[논문]Efficient Mobile Writing System with Korean Input Interface Based on Face Recognition

Kim, Jong-Hyun

doi:10.9708/jksci.2020.25.06.049

Efficient Mobile Writing System with Korean Input Interface Based on Face Recognition 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.25 no.6, 2020년, pp.49 - 56

Kim, Jong-Hyun (Dept. of Software Application, Kangnam University)

초록
AI-Helper

가상 키보드방식의 문자 입력 시스템은 고정된 버튼 위치를 터치하여 입력하는 방식으로 손가락의 움직임이 불편한 사람들이나 노인들은 입력하기가 매우 불편하다. 이러한 문제를 완화시키고자, 본 논문에서는 모바일 디바이스의 RGB 카메라를 통해 얻은 영상과 사용자의 움직임을 통해 자판 입력과 필기 기능이 가능한 효율적인 프레임워크를 제안한다. 이 시스템을 개발하기 위해 얼굴인식을 활용하여 입력 영상으로부터 컨트롤 좌표를 계산하고, 이 좌표 값을 이용하여 한글을 입력하고 조합할 수 있는 인터페이스 개발한다. 얼굴인식을 기반으로 계산된 컨트롤 위치는 자판의 글자를 선택하고 전달하는 포인터 역할을 하며, 마지막으로 전달된 글자들을 조합하여 한글 자판 기능을 수행할 수 있도록 통합한다. 본 연구의 결과는 얼굴인식 기술을 활용한 효율적인 필기 시스템이며, 이 시스템을 사용하면 일반인 뿐 만 아니라 신체가 불편한 지체장애인의 의사소통 및 특수교육 환경도 개선시킬 수 있을 거라 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The virtual Korean keyboard system is a method of inputting characters by touching a fixed position. This system is very inconvenient for people who have difficulty moving their fingers. To alleviate this problem, this paper proposes an efficient framework that enables keyboard input and handwriting through video and user motion obtained through the RGB camera of the mobile device. To develop this system, we use face recognition to calculate control coordinates from the input video, and develop an interface that can input and combine Hangul using this coordinate value. The control position calculated based on face recognition acts as a pointer to select and transfer the letters on the keyboard, and finally combines the transmitted letters to integrate them to perform the Hangul keyboard function. The result of this paper is an efficient writing system that utilizes face recognition technology, and using this system is expected to improve the communication and special education environment for people with physical disabilities as well as the general public.

주제어

표/그림 (11)

그림 Fig. 1. Share-typing (text interpretation app for the hearing impaired)
그림 Fig. 2. Facial recognition with our method
그림 Fig. 3. Move and zoom-in the keyboard depending on the position of the pointer : (a) move, (b) zoom-in, red dot : pointer
그림 Fig. 4. Controlling scroll speed
그림 Fig. 5. Pattern for Hangul combination
그림 Fig. 6. Hangul sentences made up of characters combination
그림 Fig. 7. Sentence result created through face recognition-based Hangul keyboard
표 Table 1. Q&A form (Q1,Q4 : satisfaction(5 points), regular(3 points), dissatisfaction(0 points), Q2 : easy(5 points), regular(3 points), difficulty(0 points), Q3 : none(5 points), less than 3(3 points), 5 or more(0 points))
그림 Fig. 8. Survey of normal students (blue line : score for the question, orange line : avg. score for the question)
그림 Fig. 9. Survey of handicapped students (blue line : score for the question, orange line : avg. score for the question)
그림 Fig. 10. Typing error

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구의 결과들을 만들기 위해 실험한 환경은 Intel Core i7-7700K CPU, 32GB RAM, Geforce GTX 1080Ti GPU가 탑재된 컴퓨터를 이용하였다. 본 논문에서는 모바일 디바이스 환경에서 얼굴인식을 통해 계산한 포인터 위치를 이용하여 한글을 입력할 수 있는 새로운 한글 자판 인터페이스를 제안했다.
본 논문에서는 얼굴인식을 이용하여 컨트롤 위치를 계산하고 이로부터 한글 자판을 입력할 수 있는 새로운 인터페이스 프레임워크를 제안했다. 입력 영상은 RGB 카메라로부터 얻었으며, 조명과 잡음으로부터 표현되는 문제를 줄이기 위해 회색계 알고리즘과 모폴로지 필터를 활용하였다.
통합된 환경이 없는 입력 시스템의 부재는 노인이나 장애인들에게는 기본욕구의 좌절 등에서 초래되는 부정적인 심리를 감소시키기 못하기 때문에 사회적 문제로 야기될 수 도 있다. 본 논문에서는 이 문제를 최소화하기 위해 지체 장애인들도 쉽게 한글 자판 입력 시스템을 활용할 수 있는 새로운 인터페이스를 제안한다. 이러한 인터페이스는 사람 간의 대화나 관계 뿐 만 아니라 장애인들을 위한 특수 교육 환경에서의 자판 입력으로 활용될 수 있다.
본 연구에서는 모바일 디바이스의 전면 RGB 카메라를 이용하여 사용자가 모바일 디바이스에서 타자를 입력할 수 있도록 얼굴의 좌표를 계산한다. 제안하는 기법은 RGB 카메라로부터 얻어진 영상을 이용한다는 부분에서 모바일 디바이스 뿐 만 아니라 RGB 카메라가 내장되어 있는 노트북에서도 활용이 가능하다.

제안 방법

참가자들에게는 20개의 문장을 입력 할 때 1) 손가락을 통해 입력하는 일반적인 핑거 방식과 2) 본 논문에서 제안한 인터페이스를 이용하는 방식을 모두 사용한 뒤, 아래와 같은 설문지를 작성하도록 요청했다 (Table 1 참고).
입력 영상은 RGB 카메라로부터 얻었으며, 조명과 잡음으로부터 표현되는 문제를 줄이기 위해 회색계 알고리즘과 모폴로지 필터를 활용하였다. 결과적으로 RGB 카메라로부터 얼굴을 인식하고 작은 움직임에도 떨이는 컨트롤 위치가 아닌 좀 더 안정적으로 위치를 계산하기 위해 눈, 코, 입에 해당하는 경계상자의 중심위치를 포인터 위치를 설정하였다. 우리는 노트북과 모바일 디바이스에 내장된 RGB 카메라에서 실험했으며 안정적으로 문자를 입력하는데 성공했다.
이 오타를 제거하기 위해서 얼굴인식을 통해 포인터 위치를 다시 처음으로 이동시키는 것은 매우 번거로운 과정이며, 현재 시스템에서는 이 부분을 자동으로 보정 해주는 과정은 없다. 마지막으로, 제안하는 방법은 문자 입력의 정확도가 결과적으로 얼굴인식에 의존하는 시스템이다. 물론, 눈이나 코와 같은 작은 특징을 이용하기 보다는 특징들은 경계상자로 표현하기 때문에 정확도 측면에서 민감하지는 않지만 향후 정확도를 개선시킬 수 있는 방법으로 개선이 필요할 것으로 생각된다.
실제로 경계상자는 눈, 코, 입 전체를 아우르는 상자로써 내부의 작은 움직임보다는 전체 경계의 크기가 변하느냐가 더 중요하기 때문에 상대적으로 눈, 코, 입을 개별적으로 계산하는 것 보다 안정적이다 (Figure 2 참조). 본 논문에서는 문자를 입력하기 위해 얼굴인식으로부터 계산된 경계상자의 중심 위치를 포인터 위치로 이용한다.
수식 3은 시그모이드(Sigmoid) 함수와 유사한 형태로 디스플레이의 중심 위치에서 화면 끝 쪽으로 갈수록 속도를 서서히 감소하여 사용자가 문자를 선택하는데 있어서 좀 더 수월하도록 모델링했다 (Figure 4 참조). 여기서 σ는 스크롤의 속도를 제어하는 변수로, 우리는 2.
하지 만, 이 방식은 눈, 코 등을 개별적으로 인식하기 때문에 포인터의 역할을 하기에는 다소 불안정한 부분이 존재한다. 약간만 움직여도 떨리는 부분이 있기 때문이며 이 문제를 완화시키기 위해 경계상자를 이용하였다. 실제로 경계상자는 눈, 코, 입 전체를 아우르는 상자로써 내부의 작은 움직임보다는 전체 경계의 크기가 변하느냐가 더 중요하기 때문에 상대적으로 눈, 코, 입을 개별적으로 계산하는 것 보다 안정적이다 (Figure 2 참조).
얼굴인식 기반 한글 자판 입력 시스템이 문자를 입력하는데 있어서 어떠한 영향을 미치는지를 조사했으며, 단순한 문자 입력 측면이 아니라, 신체가 불편한 장애인들도 제안하는 인터페이스를 어떻게 평가하는지를 알기 위해 일반인과 장애인을 분류해서 설문조사를 진행했다.
얼굴인식을 활용하여 계산한 포인터의 위치를 이용하여 모바일 디바이스에서 문자를 입력하기 위해 이번 장에서는 포인터 위치에 반응하는 인터페이스를 제작한다. 포인 터의 위치가 모바일 디바이스 화면에서 오른쪽으로 이동하면 가상 키보드가 자동으로 가시화되도록 만들었으며, 키보드 상에서 포인터 위치에 따라 가상 키보드를 쉽게 입력 할 수 있도록 확대/축소하는 방식을 이용하였다.
이 인터페이스는 된소리를 자음체계에 포함시킨 것이 아니고, 같은 자음이 연속된 입력을 통해 된소리를 생성하였기 때문에 자음이 연속적으로 입력되었을 때 조합 가능한 유무를 계산한다. 연속된 문자들의 입력을 각각 자음과 모음으로 분류하여, 이전에 입력했던 문자가 모음인지 자음인지 여부에 따라 조합 조건을 계산한다. 일반적으로 한글은 유니코드로 표현되기 때문에 본 논문에서는 유니코드를 조합하여 화면에 한글을 표시하였다.
우리는 제안한 방법이 실제 자판 입력을 이용하는 콘텐츠에 어떠한 영향을 미치는지를 이해하기 위해 다수의 사용자 실험을 진행했다. 사용자 실험을 진행하기 위해 20명의 인원들에 대해서 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하게 했다 (일반인 10명, 장애인 10명).
이 인터페이스는 된소리를 자음체계에 포함시킨 것이 아니고, 같은 자음이 연속된 입력을 통해 된소리를 생성하였기 때문에 자음이 연속적으로 입력되었을 때 조합 가능한 유무를 계산한다. 연속된 문자들의 입력을 각각 자음과 모음으로 분류하여, 이전에 입력했던 문자가 모음인지 자음인지 여부에 따라 조합 조건을 계산한다.
디바이스의 화면에서 위/아래의 선택 기준은 디스플레이 중심 위치를 기준으로 위쪽이라면 위쪽 방향으로 스크롤링하고, 아래쪽 방향도 마찬가지 기법으로 적용한다. 이때 중요한 것이 스크롤의 속도이며, 본 논문에서는 디스플레이의 중심 위치를 기준으로 속도를 서서히 감소하도록 했다 (수식 3 참조).
연속된 문자들의 입력을 각각 자음과 모음으로 분류하여, 이전에 입력했던 문자가 모음인지 자음인지 여부에 따라 조합 조건을 계산한다. 일반적으로 한글은 유니코드로 표현되기 때문에 본 논문에서는 유니코드를 조합하여 화면에 한글을 표시하였다.
본 연구에서는 모바일 디바이스의 전면 RGB 카메라를 이용하여 사용자가 모바일 디바이스에서 타자를 입력할 수 있도록 얼굴의 좌표를 계산한다. 제안하는 기법은 RGB 카메라로부터 얻어진 영상을 이용한다는 부분에서 모바일 디바이스 뿐 만 아니라 RGB 카메라가 내장되어 있는 노트북에서도 활용이 가능하다. 입력으로 들어온 영상 기반으로 얼굴 좌표를 계산하기 위해 먼저 얼굴인식 과정을 거친다.
사용자 실험을 진행하기 위해 20명의 인원들에 대해서 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하게 했다 (일반인 10명, 장애인 10명). 제안하는 방법을 이용하여 한글 자판을 입력할 수 있는 조작법에 대해 짧게 설명 한 후, 참가자들은 본 논문에서 제안하는 모바일 디바이스에서 수행되는 사용자 인터페이스를 이용하여 문장을 입력한다. 각 문장은 한글로만 설정하였으며 짧고/긴 문장들을 자유롭게 입력하도록 했다.
제안한 기법은 일반인들보다는 몸이 불편한 장애인들을 위한 기능이다. 일반인들은 실제로 손가락으로 자유롭게 터치가 가능하기 때문에 굳이 얼굴인식 기반 입력 시스템이 필요 없지만, 몸이 불편한 사람이나 노인들은 손가락의 디테일한 움직임을 통해 입력하는 것이 어렵기 때문에 제안하는 기법은 ICT복지기술에서 의미가 크다고 생각된다.
얼굴인식을 활용하여 계산한 포인터의 위치를 이용하여 모바일 디바이스에서 문자를 입력하기 위해 이번 장에서는 포인터 위치에 반응하는 인터페이스를 제작한다. 포인 터의 위치가 모바일 디바이스 화면에서 오른쪽으로 이동하면 가상 키보드가 자동으로 가시화되도록 만들었으며, 키보드 상에서 포인터 위치에 따라 가상 키보드를 쉽게 입력 할 수 있도록 확대/축소하는 방식을 이용하였다.

대상 데이터

본 연구의 결과들을 만들기 위해 실험한 환경은 Intel Core i7-7700K CPU, 32GB RAM, Geforce GTX 1080Ti GPU가 탑재된 컴퓨터를 이용하였다. 본 논문에서는 모바일 디바이스 환경에서 얼굴인식을 통해 계산한 포인터 위치를 이용하여 한글을 입력할 수 있는 새로운 한글 자판 인터페이스를 제안했다.
우리는 제안한 방법이 실제 자판 입력을 이용하는 콘텐츠에 어떠한 영향을 미치는지를 이해하기 위해 다수의 사용자 실험을 진행했다. 사용자 실험을 진행하기 위해 20명의 인원들에 대해서 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하게 했다 (일반인 10명, 장애인 10명). 제안하는 방법을 이용하여 한글 자판을 입력할 수 있는 조작법에 대해 짧게 설명 한 후, 참가자들은 본 논문에서 제안하는 모바일 디바이스에서 수행되는 사용자 인터페이스를 이용하여 문장을 입력한다.
결과적으로 RGB 카메라로부터 얼굴을 인식하고 작은 움직임에도 떨이는 컨트롤 위치가 아닌 좀 더 안정적으로 위치를 계산하기 위해 눈, 코, 입에 해당하는 경계상자의 중심위치를 포인터 위치를 설정하였다. 우리는 노트북과 모바일 디바이스에 내장된 RGB 카메라에서 실험했으며 안정적으로 문자를 입력하는데 성공했다.
우리는 짧은 문장 10개, 긴 문장 10개를 주어주고 똑같이 입력하도록 했으며, 이 과정에서 시간제한은 두지 않았다. 향후, 제안된 기법을 입력된 문장의 정확성과 편리성 측면에서 분석을 했기 때문에 시간제한은 두지 않았으며, 손가락이 아닌 얼굴인식 기반이기에 시간제한은 큰 의미가 없다고 판단하였다.

이론/모형

영상이나 사진에서는 같은 장소임에도 불구하고 불규칙한 자연광이나 조명이 다르기 때문에 영상 내 포함 되어 있는 빚의 양을 조절해야 잡음을 줄 일 수 있다. 우리는 회색계 알고리즘(Grey world algorithm)[19]을 이용하여 영상 내 빛 보정을 수행한다 (수식 1 참조).
본 논문에서는 얼굴인식을 이용하여 컨트롤 위치를 계산하고 이로부터 한글 자판을 입력할 수 있는 새로운 인터페이스 프레임워크를 제안했다. 입력 영상은 RGB 카메라로부터 얻었으며, 조명과 잡음으로부터 표현되는 문제를 줄이기 위해 회색계 알고리즘과 모폴로지 필터를 활용하였다. 결과적으로 RGB 카메라로부터 얼굴을 인식하고 작은 움직임에도 떨이는 컨트롤 위치가 아닌 좀 더 안정적으로 위치를 계산하기 위해 눈, 코, 입에 해당하는 경계상자의 중심위치를 포인터 위치를 설정하였다.

성능/효과

이런 불편함은 일상적인 메시지의 전달 뿐 만 아니라 지체 장애를 앓는 특수교육 환경에서도 영향을 끼친다. 이러한 문제를 보상해주는 지원에는 1) 타인이 대화를 듣고 적어 주는 제도나, 2) 네트워크를 통한 문자통역사 시스템이 있지만, 이것은 일방적으로 대화를 보여줄 뿐이며 아직까지 지체장애인을 위한 완벽한 타자 입력 시스템은 없다.
모바일 디바이스에서 활용되는 문자 입력 시스템은 입력 버튼의 위치가 고정되어 있으며 기본적으로 버튼의 위치를 인식하는 정보를 기반으로 문자를 입력하고 있기 때문에 장애인들이 사용하기에 매우 불편한 구조이다 : 1) 입력 버튼의 위치를 시각적으로 확인하기 어렵고, 이 과정에서 손가락으로 원하는 문자를 입력한다는 것은 더욱더 어려운 일이다. 특히, 2) 작은 디스플레이 안에 오밀조밀하게 모여져 있는 자판 배열을 손가락 하나만으로 조절한다는 것은 노인이나 장애인들에게는 힘든 일이다.
5가 나왔으며, 대부분 제안하는 자판 입력 인터페이스에 만족하였다. 손가락만 이용하던 기존의 작동방식과 비교해 신선하고 새로웠다는 의견이 있었으며, 작동방식의 편리성 측면에서는 다소 불편했다는 의견이 있었다. 일반 학생들은 손가락을 이용한 터치 기반에 익숙해져 있기에 오히려 얼굴인식 기반 문자 입력 방식이 좀 더 불편해 보였다.

후속연구

마지막으로, 제안하는 방법은 문자 입력의 정확도가 결과적으로 얼굴인식에 의존하는 시스템이다. 물론, 눈이나 코와 같은 작은 특징을 이용하기 보다는 특징들은 경계상자로 표현하기 때문에 정확도 측면에서 민감하지는 않지만 향후 정확도를 개선시킬 수 있는 방법으로 개선이 필요할 것으로 생각된다. 향후, 이 문제를 자동화하여 얼굴인식 기반 자판 입력 인터페이스에서 목 근육에 무리가 가는 움직임을 최소화하는 방법으로 최적화를 할 예정이다.
실제로 우리는 일반 학생들에게 아주 긴 문장을 입력하게 했으며 목에 무리가 된다는 의견을 받았다. 향후, 얼굴인식으로만 의존하는 입력 시스템이 아니라, 다양한 움직임을 추가적으로 접목하여 좀 더 효율적인 인터페이스로 확장할 예정이다. 또 하나의 단점은 오타가 생긴 경우 자동으로 교정해주는 방법이 현재 프레임워크에는 포함되어 있지 않다.
물론, 눈이나 코와 같은 작은 특징을 이용하기 보다는 특징들은 경계상자로 표현하기 때문에 정확도 측면에서 민감하지는 않지만 향후 정확도를 개선시킬 수 있는 방법으로 개선이 필요할 것으로 생각된다. 향후, 이 문제를 자동화하여 얼굴인식 기반 자판 입력 인터페이스에서 목 근육에 무리가 가는 움직임을 최소화하는 방법으로 최적화를 할 예정이다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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