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문제 정의
- 따라서 본 논문에서는 깊이 카메라를 이용하여 호흡률을 측정하는 것에 대해 영향을 주는 요인들에 대하여 분석을 하였다. 첫째로는 깊이 카메라가 가지는 깊이 값의 부정확성에 대하여 실험을 하였다.
- 본 논문에서는 감정 측정에 있어 중요한 요인인 호흡률을 깊이 카메라를 이용하여 측정하는 것에 대한 영향을 분석하였다. 깊이 영상 영역에 따른 영향 분석에서는 카메라와 측정대상의 거리가 늘어남에 따라 깊이 영상의 깊이 값의 오차가 증가하였다.
- 불안한 감정의 정도가 증가함에 따라 호흡률이 증가하는 것 같이 감정의 변화에 따라 호흡률의 패턴은 극명하게 차이를 보인다. 본 연구에서는 감정의 해석에 영향을 주는 호흡률을 깊이 카메라를 이용해 측정하는 것에 대한 기초 연구로 호흡률의 정확도에 영향을 미치는 요인들과 그 요인들이 호흡률 측정에 얼마나 영향을 미치는지에 대해 분석하였다. 이는 향후 호흡 신호 측정 시스템에 기여가 가능하고 이 시스템을 통해서 감정의 영향을 분석하는 연구에 도움이 되도록 이바지 할 수 있을 것으로 보인다.
- 첫째로는 깊이 카메라가 가지는 깊이 값의 부정확성에 대하여 실험을 하였다. 이 실험에서는 거리에 따라 깊이 카메라에서 얻은 깊이 값의 정확도와 깊이 영상이 가지고 있는 깊이 값의 국부적인 비대칭성에 대해서 분석하였다. 두 번째는 깊이 카메라의 기울기 정도에 따라 깊이 값의 차이가 얼마나 정확히 측정되는지에 대해 실험을 하였다.
제안 방법
- 각각 lux의 기준은 310과 340 lux의 경우 실내에서 형광등이 켜져 있을 때의 밝기이고 860 lux는 손전등을 비추었을 때의 밝기이다. 0 lux의 환경을 기준으로 주위 밝기가 깊이 값에 미치는 영향을 알아보기 위하여 0 lux에서 촬영한 깊이 영상과 각기 다른 밝기에서 촬영한 깊이 영상의 각각 픽셀을 빼주고 절대 값을 취한 후 평균을 구하였다. 그 결과는 Table 6과 같다.
- 깊이 값의 정확도를 분석하는데 깊이 측정은 카메라와 실험대상의 거리가 20∼120 cm인 환경에서 이루어졌으며, 깊이 카메라의 영상 획득 전에 깊이 영상에 격자를 그어 정육각형 물체의 각 변이 격자에 맞도록 하여 카메라를 정면으로 고정 시켰다.
- 깊이 영상의 영역에 따른 깊이 정확도를 분석하기 위해서 깊이 카메라의 정면에 평면을 놓고 평면과 카메라 사이의 거리를 20∼120 cm로 바꿔가면서 평면을 촬영한 후 각 영상마다 Fig. 1과 같이 영역을 나누어 거리가 변함에 따라 각 영역에서의 깊이 값의 오차 정도를 측정하였다.
- 깊이 카메라가 가지고 있는 노이즈의 영향을 측정하기 위해서 깊이 카메라의 정면에 평면을 위치시키고 카메라와 평면 사이의 거리를 바꿔가면서 평면을 촬영하였다. 평면의 촬영은 카메라를 고정시킨 후 4800∼5000 개의 영상을 연속적으로 촬영하여 깊이 값의 변화가 어떻게 변하는지 보았다.
- 깊이 카메라의 위치에 따른 정확도 분석을 위하여 깊이 카메라를 측정 사물이 정면에 있을 때를 기준으로 좌우 그리고 위아래로 5 º 씩 옮겨가며 실험을 진행하였다.
- 이 실험에서는 거리에 따라 깊이 카메라에서 얻은 깊이 값의 정확도와 깊이 영상이 가지고 있는 깊이 값의 국부적인 비대칭성에 대해서 분석하였다. 두 번째는 깊이 카메라의 기울기 정도에 따라 깊이 값의 차이가 얼마나 정확히 측정되는지에 대해 실험을 하였다. 셋째로는 깊이 카메라가 가지고 있는 노이즈가 호흡률을 측정하는데 주는 영향과 호흡 신호를 계산하는 윈도우 사이즈의 크기에 따라 노이즈가 얼마나 감소하는지에 대하여 실험하였고 넷째로 주위 조도가 깊이 값에 주는 영향에 대해서 분석하였다.
- 셋째로는 깊이 카메라가 가지고 있는 노이즈가 호흡률을 측정하는데 주는 영향과 호흡 신호를 계산하는 윈도우 사이즈의 크기에 따라 노이즈가 얼마나 감소하는지에 대하여 실험하였고 넷째로 주위 조도가 깊이 값에 주는 영향에 대해서 분석하였다. 마지막으로는 사람을 대상으로 실제 환경에서 호흡률을 측정하고 정확도를 분석하였다.
- 두 번째는 깊이 카메라의 기울기 정도에 따라 깊이 값의 차이가 얼마나 정확히 측정되는지에 대해 실험을 하였다. 셋째로는 깊이 카메라가 가지고 있는 노이즈가 호흡률을 측정하는데 주는 영향과 호흡 신호를 계산하는 윈도우 사이즈의 크기에 따라 노이즈가 얼마나 감소하는지에 대하여 실험하였고 넷째로 주위 조도가 깊이 값에 주는 영향에 대해서 분석하였다. 마지막으로는 사람을 대상으로 실제 환경에서 호흡률을 측정하고 정확도를 분석하였다.
- 마스크의 크기는 160 × 200로 카메라 노이즈의 영향을 최소화 할 수 있도록 하였다. 실험 대상은 정확한 호흡 횟수 측정을 위해서 숨을 충분히 내쉰 상태에서 20회만 호흡 하도록 요청하였으며 호흡 신호는 연속적으로 촬영한 영상의 마스크 내의 깊이 값을 평균내서 계산하였다. Fig.
- 이를 위해서 깊이 값의 차이가 제대로 계산되는지 실험하였다. 실험 방법은 카메라를 정면에 고정시켜 놓고 평면을 10 cm 마다 이동하며 촬영을 한 후 각 10 cm 간격마다 깊이 값의 차를 구하여 오차가 얼마만큼 되는지를 계산하였다. 오차 값은 깊이 값을 빼서 나온 값에서 실제 차이가 나는 거리를 빼서 계산하였다.
- 주위의 조도가 깊이 카메라에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 0 lux를 기준으로 310 lux, 340 lux, 860 lux 각각 에서 깊이 값이 어떻게 달라지는지 평면을 촬영하여 실험을 진행하였다. 실험 환경은 카메라를 평면의 정면을 바라보도록 하고 거리를 30 cm로 고정시켜 놓은 후 주위 조도를 변경시키면서 평면을 촬영하였다. 각각 lux의 기준은 310과 340 lux의 경우 실내에서 형광등이 켜져 있을 때의 밝기이고 860 lux는 손전등을 비추었을 때의 밝기이다.
- 깊이 카메라의 위치에 따른 정확도 분석을 위하여 깊이 카메라를 측정 사물이 정면에 있을 때를 기준으로 좌우 그리고 위아래로 5 º 씩 옮겨가며 실험을 진행하였다. 실험은 깊이 카메라의 위치를 바꾼 후 카메라를 고정시키고 측정 사물을 촬영한 후, 사물을 카메라가 정면에 위치했을 때의 방향으로 10 cm 옮겨 다시 촬영을 하여 깊이 카메라에서 측정된 깊이 값이 얼마나 차이가 나는지 보았다. 깊이 차는 아래 Equation (3)을 이용하여 계산하였다.
- 11에서는 한 픽셀이 아니라 윈도우 사이즈를 변경시켜 가면서 노이즈의 표준편차 크기가 얼마나 감소하는지 실험해 보았다. 이 실험에서는 20 cm에서 촬영한 평면의 영역 중 middle_middle 영역을 선택하여 노이즈의 표준편차 크기의 감소 정도를 실험하였다. 윈도우의 크기는 1부터 51까지 변경하였고 그래프에서는 중간의 일부 값들을 제외하고 표시하였다.
- 호흡률의 정확한 측정을 위해서는 깊이 값의 변화가 제대로 측정되어야 한다. 이를 위해서 깊이 값의 차이가 제대로 계산되는지 실험하였다. 실험 방법은 카메라를 정면에 고정시켜 놓고 평면을 10 cm 마다 이동하며 촬영을 한 후 각 10 cm 간격마다 깊이 값의 차를 구하여 오차가 얼마만큼 되는지를 계산하였다.
- 주위의 조도가 깊이 카메라에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 0 lux를 기준으로 310 lux, 340 lux, 860 lux 각각 에서 깊이 값이 어떻게 달라지는지 평면을 촬영하여 실험을 진행하였다. 실험 환경은 카메라를 평면의 정면을 바라보도록 하고 거리를 30 cm로 고정시켜 놓은 후 주위 조도를 변경시키면서 평면을 촬영하였다.
- 따라서 본 논문에서는 깊이 카메라를 이용하여 호흡률을 측정하는 것에 대해 영향을 주는 요인들에 대하여 분석을 하였다. 첫째로는 깊이 카메라가 가지는 깊이 값의 부정확성에 대하여 실험을 하였다. 이 실험에서는 거리에 따라 깊이 카메라에서 얻은 깊이 값의 정확도와 깊이 영상이 가지고 있는 깊이 값의 국부적인 비대칭성에 대해서 분석하였다.
- 평면의 촬영은 카메라를 고정시킨 후 4800∼5000 개의 영상을 연속적으로 촬영하여 깊이 값의 변화가 어떻게 변하는지 보았다.
- 호흡률 측정은 깊이 카메라의 정면에 실험 대상을 위치시키고 노이즈의 크기가 비교적 작은 40∼70 cm의 거리에서 실험을 진행하였다.
대상 데이터
- 깊이 값의 정확도를 분석하는데 깊이 측정은 카메라와 실험대상의 거리가 20∼120 cm인 환경에서 이루어졌으며, 깊이 카메라의 영상 획득 전에 깊이 영상에 격자를 그어 정육각형 물체의 각 변이 격자에 맞도록 하여 카메라를 정면으로 고정 시켰다. 실험 대상은 사람이 아닌 평평한 사물을 촬영하여 실험을 진행하였다. 본 논문에서는 편의를 위해 평평한 사물을 평면이라고 표현하였다.
데이터처리
- 5, 6, 7, 8에서 거리에 따른 깊이 값 차의 변화 패턴은 발견할 수 없었고, Table 3, 4에서 깊이 카메라의 기울어짐에 따른 각도가 커질수록 깊이 값의 차이가 증가하였다. 이에 대한 추론통계 방법으로 반복측정 분산분석(Repeated Measures ANOVA)을 이용하였다. Table 5는 분산분석의 결과를 나타낸다.
이론/모형
- 영향 요인을 분석하는데 있어서 사용한 깊이 카메라는 Creative®에서 제작한 Creative Senz3D를 사용하였다.
성능/효과
- 은 차례대로 깊이 카메라에서 측정된 깊이 값과 카메라와 평면 사이의 실제 거리이다. Fig. 2를 보면 측정 거리가 증가함에 따라 오차가 점차적으로 증가하였고, Fig. 3과 Table 1에서 깊이 영상의 오른쪽 부분은 실제 값보다 깊이가 크게 측정되고, 왼쪽 부분은 실제 값보다 깊이가 작게 측정되어 영역에 따라 비대칭적으로 깊이 값의 분포가 나타남을 확인하였다.
- 12는 깊이 카메라를 이용해 얻은 호흡 신호를 나타내며 x축은 초 단위의 시간을 나타내고 y축은 마스크 내 영역의 평균 깊이 값을 나타낸다. 그래프에서 볼 수 있듯이 호흡 신호에서 피크가 되는 점을 찾아 개수를 세어 본 결과 실제 호흡 횟수와 같은 20개가 검출됨을 확인하였다.
- 그래프 범주의 숫자는 윈도우의 가로 크기를 표시한 것이며 윈도우는 가로 세로 크기를 같게 하였다. 그래프에서 윈도우의 크기가 1에서 3으로 증가할 때는 표준편차의 크기가 제일 크게 감소하고 그 이후로 윈도우의 크기가 증가할수록 표준편차가 감소하는 것을 볼 수 있고 감소의 크기는 점점 줄어들었다. 윈도우 크기 7부터는 눈에 띄는 표준편차의 감소 효과가 없었다.
- 그리고 카메라 노이즈의 영향은 20 cm에서 제일 적었고 30∼70 cm 구간에서 일정하게 유지되다가 그 이상으로 거리가 멀어질 시에 증가함을 알 수 있었다.
- 깊이 영상 영역에 따른 영향 분석에서는 카메라와 측정대상의 거리가 늘어남에 따라 깊이 영상의 깊이 값의 오차가 증가하였다. 또한 영상의 오른쪽 부분은 실제 값보다 깊이가 크게 측정되고, 왼쪽 부분은 실제 값보다 깊이가 작게 측정되어 깊이 값의 비대칭성을 가지고 있음을 알 수 있었다. 카메라의 기울기에 따른 영향을 실험한 것은 깊이 카메라의 기울기 정도가 커지면서 오차 값이 비약적으로 증가하였다.
- 주위 밝기가 깊이 값에 주는 영향은 거의 없었다. 마지막으로 실제 사람을 대상으로 호흡 신호를 측정하고 호흡수를 계산하여 실제 호흡수와 비교해 본 결과 정확히 일치함을 확인하였다.
- 그 결과는 Table 6과 같다. 실험 결과를 보면 다양한 조도에 따라 0 lux에서 촬영한 깊이 영상이 각기 다른 lux에서 촬영한 깊이 영상과 깊이 값이 크게 차이가 나지 않아 깊이 카메라의 깊이 값은 주위 조도에 크게 영향을 받지 않음을 알 수 있다.
후속연구
- 이는 향후 호흡 신호 측정 시스템에 기여가 가능하고 이 시스템을 통해서 감정의 영향을 분석하는 연구에 도움이 되도록 이바지 할 수 있을 것으로 보인다. 또한 호흡률뿐만 아니라 심전도, 피부전도도, 체온 등의 감정과 관련된 특징 신호를 통해 감정을 구분해 내는 시스템을 구성하는데도 도움이 될 수 있을 것이다. 추후에 실험을 통하여 실제 환경에서 검증된 호흡 신호 측정 장치와 비교하여 정확도를 측정하는 연구가 지속적으로 필요할 것이고, 측정 대상의 움직임이나 자세를 교정해주거나 노이즈를 줄이는 방법 등에 관한 연구가 진행되어야 할 것이다.
- 본 연구에서는 감정의 해석에 영향을 주는 호흡률을 깊이 카메라를 이용해 측정하는 것에 대한 기초 연구로 호흡률의 정확도에 영향을 미치는 요인들과 그 요인들이 호흡률 측정에 얼마나 영향을 미치는지에 대해 분석하였다. 이는 향후 호흡 신호 측정 시스템에 기여가 가능하고 이 시스템을 통해서 감정의 영향을 분석하는 연구에 도움이 되도록 이바지 할 수 있을 것으로 보인다. 또한 호흡률뿐만 아니라 심전도, 피부전도도, 체온 등의 감정과 관련된 특징 신호를 통해 감정을 구분해 내는 시스템을 구성하는데도 도움이 될 수 있을 것이다.
- 또한 호흡률뿐만 아니라 심전도, 피부전도도, 체온 등의 감정과 관련된 특징 신호를 통해 감정을 구분해 내는 시스템을 구성하는데도 도움이 될 수 있을 것이다. 추후에 실험을 통하여 실제 환경에서 검증된 호흡 신호 측정 장치와 비교하여 정확도를 측정하는 연구가 지속적으로 필요할 것이고, 측정 대상의 움직임이나 자세를 교정해주거나 노이즈를 줄이는 방법 등에 관한 연구가 진행되어야 할 것이다.
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