• Title/Summary/Keyword: 휴먼 컴퓨터 인터페이스

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IT시대의 휴먼인터페이스 - 현황과 전망 -

  • KOREA ELECTRIC ASSOCIATION KOREA ELECTRIC ASSOCIATION
    • JOURNAL OF ELECTRICAL WORLD
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    • s.311
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    • pp.68-73
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    • 2002
  • 인터넷 이용자 수의 증가, 휴대전화의 보급 등 IT(Information Technology: 정보기술)는 ''정보화사회''라 부르기에 걸맞는 확장을 계속하고 있다. 앞으로 정보화사회는 어느 곳에나 컴퓨터가 있고 누구나가 정보통신서비스를 이용할 수 있는 유비퀴터스 컴퓨팅의 세계로 전재되어 나갈 것이다. 그 때 이 서비스가 누구에게나 실제로 이용될 수 있게 하기 위해서는 통신기술, 하드웨어기술, 시큐리티기술 등의 기반기술에 더하여 인간과의 접점인 휴먼인터페이스기술이 중요하게 된다. 아무리 유익한 정보나 편리한 서비스도 기기의 사용법이 어려우면 활용되지 못한다. 또 방대한 정보나 서비스의 바다 속에 매몰되어 버리면 이용자와 만날 수도 없다. 인간이 방대한 정보와 마주칠 IT시대에서는 인터페이스기술은 인간의 조작과 기계의 기능을 관련지은 종래의 조작성이라는 관점만으로 말할수는 없으며, 인간의 요구나 행동목적과 정보나 지원이라는 관점에서 생각하지 않으면 안되는 기술이다. 이 인간의 요구나 목적을 어떻게 정확하게 파악하여 지원하는가 하는 인간중심의 관점에서 본 인터페이스기술, 그것을 우리들은 IT시대에서 앞으로 유비퀴터스 정보통신사회의 휴먼인터페이스로 생각하고 있다. 이 논문에서는 기반기술인 음성처리, 화상처리, 정보처리, 인간 관점에서의 평가기술을 소개하고, 각 기술의 앞으로의 진전과 미쓰비시전기가 지향하여 나아갈 휴먼인터페이스를 전망해 본다.

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A Study on The Screen Cursor Control using Gaze Tracking (응시 위치 추적을 이용한 스크린 커서 제어)

  • Jang, Dong-Hyun;Kim, Chung-Kyue
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.113-116
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    • 2006
  • 컴퓨터의 급속한 발전 속도와 맞물려 사용자의 위지나 몸짓, 감성을 인지하는 보다 편리하고 자연스러운 휴먼 인터페이스에 대한 요구가 늘어나고 있다. 휴면 인터페이스 가운데 응시 위치 추적은 현재 사용자가 쳐다보고 있는 위치를 컴퓨터 시각 인식 방법을 통하여 파악하는 연구이다. 본 논문에서는 여러 감성 컴퓨터 인터페이스 중 눈동자를 통해 컴퓨터의 입력장치를 간접적으로 제어하는 방법에 대해 기술한다. 웹 카메라를 통해 입력 받은 영상을 이용하여 눈동자의 위치 이동을 탐색하여 마우스를 제어한다.

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A study on pitch detection for RUI emotion classification based on voice (RUI용 음성신호기반의 감정분류를 위한 피치검출기에 관한 연구)

  • Byun, Sung-Woo;Lee, Seok-Pil
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.421-424
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    • 2015
  • 컴퓨터 기술이 발전하고 컴퓨터 사용이 일반화 되면서 휴먼 인터페이스에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 휴먼 인터페이스에서 감정을 인식하는 기술은 컴퓨터와 사람간의 상호작용을 위해 중요한 기술이다. 감정을 인식하는 기술에서 분류 정확도를 높이기 위해 특징벡터를 정확하게 추출하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 정확한 피치검출을 위하여 음성신호에서 음성 구간과 비 음성구간을 추출하였으며, Speech Processing 분야에서 사용되는 전 처리 기법인 저역 필터와 유성음 추출 기법, 후처리 기법인 Smoothing 기법을 사용하여 피치 검출을 수행하고 비교하였다. 그 결과, 전 처리 기법인 유성음 추출 기법과 후처리 기법인 Smoothing 기법은 피치 검출의 정확도를 높였고, 저역 필터를 사용한 경우는 피치 검출의 정확도가 떨어트렸다.

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Design of Wireless EEG Measurement System for the Brain Machine Interface (뇌 기계 인터페이스를 위한 무선 EEG 측정 장치 설계)

  • Kim, D.W.;Beack, S.H.;Paek, S.E.;Kwon, S.T.;Moon, D.Y.;Park, H.J.
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2007.07a
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    • pp.1912-1913
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    • 2007
  • 뇌 기계 인터페이스는 뇌에 직접 연결을 시도하는 인터페이스로서 인간의 의지 또는 생각을 컴퓨터가 인식할 수 있는 디지털 신호로 바꾸는 새로운 휴먼 컴퓨터 인터페이스 중 하나이다. 뇌신경의 신호 전달 과정이 전기적, 화학적 특성을 지닌다는 사실에 착안하여 뇌의 활동을 측정하는 많은 기술들이 개발되어 왔다. PET, fMRI, MEG, EEG 등을 포괄하는 brain functional imaging 기술 중 뇌 기계 인터페이스에서 가장 주목하고 있는 것이 바로 EEG 이다. 본 연구에서는 뇌기계 인터페이스 시스템 개발에 필요한 무선 EEG 측정 장치를 설계하고, 무선 EEG 측정 장치와 컴퓨터간에 데이터 전송과 EEG 신호를 FFT 분석 하였다.

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음성인식을 위한 화자적응 기술 동향

  • 김동국
    • Review of Korea Contents Association
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    • v.2 no.1
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    • pp.95-106
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    • 2004
  • 음성인식(speech recognition) 기술이란 사람이 말하는 음성을 기계나 컴퓨터가 이를 분석하고, 인식하여 단어나 문장형태로 변환하여 기계와 인간이 상호작용을 할 수 있도록 관련 알고리즘을 개발 및 구현하는 기술이다. 최근 음성인식 기술이 대두되는 가장 큰 이유는 인간과 기계간의 통신을 원활하게 하는 편리한 휴먼인터페이스 기능이라 할 수 있다. (중략)

Analysis of Performance of EEG Measurement Device for Human Computer Interface (휴먼 컴퓨터 인터페이스를 위한 뇌파 측정 장치 성능 분석)

  • Choi, Jong-Suk;Bang, Jae Won;Lee, Eui Chul;Park, Kang Ryoung;Whang, Mincheol;Lee, Jung Nyun
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.490-493
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    • 2011
  • 최근 사용자와 컴퓨터간의 상호작용이 가능한 사용자 인터페이스(UI, User Interface)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이중 키보드나 마우스, 리모컨과 같은 별도의 입력장치가 없이 뇌의 활동으로부터 발생하는 생체신호를 이용하여 사용자의 생각만으로 컴퓨터와 커뮤니케이션을 할 수 있는 뇌만으로 컴퓨터와 커(BCI, Brain-Computer Interface) 시스템이 각광을 받고 있다. 본 연구에서는 뇌의 생체신호로는 뇌전도도(EEG, Electroencephalogram)를 사용하였으며, 이를 통하여 P300 speller 실험을 수행하였다. P300 speller 실험을 통하여 발생된 뇌전도도를 취합하여 P300(사건 관련 전위(ERP, Event-related potential)에서 자극 제시 약 300msec 후에 정점에 달하는 정파)을 분석하였다.

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Discriminative Feature Vector Selection for Emotion Classification Based on Speech. (음성신호기반의 감정분석을 위한 특징벡터 선택)

  • Choi, Ha-Na;Byun, Sung-Woo;Lee, Seok-Pil
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.1391-1392
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    • 2015
  • 최근 컴퓨터 기술이 발전하고, 컴퓨터의 형태가 다양해지면서 여러 wearable device들이 생겨났다. 이에 따라 휴먼 인터페이스 기술에서 사람의 감정정보가 중요해졌고, 감정인식에 대한 연구들이 많이 진행 되어 왔다. 본 논문에서는 감정분석에 적합한 특징벡터를 제시하고자 한다. 이를 위해 사람의 감정을 보통, 기쁨, 슬픔, 화남 4가지로 분류하고 방송매체를 통하여 잡음 없이 녹음하였다. 특징벡터는 MFCC, LPC, LPCC 3가지를 추출하였고 Bhattacharyya거리 측정을 통하여 분리도를 비교하였다.

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