본 논문에서는 감성 모델을 이용하여 음악을 정렬한 후, 이를 바탕으로 음악을 탐색하는 인터페이스를 제안한다. 먼저 다양한 곡들에 대한 Arousal-Valence 요소를 설문조사 한 후, 곡들의 다양한 audio feature 들과 Arousal-Valence 요소들간의 상관관계를 계산하여, AV모델을 수립한다. 그 후, 다양한 음악들을 수립된 AV모델에 대하여 정렬을 하여 음악을 배치한 후, 이를 마우스를 이용하여 탐색하는 인터페이스를 제공한다. 기존의 관련 인터페이스보다 더욱 직관적으로 원하는 곡을 선택할 수 있게 하기 위해서, 마우스의 위치에 따라서 여러 음악들이 페이드 인/아웃 되게 하였으며, 여러 가지 모드의 인터페이스를 제공하여, 사용자가 가장 편리한 인터페이스를 사용할 수 있게 하였다. 사용자는 본 음악 탐색 인터페이스를 이용하여, 더욱 감정적으로 원하는 음악을 쉽게 찾을 수 있게 된다.
내츄럴 유저 인터페이스는 마우스, 키보드, 펜과 마커를 이용하지 않는 신체를 이용한 자연스런 모션 인터페이스이다. 지금까지 대표적인 동작 인식 방법은 마커를 이용하는 방식이었고 그 인식 방법은 각 마커의 좌표를 상대적인 데이터로 입력 받아 데이터베이스에 각 좌표 값을 저장하는 것이었다. 그러나 정확한 동작을 인식하기 위해서는 더 많은 마커들이 필요하고 그 마커들을 붙이는 것과 데이터들을 처리하는 데에 상당한 시간이 걸린다. 또, NUI/NUX 프레임워크를 개발하면서, 가장 중요한 직관성을 배제한 개발로 사용상에 문제가 생겼고 계속해서 사용자에게 암기만을 강요하고 있다. 이 문제를 보완하기 위해, 본 논문에서는 마커를 이용하지 않았고 남녀노소 누구나 다룰 수 있도록 구현했다. 또, 목소리, 신체 동작, 얼굴 표정 등을 동시에 인식하는 멀티모달 NUI/NUX 프레임 워크를 설계했고, 직관적인 손동작을 인식하는 것과 모니터에 그것을 매핑하기 위해 새로운 마우스 이벤트 알고리즘을 제안했다. 우리는 사용자들이 쉽고 직관적으로 핸드마우스 이벤트를 다루도록 구현했다.
본 논문에서는 증강현실 응용을 위한 손 끝점 추출과 손 동작 인식 기법을 제안한다. 먼저 RGB 컬러 영역에서 HSV 컬러 영역으로 영상을 변환하고, H, S 값에 대한 이중 임계값과 영역 확장 기법, 연결 요소 분석을 이용한 손을 분할한다. 다음으로 가상 키보드와 마우스의 입력을 위해서 모폴로지 연산과 감산을 통하여 검지와 엄지 손가락 끝점을 추출한다. 마지막으로 마우스 버튼 클릭의 역할을 하기 위하여 손바닥의 무게중심점에 대한 엄지와 검지 손가락 끝점의 각도를 계산하여 엄지와 검지 손가락의 떨어지고, 붙는 동작을 인식한다. 다양한 입력 영상들에 대한 실험 결과는 제안 기법이 고속으로 정확하게 손을 분할하고, 손 끝점을 추출하여 손 동작을 인식할 수 있음을 보여주었다. 제안 기법은 증강 현실 응용을 위한 정보 입력 인터페이스로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 사지마비 장애인이 활용할 수 있는 동작을 이용하여 마우스, 키보드, 전동휠체어 제어 등에 적용 가능한 근전도 기반 입력 인터페이스 기술을 제안하였다. 먼저 사지마비 장애인이 활용 가능하면서도 데이터 획득 및 처리가 용이한 동작으로서 이 (치아) 물기 동작을 선택하였다. 또한 좌측, 우측 및 양측 이 물기 동작 및 이 물기 시간의 조절을 통해 사지마비 장애인의 경우에도 몇 가지 명령어 수행이 가능하다. 이때, 이 물기 동작의 인식은 관자놀이 부근에 위치한 관자근에서의 근전도 (electromyogram) 신호를 이용하였다. 본 논문에서는 데이터를 획득하여 전송하고 처리하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어, 그리고 전동휠체어 제어, 마우스 제어, 게임 제어를 위한 시범 시스템도 개발하였다. 또한 개발된 시범 시스템을 사지마비 장애인에게 적용하여 그 효용성을 평가하였다.
In dismantling factories for recycling, it is important to input actual working data to a personal computer (PC) in order to monitor the work results and related recycling rate of the inputs. This should be performed with a keyboard, a mouse, or other devices. But when a worker is working in the factory, it could be bothersome or time consuming to go to the PC. Especially, workers who works at dismantling factories have a generally low education level are scared to use a PC, which could be used as a pretext for not using the PC. In some cases, data input is performed by a worker after the day's job. In this case, it could take additional time, the worker can make more mistakes, and the data could be unreliable. In this study, we developed a man-machine interface (MMI) device using a safety helmet. A joystick-like device, pushbuttons, and a radio frequency (RF) device for wireless communication is equipped in a safety helmet. This MMI device has functions similar to a PC mouse, and it has a long communication distance. RF is used because it consumes less battery power than Bluetooth. With this MMI device, workers need not go to a PC to input data or to control the PC, and they can control the PC from a long distance. The efficiency of PCs in a factory could be increased by using the developed MMI system, and workers at the dismantling factories could have less reluctance in using the PC.
본 논문에서는 근전도 신호 기반의 무선 착용형 컴퓨터 인터페이스를 개발하였다. 밴드 형태의 무선 착용형 단말기는 4 채널 근전도 센서와 붙어있으며, 대역통과 필터 및 차단 필터, 신호증폭기를 이용하여 구별 가능한 근전도 신호를 추출하였다. 얻어진 신호는 무선통신을 통해 컴퓨터로 전송하게 된다. 컴퓨터 인터페이스를 위해 손목 움직임을 사용하였으며, 움직임으로부터 획득된 신호를 다층 인식 신경망을 사용하여 손목 움직임을 인식하게 하였다. 이를 통하여 마우스 커서의 움직임을 제어하고, 마우스 버튼을 클릭하는 동작을 할 수 있으며, 시각 디스플레이 장치에 표시된 핸드폰 자판과 같은 유저 인터페이스를 통해 컴퓨터에 글자를 입력할 수 있게 하였다.
뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI: Brain Computer Interface)는 뇌파를 활용하여 뇌의 활동이 컴퓨터에 직접 입력되어, 마우스나 키보드 같은 입력장치가 없이도 컴퓨터와 커뮤니케이션을 할 수 있는 장치를 말한다. 뇌파 인터페이스 관련 하드웨어제작기술이 발전함에 따라 고가이면서 대형이었던 뇌파측정장비가 최근에는 소형화되고 저렴한 가격대로 출시되면서 앞으로 다양한 멀티미디어 분야에서 응용이 될 것으로 예상된다. 본 논문은 BCI의 다양한 연구 가운데 일반인들이 가장 먼저 접할 수 있는 응용영역인 게임에 대하여 BCI가 어떻게 적용되고 있는지 현재까지의 국내외 기술수준과 동향을 파악하고자 한다. 다음으로 BCI를 사용한 게임의 문제점을 살펴보고 향후 국내 BCI 연구 및 개발방향을 제시하고자 한다.
There is strong demand to create wearable PC systems that can support the user outdoors. When we are outdoors, our movement makes it impossible to use traditional input devices such as keyboards and mice. We propose a hand gesture interface based on image processing to operate wearable PCs. The semi-transparent PC screen is displayed on the head mount display (HMD), and the user makes hand gestures to select icons on the screen. The user's hand is extracted from the images captured by a color camera mounted above the HMD. Since skin color can vary widely due to outdoor lighting effects, a key problem is accurately discrimination the hand from the background. The proposed method does not assume any fixed skin color space. First, the image is divided into blocks and blocks with similar average color are linked. Contiguous regions are then subjected to hand recognition. Blocks on the edges of the hand region are subdivided for more accurate finger discrimination. A change in hand shape is recognized as hand movement. Our current input interface associates a hand grasp with a mouse click. Tests on a prototype system confirm that the proposed method recognizes hand gestures accurately at high speed. We intend to develop a wider range of recognizable gestures.
Natural user interface (NUI) is used for the natural motion interface without using a specific device or tool like a mouse, keyboards, and pens. Recently, as non-contact sensor-based interaction technologies for recognizing human motion, gestures, voice, and gaze have been actively studied, an environment has been prepared that can provide more diverse contents based on various interaction methods compared to existing methods. However, as the number of sensors device is rapidly increasing, the system using a lot of sensors can suffer from a lack of computational resources. To address this problem, we proposed a real-time multi-device control system for natural interactive platform. In the proposed system, we classified two types of devices as the HC devices such as high-end commercial sensor and the LC devices such astraditional monitoring sensor with low-cost. we adopt each device manager to control efficiently. we demonstrate a proposed system works properly with user behavior such as gestures, motions, gazes, and voices.
Digital transformation is driving so many changes in daily life and industry. The automobile industry is in a similar situation. In some cases, element techniques in areas called metabuses are also being adopted, such as 3D animated digital cockpit, around view, and voice AI, etc. Through the growth of the mobile market, the norm of human-computer interaction (HCI) has been evolving from keyboard-mouse interaction to touch screen. The core area was the graphical user interface (GUI), and recently, the audio user interface (AUI) has partially replaced the GUI. Since it is easy to access and intuitive to the user, it is quickly becoming a common area of the in-vehicle experience (IVE), especially. The benefits of a AUI are freeing the driver's eyes and hands, using fewer screens, lower interaction costs, more emotional and personal, effective for people with low vision. Nevertheless, when and where to apply a GUI or AUI are actually different approaches because some information is easier to process as we see it. In other cases, there is potential that AUI is more suitable. This is a study on a proposal to actively apply a AUI in the near future based on the context of various scenes occurring to improve IVE.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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