, 준비, 이동, 빨리 이동, 낮은 보폭, 정지, 그리고 엎드려 동작을 인식할 수 있는 시스템을 설계하고 제안하였다. 이를 위하여 손 모양을 인식하는 방법과 손의 모션을 인식하는 방법을 제안하였다. 손 모양 인식은 각 손가락을 굽힌 정도에 따라 완전히 펴진 상태, 조금 펴진 상태, 조금 굽힌 상태, 완전히 굽힌 상태로 구분한 것을 기반으로 하였다. 손의 모션 인식은 3축을 기준으로 각 동작의 특성을 분석하여 이를 알고리즘화 하였다. 반복 실험을 통한 시험 결과 평균 91.2%의 인식 성공률을 보였다.