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발 제스처의 사용자 인식 설문 조사 및 적용 가능성 탐색
전화승(Hwaseung Jeon),오정석(Jeongseok Oh),성은진(Eunjin Seong),성민우(Minwoo Seong),김승준(Seungjun Kim) 한국HCI학회 2022 한국HCI학회 학술대회 Vol.2022 No.2
음성, 시선, 손 제스처와 함께 발 제스처도 입력 모달리티로 고려되었지만 제한적인 도메인에서만 적용 가능성이 확인되었다. 본 연구는 그 원인을 파악하기 위해 발 제스처의 모달리티로써의 적합성을 확인하고, 적용 가능한 분야를 찾고자 279 명을 대상으로 Amazon Mechanical Turk 를 이용해 설문조사를 실시했다. 설문조사는 발 제스처를 입력 모달리티로 사용하는 것에 대한 사람들의 인식, 태도 및 사용 의도와 활용 가능한 도메인을 확인하기 위해 설계되었으며, 본 연구는 해당 결과를 통해 발 제스처 관련 연구의 방향성을 제안하고자 한다. 설문 결과, 사람들은 모바일 기기, 컴퓨터, 게임, 가전제품, 교통수단, 운동기구를 이용하는 상황에서 발 제스처를 입력 모달리티로 사용하는 것에 대체로 긍정적인 인식, 태도 및 사용 의도를 보였다. 각 도메인 내에서 발 제스처에 대한 사용자의 상반된 평가가 존재했으며, 발 제스처는 문화권에 따른 유의한 수용 정도의 차이가 없었다. 이에 따라, 본 연구는 발 제스처가 가진 특성을 바탕으로 사용자 상황 기반 인터랙션 설계를 해야 함을 확인하였다.
발달 장애 아동의 행동 및 생리적 정보를 통한 딥러닝 기반 참여도 분류
옥수빈(Subin Ok),성민우(Minwoo Seong),김원(Won Kim),전화승(Hwaseung Jeon),이지원(Jiwon Lee),김경중(Kyungjoong Kim),김승준(Seungjun Kim) 한국HCI학회 2022 한국HCI학회 학술대회 Vol.2022 No.2
본 연구에서는 발달 장애 아동의 행동적, 생리적 정보를 통해 참여도를 분류할 수 있는 딥러닝 모델을 제시하였다. 발달 장애 아동 21 명을 대상으로 아동이 체육 기반 인터렉티브 콘텐츠를 수행할 때 아동의 생체 및 행동 데이터를 웨어러블 디바이스를 사용하여 수집하였다. 데이터는 가속도, 피부 전도도, 체온, 스켈레톤 데이터, 콘텐츠 수행의 성공/실패 여부, 그리고 참여도 총 6 종류의 데이터를 수집하였다. 본 연구에서 제시한 모델은 Convolution 1D 레이어 4 개와 FC 레이어 1 개로 이루어진 CNN 기반의 모델로, 모델 최적화를 위해 매개변수, 데이터 종류, 모델 구조 변화에 따른 정확도 비교를 진행, 최적의 모델을 도출하였다. 본 연구에서 제안한 모델이 기존 연구에 사용된 SVM, RF 등과 같은 모델과 비교하였을 때 뛰어난 성능을 보임을 확인하였으며 이후 실시간으로 아동의 참여도를 측정할 수 있는 도구를 개발할 수 있을 것으로 기대된다.