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Virtual Reality(VR)은 1950년대에 제안된 기술이었지만 최근에서야 활발하게 VR 기기와 콘텐츠 보급이 이루어 지고 있다. 기존의 VR 콘텐츠는 사전에 만들어진 콘텐츠를 사용자가 보ㄴ는 것이 대부분 이었지만, 최근의 컴퓨팅 기술의 급격한 발전 덕분에 작은 사이즈에 사용자의 행동을 추적할 수 있는 기기가 등장함으로서 사용자와 상호작용 을 하는 VR 콘텐츠가 등장할 수 있었다. 뿐만 아니라 VR이 AR과 MR로 확장되고 있으므로, 3가지 가상 환경에서 모두 사용가능하며 효율적인 User Interface(UI)가 필요하다. 본 논문에서는 아이트래킹 센서 기술기반의 UI를 제안한다. 아이트래킹 센서 기반 UI는 사용자가 직접 컨트롤러를 조작하는 부분을 줄임으로서 단순 조작에 사용되 는 시간을 극적으로 낮출 수 있을 뿐만 아니라, 다양한 종류의 컨트롤러를 복합적으로 사용가능하게 함으로서 전용 컨트롤러의 필요성을 낮추었다.

Virtual Reality (VR) was a technology proposed in the 1950s, but it has only recently been actively distributing VR devices and contents. Traditional VR content was mostly pre-created by users, but thanks to the recent rapid development of computing technology, a device capable of tracking the user's behavior in a small size has appeared, and thus the VR content that interacts with the user has appeared. In addition, since VR is expanding to AR and MR, it can be used in all three virtual environments and requires an efficient user interface (UI). In this paper, we propose a UI based on eye tracking sensor technology. The eye tracking sensor-based UI not only dramatically reduces the time used for simple manipulation by reducing the part where the user directly controls the controller, but also reduces the need for a dedicated controller by enabling various types of controllers to be used in combination.

In this paper, in order to solve the problems of a narrow viewing angle and the flip effect in a three-dimensional (3D) integral imaging display, we propose an improved system by using an eye tracking method based on the Kinect sensor. In the proposed method, we introduce two types of calibration processes. First process is to perform the calibration between two cameras within Kinect sensor to collect specific 3D information. Second process is to use a space calibration for the coordinate conversion between the Kinect sensor and the coordinate system of the display panel. Our calibration processes can provide the improved performance of estimation for 3D position of the observer's eyes and generate elemental images in real-time speed based on the estimated position. To show the usefulness of the proposed method, we implement an integral imaging display system using the eye tracking process based on our calibration processes and carry out the preliminary experiments by measuring the viewing angle and flipping effect for the reconstructed 3D images. The experimental results reveal that the proposed method extended the viewing angles and removed the flipping images compared with the conventional system.

뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 외부 자극 때문에 발생하는 뇌 활동을 연구하기 위해 사용되는 도구로 두피에 전극을 부착하여 기록한다. 이 과정에서 잡파(artifact)가 혼입되어 신호를 왜곡시키기 쉬워 이를 제거하기 위한 후처리가 필수적이다. 잡파 제거를 위해 널리 사용되는 방법으로 독립성분분석(Independent Component Analysis, ICA)이 존재한다. 이 방법은 성능은 우수하나 뇌파 정보를 일부 손실시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 시선 추적 센서(Eyetracker)를 통해 얻은 눈 깜빡임 정보를 이용하여 필터 적용 범위를 제한함으로써 뇌파 정보 손실을 줄이는 방법을 제안한다. 이후 신호 대 잡음 비(Signal to Noise Ratio, SNR), 스펙트럼 일관성(Spectral Coherence, SC) 등의 정량화 방법을 이용하여 기존의 방법과 제안하는 방법의 결과를 비교하였다.

Electroencephalogram (EEG) is a tool used to study brain activity caused by external stimuli. In this process, artifacts are mixed and it is easy to distort the signal, so post-processing is necessary to remove it. Independent Component Analysis (ICA) is a widely used method for removing artifact. This method has a disadvantage in that it has excellent performance but some loss of brain wave information. In this paper, we propose a method to reduce EEG information loss by restricting the filter coverage using eye blink information obtained from Eyetracker. We then compared the results of the proposed method with the conventional method using quantization methods such as Signal to Noise Ratio (SNR) and Spectral Coherence (SC).