인간-기계 제스처 인터페이스에 있어 마커화를 이용한 이미지 학습 효과에 관한 연구-한국과 중국 제스처 차이 비교 중심으로

Abstract

한국과 중국은 지역상에서 아주 가까운 이웃 사이이고 경제상에서 아주 친밀하다, 그러나 이웃사이임에도 불구하고 한국과 중국은 문화상에서 아주 큰 차이들이 곳곳에 나타나고 있다, 그 중의 하나가 신체언어에 속한 제스처이다. 제스처는 간략하고 명확하게 사람의 생각을 의식적 또는 무의식적으로 전달하게 됨으로 일상교류에서 벗어나 국가 간의 교류에서도 아주 중요하다고 할 수 있다. 4차 산업혁명시대에 들어선후 여러가지 인공지능 제품들이 창출되고 있어 우리의 생활을 편리하고 풍부하게 추진되었다. 본 연구에서는 한국과 중국의 제스처 차이를 파악하기 위해 관찰연구를 수행하여 한국인이 어휘에 따라 표현하는 제스처와 중국인이 제스처를 본 후 생각나는 의미를 파악하고 제스처를 선정하여 한국인과 중국인을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그리고 한국과 중국응답자들이 설문의 제스처에 대한 의미를 비교하고 통계하여 기존 연구에서 연구한 제스처 인터페이스 어휘를 참조로 한국과 중국에서 사용할 수 있는 제스처 인터페이스 어휘를 제시하였다. 어휘를 검증하기 위해 한국과 중국이 같은 제스처와 다른 제스처 각 3개를 선정하여 제스처 어휘에 대응한 문제를 설계한 후 응답자에게 사전 설명을 하고 동영상데이터를 수집하였다. Teachable Machine을 활용하여 보통 카메라로 생성한 원본 제스처 이미지 데이터 모델과 대응한 제스처 이미지를 마커화 한 후 생성한 모델을 사용하여 동영상 데이터에서 잘 분리된 이미지를 각 제스처마다 50개씩 랜덤으로 선정하여 평균 식별율을 구했다. 그 결과 한국과 중국인 샘플 6명이 제시한 한중 제스처 인터페이스 어휘에 기반하여 설계한 문제에 대해 정확하게 표현을 하였고 마커화 된 제스처 식별 모델이 그저 카메라로 생성한 모델보다 훨씬 높은 식별율로 나타났다. 본 연구에서 사용한 마커화 한 제스처 이미지의 검증은 거의 다 80, 90%이상의 식별율로 좋은 효과로 나타났음으로 제스처 인터페이스 사용에 효과가 좋은 방식이라고 알 수 있다.