인간과 컴퓨터의 연결에 인간의 두뇌에서 발생하는 신호를 계측하여 원하는 목적에 이용하는 brain computer interface(BCI)에 관한 연구가 최근에 활발히 이루어지고 있다[1]. BCI는 뇌에서 발생하는 뇌파 신호의 해석 및 분석을 통하여 뇌와 컴퓨터 간에 통신 채널을 형성함으로써 사람이 입, 눈, 손 등의 근육 움직임을 통하지 않고 상호간에 정보를 전달할 수 있도록 하는 인터페이스 방법이다.
컴퓨터 기술을 이용한 전자 출판 시스템이 급속도로 확산되고 있다. 우리나라에서는 컴퓨터 출판이 처음 시도된 것이 1980년대 초이고 한글이 접목되고 완벽한 전자출판 시스템이 나오기 시작한 것이 최근의 일이다. 도입 초기에는 월급 계산, 장부 관리 등 외적인 업무에 주로 이용했으나 이제는 직접 책 제작에 컴퓨터를 활용하는 단계에 와 있는 시점에서 전자 출판에 대한 이해를 돕는데 도움이 될 것이고 보급 및 확산에도 좋으리라는 생각에 서울 컴픽스의 RIPS-2000에 관하여 설명하고자 한다.
(1) IBM-XT와 SD375를 GP-IB로 인터페이스 시킴에 있어서 여러 가지 문제점이 발생되었지만 문제점의 해결과정을 통하여 인터페이스의 일반적인 지식을 얻을 수 있었고 그 지식을 바탕으로 컴퓨터를 이용하여 계측기의 제어를 할 수 있었다. (2) 마이크로 컴퓨터를 이용하여 계측기를 제어함으로써 계측 제어의 기초를 형성하였으며, 앞으로 로봇을 도입하여 각종 계측기들이 복 합적으로 구성된 자동 계측시스템을 만들 수 있는 실력 습득의 계기가 되었다.
본 연구에서는 소프트웨어를 원격제어 하기 위해 상용화된 적외선 수신부의 회로를 변경하여 컴퓨터의 직렬포트와 통신이 가능하도록 MAX232 ONE-CHIP 컴퓨터를 이용한 수신부를 개발하고, 컴퓨터에서 리모컨의 적외선 수신이 가능한 직렬통신 프로그램을 개발한다. 아울러 수신된 적외선 신호를 일반 응용 프로그램에서 적용이 가능한 형태로 신호를 변환한 다음 각종 응용 소프트웨어에 적용이 가능하도록 한다.
인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 기술은 과거 컴퓨터란 어렵고 소수의 숙련자만이 다루는 것이라는 인식을 바꾸어 놓았다. HCI 는 컴퓨터 사용자인 인간에게 거부감 없이 수용되기 위해 인간과 컴퓨터가 조화를 이루는데 많은 성과를 거두어왔다. 컴퓨터 비전에 기반을 두고 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위하여 사용자 의도 및 행위 인식 연구들이 많이 행해져 왔다. 특히 손을 이용한 제스처는 인간과 인간, 인간과 컴퓨터 그리고 최근에 각광받고 있는 인간과 로봇의 상호작용에 중요한 역할을 해오고 있다. 본 논문에서 제안하는 손 추출 및 추적 알고리즘은 비전에 기반한 호출자 인식과 손 추적 알고리즘을 병행한 자연스러운 손 추출 및 추적 알고리즘이다. 인간과 인간 사이의 상호간의 주의집중 방식인 호출 제스처를 인식하여 기반하여 사용자가 인간과 의사소통 하는 것과 마찬가지로 컴퓨터/로봇의 주의집중을 끌도록 하였다. 또한 호출 제스처에 의해서 추출된 손동작을 추적하는 알고리즘을 개발하였다. 호출 제스처는 카메라 앞에 존재할 때 컴퓨터/로봇의 사용자가 자신에게 주의를 끌 수 있는 자연스러운 행동이다. 호출 제스처 인식을 통해 복수의 사람이 존재하는 상황 하에서 또한 원거리에서도 사용자는 자신의 의사를 전달하고자 함을 컴퓨터/로봇에게 알릴 수 있다. 호출 제스처를 이용한 손 추출 방식은 자연스러운 손 추출을 할 수 있도록 한다. 현재까지 알려진 손 추출 방식은 피부색을 이용하고 일정 범위 안에 손이 존재한다는 가정하에 이루어져왔다. 이는 사용자가 제스처를 하기 위해서는 특정 자세로 고정되어 있어야 함을 의미한다. 그러나 호출 제스처를 통해 손을 추출하게 될 경우 서거나 앉거나 심지어 누워있는 상태 등 자연스러운 자세에서 손을 추출할 수 있게 되어 사용자의 불편함을 해소 할 수 있다. 손 추적 알고리즘은 자연스러운 상황에서 획득된 손의 위치 정보를 추적하도록 고안되었다. 제안한 알고리즘은 색깔정보와 모션 정보를 융합하여 손의 위치를 검출한다. 손의 피부색 정보는 신경망으로 다양한 피부색 그룹과 피부색이 아닌 그룹을 학습시켜 얻었다. 손의 모션 정보는 연속 영상에서 프레임간에 일정 수준 이상의 차이를 보이는 영역을 추출하였다. 피부색정보와 모션정보로 융합된 영상에서 블랍 분석을 하고 이를 민쉬프트로 추적하여 손을 추적하였다. 제안된 손 추출 및 추적 방법은 컴퓨터/로봇의 사용자가 인간과 마주하듯 컴퓨터/로봇의 서비스를 받을 수 있도록 하는데 주목적을 두고 있다.
컴퓨터를 이용한 인터랙션 디자인에 있어서 일반적인 입력방식은 키보드나 마우스를 이용하여 사용자가 모니터를 통해 인터페이스를 조작하는 제한적 형태이다. 그러나 이것은 기존의 전기나 전자의 기초기술을 활용하여 다른 형식의 입력방법을 창작하고 구현하여 인터랙션 디자인의 영역을 넓힐 수 있다. 최근 컴퓨터나 영상매체를 이용한 미디어 예술표현도 다양한 방식으로 제공되는 인터페이스를 사용자가 직접 참여하여 작동해야 예술적 표현이 완성되는 형식이 선보이고 있다. 피지컬 인터페이스를 이용한 인터랙션 디자인도 사용자가 작동하는 인터페이스로부터의 신호를 디지털이나 아날로그 형식으로 구분하고 컴퓨터에 입력하거나 출력하므로써 이를 활용할 수 있다. 이 때 인터페이스의 신호는 컴퓨터가 안전하게 받아들 일 수 있는 형식이 필요하므로 이를 위한 전기적 회로장치 구현이 필요하다. 인터페이스의 형식도 컴퓨터 키보드나 마우스 등의 기존 형태가 아닌 스위치나 센서, 카메라 등을 이용한 또 다른 물리적 형태의 창작물이 되는 것이다. 이러한 형태의 인터랙션 디자인은 인간이 원래부터 사용하는 언어와 몸짓을 이용한 인터랙션의 인간적(Humanity) 풍부함을 부여할 수 있는 디자인이라고 할 수 있다.
고정 카메라 환경에서 전경과 배경 간 픽셀값의 차를 이용하여 전경을 추출하기 위해서는 정확한 배경 영상이 필요하다. 또한, 프레임마다 변화하는 실제 배경과 맞추기 위해 배경 영상을 지속해서 갱신할 필요가 있다. 본 논문에서는 정확한 배경 영상을 생성하기 위해 실시간 처리가 가능한 딥러닝 기반 객체 탐지기의 결과를 입력받아 영상 처리에 활용함으로써 배경을 생성 및 지속적으로 갱신하고, 획득한 배경 정보를 이용해 전경을 추출하는 방법을 제안한다. 먼저, 고정 카메라에서 획득되는 비디오 데이터에 딥러닝 기반 객체 탐지기를 적용한 박스 단위 객체 탐지 결과를 지속적으로 입력받아 픽셀 단위의 배경 영상을 갱신하고 개선된 배경 영상을 도출한다. 이후, 획득한 배경 영상을 이용하여 더 정확한 전경 영상을 획득한다. 또한, 본 논문에서는 시설물에 가려진 객체를 더 정확히 탐지하기 위해서 전경 영상을 이용하여 시설물 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 실제 돈사에 설치된 카메라로 부터 획득된 12시간 분량의 비디오를 이용하여 실험한 결과, 제안 방법을 이용한 전경과 시설물 추출이 효과적임을 확인하였다.
장애인이 지속적으로 증가하면서 장애인들을 위한 복지 시설들 또한 증가하고 있다. 그러나 장애인들이 컴퓨터를 이용하는 데에는 아직까지 많은 불편함을 겪고 있으며, 그 원인으로는 장애인들이 컴퓨터를 보다 편리하게 사용할 수 있는 장치들이 부족하다는 것을 들 수 있다. 따라서 이 논문에서는 적외선 조명 카메라를 이용하여 장애인들이 눈동자와 눈꺼풀의 움직임만으로 마우스를 제어할 수 있는 동공 마우스 시스템을 제안하고 실험을 통하여 그 가능성을 보였다. 제안한 시스템에서는 적외선 조명 카메라, Canny 알고리즘과 퍼지 추론 기법이 이용되었으며, 눈이 포함된 영상에서 Canny 알고리즘으로 동공을 검출하여 마우스 위치를 추정하고 퍼지 추론 기법으로 눈 깜박임을 추정하여 마우스 포인터 이동 및 클릭 기능이 구현되었다. 제안된 기법들을 이용하여 실험하고 그 결과를 분석하였다.
최근 비약적으로 향상되고 있는 개인용 컴퓨터의 성능과 새로운 사용자 경험을 원하는 요구와 맞물려 실시간 영상처리분야의 활발한 연구와 발전이 거듭되고 있다. 본 논문은 개인용 컴퓨터의 주변기기로 시중에 널리 보급되어있는 PC 카메라를 이용해 실시간으로 화면 속에서 얼굴을 인지하고 그 이동을 추적함으로써 키보드와 마우스와 같은 보편적인 입력장치 사용하는 경우와 다른 새로운 사용자 경험을 구현할 수 있는 응용 프로그램의 설계 및 구현방법을 제시한다. 본 논문에서는 Java 개발 환경에서 JMF를 이용해 영상장치로 부터 정보를 수집하고 수집한 정보를 기본적인 영상처리 기법과 Integral Image, SSR 필터를 이용한 패턴 분류, 기계 학습 모델인 SVM을 이용해 안면을 인식한다. 이러한 방법들을 통해 인식한 정보를 추적하고 결과를 바탕으로 게임과 같은 다른 응용프로그램으로 키 이벤트를 전달하여 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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