한국과학기술원(KAIST) 전산학부 석사

학위논문

Fishing Things — 밀집된 스마트 홈 환경 내 오입력을 최소화하는 시계열 기반의 양방향 상호작용 프로토콜 (영문 제목 Fishing: Minimizing False Selections in a Dense Smart Home Environment with Bidirectional Temporal Interaction). 2022-12-19 심사 통과(심사위원장 이기혁, 위원 이우훈·고인영), 2023-02 학위 수여. 핵심어: 사물인터넷, 스마트홈, 원거리 선택, 제스처 인식, 시계열 상호작용.

사물이 많은 스마트 홈에서는 사물이 늘수록 의도하지 않은 선택이 잦아지고, 기존 원격 선택 방식은 정밀한 신체 추적이나 공간 커서 표시가 필요해 가정 환경에 맞지 않는다. 이 논문은 사용자와 스마트 사물이 시간 창(time window) 안에서 서로 신호를 주고받는 양방향 시계열 선택 프로토콜 Fishing 을 제안했다. 사용자가 손으로 사물을 가리키면 그 사물이 시각 큐를 내고, 사용자가 큐의 타이밍에 맞춰 손을 위로 올리는 확인 제스처를 하면 선택이 성립한다. 낚시꾼이 입질이 오는 순간에 챔질해야 하는 것에서 이름을 땄다. 여러 사물의 수용 영역(receptive field)이 겹칠 때는 각 사물이 시간 창을 ΔT 만큼 어긋나게 열어 한 번에 한 사물만 선택되게 한다.

구현은 중앙 에이전트 방식이다. Kinect V2 로 손끝과 우세안을 추적해 눈–손끝 광선을 화면에 투사하는 방식(EFRC)으로 가리키는 곳을 계산하고, WPF 로 조명 2, 스피커 2, 에어컨, 프로젝터, 커피머신, 도어록의 8개 사물을 두 화면에 모사했다. 수용 영역 반지름은 11.33 cm(관련 연구의 공간 오차 17.7°에 대응). 예비 실험 두 개로 시간 파라미터를 정했다 — 가리킴 인식 문턱 T_PG = 0.4 s, 시간 창 TW = 0.7 s (0.6 s 는 오류율 약 30%, 0.7 s 는 약 13%), 사물 간 큐 간격 ΔT = 0.6 s. 예비 비교에서 Fishing 은 드웰(dwell) 선택보다 정확도(87.7% 대 81.1%)와 F1(83.5% 대 44.0%)이 높고 정확한 선택 시간이 짧았다(2.33 s 대 3.53 s).

본 실험은 16명(남 12, 여 4, 20–27세, 약 160분)이 참여했고 비교 대상은 최신 모호성 해소 프로토콜 Slider 였다.

• 실험 1(의도하지 않은 제스처): 일상 실내 손동작 녹화에서 생긴 오선택이 Slider 의 1/2.4. 정확도 94.4% 대 89.0%, 정확한 선택 시간 2.40 s 대 3.55 s(1.48배 빠름).
• 실험 2(밀도): 마커 간격 32.7·20.8·14.9·11.9 cm 에서 Fishing 정확도 98.8·95.1·93.8·95.4%, Slider 98.3·88.2·74.2·66.8%. 가장 촘촘한 조건에서 29.6%p 차이. NASA-TLX 총점 37.8 대 61.0, 6개 항목 중 시간 부담을 뺀 5개에서 유의하게 낮음. 간격 20 cm 이상에서 Fishing 의 선택 시간은 Kopper 자연 가리키기 모델의 예측치(약 2.1 s)와 같은 수준.
• 인터뷰: 16명 중 13명이 Fishing 을 선호. 14명이 쉽다(12)·정확하다(6)·빠르다(2)고 자발적으로 답했고, 15명이 Slider 가 부정확(10)·피곤(9)·복잡(6)하다고 답했다.

논의에서 수용 영역 크기, 가리키지 않는 Fishing, 다른 확인 제스처(음성 등), ΔT 미세 조정을 확장으로 제시했다. 심사평은 주제의 중요성과 방법의 창의성·타당성을 인정하면서 비교 대상 선택의 타당성, 시간 파라미터의 중요성, 실제 환경 적용 과제, 선택 이후 상호작용에서의 위치를 보완 사항으로 들었다.

주저자로서 프로토콜 설계·구현·실험·분석·집필 전반을 주도했다. 공저자: 함어진, 김태준, 이기혁.

실험은 KAIST 생명윤리심의위원회 승인(KH2021-170) 아래 수행했고, 심의 신청부터 승인까지 제출자로서 직접 맡았다.

연구실

HCI Lab(지도교수 Geehyuk Lee)에서 시선으로 메뉴를 고르는 일과 마우스 휠 위의 터치 상호작용을 연구 주제로 맡았다. 햅틱 액추에이터를 직접 제어하고 무선 메시징 파이프라인을 구현했으며, 촉각 상호작용을 설계하는 도구를 만들었다. 그 결과가 ACM CHI 2022 와 International Journal of Human-Computer Interaction 에 실렸다.