이 연구는 시선 추적의 경계선 기법을 사용하여, 자연스러운 읽기 과정에서 중심와주변에 제시된 단어의 표기체계와 의미 정보가 표적 단어의 읽기에 미치는 영향을 알아보았다. 참가자는 중국어와 한국어 이중언어자였고, 읽기 문장은 한국어 단어와 중국어 단어가 혼용된 문장이었다. 참가자들의 읽기 과정은 안구 운동 추적 도구 EyelinkII를 통해 모니터링되었다. 화면에는 전체 문장이 제시되었고, 시선이 표적 위치로 이동하기 직전에 미리 제시되어 있던 미리보기 단어가 표적단어로 대체되었다. 표적단어는 언제나 한글 단어였고, 미리보기 단어는 (1) 표적단어와 동일 단어(예: 나라), (2) 동일 의미의 한자어 단어(예: 국가) (3) 동일 의미의 중국어 단어(예: 国家), (4) 무관련 중국어 단어(예: 围裙)였다. 2)와 3) 조건은 같은 단어로 표기 체계만 한글과 한자로 달랐다. 주요 측정치는 표적 단어에 시선이 고정되는 시간이었고, 동일 단어, 동일 의미 한자어 단어 그리고 동일 의미 중국어 단어 조건의 고정시간은 무관련 중국어 조건에서보다 짧았으며 주시시간은 동일한 의미 중국어 단어 조건에서 동일 단어 조건보다 짧게 관찰되었다. 이 결과는 중국어-한국어 이중 언어 사용자들이 중심와주변에서 의미 정보를 추출할 수 있음을 시사하고 중심와주변에 제시된 단어의 표기법과 의미 정보가 모두 읽기에 영향을 주었음을 보여준다.
최근 화상 회의, 화상 전화, 모바일 환경에서의 화상 통신, 얼굴 인식을 이용한 보안 시스템 등의 상업화에 힘입어 비디오에서의 얼굴 검출 및 추적 기술은 눈부신 발전을 이룩하였다. 또한, 얼굴 요소 검출은 요소 그 자체뿐 아니라 정화한 얼굴 영역 검출을 위한 필수 단계로서 중요한 연구 주제가 되고 있다. 그러나 영상에 나타난 복잡한 배경과 카메라 조작 및 조명에 의한 색상 왜곡 그리고 다양한 조명 조건 둥은 얼굴 검출 및 추적, 요소 검출에 있어 여전히 큰 장애가 되고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 실시간 화상 통신을 위한 새로운 얼굴 영역 검출 및 추적 알고리즘과 검출된 얼굴 영역에서 효과적으로 눈 영역을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 얼굴 검출 알고리즘은 복잡한 배경과 다양한 조명 조건에 관계없이 얼굴을 검출하고 추적하기 위해 웨이블릿 변환된 세 종류의 부 영역을 이용하여 얼굴 형판을 생성하고 웨이블릿 변환된 입력 영상과의 유사도를 측정하여 얼굴을 검출한다. 특히 다양한 조명 조건을 극복하기 위해 최소-최대 정규화와 히스토그램 평활화를 혼합 적용하여 매우 밝거나, 매우 어두운 영상에서의 얼굴 오 검출 및 놓침을 줄일 수 있었으며 세 가지 크기의 얼굴 형판을 이용함으로써 입력 영상에 존재하는 다양한 크기의 얼굴도 검출할 수 있었다. 또한 효과적인 얼굴 추적 알고리즘을 통해 다음 프레임에서의 얼굴 위치를 예측하고 예측된 얼굴 위치를 중심으로 탐색 영역을 정해 형판 정합을 수행함으로써 얼굴 검출률을 높이면서 수행 시간도 단축시킬 수 있었다. 수직, 수평방향 투영을 이용한 합리적인 눈 검출 알고리즘은 어두운 조명이나 부정확한 얼굴 영역에서도 만족스러운 결과를 보여주었다.26$이었으며, 점차 감소, 다시 증가하여 담금 10일에는 $3.42{\sim}3.69$이었다. 시험구별로는 KKR이 가장 낮았다. 총산은 담금 1일에 $0.29{\sim}0.82%$였으며 담금 6일에 $1.75{\sim}2.53%$로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performance
This study has analyzed the meaning of observation time in the course of acquiring the information of subjects who observed the space of hall in subway stations to figure out the process of spatial information excluded and the features of intensive searching. The followings are the results from the analysis of searching process with the interpretation of the process for information acquirement through the interpretation of observation area and time. First, based on the general definition of observation time, the reason for analyzing the features of acquiring spatial information according to the subjects' observation time has been established. The feature of decreased analysis data reflected that of observation time in the process of perceiving and recognizing spatial information, which showed that the observation was focused on the enter of the space during the time spent in the process of observing the space and the spent time with considerable exclusion of bottom end (in particular, right bottom end). Second, while the subjects were observing the space of hall in subway stations, they focused on the top of the left center and the signs on the right exit the most, which was followed by the focus on the both side horizontally and the clock on the top. Third, the analysis of consecutive observation frequency enabled the comparison of the changes to the observation concentration by area. The difference of time by area produced the data with which the change to the contents of spatial searching in the process of searching space could be known. Fourth, as the observation frequency in the area of I changed [three times -> six times -> 9 times], the observation time included in the area increased, which showed the process for the change from perception to recognition of information with the concentration of attention through visual information. It makes it possible to understand that more time was spent on the information to be acquired with the exclusion of the unnecessary information around.
This study is for the analysis to which element of space the users observing the lobby at a public space pay more attention for their visual perception. It is focused on the typology process of observation characters. The subjects, in the observation process, came to be interested in the circumstantial clues for space perception and the detailed characters drawing their interest. I could analyze the observation characters of the subjects observing the space by the comprehension and typology of their observation characters. First, from the viewpoint of successive 9 times of observations, each subject observed for 0.32 second to get the visual perception in the applied space, but spent another 0.39 second for the exploration of another observation object or the space roaming. The observation character of the subjects at the lobby of the public space selected for this experiment was that they spent more time on space exploration than on concentration on a point in the space. Second, I analyzed the typology process through the time range. Since the subjects' frequency varied depending on the way to set up the time range, the necessity was proposed that the time range for the analysis of observation characters should be set up more objectively. Third, in case of analyzing the observation characters by 10-second-unit time range, the concentration in the beginning and the middle was 25%, and that in the beginning and the final 41.7%, which showed that 75% of the subjects concentrated in the beginning of the observation time when the concentration in the beginning is added to it. Fourth, the type 3 categorized as "concentration in the beginning and the middle" is the group 47.1 percent of the subjects belong to, and each subject concentrated 1.1 times in the beginning and 2.1 times in the final, which showed that the concentration in the final was 1.75 times as high as that in the beginning.
본 논문에서는 기존 무안경식 3D 디스플레이의 제한된 시야각으로 인한 3D 시청에서의 불편함을 해소하기 위해 새로운 패렐랙스 배리어 방식을 제안한다. 제안된 방식은 기존 패렐랙스 배리어의 TN-LCD 구조에서 LC를 공유하는 이중 계층의 ITO 쌍을 추가하였으며, 시선 추적 장치에 의해 시청자의 위치를 감지하여 자동으로 3D 시야각을 시청자의 위치에 맞도록 변화 시킬 수 있는 이중 계층의 패렐랙스 구조를 갖는다. 제안한 이중 계층 패렐랙스 배리어 방식을 시제품으로 구현하고 실험한 결과, 제안한 방식의 유효성을 확인할 수 있었다.
프로젝터 기반의 가시화 시스템은 가상현실 흑은 체험형 응용에서 널리 사용된다. 그러나 스크린 재질과 반사 성질에 따라 스크린 상의 투사 밝기의 불균일성이 때때로 체험자의 체험을 방해할 수 있다. 이러한 현상은 체험자의 위치를 추적하는 시스템인 CAVE 혹은 운동판 체험 시스템의 체험자가 시스템 안에서 계속적으로 움직일 경우에는 특별히 문제가 될 수 있다. 스크린 화상 상에 밝기의 불균일성을 만드는 이유 중에 하나는 참여자의 눈의 위치로의 프로젝터와 스크린의 스펙큘라 반사이며, 이에 대한 분석은 높은 계산 복잡도가 요구된다. 그래픽 프로세서의 프로그래머블 쉐이더를 이용하여 스펙큘라 라이팅 요소를 계산하는 것과 마찬가지로, 본 연구에서는 밝기의 불균일성을 줄이기 위하여 주어진 스크린 환경 3D 모델을 가지고 수행 시간에 모든 화소의 밝기를 조정하였다. 이러한 목적을 위하여 개개의 스크린 응용에 따른 각도 기반의 밝기 보정 함수를 고안하였으며, GPU 상에서 수행과 접근을 용이하도록 하였다. 두가지 기법이 구현되었는데, 각도 기반의 접근에서 프로덕트 기반의 접근으로 변환과 구간 선형 보간 근사 기법을 구현하였다.
본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템과 얼굴인식에 필요한 GRNN(: Generalized Regression Neural Network) 알고리즘을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출하여 의료정보 보호에 도움을 주고자 한다.
시선 기반 입력은 사용자가 문자를 입력하였을 때, 입력이 제대로 되었음을 확인하기 위한 피드백을 제공한다. 이미 많은 연구에서 적절한 피드백이 시선 기반 입력의 사용성을 높이는 효과가 있음을 증명하였다. 그러나 피드백을 통해 입력된 문자에 대한 정보가 노출되어 숄더 서핑 공격의 대상이 될 수 있다. 적절한 피드백을 활용하여 기존의 사용성을 유지하며 보안성을 향상시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 숄더 서핑 공격에 대응하기 위한 새로운 시선 기반 입력 방법인 FFI(Fake Flickering Interface)를 제안한다. 또한, 실험 및 설문을 통해 기존의 피드백을 활용한 시선 기반 입력과 비교하여 FFI의 사용성과 보안성을 평가한다.
본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정확하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. 동공을 추적하여 GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 1m 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다. 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84%보다 약 9% 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.
For this research with the objects of spaces in two department stores which can be referred to as representative facility of commercial space, observation test has carried out to estimate how much visitors rivet their eyes to the display of shops. In addition, to find out what effect the difference among the department types has on the selective attention to space element, the observation time was applied as a medium for estimation. The followings are the result from analyzing the observation frequency and the observation intensity feature of each section where the characteristics of design could be found at attention. First, both images of A and B had concentrative dominant-observation at left shops. In case of Image A, Customers began to observe the right shops very attentively after 25 seconds, and with Image B, the attentive observation at right and left took place alternatively after 35 seconds. In other words, regardless of the characteristics of shop displays, the left shops were observed first while in case of the observation after the early and middle time-frame the characteristics of shops were found to have effects on observation. Second, the normal observation showed some difference among attention sections over time while on the whole both images of A and B had the same highly attentive observation at the middle space. Accordingly, it could be concluded that the middle space was playing a faithful role as background for commercial spaces. Third, the ignorant observation, which is the opposite to the attentive observation, was found different between the images of A and B. When the ignorant observation is considered to have intentionality, it will be possible to set up the display which may attract the attention aggressively by the process of figuring out the characteristics of ignored shops.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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