딥 러닝 기반 아이트래킹 기술, 스마트폰 사용자의 시선을 추적하다 NVIDIA Blog Korea

우리의 눈은 평균적으로 초당 3회 정도 움직이며¹, 우리의 선호도, 의사결정 및 행동에 대한 강력한 지표입니다. 우리는 관심 있는 자극을 향해 눈을 움직이며, 강한 감정적 반응을 보일 때 동공이 확장됩니다. 눈 움직임(eye movements)에는 여러 가지 유형이 있지만, 시선추적 기술에서 광범위하게 분석되는 두 가지 중요한 유형은 시선 고정(fixations) 및 도약(saccades)입니다. 과거에는 단순한 확률 기반으로 작동했지만, 지금은 AI가 실시간으로 사용자 데이터를 분석하고 개인 맞춤형 게임 경험을 제공합니다. 시선 고정(fixations)은 우리의 눈이 거의 가만히 있고 특정 자극에 초점을 맞추는 경우로, 대략 250ms² 동안 지속됩니다.

예를 들어 브로카 영역과 베르니케 영역은 언어 생성 및 이해에 관여하며, 이 부위에서 발생하는 신경 신호를 EEG를 통해 감지하면 사용자가 어떤 말을 하려는지를 추론할 수 있습니다. 최근 연구에서는 사용자가 특정 단어를 ‘상상’만 해도 그에 대응하는 고유한 뇌파 패턴이 나타난다는 점에 주목하고 있으며, 이를 AI 모델이 학습하여 단어, 문장 단위로 해석하는 기술이 발전하고 있습니다. 특히 딥러닝 기반의 LSTM(Long Short-Term Memory), Transformer 모델 등이 뇌파의 시계열 데이터를 정밀 분석해 언어적 카지노 사이트 단서를 추출하며, 이를 TTS 기술과 결합하여 자연스러운 음성 출력을 제공합니다.

• 모바일 환경에서는 눈동자 추적의 과정은 부가적인 장치를 사용하지 않고, 모바일 기기의 카메라만을 이용하여야 한다.
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• 최근에는 키보드 입력이 어려운 장애인을 위해 뇌파로 문자를 선택하고, 그 결과를 음성으로 출력하는 형태의 인터페이스도 개발되고 있으며, 시선 추적 기술과 병행하여 더욱 직관적인 조작이 가능해졌습니다.

눈동자 시선 추적에 의한 3차원 1인칭 슈팅 게임

현재도 웨어러블 EEG 디바이스가 빠르게 소형화되고 있지만, 향후에는 안경, 이어폰, 모자 형태로 자연스럽게 착용 가능한 형태로 진화할 것입니다. AI가 사용자 고유의 뇌파 패턴을 학습하여 문맥을 해석하고, 다국어 음성 출력을 지원하거나 감정을 반영한 억양 조절 기능까지 구현함으로써 더욱 자연스러운 인간형 인터페이스가 가능해질 것입니다. PC시대에 키보드와 마우스로 대표되던 사용자 인터페이스는 스마트기기의 보급확대, 센서 및 제어 기술의 발달, 인터랙션(Interaction)의 증가에 따라 멀티 터치, 음성, 동작 인식 등 다양한 형태로 진화되고 있다.

기존의 물리적 한계를 극복하고, 생각만으로 의사를 전달할 수 있다는 점에서, 이는 단순한 편의성 향상을 넘어서 인간의 존엄성과 자율성을 회복하는 기술로 평가받고 있습니다. 장애인, 노약자, 언어 소통이 어려운 환자뿐 아니라, 향후에는 일반인까지 일상 속에서 사용할 수 있는 커뮤니케이션 도구로 발전하며, 인간-기계의 경계를 허무는 핵심 수단이 될 것입니다. 우리는 이제 음성이라는 물리적 출력 없이도 내면의 생각과 감정을 전달할 수 있는 시대를 맞이하고 있으며, 그 중심에는 두뇌제어 기술이 자리하고 있습니다. 간략히 말해, 시선추적(아이트래킹, eye tracking)은 인간의 시각 행동에 대해 심도있는 이해를 가능케 하기 위해 눈 움직임(eye movements)을 측정하는 생리학적 시스템입니다.

이 가설은 두 가지 주요 구성 요소에 따라 이루어집니다. AI는 단순히 사용자 인터페이스에만 적용되지 않습니다.카지노 운영진에게는 다음과 같은 형태로 도움을 줍니다. IP 추적, 봇 사용 탐지, 다중 계정 식별 등에 AI가 활용되어 보안성이 한층 강화됩니다. 전통적인 카지노는 언제나 기술과의 접점을 찾아왔습니다. 그러나 최근 몇 년간 가장 큰 변화는 바로 AI(인공지능)의 도입입니다.슬롯머신, 테이블 게임, 보안 시스템, 고객 맞춤형 마케팅까지—AI는 카지노의 거의 모든 영역에 침투하며 기존 산업의 패러다임을 바꾸고 있습니다.

두뇌제어 음성보조시스템은 현재 다양한 형태로 시범 적용되고 있으며, 실제 임상 현장과 가정용 헬스케어 기기에서 점차 그 활용도가 높아지고 있습니다. 대표적으로 루게릭병 환자를 위한 BCI 기반 보조기기가 있으며, 이 장치는 사용자가 특정 단어나 문장을 생각하면 이를 EEG 센서가 감지하고, TTS 엔진이 해당 내용을 음성으로 출력합니다. 이러한 시스템은 단순한 발화뿐 아니라 질문에 대한 응답, 의사표현, 감정 전달까지 가능하게 하며, 사용자의 삶의 질을 크게 향상시킵니다. 최근에는 키보드 입력이 어려운 장애인을 위해 뇌파로 문자를 선택하고, 그 결과를 음성으로 출력하는 형태의 인터페이스도 개발되고 있으며, 시선 추적 기술과 병행하여 더욱 직관적인 조작이 가능해졌습니다. 가정에서는 스마트홈과 연동되어, 사용자가 음성으로 ‘조명 꺼줘’, ‘온도 낮춰줘’ 같은 명령을 생각하는 것만으로도 기기가 반응하는 시스템이 상용화 단계에 진입하고 있습니다.

오픈소스 모델 사용 안내

“Return To Player”, 즉 플레이어 환급률이라고 불리죠. 참가자가 어디를 바라보는지 알기 위해 상기의 얻은 정보로부터 추가적인 처리와 계산 과정을 수행합니다. 이미지에서 참가자, 눈, 동공 및 적외선 빛이 눈의 각막에 반사되는 빛 반사(Corneal Reflection)를 감지하는 알고리즘이 수행됩니다. 유료 슬롯은 베팅 금액이 걸리고 실질적인 수익/손실이 발생합니다. 위 표처럼 5개의 릴 중 가로줄에 🍒가 맞춰졌다면, 그게 바로 하나의 페이라인이고, 거기에 따른 배당을 받는 구조입니다. AI 딜러와 챗봇의 도입은 인건비 절감, 서비스 응답 속도 향상이라는 측면에서 큰 이점을 제공합니다.

지문을 읽으면서 학생의 눈이 어디로 움직였는지, 어느 부분에 집중했는지를 실시간으로 기록하는거죠. 하지만 불법 사이트에서는 조작 가능성이 있기 때문에, 꼭 신뢰 가능한 사이트에서만 이용해야 해요. 또한 AI 챗봇은 고객센터를 대신해 24시간 고객의 문의를 처리하며, 자주 묻는 질문을 빠르게 응답합니다.

이러한 시스템은 단순한 명령어 수준을 넘어, 사용자가 생각하는 문장을 순차적으로 예측하고 조합하는 방식으로 진화하고 있으며, 실시간성 확보를 위해 초고속 신호처리 기술과 로컬 처리 장치가 활용되고 있습니다. 또한 사용자별로 다른 뇌파 패턴을 보정하고 최적화하는 맞춤형 프로파일링 기능도 개발되어, 개인의 학습 시간을 줄이고 정확도를 높이는 데 기여하고 있습니다. 향후에는 더 많은 언어와 억양, 감정 요소를 표현할 수 있는 뇌파 음성 통합 기술이 가능해지며, 사용자의 ‘의사’가 정확하게 외부 세계에 전달될 수 있는 완전한 언어 인터페이스가 구현될 것으로 기대됩니다. 두뇌제어 음성보조시스템은 사용자의 뇌 신호를 인식하고 이를 통해 음성 생성 또는 제어를 가능하게 하는 인공지능 기반의 신경 인터페이스 시스템입니다. 기존의 음성보조기기는 버튼 입력이나 눈동자 추적 방식이 주를 이루었지만, 두뇌제어 기술은 이러한 입력 수단이 전혀 필요 없는 ‘완전 비접촉형’ 방식으로 소통을 가능하게 합니다. 사용자가 특정 단어를 상상하거나 말하려는 의도를 뇌파로 포착하면, 시스템은 이를 실시간으로 해석하고 TTS(Text-to-Speech) 엔진을 통해 음성으로 출력합니다.

해당 논문의 주제분야에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다. 더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다. 리드포스쿨은 읽는 패턴을 분석해주는 것뿐만 아니라 자체 문해력 검사 테스트(RoCAT)를 통해 문해력 레벨을 진단해주고 학생의 읽기 습관 및 패턴을 데이터화하여 보고서를 제공해줍니다.

그 동안 망막은 관심 대상의 정지된 물체에 안정화됩니다. 반면 도약(saccades)은 두 개의 시선 고정 사이에 발생하는 ‘빠른 눈의 움직임’을 의미합니다. 이것은 한 지점에서 다른 지점으로 시선이 이동하는 것으로 설명할 수 있습니다. 도약은 일반적으로 100ms³ 미만의 시간이 걸리므로 이러한 눈의 움직임 동안 새로운 정보를 얻을 수 없습니다.