본 연구에서는 자동차 사고나 뇌졸중 등에 의해 경추 이하의 마비나 손, 발 등의 움직임은 자유롭지 않은 사람들의 컴퓨터 사용을 돕고자 손이나 발을 이용하지 않고 머리의 움직임과 눈의 깜박임만으로 컴퓨터 마우스 제어가 가능한 장치를 제안하였다. 마우스의 좌우, 상하 이동은 자이로 센서를 이용하여 머리의 움직임으로 유발하고, 클릭과 더블 클릭은 광 센서를 시야를 방해하지 않는 위치에 장착하여 감지할 수 있도록 하였다. 머리의 움직임에 의한 마우스 이동은 절대 좌표계와 상대 좌표계를 이용하는 두 가지 방법으로 실험하였다. 제안한 장치의 클릭과 더블 클릭의 인식율은 평균 86%에 편차는 5%정도다, 반응속도는 기존 마우스의 이동 속도와 비교해 볼 때 큰 차이는 없었다. 마지막으로 종합적인 평가를 위해 마우스 이동과 클릭을 동시에 수행하였을 경우에는 정확도가 80%에 편차는 4%정도로 기존 마우스보다는 낮았다. 특히 상대 좌표계를 이용하는 경우 절대 좌표를 이용하는 경우보다 좌표의 누적 에러로 인한 reset 빈도를 줄일 수 있었고, 정밀한 마우스 포인터 조작에 편리하였다.
A mouse is an important input device that is used in most of all computer works. A mouse control time prediction model was proposed in this study. Especially, the model described the time of mouse control that made a cursor to move within path constraints. The model was developed by a laboratory experiment. Cursor movement times were measured in 36 task conditions; 3 levels of path length, 3 levels of path width and 4 levels of target's width. 12 subjects participated in all conditions. The time of cursor movement with path constraints could be better explained by the combination of Fitts' law with steering law($r^2=0.947$) than by the other models; Fitts' law($r^2=0.740$), Steering law($r^2=0.633$) and Crossman's model($r^2=0.897$). The proposed model is expected to be used in menu design or computer game design.
본 논문에서는 연속 촬영 이미지를 이용한 실험용 쥐의 운동 능력 평가 시스탬을 제안한다. 의학이나 수의학 분야에서는 인류의 양질의 삶을 위해 mouse를 이용한 동물실험을 실시하고 있다. 특히 실험용 쥐(mouse)를 이용한 실험 중에는 인위적인 부상(injury)을 만들고, 다양한 처치를 통하여 그 부상에서 회복되는 정도를 측정하는 실험을 많이 하고 있다. 이러한 실험에서 그 동안의 전통적인 운동량 측정 방법은 사람이 직접 관찰하는 방법으로 이루어지고 있었다. 제안한 시스템은 실험용 쥐에 대한 움직임을 정해진 단위 시간동안 연속 촬영을 실시하고, 이 연속 촬영된 이미지에서 mouse의 외곽선을 point cloud로 추출한다. 추출된 point cloud를 이용하여 mouse의 몸통에 대한 내부 외곽선(interior contour line)을 다시 추출한 후, 이를 이용하여 그 중심점을 구하고, 이들 중심점들을 연결하여 거리를 계산하여 누적함으로써 mouse가 단위 시간동안 이동한 총 거리를 자동 계산하도록 하는 시스템을 설계하고 구현한다.
Kim, Kyung-Won;Bae, Dae-Hee;Yi, Joonhwan;Oh, Seong-Jun
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권2호
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pp.88-94
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2012
Many hand gesture recognition systems using advanced computer vision techniques to eliminate the need for a TV remote controller have been proposed. Nevertheless, some issues still remain, such as high computational complexity and insufficient information on the target object and background. Moreover, none of the proposed techniques consider how to enter the control mode of the system. This means that they may need a TV remote controller to enter the control mode. This paper proposes a hand mouse system using a pre-defined gesture with high background adaptability. By doing so, a remote controller to enter the control mode of the IPTV system can be eliminated.
본 연구에서는 자동차 사고나 뇌졸중 둥에 의해 경추 이하의 마비나 손, 발 등의 움직임이 자유롭지 못한 사람들의 컴퓨터 사용을 돕고자 손이나 발을 이용하지 않고 머리의 움직임과 눈의 깜박임만으로 컴퓨터 마우스 제어가 가능한 장치를 제안하였다. 마우스의 위치는 각속도 센서를 이용하여 머리의 움직임으로 추정하고, 눈 깜빡임에 의한 클릭과 더블 클릭은 광센서의 시야를 방해하지 않는 위치에 장착하여 커 클위치와 이벤트를 검출하였다. 제안한 마우스의 공간 이동 능력과 이벤트 검출을 비교한 실험에서는 좌우, 상하 이동은 기존 마우스와 비교하여 속도 면에서는 큰 차이는 없었으나, 정확도가 조금 떨어지는 이유로 인하여 정확한 위치로 이동시키는데 소요시간이 3$\sim$4배 정도 더 필요하였다. 데드 존을 갖는 비선형 상대 좌표계 방식을 이용하여 주기적으로 적분 에러를 제거해야 하는 문제를 해결하였고, 이동 거리와 속도를 함께 고려하여 직관적인 마우스 포인터 제어가 가능하도록 하였다. 주변광의 영향을 최소화하도록 광원 제어 회로를 설계하여 외부 광원의 변화에도 마우스 이벤트 검출이 영향을 받지 않았다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.3055-3073
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2019
In this paper, a new user identification method is presented using real environmental human-computer-interaction (HCI) behavior data to improve method usability. User behavior data in this paper are collected continuously without setting experimental scenes such as text length, action number, etc. To illustrate the characteristics of real environmental HCI data, probability density distribution and performance of keyboard and mouse data are analyzed through the random sampling method and Support Vector Machine(SVM) algorithm. Based on the analysis of HCI behavior data in a real environment, the Multiple Kernel Learning (MKL) method is first used for user HCI behavior identification due to the heterogeneity of keyboard and mouse data. All possible kernel methods are compared to determine the MKL algorithm's parameters to ensure the robustness of the algorithm. Data analysis results show that keyboard data have a narrower range of probability density distribution than mouse data. Keyboard data have better performance with a 1-min time window, while that of mouse data is achieved with a 10-min time window. Finally, experiments using the MKL algorithm with three global polynomial kernels and ten local Gaussian kernels achieve a user identification accuracy of 83.03% in a real environmental HCI dataset, which demonstrates that the proposed method achieves an encouraging performance.
미래형 컴퓨터 인터페이스는 기존의 마우스에서 사람의 손 또는 눈 등으로 대체되고 있다. 본 연구에서는 자이로센서를 이용하여 장갑형 무선 마우스를 개발하였다. 이는 사람의 손동작이 마우스 커서 움직임을 대신한다. 그리고 블루투스 기반의 무선센서 네트워크 기술을 도입하여 마우스와 시스템간의 연결을 무선화하여 유선마우스가 갖는 활동의 제약성을 극복하였다. 또한 USB 포트 인터페이스를 사용하여 설치 및 사용이 용이하도록 하였다. 개발한 장갑형 무선마우스는 프리젠테이션이나 게임 등의 다양한 사용자 인터렉션을 필요로 하는 분야에 포인팅 입력장치로 활용될 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다.
In this paper, we designed the computer input device for rehabilitation of people with hand disabilities. This input device is made up of two Gyrostar sensors attached in the orthnormal directions of x, y axes. Gyrostar is a sensor for angular Acceleration. This device is attached by the user's head side. Head movement is detected by analysing and processing the output wave signals from the sensors therefore enabling the user to move the mouse pointer that helps to operate the computer. This method does not necessitate a complex hardware or a long installation process, which was formerly the case, and uses real time algorithms which enables simple emulation of a computer mouse. The interface of this device and the mouse are the same.
비밀번호 인증 기술에서 키보드로부터 입력되는 데이터가 노출되는 문제점으로 인하여, 이미지 기반 인증 기술이 등장하였다. 이 기술은 주로 가상 키보드를 출력하고, 특정 위치에 클릭된 마우스 정보를 비밀번호로 활용한다. 마우스 데이터의 안전성 향상을 위하여 임의의 마우스 위치를 생성하는 랜덤 마우스 데이터 생성 기술이 등장하였지만, 해당 기술의 안전성 분석에 대한 연구가 미비한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 GetCursorPos() 함수를 활용한 공격 기술과 WM_INPUT 메시지를 활용한 공격 기술을 기반으로 랜덤 마우스 데이터 생성 기술이 적용된 사이트에서의 마우스 데이터 취약점을 분석한다.
각종 센서 기술의 발달로 일반 사용자들이 스마트폰, 콘솔게임기(닌텐도 Wii)와 같은 동작인식 장치를 접해 볼 수 있는 환경이 증가하면서 동작인식 기반 입력장치에 대한 사용자 니즈가 증가하는 추세이다. 기존 동작인식 마우스는 외부에 마우스 버튼이 변형 된 형태로 장착되어 마우스 좌,우 버튼과 휠 역할을 하며, 내부에는 가속도센서(또는 자이로센서 포함)를 장착하여 마우스 커서 역할을 담당하고 있고, 소형으로 제작이 되어 버튼을 조작하는데 어려움이 있으며, 동작인식 기술을 커서의 포인팅에만 사용되어 동작인식 기술을 적용에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 MEMS 기반 모션 레코그니션 센서(Motion Recognition Sensor)를 이용, 인체의 2지점(엄지와 검지)의 동작을 인식하여 동작데이터를 생성하고 이를 기초로 하여 사전 결정된 매칭테이블(커서이동 및 마우스 버튼 이벤트)과 비교, 판단하여 제어신호를 생성하고, 생성된 제어신호를 무선 송신하는 컴퓨터 입력장치에 관해 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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