다른 그림 찾기 퍼즐생성 및 난이도 연구
A study of producing spot-the-difference puzzle images and evaluating difficulty
초록/요약
다른 그림 찾기는 지각(perception)적으로 유사한 두 장의 이미지로부터 다른 점을 찾는 퍼즐이다. 많은 사람들을 만족시키기 위한 난이도 설정과 재사용이 힘든 퍼즐의 단점을 극복하기 위하여, 본 연구에서는 입력 이미지로부터 다른 그림 퍼즐들을 반 자동(semi-automatically)으로 생성하고, 생성된 퍼즐에 대한 난이도를 평가하는 방법을 제안한다. 먼저, 입력 이미지로부터 변형된 MSRM(maximal similarity based region merging) 알고리즘을 적용하여 영역을 정의하고, 각 영역에 대하여 색 변화, 영역의 삭제, 크기 변화, 영역의 치환을 이용하여 다른 그림들을 완성한다. 본 연구에서는, 생성된 다른 그림 퍼즐에 대한 난이도에 영향을 주는 요소를 수정된 영역에 얼마나 주목이 되는가와, 해당 영역이 다르다는 것을 얼마나 쉽게 알아 차릴 수 있는가로 보았다. 이러한 요소를 변화된 영역들의 이미지 주목도 요소(saliency factor)와 지각적으로 차이를 느끼는 정도에 대한 요소(perceptual difference factor)로 연관 짓고, 주어진 이미지 쌍의 하위 특징(low-level feature)으로 설명하여 다른 점을 찾는데 걸리는 시간을 평가하였다. 본 논문에서는 퍼즐에 대한 난이도 평가를 위하여 주어진 문제에 대한 해결 예상 시간을 평가하는 경험적 모델을 제시하고, 사용자 평가를 통하여 효용성을 입증한다. 또한, 본 연구의 난이도 평가 모델에 대한 여러 가설들도 살펴보고, 사용자 평가를 통하여 이를 검증함으로써, 제안하는 난이도 평가모델이 다른 점을 찾는데 걸리는 시간을 가장 잘 설명함을 보인다. 마지막으로, 본 연구의 난이도 평가 모델이 의료분야, 교통분야, 광고분야에서 기여할 수 있을 것을 전망한다.
more목차
제 1장 서론
제 2장 관련연구
제1절 이미지 분할법
제2절 시각적 주목도
제3절 변화맹
제4절 지각상 이미지 차이
제3장 다른 그림 찾기 퍼즐 생성
제1절 영역 정하기
제2절 영역의 변형
제3절 난이도 평가
제4장 난이도 모델의 검증
제1절 내재된 난이도 평가모델과 분석
제2절 생성된 퍼즐에 대한 난이도 평가모델 분석
제5장 결론 및 논의
