KR20070071927A - 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 방법 및시스템 - Google Patents

3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 방법 및시스템 Download PDF

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KR20070071927A
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Abstract

본 발명은 3차원 디스플레이 화면을 시청할 때, 사용자가 경험하는 주관적인 불편감을 객관적으로 측정 가능한 지표를 이용하여 정량적으로 평가할 수 있는 방법과 장치에 관한 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 방법은, 복수의 어휘 중 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 나타내는 어휘를 선별하는 단계와, 선별된 어휘에 대하여 인자 분석을 수행함으로써 선별된 어휘를 그룹 별로 분류하는 단계와, 그룹 중에서 인자 가중치가 가장 높은 상위 N개의 그룹에 포함되는 어휘를 주관적 파라미터로 설정하는 단계와, 3차원 입체 영상의 특성을 수치적으로 나타낼 수 있는 객관적 파라미터 후보의 테스트 값을 변화시키면서, 주관적 파라미터에 대한 평가 점수를 입력 받는 단계와, 입력된 평가 점수를 이용하여 N개의 그룹 각각에 대한 지표와 객관적 파라미터 후보 간의 관계를 구하는 단계와, 각각의 지표에 상기 인자 가중치를 적용하여 최종적인 피로도를 상기 객관적 파라미터 후보에 의하여 나타내는 단계로 이루어진다.
3차원 영상 시스템, 주관적 파라미터, 객관적 파라미터, 피로도

Description

3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 방법 및 시스템{A method and system for quantitating fatigue resulting from a three dimensional display}
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 피로도 정량화 시스템의 구성을 도시하는 블록도.
도 2는 어휘군을 인자 분석을 통하여 복수의 그룹(인자)으로 분류하는 예를 도시하는 도면.
도 3은 도 1의 피로도 정량화 시스템 중 반응 입력부의 세부 구성 요소를 도시하는 도면.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 피로도 정량화 방법의 수행 과정을 도시하는 흐름도.
(도면의 주요부분에 대한 부호 설명)
100 : 피로도 정량화 시스템 110 : 어휘 선별부
120 : 인자 분석부 130 : 객관적 파라미터 후보 저장부
140 : 반응 입력부 141 : 3차원 디스플레이
142 : 터치 스크린 143 : 입출력 컨트롤러
150 : 관계 분석부
본 발명은 3차원 디스플레이 화면을 시청할 때, 사용자가 경험하는 주관적인 불편감(예 : 생리적 피로 및 정서적 피로 등)을 객관적으로 측정 가능한 지표를 이용하여 정량적으로 평가할 수 있는 방법과 장치에 관한 것이다. 3차원 입체 영상 시스템(3-dimensional display system) 상용화에 있어서, 3차원 입체 영상 시청시 사용자가 느끼는 불편감이 가장 큰 문제로 지적되고 있으며, 이에 의하여 상기 상용화의 진행 속도가 늦어지고 있는 실정에 있다.
3차원 입체 영상을 시청할 때 사용자가 느끼는 시각 피로도를 측정하는 시스템은 이미 개발되어 있으며, 다양한 논문 및 특허 문서에 의하여 당업자에게 공개되어 있다. 하지만, 3차원 입체 영상을 시청할 때 사용자가 느끼는 전반적인 피로도로는 시각 피로도 뿐만 아니라 어지러움, 구토 등의 생리적인 피로도 기타 다양한 인자들도 고려되어야 한다.
3차원 시각 피로도를 특정 인자에 의하여 간접적으로 추정하는 종래의 기술을 살펴보면, 일본공개특허 1997-023451호는, 감성정보를 검출하고 응답출력을 제어하는 감성응답제어장치에 관한 것이다. 상기 특허에서, 흥분상태 정보는 이마와 코의 피부 온도차에 근거하여 검출되고, 피로감 정보는 눈의 깜박임 정도에 근거하여 검출된다. 이러한 검출 결과를 근거로 입체영상의 입체 강도가 조절된다.
또한, 일본공개특허 1998-052402호는, 제시된 입체영상(Test Pattern)에 따른 시각 피로 검사 방법에 관한 것으로, 3차원 영상자극(입체시표)를 다른 주기 조 건으로 제시하여 사용자의 시각 유발 전위(VEP: Visual Evoked Potential)를 관찰하는 기술을 개시한다. 특히 상기 특허는, VEP가 주기성이 있을 경우 좌안/우안 영상이 깜박거리고, VEP가 주기성이 없을 경우 좌안/우안 영상이 융합된다는 사실에 근거하여, 좌안/우안 영상이 깜박거리게 인식되는 최대 주파수를 검출하고 검출되는 최대 주파수(최소 주기)에 근거하여 피로감 측정한다.
한편, 일본공개특허 1996-019520호는, 안구의 이동을 측정하여 안구 이동에 대응하는 디지털 데이터를 생성하고, 안구 이동에 대한 엔트로피(entropy)를 계산하여, 안구의 피로에 관한 정보(entropy)가 시간 경과에 따라 증가하는 경우, 눈의 피로가 진행되고 있다고 판단하는 기술을 개시한다.
또한, 한국공개특허 1999-016853호는 디스플레이 사용자의 동공 변화를 실시간으로 측정하는 동공 변화 측정하고, 일정시간 동안 측정된 동공 변화에 대한 소정 개수의 신호를 소정의 신호로 처리하여, 화상처리수단을 통해 인가되는 시간에 따른 동공 변화를 설정된 프로그램 데이터에 의거하여 분석한 후, 동공의 넓이 변화에 따라 디스플레이의 파라미터를 조절하는 기술을 개시한다.
이와 같이, 사용자가 나타내는 특정 반응과 시각적 피로도와의 관련성을 파악하고, 그에 따라서 디스플레이 파라미터를 조절하는 기술들은 다양하게 제시되어 있으나, 3차원 입체 영상 시스템에서 사용자가 느끼는 다양한 원인에 따른 전반적인 피로도를 정량적으로 측정할 수 있는 기법은 아직 제시되지 못하고 있는 실정에 있다.
피로도는 3차원 입체 영상 시스템 뿐만 아니라 2차원 영상 시스템에도 공통 적으로 적용되는 문제이므로, 이러한 사용자의 불편함을 정량적으로 측정할 수 있는 기법이 제시된다면, 향후 2차원 영상 시스템 또는 3차원 입체 영상 시스템 개발의 가이드 라인(Guide Line)으로 삼을 수 있을 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 3차원 입체 영상 시스템 또는 2차원 영상 시스템을 시청하는 사용자의 전반적인 피로도를 유발하는 파라미터(parameter)를 추출하고, 이로부터 상기 피로도를 정량화하는 방법 및 장치를 제공하고자 하는 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 방법은, 복수의 어휘 중 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 나타내는 어휘를 선별하는 단계; 상기 선별된 어휘에 대하여 인자 분석을 수행함으로써 상기 선별된 어휘를 그룹 별로 분류하는 단계; 상기 그룹 중에서 인자 가중치가 가장 높은 상위 N(N은 자연수)개의 그룹에 포함되는 어휘를 주관적 파라미터로 설정하는 단계; 상기 3차원 입체 영상의 특성을 수치적으로 나타낼 수 있는 객관적 파라미터 후보의 테스트 값을 변화시키면서, 상기 주관적 파라미터에 대한 평가 점수를 입력 받는 단계; 상기 입력된 평가 점수를 이용하여, 상기 N개의 그룹 각각에 대한 지표와 상기 객관적 파라미터 후보 간의 관계를 구하는 단계; 및 상기 각각의 지표에 상기 인자 가중치를 적용하여 최종적인 피로도를 상기 객관적 파라미터 후보에 의하여 나타내는 단계를 포함한다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 시스템은, 복수의 어휘 중 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 나타내는 어휘를 선별하는 어휘 선별부; 상기 선별된 어휘에 대하여 인자 분석을 수행함으로써 상기 선별된 어휘를 그룹 별로 분류하고, 상기 그룹 중에서 인자 가중치가 가장 높은 상위 N(N은 자연수)개의 그룹에 포함되는 어휘를 주관적 파라미터로 설정하는 인자 분석부; 상기 3차원 입체 영상의 특성을 수치적으로 나타낼 수 있는 객관적 파라미터 후보의 테스트 값을 변화시키면서, 상기 주관적 파라미터에 대한 평가 점수를 입력 받는 반응 입력부; 및 상기 입력된 평가 점수를 이용하여, 상기 N개의 그룹 각각에 대한 지표와 상기 객관적 파라미터 후보 간의 관계를 구하고, 상기 각각의 지표에 상기 인자 가중치를 적용하여 최종적인 피로도를 상기 객관적 파라미터 후보에 의하여 나타내는 관계 분석부를 포함한다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발 명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 발명에서, 3차원 영상 자극을 이용하여 사용자의 전반적인 피로도에 대한 생리적/감성적 지표(피로도를 유발하는 주관적 파라미터)를 추출하는 과정과, 3차원 디스플레이에서 측정/조절 가능한 파라미터(피로도를 유발 객관적 파라미터)를 조절하면서 사용자의 반응 실험을 수행하여, 피로도 유발 주관적 파라미터 및 객관적 파라미터 간의 상관 관계를 분석하는 과정을 수행한다.
위 두 과정에서 측정/분석된 값을 이용하여 생리적 피로도 및 감성적 피로도를 정량적으로 나타낼 수 있는 피로도 예측 선형 방정식을 구성하고, 파라미터 측정장치를 통해 입력된 3차원 디스플레이의 파라미터를 피로도 측정 소프트웨어를 이용하여 피로도 지수로 계산하여, 3차원 디스플레이의 피로도 지수를 평가한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 피로도 정량화 시스템(100)의 구성을 도시하는 블록도이다. 상기 피로도 정량화 시스템(100)은 어휘 선별부(110), 인자 분석부(120), 객관적 파라미터 후보 저장부(130), 반응 입력부(140), 및 관계 분석부(150)를 포함하여 구성될 수 있다. 도 1에는 미도시 되어 있지만, 도 1의 구성요소들을 동작을 제어하는 마이크로 프로세서(micro-processor), 상기 구성요소들을 프로세스, 쓰레드 등의 형태로 로딩하는 랜덤 억세스 메모리(RAM)을 더 포함할 수 있다.
어휘 선별부(110)는 다수의 어휘들로 구성되는 어휘 풀(pool)로부터 3차원 디스플레이와 관련이 있는 소정 개수의 어휘로 이루어지는 어휘군을 선별한다.
예를 들어, 사용자의 판단에 따라서 2,721개의 형용사를 어휘 풀로 선정하여 입력한 후, 동의어 및 사용 빈도를 바탕으로 260개의 어휘를 1차적으로 선별한다. 상기 1차적 선별은 공지의 사전 소프트웨어를 이용하여 수행될 수 있다. 상기 1차 선별된 260개의 어휘 중 300명의 사용자 설문을 통하여 3차원 디스플레이 시청과 관련된 것으로 판단되는 182개의 어휘를 최종적으로 추출함과 아울러, 상기 182개의 어휘 각각에 대하여 관련도를 나타내는 점수를 부가한다.
만약, 하나의 어휘에 대하여 1 내지 7까지의 점수가 부여될 수 있다고 가정하면, 3차원 디스플레이와 밀접한 관련이 있는 어휘에는 7점이, 가장 관련이 없는 어휘에는 1점이 부가될 수 있다. 결국, 182개의 어휘 각각에는 300개의 점수 데이터가 부여되어, 총 182×300개의 점수 데이터가 존재하게 된다.
상기 최종 추출된 m개(상기 예에서, m=182개)의 어휘, 즉 선별된 어휘군 및 각 어휘에 부가된 n개(상기 예에서, n=300)의 점수 데이터는 인자 분석부(120)에 제공된다.
인자 분석부(120)는 m개의 어휘별 n개의 점수 데이터, 총 m×n개의 점수 데이터에 대하여 인자 분석(factor analysis)를 수행하여 주관적 파라미터(최종적으로 선별된 어휘들)를 결정하고, 상기 주관적 파라미터가 속하는 그룹(또는 인자)의 인자 가중치(factor weight)를 구한다. 상기 "인자 분석"은 통계 분야에서는 매우 잘 알려진 분석법으로서, SPSS(Statistical Package for the Social Science), SAS(Statistical Analysis System), MINITAB 등 다양한 통계 소프트웨어를 통하여 이루어질 수 있다. 이미 그 알고리즘이 당업계에 잘 알려져 있으므로, 인자 분석의 구체적인 과정에 대한 설명은 생략하기로 한다.
상기 인자 분석을 수행하면 그 결과, 도 2와 같이 어휘군에 속하는 어휘들을 m개의 그룹 내지 인자(factor)로 분류할 수 있으며, 각 그룹 별로 주어지는 인자 가중치를 구할 수 있다. 이 때, 상기 m개의 그룹 중 인자 가중치가 높은 소정 개수의 그룹을 선택하여, 그에 포함되는 어휘들을 주관적 파라미터로 결정할 수 있다.
예를 들어, 도 2와 같이, 인자 가중치가 가장 높은 그룹을 그룹 1로, 그 다음 높은 그룹을 그룹 2라고 한다면, 상기 그룹 1 및 그룹 2에 포함되는 14개의 어휘들을 주관적 파라미터로 선정할 수 있다. 그룹에 포함되는 어휘의 공통적 의미를 고려하여, 상기 그룹 1을 "생리적 피로"라고 명명하고, 상기 그룹 2를 "정서적 피로"라고 명명한다.
인자 분석을 통하여, 각 어휘가 속하는 그룹과의 연관 정도(correlation)의 예는 다음의 표 1과 같이 나타난다.
Figure 112005078572503-PAT00001
상기 표 1에서 보면, 각 어휘와 해당 그룹과의 연관 정도는 대략 0.6 내지 0.85 사이에 분포하는 것으로 나타난다. 상기 고유치(eigen value)는 각 그룹별로 3차원 입체 영상 시스템과의 관련 정도, 즉 인자 가중치를 나타낸다고 볼 수 있다. 상기 고유치는 각 그룹이 3차원 입체 영상 시스템을 얼마나 잘 설명하고 있는가를 퍼센트(%)로 나타내는 설명량과 유사한 경향을 갖는다.
상기 표 1에서, Cronbach는 파라미터(어휘)의 내적 일치도를 나타내는 지표로서, 통상 0.8이상 이면 매우 좋은 결과라고 볼 수 있다. 예를 들어, 서로 유사한 어휘인 "어지럽다"의 연관 정도(0.607)와 "머리가 아프다"(0.606)의 연관 정도의 차이가 매우 크다면 신뢰할 수 없는 결과라고 볼 수 있는데, 이 경우에는 Cronbach 값이 작게 나타난다.
인자 분석부(120)는 상기 14개의 어휘들은 연관 정도가 모두 높게 나타나고, 그룹별 Cronbach 값도 신뢰할만한 수준으로 나타나기 때문에, 상기 14개의 어휘들은 주관적 파라미터로 선정한다. 만약, 상기 연관 정도나 Cronbach 값이 신뢰할만한 수준으로 나타나지 않으면 어휘 선별부(110)에 의한 어휘군 선별 과정을 다시 수행하여야 할 것이다.
결국, 인자 분석부(120)는 인자 분석을 통하여, 주관적 파라미터와, 상기 주관적 파라미터가 속하는 그룹의 인자 가중치를 산출할 수 있다. 상기 주관적 파라미터는 반응 입력부(140)에 제공되고, 상기 인자 가중치는 관계 분석부(150)에 제공된다.
다시 도 1을 참조하면, 반응 입력부(140)는 상기 제공된 주관적 파라미터와, 객관적 파라미터 후보 저장부(130)로부터 제공되는 객관적 파라미터 후보를 제공받는다.
상기 객관적 파라미터 후보란, 3차원 디스플레이 시청시 피로감과 관련되는 것으로 추정되는 실험 파라미터들(예컨대, "3차원 Consortium Guideline"에서 제시하는 파라미터들)을 의미한다. 상기 객관적 파라미터 후보는, 혼신(Crosstalk), FOV(Field of View), 초점 거리(Focus Distance), 거리(Distance), 물체의 크기(Scale), 물체의 회전 정도(Rotate), 양안 밝기(Brightness), 단안 밝기, 양안 대비(Contrast), 단안 대비, 양안 샤프니스(sharpness), 및 단안 샤프니스 등을 포함할 수 있다.
반응 입력부(140)는 상기 객관적 파라미터 후보를 변화시키면서 피험자에게 테스트용 3차원 화면을 출력하고, 상기 피험자로부터 상기 주관적 파라미터에 대한 점수(예컨대, 1점 내지 7점 중 하나)를 입력 받는다. 상기 점수가 높을수록 해당 주관적 파라미터(어휘)가 나타내는 자극의 강도가 높음을 나타낸다. 이러한 과정은 충분한 수의 피험자에 대하여 반복하여 수행된다.
반응 입력부(140)는, 도 3에서 도시하는 바와 같이, 3차원 디스플레이(141)와, 터치 스크린(142)와, 입출력 컨트롤러(143)을 포함하여 구성될 수 있다.
3차원 디스플레이(141)는 입출력 컨트롤러(143)의 제어에 따라서 객관적 파라미터가 변화에 따른 테스트용 3차원 화면을 피험자에게 출력한다. 3차원 디스플레이(141)는 LCD(Liquid Crystal Display), LED(Light-Emitting Diode), OLED(Organic Light-Emitting Diode), PDP(Plasma Display Panel), 또는 기타 해당 분야에서 알려져 있는 임의의 다른 형태의 영상 표시 수단으로 구현될 수 있다.
터치 스크린(142)은 입출력 컨트롤러(143)의 제어에 따라서 상기 피험자에게 주관적 파라미터들을 제시하고, 해당 주관적 파라미터에 대한 점수를 입력 받는다.
입출력 컨트롤러(143)는 객관적 파라미터 후보 저장부(130)에 의하여 제공되는 상기 객관적 파라미터를 변화시키면서 피험자에게 테스트용 3차원 화면을 출력하도록 3차원 디스플레이(141)를 제어하고, 상기 주관적 파라미터를 제시하도록 터치 스크린(142)의 동작을 제어하며, 터치 스크린(142)을 통하여 입력되는 주관적 파라미터에 대한 점수를 관계 분석부(150)에 제공한다.
예를 들어, 객관적 파라미터 후보가 총 19개가 있다고 할 때, 각 객관적 파라미터 후보 별로 4개 내지 6개 정도의 테스트 값을 선정하여(예: 밝기라는 객관적 파라미터 후보에 대하여 20%, 40%, 60%, 80%를 테스트 값으로 지정함) 객관적 파라미터 후보의 해당 테스트 값 별로 3차원 입체 영상을 피험자에게 보여주는 것이다. 만약, 일률적으로 5개의 테스트 값을 사용한다면 총 95개의 영상을 피험자에게 보여 주게 된다. 물론, 이러한 과정은 충분한 수의 피험자에 대하여 반복적으로 수행된다.
결국, 반응 입력부(140)는 "테스트 값의 수 × 피험자 수 × 주관적 파라미터 수" 만큼의 평가 점수를 얻어서 관계 분석부(150)에 제공하게 된다.
관계 분석부(150)는 상기 평가 점수를 이용하여, 주관적 파라미터( 및 객관적 파라미터 후보 간의 관계를 구한다. 이 때, 상기 객관적 파라미터 후보 중 상기 주관적 파라미터와 관련이 적거나 없는 것으로 판명되는 것을 제외하고 남은 것들이 진정한 객관적 파라미터로서 인정된다.
상기 관계를 구하는 방법으로, 대표적인 것이 다중 회귀 분석법이다. 이러한 다중 회귀 분석법 역시, SPSS, SAS, MINITAB 등 다양한 통계 소프트웨어를 통하여 수행될 수 있다. 다중회귀분석은 일반적으로 두 변수 이상의 독립 변인(영향 변인, 원인 변인)들이 종속 변인(결과 변인)에 어떠한 영향을 미치는가를 알기 위한 분석기법이다. 따라서 독립 변인들이 종속 변인에 미치는 상대적 영향력을 알아볼 수 있으며, 이러한 독립 변인의 변화에 따라 종속 변인이 어떻게 변화하는가를 통계적으로 예측할 수 있다.
상기 다중 회귀 분석에 있어서, 독립 변인(independent factor)는 객관적 파라미터 후보이고, 종속 변인(dependent factor)는 생리적 피로(그룹 1)와 정서적 피로(그룹 2)이다.
생리적 피로에 대한 지표 또는 정서적 피로에 대한 지표를 Y라고 한다면 하고, 객관적 파라미터 후보를 각각 x1 내지 xk(k는 객관적 파라미터 후보의 수)라고 하면, 다음의 수학식 1과 같은 선형 회귀식이 성립한다. 여기서, βk는 각 객관적 파라미터에 대한 가중 계수(weight coefficient)이고 ε는 에러이다.
Y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βkxk + ε
생리적 피로에 대하여 상기 다중 회귀 분석을 적용한 결과의 예는 다음의 표 2와 같이 나타난다. 총 19개의 객관적 파라미터 후보 중 7개의 객관적 파라미터가 선택되었음을 알 수 있다.
Figure 112005078572503-PAT00002
상기 표 2에서, β는 가중 계수를 의미하고, SEB는 가중 계수의 표준 에러(standard error)를 의미하며, β*는 정규화된 가중 계수를 의미하며, P는 유의 확률을 의미한다.
상기 β*는 β의 크기가 각 객관적 파라미터 별로 다를 수 있으므로, β간 크기의 절대 비교가 가능하도록 정규화한 값이다. β*를 참조하면 어떠한 객관적 파라미터가 생리적 피로에 큰 영향을 미치는지를 파악할 수가 있다. 표 2에서, Scale이라는 객관적 파라미터의 β가 음으로 나타나는 것은, Scale이 클수록 생리적 피로는 낮아진다는 것을 의미한다. 대상 물체(object)의 크기가 커짐에 따라 피로감이 낮아질 것이라는 것은 쉽게 추측될 수 있다.
상기 P는 유의 확률로, 이것이 유의 수준 보다 낮은 경우에 해당 객관적 파라미터를 신뢰할 수 있음을 나타내는 값이다. 만약, 유의 수준을 0.03(3%)이하로 정한다면, 상기 표 2에 나타난 모든 객관적 파라미터는 신뢰할 수 있다고 판단된다. 일반적으로 종속변인과 독립변인간의 상관 정도를 나타내는 β가 아무리 크다 하더라도 상기 유의 확률이 유의 수준을 넘게 된다면 해당 객관적 파라미터는 버려진다.
수학식 1 및 상기 표 2에 의거할 때, 생리적 피로에 대한 지표(Y1)는 다음의 수학식 2와 같이 계산된다.
Y1 = 4.511 + 2.923×Rotate + 4.998×단안 Brightness + 0.144×단안 Sharpness + 2.945×양안 Brightness + 1.664×양안 Contrast + 1.843×Distance - 1.434×Scale
한편, 정서적 피로에 대하여 다중 회귀 분석을 적용한 결과의 예는 다음의 표 3과 같이 나타난다. 여기서는, 총 19개의 객관적 파라미터 후보 중 9개의 객관적 파라미터가 선택되었음을 알 수 있다. 상기 표 3에 나타난 객관적 파라미터와 표 3에 나타난 객관적 파라미터를 합하면 총 11개의 객관적 파라미터가 생리적 피로 또는 정서적 피로에 영향을 미친다는 것을 알 수 있다.
Figure 112005078572503-PAT00003
수학식 1 및 상기 표 3에 의거할 때, 정서적 피로에 대한 지표(Y2)는 다음의 수학식 3과 같이 계산될 수 있다.
Y2 = 6.356 + 3.238×Rotate + 0.171×단안 Sharpness + 3.908×단안 Brightness +3.119×양안 Brightness + 1.412×단안 Contrast + 0.077×양안 Sharpness - 0.067×FOV - 0.175×Focus Distance - 0.910×Scale
관계 분석부(150)는 인자 분석부(120)로부터 제공된 인자 가중치를 각각의 그룹(생리적 피로 및 정서적 피로)에 적용함으로써, 최종적으로 전체 피로도(Y0)를 구한다. 상기 전체 피로도(Y0)는 다음의 수학식 4와 같이 구해질 수 있다.
Y0 = a1×Y1 + a2×Y2
상기 a1 및 a2는 각 그룹에 대한 인자 가중치로서, 예를 들어, 표 1의 결과를 따를 때, 각각 8.705 및 1.125가 된다. 이 경우 전체 피로도(Y0)는 결국, 다음의 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다.
Y0 = 46.42 + 47.91×단안 Brightness + 29.15×양안 Brightness + 29.08×Rotate + 16.04×Distance + 14.49×양안 Contrast + 1.59×단안 Contrast + 1.44×단안 Sharpness + 0.09×양안 Sharpness - 13.5×Scale - 0.2×Focus Distance - 0.08×FOV
지금까지 도 1의 각 구성요소들은 메모리 상의 소정 영역에서 수행되는 태스크, 클래스, 서브 루틴, 프로세스, 오브젝트, 실행 쓰레드, 프로그램과 같은 소프트웨어(software)나, FPGA(field-programmable gate array)나 ASIC(application-specific integrated circuit)과 같은 하드웨어(hardware)로 구현될 수 있으며, 또한 상기 소프트웨어 및 하드웨어의 조합으로 이루어질 수도 있다. 상기 구성요소들은 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체에 포함되어 있을 수도 있고, 복수의 컴퓨터에 그 일부가 분산되어 분포될 수도 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 피로도 정량화 방법의 수행 과정을 도시하는 흐름도이다.
먼저, 어휘 선별부는 복수의 어휘 중 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 나타내는 어휘를 선별한다(S10). 상기 S10 단계는, 상기 복수의 어휘 중 형용사를 추출 하는 단계와, 상기 추출된 형용사를 동의어 및 사용 빈도를 바탕으로 선별하는 단계와, 상기 선별된 형용사 중 3차원 입체 영상과 관련된 것을 선별하는 단계로 세분화될 수 있다.
인자 분석부(120)는 상기 선별된 어휘에 대하여 인자 분석을 수행함으로써 상기 선별된 어휘를 그룹 별로 분류한다(S20). 그리고, 상기 그룹 중에서 인자 가중치가 가장 높은 상위 N(N은 자연수)개의 그룹에 포함되는 어휘를 주관적 파라미터로 설정한다(S30). 여기서, 상기 N개의 그룹은 생리적 피로 그룹과, 정서적 피로 그룹을 포함할 수 있다.
인자 분석부(120)는 상기 N개의 그룹 각각에 대한 Cronbach 값을 구하여, 그 값이 소정의 임계치를 상회하는 그룹만을 선택한다. 만약 적절한 그룹이 선택되지 못한다면 S10 단계를 재차 수행할 수 있다.
반응 입력부(140)는 상기 3차원 입체 영상의 특성을 수치적으로 나타낼 수 있는 객관적 파라미터 후보의 테스트 값을 변화시키면서, 상기 주관적 파라미터에 대한 평가 점수를 입력 받는다(S40).
상기 S40 단계는, 상기 객관적 파라미터 후보의 테스트 값을 변화시킨 영상 및 상기 주관적 파라미터를 복수의 피험자에게 디스플레이하는 단계와, 상기 주관적 파라미터에 대한 평가 점수를 상기 복수의 피험자로부터 입력 받는 단계로 세분화될 수 있다.
관계 분석부(150)는 상기 입력된 평가 점수를 이용하여, 상기 N개의 그룹 각각에 대한 지표와 상기 객관적 파라미터 후보 간의 관계를 구한다(S50). 관계 분 석부(150)는, 예를 들어, 상기 N개의 그룹 각각에 대한 지표를 종속 변인으로 하고, 상기 객관적 파라미터 후보를 독립 변인으로 하는 다중 회귀 분석을 통하여 상기 S50 단계를 수행할 수 있다.
상기 관계 분석부(150)에서 상기 지표 또는 상기 최종적인 피로도는 상기 객관적 파라미터 후보 중 유의 확률이 소정의 유의 수준 이하인 객관적 파라미터에 의하여 나타내진다.
그리고, 상기 각각의 지표에 상기 인자 가중치를 적용하여 최종적인 피로도를 상기 객관적 파라미터 후보에 의하여 나타낸다(S60). 상기 객관적 파라미터 후보는, 혼신(Crosstalk), FOV(Field of View), 초점 거리(Focus Distance), 거리(Distance), 물체의 크기(Scale), 물체의 회전 정도(Rotate), 양안 밝기(Brightness), 단안 밝기, 양안 대비(Contrast), 단안 대비, 양안 샤프니스(sharpness), 및 단안 샤프니스 중 적어도 하나 이상을 포함한다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야 한다.
상술한 바와 같이 본 발명에 피로도 정량화 시스템에 의하면, 3차원 입체 영상 시스템 상용화에 있어 가장 큰 문제점으로 사용시 느끼는 사용자의 피로도를 정 량화함으로써, 3차원 입체 영상 시스템 개발을 위한 가이드 라인을 제시할 수 있다.

Claims (16)

  1. (a) 복수의 어휘 중 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 나타내는 어휘를 선별하는 단계;
    (b) 상기 선별된 어휘에 대하여 인자 분석을 수행함으로써 상기 선별된 어휘를 그룹 별로 분류하는 단계;
    (c) 상기 그룹 중에서 인자 가중치가 가장 높은 상위 N(N은 자연수)개의 그룹에 포함되는 어휘를 주관적 파라미터로 설정하는 단계;
    (d) 상기 3차원 입체 영상의 특성을 수치적으로 나타낼 수 있는 객관적 파라미터 후보의 테스트 값을 변화시키면서, 상기 주관적 파라미터에 대한 평가 점수를 입력 받는 단계;
    (e) 상기 입력된 평가 점수를 이용하여, 상기 N개의 그룹 각각에 대한 지표와 상기 객관적 파라미터 후보 간의 관계를 구하는 단계; 및
    (f) 상기 각각의 지표에 상기 인자 가중치를 적용하여 최종적인 피로도를 상기 객관적 파라미터 후보에 의하여 나타내는 단계를 포함하는, 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는
    상기 복수의 어휘 중 형용사를 추출하는 단계;
    상기 추출된 형용사를 동의어 및 사용 빈도를 바탕으로 선별하는 단계; 및
    상기 선별된 형용사 중 3차원 입체 영상과 관련된 것을 선별하는 단계를 포함하는, 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 N개의 그룹은
    생리적 피로 그룹과, 정서적 피로 그룹을 포함하는, 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 설정된 주관적 파라미터의 신뢰성을 N개의 그룹 각각에 대한 Cronbach 값을 통하여 확인하는 단계를 포함하는, 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 (d) 단계는
    상기 객관적 파라미터 후보의 테스트 값을 변화시킨 영상 및 상기 주관적 파라미터를 복수의 피험자에게 디스플레이하는 단계; 및
    상기 주관적 파라미터에 대한 평가 점수를 상기 복수의 피험자로부터 입력 받는 단계를 포함하는, 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 (e) 단계는
    상기 N개의 그룹 각각에 대한 지표를 종속 변인으로 하고, 상기 객관적 파라 미터 후보를 독립 변인으로 하는 다중 회귀 분석을 통하여 이루어지는, 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 (e) 단계 및 (f) 단계에서의 객관적 파라미터 후보는, 상기 (d) 단계의 객관적 파라미터 후보 중 유의 확률이 소정의 유의 수준에 포함되는 것들로 이루어지는, 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 객관적 파라미터 후보는
    혼신(Crosstalk), FOV(Field of View), 초점 거리(Focus Distance), 거리(Distance), 물체의 크기(Scale), 물체의 회전 정도(Rotate), 양안 밝기(Brightness), 단안 밝기, 양안 대비(Contrast), 단안 대비, 양안 샤프니스(sharpness), 및 단안 샤프니스 중 적어도 하나 이상을 포함하는, 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 방법.
  9. 복수의 어휘 중 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 나타내는 어휘를 선별하는 어휘 선별부;
    상기 선별된 어휘에 대하여 인자 분석을 수행함으로써 상기 선별된 어휘를 그룹 별로 분류하고, 상기 그룹 중에서 인자 가중치가 가장 높은 상위 N(N은 자연수)개의 그룹에 포함되는 어휘를 주관적 파라미터로 설정하는 인자 분석부;
    상기 3차원 입체 영상의 특성을 수치적으로 나타낼 수 있는 객관적 파라미터 후보의 테스트 값을 변화시키면서, 상기 주관적 파라미터에 대한 평가 점수를 입력 받는 반응 입력부; 및
    상기 입력된 평가 점수를 이용하여, 상기 N개의 그룹 각각에 대한 지표와 상기 객관적 파라미터 후보 간의 관계를 구하고, 상기 각각의 지표에 상기 인자 가중치를 적용하여 최종적인 피로도를 상기 객관적 파라미터 후보에 의하여 나타내는 관계 분석부를 포함하는, 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 시스템.
  10. 제9항에 있어서, 상기 어휘 선별부는
    상기 복수의 어휘 중 형용사를 추출하고, 상기 추출된 형용사를 동의어 및 사용 빈도를 바탕으로 선별하며, 상기 선별된 형용사 중 3차원 입체 영상과 관련된 것을 선별하는, 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 시스템.
  11. 제9항에 있어서, 상기 N개의 그룹은
    생리적 피로 그룹과, 정서적 피로 그룹을 포함하는, 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 시스템.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 인자 분석부는 상기 N개의 그룹 각각에 대한 Cronbach 값을 구하는데, 상기 Cronbach 값은 소정의 임계치를 상회하는, 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 시스템.
  13. 제9항에 있어서, 상기 반응 입력부는
    상기 객관적 파라미터 후보의 테스트 값을 변화시킨 영상 및 상기 주관적 파라미터를 복수의 피험자에게 디스플레이하고, 상기 주관적 파라미터에 대한 평가 점수를 상기 복수의 피험자로부터 입력 받는, 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 시스템.
  14. 제9항에 있어서, 상기 관계 분석부는
    상기 N개의 그룹 각각에 대한 지표를 종속 변인으로 하고, 상기 객관적 파라미터 후보를 독립 변인으로 하는 다중 회귀 분석을 수행하는, 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 시스템.
  15. 제9항에 있어서,
    상기 관계 분석부에서 상기 지표 또는 상기 최종적인 피로도는 상기 객관적 파라미터 후보 중 유의 확률이 소정의 유의 수준 이하인 객관적 파라미터에 의하여 나타내지는, 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 시스템.
  16. 제9항에 있어서, 상기 객관적 파라미터 후보는
    혼신(Crosstalk), FOV(Field of View), 초점 거리(Focus Distance), 거리 (Distance), 물체의 크기(Scale), 물체의 회전 정도(Rotate), 양안 밝기(Brightness), 단안 밝기, 양안 대비(Contrast), 단안 대비, 양안 샤프니스(sharpness), 및 단안 샤프니스 중 적어도 하나 이상을 포함하는, 3차원 입체 영상에 대한 피로도를 정량화하는 시스템.
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