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제안 방법
- OpenCV와 Luxand FaceSDK를 사용하여 개발하고, 사용자 패턴 그래프는 Java로 개발하였다. WebCam은 ‘로지텍’ 사의 ‘C310' 제품을 이용하였고, 사용자가 보유한 WebCam의 제조사 및 품번에 관계 없이 사용이 가능하며, 노트북의 내장 WebCam으로도 눈 깜빡임 수 검출을 하는데 전혀 문제가 없다.
- 위 코드는 사용자의 눈 검출과 운동 화면이 출력되는 소스코드이며 본 과제의 핵심이라고 할 수 있다. ①눈을 뜬 상태(60% 이상으로 설정)를 저장하는 변수와 ②눈을 감은 상태(20% 미만으로 설정)를 저장하는 변수를 따로 설정하여 ③사용자의 눈 깜빡임을 나누어 측정한다. 이를 ④조건문을 사용하여 눈을 뜬 정도가 일정 수치 이상이면(눈을 많이 감지 않은 상태) 눈 운동 화면을 자동으로 화면에 띄운다.
- 두 프로그램의 장점을 조합하여, 본 연구에서는 Luxand FaceSDK를 통한 전반적 안면 인식 작업을 진행하며, 인식된 데이터를 목적에 맞게 가공하는 작업을 OpenCV 라이브러리로 진행한다. Luxand FaceSDK는 OpenCV와 마찬가지로 인식된 얼굴 위로 사각형 영역을 표시한다.
- 본 논문에서는 PC 사용자의 눈 깜빡임 수를 실시간으로 측정하는 것이 핵심 기술이므로, OpenCV를 활용하여 개발한다.
- 초당 30 프레임 단위(fps)로 사용자의 눈 open 상태를 측정한다. 사람의 눈은 초당 15 프레임 정도로는 깜빡임 현상을 측정하는 어려움이 있다는 Nyquist 정리에 의거하여30 프레임 단위로 측정한다. 사용자가 눈을 깜빡이는 과정을 0부터 100사이의 값으로 나타내고, 이를 통해 눈 깜빡임 횟수를 알아낼 수 있다.
- 설정된 주제를 구현하기 앞서 구체적인 시나리오를 작성하고 이를 바탕으로 실직적인 프로그램으로 구현한다. 가장 초기에는 모바일 기기에서의 실행을 목표하였으나, 단시간으로 자주 사용하며 유동적인 모바일 기기 사용 환경 상태를 고려하여 PC에서의 실행으로 환경을 제한하였다.
대상 데이터
- (그림 1)은 교육부에서 조사한 건강 검사 표본 조사 자료이다[2]. 청소년기는 성장이 완료되지 않아 외부 환경 요인으로 인한 성장 변화를 확연히 살펴볼 수 있는 시기이다.
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