현재 우리가 흔히 사용하고 있는 컴퓨터의 인터페이스는 모든 사용자들이 주어진 환경에 적응하여 사용하도록 유도, 강요하는 일반화된 형태이다. 하지만 사용자의 요구는 매우 다양하며 일반 환경과는 쉽게 부합될 수 없는 사용자 환경을 가지는 계층이 존재한다. 이러한 요구에 대응하여 본 연구는 '비언어적 의사소통 방법'을 제안하였다. 제안된 방법은 인간의 여러 행동 양식 중 입을 통한 '불기(blowing)'를 컴퓨터와의 상호작용에 적용시키는 것인데, 이것은 세 가지의 형식으로 제안되었다. 첫 번째는 그림을 그리는 프로그램이고, 두 번째는 아케이드 형식의 게임이며, 세 번째는 이야기를 전개하는 인터랙티브 북이다. 그 결과로, 본 연구에서 제안된 방법들이 향후, 인간과 컴퓨터 사이의 인터페이스 개발에 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
This study is about e-Book program based on human-computer interaction(HCI) system for physically handicapped person. By acquiring background knowledge of HCI, we know that if we use vision-based interface we can replace current computer input devices by extracting any characteristic point and tracing it. We decided betweeneyes as a characteristic point by analyzing facial input image using webcam. But because of three-dimensional structure of glasses, the person who is wearing glasses wasn't suitable for tracing between-eyes. So we changed characteristic point to the bridge of the nose after detecting between-eyes. By using this technique, we could trace rotation of head in real-time regardless of glasses. To test this program's usefulness, we conducted an experiment to analyze the test result on actual application. Consequently, we got 96.5% rate of success for controlling e-Book under proper condition by analyzing the test result of 20 subjects.
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.
Dominant approaches to designing morally capable robots have been mainly based on rule-based ethical frameworks such as deontology and consequentialism. These approaches have encountered both philosophical and computational limitations. They often struggle to accommodate remarkably diverse, unstable, and complex contexts of human-robot interaction. Roboticists and philosophers have recently been exploring underrepresented ethical traditions such as virtuous, role-based, and relational ethical frameworks for designing morally capable robots. This paper employs the lens of ethical pluralism to examine the notion of role-based morality in the global context and discuss how such cross-cultural analysis of role ethics can inform the design of morally competent robots. In doing so, it first provides a concise introduction to ethical pluralism and how it has been employed as a method to interpret issues in computer and information ethics. Second, it reviews specific schools of thought in Western ethics that derive morality from role-based obligations. Third, it presents a more recent effort in Confucianism to reconceptualize Confucian ethics as a role-based ethic. This paper then compares the shared norms and irreducible differences between Western and Eastern approaches to role ethics. Finally, it discusses how such examination of pluralist views of role ethics across cultures can be conducive to the design of morally capable robots sensitive to diverse value systems in the global context.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권4호
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pp.255-260
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2009
Multimedia interpretation describes a high level of ion of multimedia content like interrelations and coherencies. In this paper, we describe a multimedia interpretation component from human-centered perspective. In this context, we see the role of the multimedia interpretation component as a liaison between the psychological apparatuses and computer-based artifact. We emphasize this role of multimedia interpretation by outlining a mapping process of the psychological apparatuses and computer-based artifact. This mapping process needs to be transparent to its user so that effective human-centered systems can be achieved. This transparency will provide an immersive environment for the users and enable uninhibited interaction between the users and the artifact. Furthermore, we illustrate how the multimedia interpretation component can be utilized in the medical diagnosis and treatment support application.
최근 손과 손가락을 인식하는 기술은 HCI(human computer interaction)에서 자연스럽고 친숙한 환경을 제공하기 위한 기술로 주목 받고 있다. 본 논문에서는 깊이 카메라를 이용하여 손과 손가락의 모양을 검출 및 인식하는 방법을 제안하고, 그 인식 결과를 활용하여 다양한 기기와 상호연동 할 수 있는 MPEG-U 기반 향상된 사용자 상호작용 인터페이스 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 깊이 카메라를 이용하여 손을 검출한 후, 손목의 위치를 찾아 최소 손 영역을 검출한다. 이어서 검출된 최소 손 영역으로부터 손가락 끝점을 검출 한 후, 최소 손 영역의 중심점과 손가락 끝점간의 뼈대를 만든다. 이렇게 만든 뼈대의 길이와 인접 뼈대간의 각도차를 분석하여 손가락을 판별한다. 또한, 제안하는 시스템은 사용자가 MPEG-U에서 정의하는 다양한 심벌들을 손 자세로 취하였을 때 제안 방법을 이용하여 손 자세를 인식하고, 인식 결과를 상호연동 가능한 MPEG-U 스키마 구조로 표현한다. 실험에서는 다양한 환경에서 제안하는 손 자세 인식 방법의 성능을 보인다. 또한, 제안 시스템의 상호연동성을 보이기 위해 인식 결과를 MPEG-U part2 표준에 맞는 XML 문서로 표현하고, MPEG-U 참조 소프트웨어를 이용하여 그 표현 결과에 대한 표준 부합성을 검증한다.
한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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pp.99-105
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1999
한국어 정보처리를 위한 언어정보는 응용 분야에 따라 큰 차이를 보인다. 특히 말뭉치를 이용한 연구에서는 언어정보가 달라질 때마다 시스템을 새로 구성해야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 어려움을 다소 완화시키기 위해 새로운 환경에 잘 적응할 수 있는 한국어 품사 태깅 시스템에 관해서 논한다. 본 논문에서는 이 시스템을 KTAG99라고 칭한다. KTAG99는 크게 실행부와 학습부로 구성되었다. 한국어 품사 태깅을 위한 실행부는 고유명사 추정기, 한국어 형태소 분석기, 통계기반 품사 태거, 품사 태깅 오류교정기로 구성되었으며, 실행부에서 필요한 언어정보를 추출하는 학습부는 고유명사 추정규칙 추출기, 형태소 배열규칙 추출기, 사전 추출기, 확률정보 추정기, 품사 태깅 오류수정 규칙 추정기로 구성되었다. KTAG99에서 필요한 언어정보의 대부분은 학습 말뭉치로부터 추출되거나 추정되기 때문에 아주 짧은 시간 내에 새로운 환경에 적응할 수 있다.
Affective Computing은 HCI (Human Computer Interaction) 및 건강 관리 분야에서 다양한 애플리케이션이 개발됨에 따라 최근 몇 년 동안 관심이 높아지고 있다. 이에 필수적으로 필요한 인간의 감정 인식에 대한 중요한 연구가 있었지만, 언어 및 표정과 비교하여 심전도 (ECG) 또는 뇌파계 (EEG) 신호와 같은 생리적 신호 분석에 따른 감정 분석에 대한 관심은 적었다. 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환을 이용한 EEG 기반 감정 인식 시스템을 제안하고 감정 관련 정보를 얻기 위해 다른 뇌파와 뇌 영역을 연구 하였으며, 웨이블릿 계수에 기초한 특징 세트가 웨이블릿 에너지 특징과 함께 추출되었다. 중복성을 최소화하고 피처 간의 관련성을 극대화하기 위해 mRMR 알고리즘이 피쳐 선택에 적용된다. 다중클래스 Support Vector Machine을 사용하여 4 가지 종류의 인간 감정을 크게 분류하였으며 공개적으로 이용 가능한 "DEAP"데이터베이스의 뇌파 기록이 실험에서 사용되었다. 제안 된 접근법은 기존의 알고리즘에 비해 향상된 성능을 보여준다.
Human Computer Interaction is rapidly growing in different aspects and areas. One of the areas that grab many scholars and researchers interest is usability. Usability is a main factor and critical pillar of products success and acceptance. In this paper, we deeply analyze the current usability models that measure the user performance during the interaction with products. Then, we fairly compare between each model to discover and present the strength and weakness of each model for supporting developer and business organization with guidelines during the development process of the products before launching the actual and final one. Decomposing comparison between each model is performed based on specific criteria. Comparison is tabulated, graphically depicted, and analytically decomposed.
이 연구에서는 인간과로봇상호작용(HRI)에서 유아들을 대상으로 로봇을 활용한 증강현실 극놀이 실험을 통하여 아동들이 느끼는 상호작용 분석을 제시하고자 한다. 기존의 극놀이 로봇콘텐츠를 아동들이 상호작용하기에 편하도록 QR 마커의 단점을 개선하여 개발하였다. 또한 로봇을 활용한 증강현실 극놀이에 대해서 로봇 극놀이에 대한 흥미, 로봇분장의 적절성, 로봇이 똑똑해 보이는 정도, 극놀이에 몰입감에 대한 아동의 반응을 분석하여 보았다. 나이가 어릴수록 재미가 높고, 로봇이 똑똑하다고 생각하였고 로봇 사용경험이 없는 아이들이 상대적 흥미가 높고, 로봇분장에 대해서는 로봇사용 경험 있는 아이들이 차이를 인지하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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