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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 곽호완
- 발행연도
- 2014
- 저작권
- 경북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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의도는 무엇을 하려는 생각이나 계획으로 행동 전에 나타나는 태도를 통해 예측할 수 있다. 이러한 점을 이용하여 정보검색 분야에서는 웹 쿼리(Web Query)를 분석하여 사용자의 웹 검색 의도를 구분하고 로봇공학 분야에서는 사용자의 생체신호를 이용하여 의도를 추론하기도 한다. 특히 웹을 사용할 때나 일상생활에서 안구운동 정보를 이용하여 사용자 의도를 판별하는 연구가 진행되기도 하였다. 인간과 컴퓨터/기계의 상호작용이 증가하고 Natural User Interface(NUI)가 여러 디지털 기기에서 사용되고 있다. NUI는 음성이나 눈짓 등을 이용하기 때문에 무엇보다 편리성이 높다는 장점이 있지만 다른 UI에 비해 정확성이 떨어진다. 이런 이유로 NUI를 처음 접하는 사용자들은 재미와 편리함을 느낄 수 있지만 사용도중에 오류가 발생하거나 사용자의 의도에 맞지 않게 작동하면 오히려 불편함을 느끼게 된다. NUI가 완전한 인터페이스로 사용되기 위해서는 컴퓨터나 기계가 사용자의 의도를 파악할 필요성이 있다.
본 연구에서는 안구운동패턴을 활용하여 인간의도를 세분화하고 구분 및 추론 할 수 있는지 알아보았다. 관련연구를 참고하여 의도가 존재하는 조건을 인지적 의도와 정서적 의도로 나누었으며, 정서적 의도는 다시 긍정적 의도와 부정적 의도로 세분화하였다. 안과질환이 없고 일정시력이상인 자들을 선별하여 의도 유발과제와 그림자극을 제시하고 안구운동을 측정하였다.
실험 결과 연구 1에서 의도 유무를 평균 응시점 수, 평균 응시시간, 평균 동공크기, 첫 응시점 응시시간의 차이로 파악할 수 있었으며 인지적 의도와 정서적 의도는 평균 응시점 수, 평균 응시시간, 평균 동공크기의 차이로 구분할 수 있었다. 연구 2에서는 평균 응시점 수, 평균 응시시간의 차이를 활용하여 긍정적 의도와 부정적 의도를 구분할 수 있었다. 그러나 의도와 같은 정신적 요소에 대한 개인성으로 인해 판별 정확도가 다소 낮게 나타나는 문제점이 발견되었다. 연구 3에서는 개인 별 반복측정을 통해 인지적 의도와 정서적 의도 조건에서는 향상된 판별 정확도를 확인할 수 있었고 평균 응시점 수와 평균 응시시간을 분석하여 실험 참가자가 선택한 의도를 추론할 수 있었다.
연구 1, 2, 3의 결과를 종합해보면 평균 응시점 수와 평균 응시시간, 평균 동공크기, 첫 응시점 응시시간 등과 같은 안구운동 측정치를 사용하여 사용자의 의도를 구분할 수 있으며 개인 별로 수집된 데이터를 활용하여 의도추론 까지 가능함을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과는 NUI 사용환경에서 사용자의 의도를 파악하여 효율적인 디지털 기기 사용이 가능하도록 하고 자동차나 산업전반, 일상생활에서도 유용하게 사용 될 것이다.
본 연구에서는 안구운동패턴을 활용하여 인간의도를 세분화하고 구분 및 추론 할 수 있는지 알아보았다. 관련연구를 참고하여 의도가 존재하는 조건을 인지적 의도와 정서적 의도로 나누었으며, 정서적 의도는 다시 긍정적 의도와 부정적 의도로 세분화하였다. 안과질환이 없고 일정시력이상인 자들을 선별하여 의도 유발과제와 그림자극을 제시하고 안구운동을 측정하였다.
실험 결과 연구 1에서 의도 유무를 평균 응시점 수, 평균 응시시간, 평균 동공크기, 첫 응시점 응시시간의 차이로 파악할 수 있었으며 인지적 의도와 정서적 의도는 평균 응시점 수, 평균 응시시간, 평균 동공크기의 차이로 구분할 수 있었다. 연구 2에서는 평균 응시점 수, 평균 응시시간의 차이를 활용하여 긍정적 의도와 부정적 의도를 구분할 수 있었다. 그러나 의도와 같은 정신적 요소에 대한 개인성으로 인해 판별 정확도가 다소 낮게 나타나는 문제점이 발견되었다. 연구 3에서는 개인 별 반복측정을 통해 인지적 의도와 정서적 의도 조건에서는 향상된 판별 정확도를 확인할 수 있었고 평균 응시점 수와 평균 응시시간을 분석하여 실험 참가자가 선택한 의도를 추론할 수 있었다.
연구 1, 2, 3의 결과를 종합해보면 평균 응시점 수와 평균 응시시간, 평균 동공크기, 첫 응시점 응시시간 등과 같은 안구운동 측정치를 사용하여 사용자의 의도를 구분할 수 있으며 개인 별로 수집된 데이터를 활용하여 의도추론 까지 가능함을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과는 NUI 사용환경에서 사용자의 의도를 파악하여 효율적인 디지털 기기 사용이 가능하도록 하고 자동차나 산업전반, 일상생활에서도 유용하게 사용 될 것이다.
목차
Ⅰ. 서론 1Ⅱ. 이론적 배경 52.1 의도 52.1.1 의도의 정의 52.1.2 의도의 측정 62.2 의도 세분화 92.2.1 무 의도와 유 의도 92.2.2 유 의도조건 세분화: 정보적 의도, 항행적 의도, 교류적 의도 102.2.3 정보적 의도조건 세분화: 인지적 의도, 정서적 의도, 생리적 의도 122.2.4 정서적 의도조건 세분화: 긍정적 의도, 부정적 의도 132.3 회화(繪?)와 안구운동 152.4 연구문제 16Ⅲ. 연구 1. 안구운동 패턴에 따른 의도유무 파악 및 인지적 의도와 정서적 의도 구분 173.1 방법 173.1.1 연구대상 173.1.2 측정도구 183.1.3 절 차 213.1.4 설계 및 분석방법 223.2 결과 및 논의 24Ⅳ. 연구 2. 안구운동 패턴에 따른 긍정적 의도와 부정적 의도 구분 324.1 방법 324.1.1 연구대상 324.1.2 측정도구 324.1.3 절 차 344.1.4 설계 및 분석방법 354.2 결과 및 논의 36Ⅴ. 연구 3. 개인별 안구운동 패턴에 따른 인지적 의도와 정서적 의도 및 긍정적 의도와 부정적 의도 추론 395.1 방법 395.1.1 연구대상 395.1.2 측정도구 405.1.3 절 차 405.1.4 설계 및 분석방법 415.2 결과 및 논의 42Ⅵ. 전체 논의 및 결론 50참고문헌 55영문초록 63부 록 65
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