• 만화애니메이션 연구
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• 통권36호
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• pp.643-667
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• 2014

현대 우리 사회에서는 카메라의 폭넓은 발달과 함께 다양한 매체에서 사진 촬영이 대중화되고 있다. 오늘날, 디지털카메라, 휴대폰 그리고 키오스크 같은 디지털 제품을 선택하고 사용하는 사용자들에게서는 하드웨어의 기술적인 요소에 감성적인 측면에서의 재미(Fun)를 더한 퍼놀로지(Funology)를 선호하는 현상을 쉽게 관찰할 수 있다. 이러한 현상에서 인터랙션에 관한 사용자의 행동은 전통적인 기계와의 인터랙션 과정과는 다르게 나타난다. 특히, 카메라 촬영이라는 특정한 상황은 퍼놀로지 요소를 따라 사용자의 참여를 유도하고 디자인 효과를 높일 수 있다. 본 논문은 카메라 촬영을 포함한 키오스크와의 인터랙션 과정을 퍼놀로지 관점에서 분류하고 사용자 행동을 분석한다. 그 결과를 토대로 사용자 행동 모델을 정립하고 지속적으로 증가하고 있는 카메라 촬영 인터랙션 디자인에 가이드가 될 수 있도록 제안하고자 한다. 이를 위하여 첫째, 문헌조사를 통하여 사진 촬영에 따른 퍼놀로지 개념과 요소들을 연구하여 3가지 유형으로 분류한다. 둘째, 본 논문에서 초점을 맞추고 있는 '포도씨' 키오스크를 분류한 퍼놀로지 요소에 기반하여 분석한다. 셋째, 분석한 퍼놀로지 관점에서 '포도씨' 키오스크와 인터랙션하는 사용자의 행동을 비디오 에스노그라피를 통해 관찰하고 분석한다. 마지막으로 사용자의 행동을 촬영 기피형, 촬영 시도형, 촬영 참여형, 촬영 유도형인 4가지의 유형으로 분류하여 각 유형에 따른 퍼소나 모델을 제작한다. 결론적으로 사진 촬영을 이용한 퍼놀로지 디자인의 효과와 그 한계점을 논하여 앞으로의 UX(User Experience) 디자인에 대한 활용 가능성을 기대해 본다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.228-239
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• 2022

본 논문에서는 카셰어링 서비스(car sharing service)에서 차량 상태 무인 검수를 위한 흠집 탐지 딥 러닝 모델을 제안한다. 기존의 차량 상태 검수 시스템은 대여 전, 후 사진에서 각각 흠집을 탐지하는 딥 러닝 모델과 탐지된 두 흠집 영상을 수작업으로 대조하여 새롭게 발생한 흠집을 탐색하는 두 단계로 구성되어 있다. 따라서 수동작업이 필요한 두 단계 모델을 한 단계로 줄이는 무인 흠집 탐지 모델을 위성영상에서 변화를 탐지하는 딥 러닝 모델에 전이 학습을 적용하여 구축한다. 그리고 광택 처리된 자동차 표면의 휘도가 비등방성이고 비전문가인 이용자가 일반 카메라로 촬영하기 때문에 정반사(specular reflection)가 흠집 탐지 성능에 크게 영향을 미친다. 따라서 정반사광으로 발생하는 오탐지를 감소시키기 위하여 정반사광 성분을 제거하는 전처리 과정을 적용한다. 이용자가 휴대폰 카메라로 촬영한 데이터에 대해 제안하는 시스템은 주관적인 측면과 정밀도(precision), 재현율(recall), F1, Kappa 척도면에서 각각 67.90%, 74.56%, 71.08%, 70.18%로서 높은 일치도를 보인다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.861-866
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• 2023

시각장애인은 의료 서비스나 의약품 정보에 대한 접근이 어려워 올바른 의약품 복용이 쉽지 않다. 그에 대한 보건법이 마련되어 있지만, 방안이 통일되어 있지 않으며, 모든 일반의약품에 적용되어 있지 않다. 따라서 일반의약품 복용 방법의 사각지대에 놓인 시각장애인을 위해 이미지 인식 기술과 바코드, QR 인식 기술을 이용한 일반의약품 복용 방법 제공애플리케이션을 설계하였다. 현재 나와 있는 시각장애인을 위한 애플리케이션은 의약품에 대한 정보를 볼 수 있지만 이 또한 자신이 복용하는 약이 무슨 약인지 기억하고 있어야 한다는 문제가 있었다. 본 연구는 시각장애인의 이미지 인식을 위한 카메라 촬영 환경 기준과 UI 및 UX 화면을 최적화하여 시각장애인의 접근성이 편리하도록 개선하는데 그 목적이 있다. 연구를 통해 얻은 결과를 애플리케이션에 적용하여 제공한다면 시각장애인의 올바른 일반의약품 복용법 습득에 도움을 줄 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.114-123
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• 2023

컴퓨터 비전(Computer Vision: CV) 기술 발전으로 폐쇄회로 TV(Closed-Circuit television: CCTV)와 같은 영상 센서로 돌발상황을 검지하고 있다. 그러나 현재 이러한 기술은 대부분 고정식 영상 센서를 기반으로 한다. 따라서 고정식 장비의 영상 범위가 닿지 않는 음영지역의 돌발상황 검지에는 한계가 존재해왔다. 최근 엣지 컴퓨팅(Edge-computing) 기술의 발전으로 이동식 영상정보의 실시간 분석이 가능해졌다. 본 연구는 차량 내 설치된 이동식 영상 센서(dashboard camera 혹은 dash cam)에 컴퓨터 비전 기술을 도입하여 고속도로에서 실시간으로 돌발상황 검지 가능성에 대해 평가하는 것이 목적이다. 이를 위해 한국도로공사 순찰차량에 장착된 dash cam에서 수집된 4,388건의 스틸 프레임 데이터 기반으로 학습데이터를 구축하였으며, YOLO(You Only Look Once) 알고리즘을 활용하여 분석하였다. 분석 결과 객체 모두 예측 정밀도가 70% 이상으로 나타났고, 교통사고는 약 85%의 정밀도를 보였다. 또한 mAP(mean Average Precision)의 경우 0.769로 나타났고, 객체별 AP(Average Precision)를 보면 교통사고가 0.904로 가장 높게 나타났고, 낙하물이 0.629로 가장 낮게 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.53-69
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• 2011

로봇 자체 또는 로봇에 탑재된 콘텐츠와의 상호작용을 위해 일반적으로 영상 또는 음성 인식 기술이 사용된다. 그러나 영상 음성인식 기술은 아직까지 기술 및 환경 측면에서 해결해야 할 어려움이 존재하며, 실적용을 위해서는 사용자의 협조가 필요한 경우가 많다. 이로 인해 로봇과의 상호작용은 터치스크린 인터페이스를 중심으로 개발되고 있다. 향후 로봇 서비스의 확대 및 다양화를 위해서는 이들 영상 음성 중심의 기존 기술 외에 상호보완적으로 활용이 가능한 인터페이스 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 기술의 개발에 대해 소개한다. 본 논문에서는 비교적 어려운 문제인 26개의 영문 알파벳 인식을 기준으로 성능을 평가하고 개발된 기술이 로봇에 적용된 사례를 제시하였다. 향후 가속도 센서가 포함된 다양한 장치들이 개발되고 이들이 로봇의 인터페이스로 사용될 때 현재 터치스크린 중심으로 된 로봇의 인터페이스 및 콘텐츠가 다양한 형태로 확장이 가능할 것으로 기대한다.