다른 그림 찾기 퍼즐생성 및 난이도 연구

Abstract

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.