KR20150123615A - 다른 그림찾기 문제의 해결시간을 예측하는 난이도 분석방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 다른 그림찾기 문제의 해결시간을 예측하는 난이도 분석방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 다른 그림찾기 문제의 해결시간을 예측하는 난이도 분석방법은, 복수의 영상이 주어지면 해당 다른 그림찾기 문제의 난이도가 결정되고, 이에 비례하여 해당 문제를 해결하는데 소요될 시간을 예측하는 방법을 포함한다.
본 발명에 의하면 기술적 과정에 따라서 하나의 다른 그림찾기 문제를 구성하는 두 개의 영상이 주어지면 해당 다른 그림찾기 문제의 난이도가 결정되고, 이에 비례하여 해당 문제를 해결하는데 소요될 시간을 예측할 수 있다. 따라서 난이도 혹은 풀이 시간을 기준으로 정렬된 다수의 다른 그림찾기 문제들을 사용자에게 일정한 순서대로 제공하여 문제풀이 과정에서 흥미를 유발하는 효과가 있다.

Description

다른 그림찾기 문제의 해결시간을 예측하는 난이도 분석방법 {Difficulty evaluation method to estimate the solving time of spot the difference puzzle}

본 발명은 다른 그림찾기 문제의 해결시간을 예측하는 난이도 분석방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 시각적으로는 유사하지만 사실상 다른 두 영상으로 구성된 다른 그림찾기 문제의 해결시간을 의미하는 난이도를 분석하는 자동화된 방법에 관한 것이다.

본 발명은 교육부, 미래창조과학부 및 한국연구재단, 한국산업기술평가관리원의 일반연구자지원(교육부), 디지털콘텐츠 원천기술개발 (조사분석사업명: 디지털콘텐츠원천기술개발)의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다[과제관리번호: 1345210493, 1711006554 과제명: 의미기반 동작 데이터 압축 기법, 촬영현장 배경/조명환경 재구성 및 가상 스튜디오를 위한 합성 기술 개발].

다른 그림찾기 문제는 두 개의 주어진 영상에서 하나 혹은 여러 개의 다른 영역(혹은 부분)을 찾는 문제로, 다른 그림찾기 문제가 ‘얼마나 어려운가’를 의미하는 난이도는 문제를 해결하는 시간으로 측정할 수 있다. 즉 일반적으로 난이도가 높은 다른 그림찾기 문제는 모든 다른 영역을 찾는데 소요되는 해결 시간이 오래 걸린다. 다른 그림찾기는 대개 한 장의 사진 영상을 이미 잘 알려진 영상편집용 소프트웨어를 사용하여 영상의 일부분에 대하여 색상 변경, 크기 변경, 회전, 이동, 삭제, 삽입, 치환 등을 수행하여 변경된 사진 영상을 만들어, 입력으로 주어진 참조 영상과 변경 영상의 쌍으로 구성된다. 이미 만들어진 다른 그림찾기 문제에 대해서 해결시간이 얼마나 소요될 것인가를 결정하기 위한 종래의 공지된 기술은 없으며, 대개 경험적으로 혹은 문제를 표현하는 형태를 달리하여 난이도를 부여하고 있다. 경험적인 방법이란 문제를 만드는 제작자가 ‘종래보다 더 작은 영역을 변경하였다’ 혹은 ‘색상의 변경이 작았다’와 같은 경험칙에 근거하여 임의로 두 문제의 상대적인 난이도를 부여하는 방법이다. 표현 형태를 달리하여 난이도를 부여하는 방법은 동일한 문제를 해결하는 시간을 적게 사용자에게 제공하여 마치 동일한 문제가 이전보다 더 높은 난이도를 가진 것처럼 표현하는 방법이다. 경험칙은 과학적 혹은 기술적으로 일반화하기 어렵기 때문에 대개의 다른 그림찾기 문제를 서비스(제공)하는 방법은 더 적은 해결시간을 주어 더 높은 난이도를 갖도록 하는 표현 형태를 달리하는 방법을 사용하고 있다.

하지만, 이렇게 표현 형태만을 달리하는 방법은 다른 그림찾기와 같은 퍼즐 문제가 가지고 있는 “동일인에게 한번 해결된 문제는 이후 더 빨리 해결된다”는 사실 때문에 동일인에게 같은 문제를 계속 반복하여 제공할 수 없어, 기존에 제공했던 문제와는 다른 문제를 제공해야 하지만 새로이 제공되는 문제가 기존에 제공되었던 문제보다 더 쉬우면 퍼즐로서의 흥미를 유발시키지 못하는 문제점을 가지고 있다.

따라서 생산자의 경험이나 제공자의 표현 방식에 무관하게 다른 그림찾기 문제의 난이도에 따라서 문제들을 정렬시킬 수 있다면 사용자에게 더 흥미로운 형태의 다른 그림찾기 문제 제공방법을 고안할 수 있다.

본 발명의 목적은 두 영상으로부터 시각적 주목도와 인지적 차이점을 계산하여 난이도를 계산하고, 난이도로부터 두 영상으로 구성된 다른 그림찾기의 해결시간을 예측하는 인지시각적(psychovisual)인 방법을 통해서 다른 그림찾기 문제 제공방법(서비스 방법)을 효과적으로 개선 가능한 다른 그림찾기 문제의 해결시간을 예측하는 난이도 분석방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한, 본 발명의 다른 목적은, 난이도에 따라서 정렬된 다른 그림찾기 문제들을 사용자에게 더 흥미롭게 제공하기 위한 다양한 방법을 고안할 수 있도록 다른 그림찾기 문제의 해결시간을 예측하는 난이도 분석방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 다른 그림찾기 문제의 해결시간을 예측하는 난이도 분석방법은, 복수의 영상이 주어지면 해당 다른 그림찾기 문제의 난이도가 결정되고, 이에 비례하여 해당 문제를 해결하는데 소요될 시간을 예측하는 다른 그림찾기 문제의 해결시간을 예측하는 난이도 분석방법을 통해 달성된다.

본 발명에 의하면 기술적 과정에 따라서 하나의 다른 그림찾기 문제를 구성하는 두 개의 영상이 주어지면 해당 다른 그림찾기 문제의 난이도가 결정되고, 이에 비례하여 해당 문제를 해결하는데 소요될 시간을 예측할 수 있다. 따라서 난이도 혹은 풀이 시간을 기준으로 정렬된 다수의 다른 그림찾기 문제들을 사용자에게 일정한 순서대로 제공하여 문제풀이 과정에서 흥미를 유발하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 다른 그림찾기 문제의 해결시간을 예측하는 난이도 분석방법을 나타낸 개략도이다.

본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예를 상세히 설명하기로 한다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 일실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 일실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다.

도 1에는 본 발명의 일실시예에 따른 다른 그림찾기 문제의 해결시간을 예측하는 난이도 분석방법을 나타낸 개략도가 도시되어 있다.

이 도면에 의하면, 본 발명의 다른 그림찾기 문제의 해결시간을 예측하는 난이도 분석방법은 다른 그림찾기 문제를 구성하는 두 이미지를 각각 참조영상(Reference)과 변경영상(Modified)이라 할 때, 참조영상과 변경영상으로부터 각각 주목도(Salency)를 얻고, 참조영상과 변경영상에서 각각 변화된 영역의 전체 영상 대비 주목도 비율을 얻는다. 참조영상과 변경영상에서 영역별 주목도 비율 중에서 큰 값을 선택하여 하나의 주목도 요소(Saliency factor)를 얻는다. 주어진 참조영상과 변경영상에서 인지적 차이(Perceptual difference)를 느끼는 화소의 개수를 계산하고 전체 화소 수에 대한 비율로 인지적 차이 요소(Perceptual difference factor)를 얻는다. 두 요소에 대한 로그(Logarithm) 함숫값의 선형 변환 값으로부터 주어진 두 참조영상과 변경영상 사이의 차이점을 발견하여 다른 그림찾기 문제를 해결하는 시간을 예측한다.

사람의 시각인지 과정은 특징검색과 결합검색으로 이루어져 있다. 특징검색은 시각과정으로 결합검색은 의식과정으로 표현되는데, 결합검색은 색, 모양, 크기 등의 특징들이 여러 개로 구성된 장면에서 특정한 대상을 인지하는 것으로 인간의 두뇌에서 느리고 순차적으로 일어난다. 다른 그림찾기 문제를 해결하기 위해서 사람은 결합검색 과정을 거친다. 따라서 다른 그림찾기 문제의 난이도는 변경된 영역에 사람이 얼마나 많이 주목하는지와 변경된 영역을 얼마나 쉽게 인지할(알아차릴) 수 있는지로 구성될 수 있다. 전자의 경우 시각적 주목도 모형으로 후자의 경우 인지적 차이 모형으로 표현될 수 있다.

영상의 시각적 주목도 모형은 공지기술[1: Milan Verma and Peter W. McOwan, Generating customized experimental stimuli for visual searching using Generic Algorithms shows evidence for a continuum of search efficiency, Vision Research, 49(3):374-382, 2009.]로서 영상을 구성하는 각 화소에 대하여 하위 특징인 색상, 휘도, 방위가 주변 화소에 비하여 관찰된 차이인 대조값(center-surround contrast)을 얻는 방법이다. 영상의 인지적 차이 모형은 역시 공지기술[2: Yangli H. Yee and Anna Newman, A perceptual metric for production testing, in ACM SIGGRAPH 2004 Sketches, SIGGRAPH 2004, pages 121, 2004.]로서 두 영상으로부터 각 화소에 대한 색상과 휘도에 허용치 이상의 자극이 발생하면 해당 화소에 인지적 차이가 있다고 판단하는 방법이다.

먼저 다른 그림찾기 문제를 구성하는 두 영상을 각각 참조영상(R), 변경영상(M)이라고 칭한다. 참조 영상과 변경영상의 화소를 1:1로 비교하면 차이가 발생한 화소를 찾을 수 있고, 차이가 발생한 화소를 병합하면 차이가 발생한 한 개 혹은 여러 개의 영역을 구할 수 있다. 만약 다른 그림찾기 문제를 구성할 두 영상을 제작하는 과정에서 난이도를 계산하고자 한다면, 참조영상에 변경을 가할 영역을 미리 결정하고 변경을 수행하여 변경 영상을 얻기 때문에 두 영상을 비교하는 과정을 거치지 않고 변경된 한 개 혹은 여러 개의 영역을 구할 수 있다.

참조영상과 변경영상에 대하여 공지기술[1]을 이용하여 참조영상주목도(SR)와 변경영상주목도(SM)를 구한다.

참조영상과 변경영상에서 변경된 영역을 A라 칭하면, 변경 영역 A는 참조영상과 변경영상에서 동일한 위치를 가진다. 다른 그림찾기 문제 해결과정에서 사람은 두 영상을 번갈아 보면서 차이점을 찾게 되는데, 변경 영역 A에 대해서 상대적으로 주목도가 큰 쪽에 더 주목할 수 있다. 변경 영역 A의 참조영상에서 주목도를 영역참조영상주목도(ASR)라 칭하고, 그 값은 참조영상에 위치한 영역 A의 주목도 값을 참조영상주목도(SR)로 나눈 값으로 결정한다. 변경 영역 A의 변경영상에서 주목도를 영역변경영상주목도(ASM)라 칭하고, 그 값은 변경영상에 위치한 영역 A의 주목도 값을 변경영상주목도(SM)로 나눈 값으로 결정한다. 참조영상과 변경영상으로부터 주목도 요소를 S라 칭하면 S는 ASR과 ASM 중에서 큰 값으로 결정한다.

참조영상과 변경영상에 대하여 공지기술[2]를 이용하여 인지적으로 차이가 있다고 판단한 모든 화소를 찾는다. 그 개수를 M 이라 칭한다. 참조영상과 변경영상의 해상도가 같기 때문에 참조영상과 변경영상을 구성하는 화소의 개수는 동일하고 그 개수를 N이라 칭한다. 참조영상과 변경영상으로부터 인지적 차이 요소를 P라 칭하면 P는 M/N으로 결정한다.

S와 P로부터 참조영상과 변경영상으로 구성된 다른 그림찾기문제의 난이도는 S와 P의 함수로 표현될 수 있고, 본 발명에서는 난이도 값 F를 -log(S) - log(P)로 결정한다. 이는, 다른 그림찾기 문제가 변경된 영역에 더 많이 주목하고 더 많은 인지적 차이가 있다면 저 작은 난이도 값을 가진다는 뜻이며, 그 관계는 로그함수의 관계를 가진다.

난이도 F로부터 다른 그림찾기 문제를 해결하는 시간 t는 난이도와 선형적인 관계를 가지는 함수로 t=aF+b와 같이 표현할 수 있고, 본 발명에서는 a=8.2814, b=-16.5979로 결정한다.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (1)

1. 복수의 영상이 주어지면 해당 다른 그림찾기 문제의 난이도가 결정되고, 이에 비례하여 해당 문제를 해결하는데 소요될 시간을 예측하는 다른 그림찾기 문제의 해결시간을 예측하는 난이도 분석방법.

Images