[논문]시각자극에 의한 피로도의 객관적 측정을 위한 연구 조사

김영주; 이의철; 황민철; 박강령

doi:10.5143/jesk.2011.30.1.195

시각자극에 의한 피로도의 객관적 측정을 위한 연구 조사
A Survey of Objective Measurement of Fatigue Caused by Visual Stimuli 원문보기

Journal of the Ergonomics Society of Korea = 大韓人間工學會誌, v.30 no.1, 2011년, pp.195 - 202

김영주 (국가수리과학연구소 융복합수리과학연구부) , 이의철 (국가수리과학연구소 융복합수리과학연구부) , 황민철 (상명대학교 디지털미디어학부) , 박강령 (동국대학교 전자전기공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

Objective: The aim of this study is to investigate and review the previous researches about objective measuring fatigue caused by visual stimuli. Also, we analyze possibility of alternative visual fatigue measurement methods using facial expression recognition and gesture recognition. Background: In most previous researches, visual fatigue is commonly measured by survey or interview based subjective method. However, the subjective evaluation methods can be affected by individual feeling's variation or other kinds of stimuli. To solve these problems, signal and image processing based visual fatigue measurement methods have been widely researched. Method: To analyze the signal and image processing based methods, we categorized previous works into three groups such as bio-signal, brainwave, and eye image based methods. Also, the possibility of adopting facial expression or gesture recognition to measure visual fatigue is analyzed. Results: Bio-signal and brainwave based methods have problems because they can be degraded by not only visual stimuli but also the other kinds of external stimuli caused by other sense organs. In eye image based methods, using only single feature such as blink frequency or pupil size also has problem because the single feature can be easily degraded by other kinds of emotions. Conclusion: Multi-modal measurement method is required by fusing several features which are extracted from the bio-signal and image. Also, alternative method using facial expression or gesture recognition can be considered. Application: The objective visual fatigue measurement method can be applied into the fields of quantitative and comparative measurement of visual fatigue of next generation display devices in terms of human factor.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

객관적 시각 피로도 측정 방법의 첫 번째 분류로 생체 신호 분석 기반 방법이다. 뇌파 또한 생체 신호의 하나로 분류될 수 있지만, 뇌파를 이용한 시각 피로도 측정 방법들은 최근 활발히 연구가 진행되고 있으므로, 하나의 독립된 분류로 다음 절에서 소개하고자 한다.
본 논문에서는 시각 자극에 의해 유발된 피로도를 생체 신호 및 영상 분석을 통해 객관적으로 측정하는 방법들에 대해 소개하였다. 기존의 관련 연구들을 생체 신호 분석 기반, 뇌파 분석 기반, 눈 영상 분석 기반의 방법들로 분류하여 살펴보았고, 감성의 객관적 측정을 위해 활용된 바 있는 얼굴 표정 인식과 제스쳐 인식 방법이 추후 시각 피로도의 객관적 측정을 위해 활용되려면 어떠한 사항들을 고려해야 하는지를 생각해 보았다.
이러한 문제점들을 해결하기 위해, 생체 신호 또는 영상을 분석하여 척도가 될 수 있는 정보를 추출하고, 이를 통해 객관적으로 시각 피로도를 측정할 수 있는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 시각 피로도를 측정하기 위해 진행되었거나 시도되고 있는 방법들을 생체 신호 기반, 뇌파 분석 기반, 눈 영상 분석 기반으로 분류하여 살펴보고, 얼굴 표정 인식이나 실루엣 검출 기반 동작 분석 방법을 통해 시도가 가능한 새로운 객관적 시각 피로도 측정 방법의 가능성을 모색해 본다.

제안 방법

본 논문에서는 시각 자극에 의해 유발된 피로도를 생체 신호 및 영상 분석을 통해 객관적으로 측정하는 방법들에 대해 소개하였다. 기존의 관련 연구들을 생체 신호 분석 기반, 뇌파 분석 기반, 눈 영상 분석 기반의 방법들로 분류하여 살펴보았고, 감성의 객관적 측정을 위해 활용된 바 있는 얼굴 표정 인식과 제스쳐 인식 방법이 추후 시각 피로도의 객관적 측정을 위해 활용되려면 어떠한 사항들을 고려해야 하는지를 생각해 보았다.
네 번째 연구에서는 일반 디스플레이와 3차원 디스플레이를 시청할 때 유발되는 시각 피로도를 눈 깜박임 빈도를 통해 측정하였다(Lee et al., 2010). 동공 조절 속도를 척도로 사용하지 않은 이유는 입체 디스플레이 시청 시 수정체의 두께 변화가 동공의 크기에 영향을 끼칠 수 있기 때문이다.
생체 신호란 특정 센서를 인체 표면에 부착하여 얻을 수 있는 생물학적 현상에 대한 연속적인 신호 또는 이산적인 수열로 정의할 수 있다. 본 논문에서 살펴본 기존 연구들에서는 GSR(Galvanic Skin Response), PPG(Photo-PlethysmoGram), SKT(SKin Temperature), EOG (ElectroOculoGram), ECG(Electro-CardioGram), EMG (ElectroMyogram)을 통해 시각적 자극에 의한 피로도를 측정하였다. Naschitz 등의 연구에서는 ECG 분석을 통해 측정된 심박수의 변화를 분석하여 시각 자극에 의한 피로도를 정량적으로 측정하고자 하였다.
첫 번째 연구에서는 LCD와 PDP 시청 시에 발생하는 시각 피로도를 눈 깜박임 빈도와 동공 조절 속도를 척도로 사용하여 비교하였다(Lee et al., 2009). 비교 결과 그림 5에서 보는 것과 같이 LCD 시청 시에 눈 깜박임 빈도가 높고 동공 조절 속도가 느려지는 것으로 보아 시각 피로도가 높게 발생하는 것으로 판단됐으며 PDP 시청 시의 결과와 통계적으로 매우 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났다.
최근 다양한 형태의 차세대 디스플레이들이 등장하면서 디스플레이를 시청할 때 발생하는 시각적인 피로도를 휴먼 팩터 관점에서 객관적으로 측정하기 위한 다양한 연구들이 시도되고 있다(Lee, 2011). 하지만 이러한 객관적 측정 방법들이 연구되기 전에는 위에서 언급했던 주관적 설문 기반 방법들을 통해 시각 피로도를 측정하였다. 예를 들면, Takahashi(2006)는 격자무늬에 대한 민감도와 시각적 피로도를 주관적 설문을 통해 측정하여 LCD와 PDP를 비교하였다.

이론/모형

위와 같은 문제점을 해결하기 위해 기존 연구에서는 다양한 형태의 카메라 비젼 기반 눈 영상 취득 장치 및 자동화된 검출 시스템을 개발하고, 이를 통해 다양한 디스플레이 시각 자극에 의한 피로도 측정을 수행한 바 있다. 이 시스템들에서는 취득된 눈 영상을 실시간으로 처리하여 눈 깜박임은 물론 동공의 크기를 시간 축에서 분석하여 동공 조절 속도를 계산함으로써 이를 시각 피로도 분석에 함께 사용하였다(Lee and Lee et al., 2009; Lee and Park et al., 2009; Lee and Park, 2009; Lee et al., 2010).

성능/효과

동공 조절 속도를 척도로 사용하지 않은 이유는 입체 디스플레이 시청 시 수정체의 두께 변화가 동공의 크기에 영향을 끼칠 수 있기 때문이다. 분석 결과, 그림 7과 같이 3차원 디스플레이 시청 시의 시각 피로도가 높게 나타났으며, 시청 거리가 가까워서 시청 화각이 커질수록 시각 피로도가 증가하는 것으로 나타났다.
, 2009). 비교 결과 그림 5에서 보는 것과 같이 LCD 시청 시에 눈 깜박임 빈도가 높고 동공 조절 속도가 느려지는 것으로 보아 시각 피로도가 높게 발생하는 것으로 판단됐으며 PDP 시청 시의 결과와 통계적으로 매우 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났다.
두 번째 연구에서는 LCD 화면을 시청할 때 시각 자극 영상의 색상, 명도, 채도, 대비를 변화시키며 제시했을 때 시 각 피로도의 변화를 측정하였다(Lee and Park, 2009). 역 시 눈 깜박임 빈도와 동공 조절 속도를 척도로 사용하였으며, 분석 결과 그림 6에서 보는 것과 같이 색상 변화에 시각 피로도가 가장 민감하게 변화하는 것으로 나타났다.
, 2009). 측정 결과 화면 전환은 시각 피로도에 별 다른 영향을 끼치지 않는 것으로 나타났지만, 선명도가 낮을수록 시각 피로도가 높게 나타나는 것으로 나타났다.

후속연구

물론 정확한 실루엣 추출 성능이 보장되어야만 활용이 가능하며, 실루엣 모양을 표현할 수 있는 descriptor의 정의 또한 필수적이다. 고해상도 카메라를 활용하는 경우 제스쳐, 얼굴 표정, 눈 영상 정보를 모두 추출하는 것이 가능하므로 이들 정보를 혼합한 멀티모달 방법은 매우 이상적인 시각 피로도 측정 방법이 될 수 있을 것으로 기대된다.
또한, 다른 신체 부위로부터 시각 피로도를 분석하기 보다는 EOG나 시선 위치를 추적하는 방법 및 눈 영상 분석을 통한 특징 추출 방법을 주로 활용할 경우 시각 피로도를 더욱 신뢰성 있게 측정할 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 기쁨, 슬픔, 놀람 등의 몇몇 표정 분류 중 하나의 표정이 시각 피로도에 상응한다고 할 수 없기 때문이다. 얼굴 영상은 눈 영역을 포함하고 있으므로, 눈에서 추출 가능한 정보와 얼굴 표정 정보를 결합한 멀티모달 시각 피로도 측정 방법 또한 좋은 방향이 될 수 있을 것이다.
인간의 다양한 감성을 객관적으로 측정하기 위해 생체 신호 및 영상 분석에 기반을 둔 방법들이 많이 적용되고 있으며, 그 정확도를 높이기 위해 다양한 정보의 결합이 시도되고 있으므로, 인간의 다양한 감성 중 하나인 시각 피로도 또한 이와 같은 흐름에 따라 연구 및 개발이 진행될 것으로 예상된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	생체 신호의 정의는?	생체 신호란 특정 센서를 인체 표면에 부착하여 얻을 수있는 생물학적 현상에 대한 연속적인 신호 또는 이산적인 수열로 정의할 수 있다. 본 논문에서 살펴본 기존 연구들에서는 GSR(Galvanic Skin Response), PPG(Photo-PlethysmoGram), SKT(SKin Temperature), EOG (ElectroOculoGram), ECG(Electro-CardioGram), EMG (ElectroMyogram)을 통해 시각적 자극에 의한 피로도를 측정하였다.
	얼굴 영역을 검출하는 Adaboost 방법의 특징은?	첫째로 취득된 영상에서 얼굴 영역을 검출하는 과정이 필요하며, 이를 위해 최근에는 Adaboost(Adaptive Boosting) 방법이 널리 활용되고 있다(Lienhart and Maydt, 2002). 이는 얼굴 모양을 간략하게 표현할 수 있는 다양한 약한 분류기(weak classifier)의 조합을 통해 얼굴 검출을 진행하므로, 얼굴 영역임에도 검출이 되지 않는 FRR(False Rejection Rate)는 낮지만, 얼굴 영역이 아님에도 불구하고 얼굴로 검출하는 FAR(False Acceptance Rate)가 많이 발생한다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해서는 칼라 또는 기타 얼굴 영역의 특성 정보 분석을 이용한 후처리 방법이 요구된다.

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