앞으로 로봇은 더욱 사람과 가까워 질 것이고, 따라서 사람과 로봇간의 상호작용도 활발해질 것이다. 이 때 직관적인 소통수단이 필수적이기 때문에, 로봇이 표정을 통해 감정을 표현할 수 있도록 하는 연구가 활발히 진행되어왔다. 기존에는 얼굴 표정을 주로 이용하였는데, 사람처럼 감정의 강도를 표현하기 위해서는 얼굴 외의 다른 방법도 필요하다. 로봇이 감정의 강도를 표현하기 위해서는 팔의 제스처, 움직임, 소리, 색깔 등을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 LED 를 이용할 수 있도록 색과 깜빡임에 대해 연구하였다. 색깔과 감정의 관계에 대해서는 기존에 연구가 많이 되어 있지만, 실제로 로봇에 구현하기에는 정량적 자료가 부족하여 어려움이 있다. 본 논문에서는 6 가지 기본 감정(화남, 슬픔, 혐오, 놀람, 기쁨, 공포)을 효과적으로 나타낼 수 있는 색과 깜빡임 주기를 결정하고, 아바타를 이용하여 감정의 강도를 설문조사 하였다. 결과적으로, 슬픔, 혐오, 화남의 경우 색깔과 깜빡임을 통해 감정의 강도를 높일 수 있었다. 공포, 기쁨, 놀람의 경우 색깔과 깜빡임이 감정 인식에 큰 영향을 미치지 못했는데, 이는 그 감정에 해당하는 색깔이나 깜빡임을 수정해서 개선할 수 있을 것이다.
컴퓨터의 보급과 인터넷의 대중화로 컴퓨터를 통한 작업은 물론 여가 시간이나 가정에서도 컴퓨터를 이용하는 시간이 늘고 있다. 이에 따라 컴퓨터를 오래 사용하여 생기는 질환인 컴퓨터시각증후군 (Computer Vision Syndrome: CVS)도 증가하는 추세이다. CVS 증후군으로 인한 안구건조증은 컴퓨터나 TV 등 모니터를 집중하여 주시하면 자기도 모르게 눈 깜빡임이 줄어들면서 눈물이 빠르게 증발되어 생기는 질환이다. 이를 예방하기 위해서는 눈의 건조를 막기 위해 눈을 자주 깜빡거려줘야 하며, 모니터와 눈은 40cm이상 거리를 유지해야 한다. 본 논문에서는 모니터의 웹캠을 이용하여 사용자의 모니터 근접거리, 사용자의 눈 깜빡임 정도를 실시간으로 감시한 후 적절한 알림을 주는 웹 캠모니터의 실시간 알림시스템의 개발 내용에 대해 기술한다.
주의 깜박임이란 RSVP상에서 두 개 이상의 표적을 탐지할 때 먼저 제시 된 표적(T1)에 대해서는 정확성이 높지만 이후 500ms 이내의 표적(T2)에 대해서는 체계적으로 수행이 저하되는 현상을 말한다. 이를 설명하는 이론들은 주의용량결핍 모형과 주의여과지연 모형으로 분류할 수 있다. 한편, 시각적 주의 용량은 좌우 시각영역에서 독립적으로 작용하는 반시야 독립성으로 인해 다양한 과제에서 양측영역이득이 나타난다고 알려져 있다. 본 연구는 주의 용량의 반시야 독립성을 이용하여 주의 깜박임을 설명하는 두 갈래의 이론을 검증하였다. 실험 1은 T1과 T2를 포함하는 두 개의 RSVP를 양쪽 시야 영역에 나누어 제시하거나 한쪽 시야 영역에 제시하여 주의 깜박임과 양측영역이득간의 상호작용을 검증하였다. 실험 2는 하나의 RSVP에서 T1을 제거함으로써 양쪽 시야 영역에 T1과 T2가 독립된 주의용량을 사용할 때에도 주의 깜박임이 나타나는지 확인하였다. 그 결과 두 개의 RSVP를 양쪽 시야 영역에 나누어 제시하였을 때 더 우수한 수행을 보여주었으나 (즉, 양측영역이득) 주의 깜박임과 양측영역이득의 상호작용은 나타나지 않았다. 또한, T1이 제시되지 않은 RSVP의 T2에서도 주의 깜박임 현상을 관찰할 수 있었다. 이 결과들은 주의 깜박임에 대한 주의여과지연 모형을 지지한다.
본 논문은 비디오에서 안개 제거로 인한 플리커링(깜빡임) 현상을 효율적으로 제거하기 위한 방법을 제시한다. 단일 영상에서 사용하는 안개 제거 방법을 비디오 시퀀스에 그대로 적용하면, 안개제거를 위한 대기값이 매 프레임 마다 개별적으로 계산되기 때문에 플리커링 현상이 발생할 수 있다. 기존의 플리커링 현상을 제거하는 방법으로는 인접한 프레임간의 전달맵의 높은 상관관계 계수를 이용하는 방법이 존재한다. 하지만, 비디오 시퀀스에서 빈번하게 변경되는 대기값에 의해서도 플리커링 현상이 발생할 수 있기 때문에 인접한 프레임간의 상관관계를 효율적으로 고려한 대기값 추정방법이 필요하다. 본 논문에서는 안정적인 대기값 추정을 위해 평균값을 이용해 플리커링 현상을 제거하는 효율적인 안개 제거 기법을 제안한다. 실험결과 제안하는 방법이 기존의 방법보다 플리커링 현상을 줄여 좋은 성능결과를 보여 주는 것을 확인하였다.
본 연구는 다양한 야간경관의 특성을 파악하기 위하여 아이트래킹 평가 방법과 경관 형용사 평가 방법의 비교를 통하여 시지각적 경관 지각에 대한 이해를 높이고, 경관 평가 영역을 확장하기 위한 연구논문이다. 연구 결과, 캠퍼스 야간경관을 대상으로 한 아이트래킹 평가 결과에서는 '눈 깜빡임 수(Blink count)', '눈 응시 시간(Fixation duration) 평균', '시선의 급격한 이동시간(Saccade duration) 평균'과 경관 형용사 중 '아름다운', '흥미로운', '접근성이 높은', '만족하는', '안전한' 형용사와 유의미한 상관관계가 있음이 검증되었다. 또한, 캠퍼스 야간경관의 관심지역 분석 및 비교에서는 경관 특성별 관심영역이 달라지는 경향성을 파악하였으며, 특히 '문', '표지판' 등 특수 경관 요소에 집중하여 시선이 고정되는 것으로 도출되었다. 이상의 결과들을 통하여 아이트래킹 분석 방법이 '경관 요소'에 대한 평가를 구체화시킬 수 있는 효율적인 도구라고 판단하였으며, 기존 개념으로만 제시되었던 경관 선호 이론들을 뒷받침할 수 있는 근거로 활용될 수 있다는 측면도 의미 있는 결과라고 할 수 있다. 본 연구는 이처럼 객관적인 경관 평가 기법으로서 아이트래킹의 다양한 활용 가능성을 제안하였으며, 지속적인 연구 결과의 축적으로 경관계획에 구체적인 시사점을 제시할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 동공 반응 데이터를 수집하여 공감의 사회 감성을 객관적이고 정량적으로 추정하는 데 목적이 있다. 52명(남 26명, 여 26명)의 피험자가 실험에 참여하였다. 실험은 30초의 참조 데이터 측정 후, 공감 유무에 따라 얼굴 표정 모방 과제와 자발적 표현과제로 구분되어 두 사람은 상호작용하였고 동공을 촬영하였다. 이진화 및 원형 윤곽선 검출법의 영상처리를 활용하여 동공 데이터를 수집하였고, 이상 데이터 제거 기법을 활용해 눈 깜빡임 노이즈를 제거하였다. 공감 유무에 따른 동공 크기 데이터는 정규성 검증 및 독립표본 t 검정을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 분석 결과, 공감하는 경우(M ± SD = 0.050 ± 1.817)와 공감하지 않은 경우(M ± SD = 1.659 ± 1.514) 동공 크기가 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(t(92) = -4.629, p = 0.000). 판별분석을 통해 동공 크기에 따른 공감 유무를 추정하는 규칙을 정의하였고, 새로운 실험참가자 12명(남 6명, 여 6명, M ± SD = 22.84 ± 1.57세)을 대상으로 규칙을 검증(추정 정확도 75%)하였다. 본 연구에서 제안한 동공 크기 데이터를 이용한 공감의 사회 감성 추정 기술은 비접촉식 카메라 기반의 기술로 스마트 글래스와 접목되어 다양한 가상 현실 분야에 활용도가 높을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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