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자동차 AVN의 제스처 및 음성 기반 조작 인터랙션에 대한 고찰
박수현(Soohyun Park),강미조(Mijo Kang),이단비(Danbi Lee),장대한(Daehan Jang),이빛나(Vitna Lee),김헌(Huhn Kim) 한국HCI학회 2012 한국HCI학회 학술대회 Vol.2012 No.1
운전 중 자동차 AVN (Audio, Video, Navigation)을 조작하는 것은 운전자의 시선을 뺐고 주의력을 도로에서 벗어나게 하여 교통사고를 유발하는 주요한 요인 중의 하나이다. 이 문제를 완화하고자 손 조작이 필요 없는 음성인식에 의한 조작관련 연구들이 활발히 진행되고 있으나 음성인식은 차내 노이즈로 인해 인식 정확도가 떨어질 가능성이 크다. 이에 최근에는 비접촉 제스처에 의한 AVN 조작에 대한 연구도 진행되고 있다. 따라서 본 연구는 효율적이고 안전한 AVN 조작 인터랙션을 위한 비접촉 제스처와 음성인식의 최적 조합을 알아보기 위한 실험을 수행하였다. 이를 위해 AVN 조작 인터랙션을 조작과 양 (예. 볼륨을 7 로 조절하기)의 개념으로 분리하여 1) 모두 음성으로 조작, 2) 모두 비접촉 제스처로 조작, 3) 조작은 제스처, 양은 음성으로 조작, 4) 조작은 음성, 양은 제스처로 표현하는 네 그룹으로 구분하였다. 실험결과, 음성으로만 조작한 그룹이 가장 조작시간이 짧고 오류도 적은 것으로 나타났다. 하지만 음성 인식의 한계를 보완할 수 있는 조합인 조작 명령은 음성으로 하고 양의 조작은 제스처로 하는 방식이 만족도가 가장 높았으며 시간이나 오류 측면에서도 효율적인 것으로 나타났다. Operating in-vehicle AVN (Audio, Video, Navigation) during driving is one of main causes of car accidents. Thus, in order to lessen the problems, many studies were focused on application of voice recognition, but its accuracy can be highly decreased by surrounding noise. Accordingly, some studies concentrated their mind on non-touch gestures. Therefore, this study conducted an experiment to investigate the optimal combination of both voice and non-touch gesture for operating AVN efficiently and safely. For the purpose, the AVN interactions were divided into two operations: operation itself and its quantity (ex. 'adjust radio volume' to 'level 7'). Then, the following four combinations were derived: 1) All Voice, 2) All Gesture, 3) Gesture+Voice (operated by gesture with quantity by voice), and 4) Voice+Gesture (operated by voice with quantity by gesture). The experimental results showed that 'All Voice' group took the shortest operation time with the least errors. However, the 'Voice+Gesture' group, that can complement the limitation of voice recognition, showed high subjective satisfaction scores, as well as being efficient from the point of view of time and errors.
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LCD 백라이트용 외부전극 형광램프의 인버터 회로 해석
정종문,신명주,이미란,김가을,김정현,김상진,이민규,강미조,신상초,안상현,길도현,유동근,구제환,Jeong, Jong-Mun,Shin, Myeong-Ju,Lee, Mi-Ran,Kim, Ga-Eul,Kim, Jung-Hyun,Kim, Sang-Jin,Lee, Min-Kyu,Kang, Mi-Jo,Shin, Sang-Cho,Ahn, Sang-Hyun,Gill, Do 한국진공학회 2006 Applied Science and Convergence Technology Vol.15 No.6
외부전극 형광램프를 광원으로 하는 백라이트의 저항$(R_L)$과 전기용량(C), 그리고 인버터의 트랜스포머 인덕턴스(L)로 구성된 회로를 분석하였다. 램프의 저항과 전기용량은 램프에 흐르는 전류와 전압의 위상차 및 Q-V 그래프에서 결정된다. 32인치용 EEFL 램프 하나의 저항 값은 $66\;k\Omega$이고 전기용량은 21.61 pF이다. 20 개의 EEFL을 병렬 연결한 백라이트의 저항은 $3.3\;k\Omega$이고 전기용량은 402.1 pF이다. 램프 및 트랜스포머 회로에서 임피던스 매칭 주파수는 2 차 코일의 인덕턴스 $L_2$와 결합계수 k로 나타내며, $\omega_M=1/\sqrt{L_2C(1-k^2)}$ 이다. 램프 시스템의 전류와 전압은 임피던스 매칭 주파수에서 최대값을 갖는다. 이러한 해석 해의 결과는 실험 결과와 잘 일치한다. The circuit of the EEFL system and the inverter has been analyzed into the resistance RL, the capacitance C of the EEFL-backlight system, and the inductance of transformer in the inverter. The lamp resistance and capacitance are deter-mined from the phase difference is between the lamp current and voltage and from the Q-V diagram, respectively. The single Lamp of EEFL for 32' LCD-BLU has the resistance of $66\;k\Omega$ and the capacitance of 21.61 pF. The resistance, which is connected by parallel in the 20-EEFLS BLU, is $3.3\;k\Omega$ and the capacitance is 402.1 pF. The matching frequency in the operation of lamp system is noted as $\omega_M=1/\sqrt{L_2C(1-k^2)}$, where $L_2$ is the inductance of secondary coil and k is the coupling coefficient between primary and secondary coil. The lamp current and voltage has maximum value at the matching frequency in the LCD BLU system. The results of analytic solutions are in good agreement with the experimental results.
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