KR20170037486A - 햅틱 captcha - Google Patents

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KR20170037486A
KR20170037486A KR1020160042061A KR20160042061A KR20170037486A KR 20170037486 A KR20170037486 A KR 20170037486A KR 1020160042061 A KR1020160042061 A KR 1020160042061A KR 20160042061 A KR20160042061 A KR 20160042061A KR 20170037486 A KR20170037486 A KR 20170037486A
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빈센트 레베스큐
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임머숀 코퍼레이션
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Abstract

시스템은 햅틱 시도-응답 기능을 수행한다. 본 시스템은 하나 이상의 햅틱 효과들을 발생시키고, 하나 이상의 햅틱 효과들을 햅틱 출력 디바이스를 통해 햅틱 시도 질문으로서 사용자에게 제공하며, 햅틱 시도 질문에 대응하는 답변을 사용자로부터 수신한다. 본 시스템은 이어서, 사람 지각 모델에 기초하여, 답변이 햅틱 시도 질문에 대한 올바른 답변에 대응하는지를 결정한다. 일 실시예는 햅틱 시도 질문에 대한 올바른 답변을 예측하고, 올바른 답변을 사용자로부터 수신되는 답변과 비교하며, 답변이 올바른 답변과 부합할 때 사용자가 사람이라고 결정한다. 일 실시예는 답변이 올바른 답변과 부합하지 않을 때 발생시키는 것, 제공하는 것, 수신하는 것, 예측하는 것, 및 비교하는 것을 반복한다.

Description

햅틱 CAPTCHA{HAPTIC CAPTCHA}
일 실시예는 일반적으로 온라인 시스템에 관한 것으로서, 상세하게는, 사용자의 특성들을 결정하는 온라인 시스템에 관한 것이다.
"햅틱"은 힘, 진동 및 움직임과 같은 햅틱 피드백 효과들(즉, "햅틱 효과들")을 사용자에게 가함으로써 사용자의 촉감(sense of touch)을 이용하는 촉각 및 힘 피드백 기술에 관한 것이다. 모바일 디바이스, 터치스크린 디바이스, 및 개인용 컴퓨터와 같은 디바이스들이 햅틱 효과들을 발생시키도록 구성될 수 있다. 일반적으로, 햅틱 효과들을 발생시킬 수 있는 내장된 하드웨어(액추에이터 등)에 대한 호출이 디바이스의 운영 체제("OS") 내에 프로그램되어 있을 수 있다. 이 호출들은 어느 햅틱 효과를 재생할지를 지정한다. 예를 들어, 사용자가, 예를 들어, 버튼, 터치스크린, 레버, 조이스틱, 휘일, 또는 어떤 다른 컨트롤을 사용하여 디바이스와 상호작용할 때, 디바이스의 OS는 제어 회로를 통해 내장된 하드웨어로 재생 명령을 송신할 수 있다. 내장된 하드웨어는 이어서 적절한 햅틱 효과를 생성한다.
일 실시예는 햅틱 시도-응답 기능(haptic challenge-response functionality)을 수행하는 시스템이다. 본 시스템은 하나 이상의 햅틱 효과들을 발생시키고, 하나 이상의 햅틱 효과들을 햅틱 출력 디바이스를 통해 햅틱 시도 질문(haptic challenge question)으로서 사용자에게 제공하며, 햅틱 시도 질문에 대응하는 답변을 사용자로부터 수신한다. 본 시스템은 이어서, 사람 지각 모델에 기초하여, 답변이 햅틱 시도 질문에 대한 올바른 답변에 대응하는지를 결정한다. 일 실시예는 햅틱 시도 질문에 대한 올바른 답변을 예측하고, 올바른 답변을 사용자로부터 수신되는 답변과 비교하며, 답변이 올바른 답변과 부합할 때 사용자가 사람이라고 결정한다. 일 실시예에서, 예측하는 것이 사람 지각 모델, 액추에이터 응답, 또는 사용자에 대한 액추에이터 위치 중 하나 이상에 기초하여 수행된다. 일 실시예는 답변이 올바른 답변과 부합하지 않을 때 발생시키는 것, 제공하는 것, 수신하는 것, 예측하는 것, 및 비교하는 것을 반복한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 서버/시스템의 블록도.
도 2는 본 발명의 실시예들에 따른, 햅틱 기능을 수행할 때 도 1의 햅틱 CAPTCHA(Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) 모듈의 동작의 흐름도.
도 3 내지 도 5는 본 발명의 실시예들에 따른, 햅틱 시스템에 의해 수행되는 햅틱 기능의 흐름도.
일 실시예는 웹 사이트 또는 온라인 서비스의 사용자가 사람인지 자동화되어 있는지를 결정하는 햅틱 CAPTCHA(Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart)를 제공한다. 햅틱 CAPTCHA는 대응하는 촉각 지각(tactile perception)을 알지 못하는 경우 사람 사용자의 예상된 응답을 추측하기 어려운 햅틱 작업들을 선택하는 것에 의해 제공될 수 있다. 사람 사용자의 응답은 사람 지각, 통계적 사용자 정보(예컨대, 나이, 성별, 직업 등), 액추에이터 특성들, 및/또는 액추에이터가 사람으로부터 범위 내에 있는지를 모델링하는 기능에 기초하여 예측될 수 있다. 요청된 사용자 응답이 사용자 인터페이스(user interface, UI), 햅틱 입력 디바이스, 또는 시각적, 오디오, 햅틱, 또는 임의의 다른 입력을 사용자로부터 수신할 수 있는 임의의 다른 디바이스를 통해 수신될 수 있다. 일 실시예는 또한 촉각 지각에 관한 정보를 수집하는 보조 햅틱 CAPTCHA를 제공한다. 추가의 실시예는 사용자를 인증하는 햅틱 CAPTCHA를 제공한다. 그에 따라, 다양한 실시예들은 사용자들에 관한 정보를 획득하는 햅틱 시도-응답 메커니즘을 제공한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템(10)의 블록도를 나타낸 것이다. 일 실시예에서, 시스템(10)은 모바일 디바이스의 일부이고, 시스템(10)은 모바일 디바이스에 대한 햅틱 기능을 제공한다. 다른 실시예에서, 시스템(10)은 어떤 방식으로든 사용자와 접촉하는 물체(예컨대, 가구)에 포함되어 있는 디바이스의 일부이고, 시스템(10)은 이러한 디바이스에 햅틱 기능을 제공한다. 예를 들어, 일 실시예에서, 시스템(10)은 웨어러블 디바이스의 일부이고, 시스템(10)은 웨어러블 디바이스에 대한 햅틱 기능을 제공한다. 웨어러블 디바이스의 예들은 손목 밴드, 헤드 밴드, 안경, 반지, 발목 밴드, 의복에 통합되어 있는 어레이, 또는 사용자가 신체에 착용할 수 있거나 사용자에 의해 소지될 수 있는 임의의 다른 유형의 디바이스를 포함한다. 일부 웨어러블 디바이스들은 "햅틱 지원(haptically enabled)"일 수 있고, 이는 그 디바이스들이 햅틱 효과들을 발생시키는 메커니즘들을 포함한다는 것을 의미한다. 다른 실시예에서, 시스템(10)은 디바이스(예컨대, 모바일 디바이스 또는 웨어러블 디바이스)와 분리되어 있고, 디바이스에 대한 햅틱 기능을 원격적으로 제공한다.
비록 단일 시스템으로서 도시되어 있지만, 시스템(10)의 기능이 분산 시스템으로서 구현될 수 있다. 시스템(10)은 정보를 전달하는 버스(12) 또는 다른 통신 메커니즘, 및 버스(12)에 결합되어 있는, 정보를 처리하는 프로세서(22)를 포함한다. 프로세서(22)는 임의의 유형의 범용 또는 특수 목적 프로세서일 수 있다. 시스템(10)은 프로세서(22)에 의해 실행될 명령어들 및 정보를 저장하는 메모리(14)를 추가로 포함한다. 메모리(14)는 RAM(random access memory: 랜덤 액세스 메모리), ROM(read only memory: 판독 전용 메모리), 자기 또는 광 디스크와 같은 정적 저장소, 또는 임의의 다른 유형의 컴퓨터 판독 가능 매체의 임의의 조합으로 이루어져 있을 수 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체는 프로세서(22)에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용 가능 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 이동식 및 비이동식 매체, 통신 매체, 및 저장 매체 모두를 포함할 수 있다. 통신 매체는 반송파 또는 다른 전송 메커니즘과 같은 피변조 데이터 신호에서의 컴퓨터 판독 가능 명령어들, 데이터 구조들, 프로그램 모듈들, 또는 다른 데이터를 포함할 수 있고, 본 기술 분야에 공지된 임의의 다른 형태의 정보 전달 매체를 포함할 수 있다. 저장 매체는 RAM, 플래시 메모리, ROM, EPROM(erasable programmable read-only memory), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), 레지스터, 하드 디스크, 이동식 디스크, CD-ROM(compact disk read-only memory), 또는 본 기술 분야에 공지된 임의의 다른 형태의 저장 매체를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 메모리(14)는 프로세서(22)에 의해 실행될 때 기능을 제공하는 소프트웨어 모듈들을 저장한다. 이 모듈들은, 일 실시예에서, 시스템(10)은 물론 모바일 디바이스의 나머지에 운영 체제 기능을 제공하는 운영 체제(15)를 포함하고 있다. 이 모듈들은, 본원에 더 상세히 개시되는 바와 같이, 햅틱 기능을 제공하는 햅틱 CAPTCHA 모듈(16)을 추가로 포함한다. 특정의 실시예들에서, 햅틱 CAPTCHA 모듈(16)은 복수의 모듈들을 포함할 수 있고, 여기서 각각의 모듈은 햅틱 효과들을 제공하는 특정 개별 기능을 제공한다. 시스템(10)은 전형적으로, Immersion Corp.의 Integrator™ 소프트웨어와 같은, 부가의 기능을 포함하기 위해 하나 이상의 부가 애플리케이션 모듈들(18)을 포함한다.
시스템(10)은, 원격 소스들로 데이터를 전송하고 그리고/또는 그들로부터 데이터를 수신하는 실시예들에서, 적외선, 무선, Wi-Fi, 또는 셀룰러 네트워크 통신과 같은, 모바일 무선 네트워크 통신을 제공하기 위해, 네트워크 인터페이스 카드와 같은 통신 디바이스(20)를 추가로 포함한다. 다른 실시예들에서, 통신 디바이스(20)는, 이더넷 연결 또는 모뎀과 같은, 유선 네트워크 연결을 제공한다.
프로세서(22)는 또한 그래픽 표현 또는 UI를 사용자에게 디스플레이하는, LCD(Liquid Crystal Display: 액정 디스플레이)와 같은, 디스플레이(24)에 버스(12)를 통해 결합되어 있다. 디스플레이(24)는 신호들을 프로세서(22)로 송신하고 그로부터 수신하도록 구성된, 터치 스크린과 같은, 터치 감응 입력 디바이스일 수 있고, 멀티-터치 터치 스크린일 수 있다.
일 실시예에서, 시스템(10)은 액추에이터(26)를 추가로 포함한다. 프로세서(22)는 햅틱 효과와 연관되어 있는 햅틱 신호를 액추에이터(26)로 전송할 수 있고, 액추에이터(26)는 차례로 진동촉각 햅틱 효과들, 정전 마찰 햅틱 효과들, 또는 변형 햅틱 효과들과 같은 햅틱 효과들을 출력한다. 액추에이터(26)는 액추에이터 구동 회로를 포함한다. 액추에이터(26)는, 예를 들어, 전기 모터, 전자기 액추에이터, 보이스 코일, 형상 기억 합금, 전기 활성 중합체(electro-active polymer), 솔레노이드, ERM(eccentric rotating mass motor: 편심 회전 질량 모터), LRA(linear resonant actuator: 선형 공진 액추에이터), 압전 액추에이터, 고대역폭 액추에이터, EAP(electroactive polymer) 액추에이터 등일 수 있다. 대안의 실시예들에서, 시스템(10)은, 액추에이터(26)에 부가하여, 하나 이상의 부가 액추에이터들(도 1에 예시되지 않음)을 포함할 수 있다. 대안적으로 또는 그에 부가하여, 액추에이터(26)는 열 디스플레이(thermal display)(예컨대, 고온/저온(hot/cold)), 전기 촉각 자극(electrotactile stimulation)(즉, 전류에 의한 촉각 수용체의 자극), 운동감각 피드백(kinesthetic feedback) 등과 같은 임의의 다른 햅틱 기술에 따라 동작할 수 있다. 또 다른 대안의 또는 부가의 실시예는 시스템이 사용자에게 어떤 움직임 또는 움직임들을 하게 하는지 그리고/또는 할 마음이 생기게 하는지를 사용자에게 결정하도록 요구하는 작업과 같은 전기 근육 자극을 구현할 수 있다.
액추에이터(26)는 햅틱 출력 디바이스의 일 예이고, 여기서 햅틱 출력 디바이스는, 구동 신호에 응답하여, 진동촉각 햅틱 효과, 정전 마찰 햅틱 효과, 또는 변형 햅틱 효과 등과 같은, 임의의 형태의 햅틱 효과들을 출력하도록 구성된 디바이스이다. 그에 따라, 대안의 실시예들에서, 액추에이터(26)는 정전 마찰(electrostatic friction, ESF) 또는 초음파 표면 마찰(ultrasonic surface friction, USF)을 사용하는 디바이스, 초음파 햅틱 트랜스듀서를 사용하여 음향 방사 압력을 유발하는 디바이스, 햅틱 기판 및 가요성 또는 변형 가능 표면 또는 형상 변경 디바이스를 사용하고 사용자의 신체에 부착될 수 있는 디바이스, 에어젯을 사용한 공기의 분출, 레이저 기반 투사물, 사운드 기반 투사물 등과 같은 투사된 햅틱 출력을 제공하는 디바이스와 같은, 비기계식 또는 비진동 디바이스일 수 있는 어떤 다른 유형의 햅틱 출력 디바이스(도시 생략)에 의해 대체될 수 있다.
예를 들어, 일 실시예는 플라즈마(플러스 및 마이너스 입자들의 농축 혼합물)를 제공하기 위해 레이저 에너지가 농축 영역 공중(concentrated region mid-air)에 있는 공기 분자들을 이온화하는 레이저 기반 투사물을 제공한다. 일 실시예에서, 레이저는 아주 빠르고 아주 강한 속도(pace)로 펄스를 방출하는 펨토초 레이저(femtosecond laser)일 수 있고, 레이저가 빠를수록, 사람이 만지는 것이 안전하다. 투사물은 햅틱이고 상호작용적인 홀로그램처럼 보일 수 있다. 플라즈마가 사용자 피부와 접촉할 때, 사용자는 농축 영역에 있는 여기된 공기 분자(energized air molecule)들의 진동을 감지할 수 있다. 사용자 피부 상에서의 느낌은 사용자가 공중에 있는 플라즈마와 상호작용할 때 발생되는 파에 의해 야기된다. 그에 따라, 사용자를 이러한 농축 영역의 영향을 받게 하는 것에 의해 햅틱 효과들이 사용자에게 제공될 수 있다. 대안적으로 또는 그에 부가하여, 사용자를 지향된 음향 에너지(sound energy)에 의해 발생된 진동의 영향을 받게 하는 것에 의해 햅틱 효과들이 사용자에게 제공될 수 있다.
게다가, 다른 대안의 실시예들에서, 시스템(10)은 액추에이터(26) 또는 임의의 다른 햅틱 출력 디바이스를 포함하지 않을 수 있고, 시스템(10)과 별개의 디바이스가 햅틱 효과들을 발생시키는 액추에이터 또는 다른 햅틱 출력 디바이스를 포함하고, 시스템(10)은 발생된 햅틱 신호들을 통신 디바이스(20)를 통해 그 디바이스로 송신한다.
일 실시예에서, 시스템(10)은 스피커(28)를 추가로 포함한다. 프로세서(22)는 오디오 신호를 스피커(28)로 전송할 수 있고, 스피커(28)는 차례로 오디오 효과들을 출력한다. 스피커(28)는, 예를 들어, 다이나믹 스피커(dynamic loudspeaker), 일렉트로다이나믹 스피커(electrodynamic loudspeaker), 압전 스피커(piezoelectric loudspeaker), 자기 변형 스피커(magnetostrictive loudspeaker), 정전기 스피커(electrostatic loudspeaker), 리본 및 평면 자기 스피커(ribbon and planar magnetic loudspeaker), 굽힘파 스피커(bending wave loudspeaker), 평판 스피커(flat panel loudspeaker), 헤일 에어 모션 트랜스듀서(heil air motion transducer), 플라즈마 아크 스피커(plasma arc speaker), 및 디지털 스피커(digital loudspeaker) 등일 수 있다. 대안의 실시예들에서, 시스템(10)은, 스피커(28)에 부가하여, 하나 이상의 부가 스피커들(도 1에 예시되지 않음)을 포함할 수 있다. 게다가, 다른 대안의 실시예들에서, 시스템(10)은 스피커(28)를 포함하지 않을 수 있고, 시스템(10)과 별개의 디바이스가 오디오 효과들을 출력하는 스피커를 포함하고, 시스템(10)은 오디오 신호들을 통신 디바이스(20)를 통해 그 디바이스로 송신한다.
일 실시예에서, 시스템(10)은 센서(30)를 추가로 포함한다. 센서(30)는 소리, 움직임, 가속도, 생물학적 신호, 거리, 흐름, 힘/압력/변형/굴곡, 습도, 선형 위치, 배향/기울기, 무선 주파수, 회전 위치, 회전 속도, 스위치의 조작, 온도, 진동, 또는 가시광 강도(이들로 제한되지 않음)와 같은, 한 형태의 에너지 또는 다른 물리적 특성을 검출하도록 구성될 수 있다. 센서(30)는 검출된 에너지 또는 다른 물리적 특성을 전기 신호, 또는 가상 센서 정보를 표현하는 임의의 신호로 변환하도록 추가로 구성될 수 있다. 센서(30)는 가속도계, 전기 피부 반응 센서, 용량성 센서, 홀 효과 센서, 적외선 센서, 초음파 센서, 압력 센서, 광섬유 센서, 굴곡 센서(또는 굽힘 센서), 힘 감응 저항기, 로드 셀(load cell), LuSense CPS2 155, 소형 압력 변환기, 압전 센서, 변형 게이지, 습도계, 선형 위치 터치 센서, 선형 전위차계(또는 슬라이더), 선형 가변 차동 변압기, 나침반, 경사계, 자기 태그(또는 RFID(radio frequency identification) 태그), 회전식 인코더, 회전식 전위차계, 자이로스코프, 온-오프 스위치, 온도 센서(온도계, 열전쌍, 저항 온도 검출기, 써미스터, 또는 온도 변환 집적 회로 등), 마이크로폰, 광도계, 고도계, 생물학적 모니터, 카메라, 광 의존 저항기(이들로 제한되지 않음) 등, 또는 심전도, 뇌파도, 근전계, 전기안구도, 전기구개도, 또는 임의의 다른 전기 생리학적 출력을 출력하는 임의의 디바이스일 수 있다.
대안의 실시예들에서, 시스템(10)은, 센서(30)에 부가하여, 하나 이상의 부가 센서들(도 1에 예시되지 않음)을 포함할 수 있다. 이 실시예들 중 일부에서, 센서(30) 및 하나 이상의 부가 센서들은 센서 어레이, 또는 어떤 다른 유형의 센서들의 집합체/배열의 일부일 수 있다. 게다가, 다른 대안의 실시예들에서, 시스템(10)은 센서(30)를 포함하지 않을 수 있고, 시스템(10)과 별개의 디바이스가 한 형태의 에너지, 또는 다른 물리적 특성을 검출하고 검출된 에너지 또는 다른 물리적 특성을 전기 신호, 또는 가상 센서 정보를 표현하는 다른 유형의 신호로 변환하는는 센서를 포함한다. 이 디바이스는 이어서 변환된 신호를 통신 디바이스(20)를 통해 시스템(10)으로 송신할 수 있다.
일반적으로, CAPTCHA는 네트워크 상의 사용자(예컨대, 인터넷 웹 사이트 또는 임의의 온라인 서비스의 사용자)가 사람인지 자동화된 "봇(bot)"(즉, 웹을 통해 자동화된 작업들을 실행하는 소프트웨어 애플리케이션인 웹/인터넷 로봇)인지를 결정하는 자동화된 테스트이다. 예를 들어, CAPTCHA는 계정을 생성하거나 가격 정보를 요청하는 사용자가 자동화된 봇이 아니라 실제 사람이라는 것을 확인하는 데 통상적으로 사용된다. CAPTCHA는 작업을 수행하라고 사용자에게 요구하는 것에 의해 시도-응답 인증(challenge-response authentication)을 구현한다. 예를 들어, 일부 공지된 시스템들은 시각적 CAPTCHA를 사용하고, 왜곡된 영상에 보여지는 글자들 및 숫자들을 타이핑하는 것과 같은 시각적 작업을 수행하라고 사용자에게 요구한다.
일부 공지된 시스템들은 시도-응답 테스트를 위해 사용되는 기지의 문자열 및 정보를 수집하기 위해 사용되는 미지의 문자열을 포함하는 글자들의 2개의 문자열을 식별하라고 사용자들에게 요구하기 위해 CAPTCHA를 사용한다. 예를 들어, reCAPTCHA 시스템은 광학 문자 인식(optical character recognition, OCR)에서의 오류들을 교정하는 것에 의해 스캔된 책들의 정확도를 향상시키기 위해 글자들의 제2 문자열을 사용한다.
시각적 CAPTCHA를 사용하는 공지된 시스템들의 한 가지 단점은, 컴퓨터 비전 알고리즘들이 사람이 수행하기는 쉽지만 컴퓨터가 수행하기에는 어려운 시각적 작업을 제공할 수 있도록, 컴퓨터 비전 알고리즘들이 끊임없이 개선되고 있어, 시각적 CAPTCHA 알고리즘들이 어쩔 수 없이 점점 더 복잡하게 된다는 것이다. 그 결과, 사용자들이 CAPTCHA의 왜곡된 단어들을 식별하지 못할지도 모르며, 따라서 하나를 올바르게 해결할 수 있기 전에 다수의 단어들을 요청해야만 할지도 모른다.
시각적 CAPTCHA를 사용하는 공지된 시스템들의 다른 단점은 시각적 CAPTCHA가 시각 장애를 갖는 사용자들에 의해 액세스 가능하지 않다는 것이다. 일부 공지된 시스템들은 시각 장애를 갖는 사용자들을 위해 대안의 CAPTCHA를 사용한다. 예를 들어, 일부 공지된 시스템들은 이러한 사용자들에 대해 오디오 기반 해결책들을 제공하고 그리고/또는 그들에게 통신사업자에게 전화하라고 요구한다.
공지된 시스템들과 달리, 본 발명의 실시예들은 햅틱 CAPTCHA를 구현한다. 즉, 일부 실시예들은 웹 사이트 또는 온라인 서비스의 사용자가 사람인지를 결정하기 위해 테스트로서 햅틱 작업을 제공한다. 햅틱 CAPTCHA를 제공하기 위해 사용되는 햅틱 효과들이 사용자에 의해 액세스 가능 또는 이용 가능하거나 사용자의 근방에 있는 것으로 알려져 있는 임의의 디바이스(스마트폰, 태블릿, 웨어러블 디바이스, 햅틱 마우스, 또는 본원에 기술되는 임의의 다른 햅틱 디바이스 또는 매체 등)를 통해 생성될 수 있다. 게다가, 햅틱 CAPTCHA를 제공하기 위해 사용되는 햅틱 효과들이, 진동, 변형(deformation), 압박(squeezing), 탭핑(tapping), 마찰, 투사형 햅틱(projected haptics), 또는 본원에 기술되는 임의의 다른 햅틱 작동 원리와 같은, 임의의 햅틱 작동 원리에 따를 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예들에 따른, 햅틱 기능을 수행할 때 도 1의 햅틱 CAPTCHA 모듈(16)의 흐름도이다. 일 실시예에서, 도 2(및 이하의 도 3 내지 도 5)의 흐름도의 기능은 메모리 또는 다른 컴퓨터 판독 가능 또는 유형적(tangible) 매체에 저장되고 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어에 의해 구현된다. 다른 실시예들에서, 기능이 하드웨어에 의해(예컨대, ASIC(application specific integrated circuit), PGA(programmable gate array), FPGA(field programmable gate array) 등의 사용을 통해) 또는 하드웨어와 소프트웨어의 임의의 조합에 의해 수행될 수 있다.
202에서, 하나 이상의 햅틱 효과들이 발생되고, 204에서, 하나 이상의 햅틱 효과들이 햅틱 출력 디바이스를 통해 햅틱 시도 질문으로서 사용자에게 제공된다.
206에서, 햅틱 시도 질문에 대응하는 답변이 사용자로부터 수신되고, 208에서, 사람 지각 모델에 기초하여, 답변이 햅틱 시도 질문에 대한 올바른 답변에 대응하는지가 결정된다. 일 실시예에서, 사람 지각 모델은, 예를 들어, "Measuring, estimating, and understanding the psychometric function: A commentary," Stanley A. Klein, Perception & Psychophysics, 2001, 63 (8), 1421-1455에서 제공되는 바와 같이, 물리적 자극과 주관적 반응 간의 연관성을 연구하는 과학 분야인 정신 물리학(psychophysics)에 기초한다. 정신 물리학은 지각 작업(perceptual task)에서의 사용자의 주관적 반응을, 물리적 자극의 파라미터의 함수로서, 예측하는 것을 가능하게 한다. 주관적 반응은, 예를 들어, 하나의 또는 2개의 연속적인 진동 펄스들이 사람에 의해 지각되는지일 수 있다. 물리적 자극의 대응하는 파라미터는, 예를 들어, 2개의 펄스들 사이의 간격일 수 있다. 정신 물리학은 일반적으로 검출 문턱값(예컨대, 자극이 지각 가능하게 되는 지점)는 물론 판별 문턱값(예컨대, 2개의 자극들이 구별될 수 있는 지점)와 같은 지각의 문턱값을 연구한다.　 정신 물리학적 결과는 심리 측정 함수(psychometric function) - 가로 좌표는 자극 세기이고, 세로 좌표는 관찰자 반응을 측정함 - 로서 종종 표현된다. 심리 측정 함수는 전형적으로 시그모이드 형상(sigmoid shape)을 갖는다.
일 실시예에서, 답변은 햅틱 피드백이다. 일 실시예에서, 햅틱 피드백은 햅틱 작업 또는 제스처 기반 상호작용이다. 답변을 수신할 때, 일 실시예는 햅틱 시도 질문에 대한 올바른 답변을 예측하고, 올바른 답변을 사용자로부터 수신되는 답변과 비교하며, 답변이 올바른 답변과 부합할 때 사용자가 사람이라고 결정한다. 일 실시예에서, 예측하는 것이 사람 지각 모델, 액추에이터 응답, 또는 사용자에 대한 액추에이터 위치 중 하나 이상에 기초하여 수행된다. 일 실시예에서, 답변이 올바른 답변과 부합하지 않을 때 발생시키는 것, 제공하는 것, 수신하는 것, 예측하는 것, 및 비교하는 것이 반복된다.
일 실시예에서, 발생시키는 것은 사용자와 웹 사이트 간의 상호작용에 응답하여 수행되고, 사용자는 답변이 햅틱 시도 질문에 대응하는 올바른 답변과 부합할 때 후속 상호작용들을 계속하도록 허용된다. 일 실시예에서, 상호작용은 사용자의 인증에 대응한다.
일 실시예는 또한 하나 이상의 보조 햅틱 효과들을 발생시키고, 하나 이상의 보조 햅틱 효과들을 햅틱 출력 디바이스를 통해 보조 햅틱 시도 질문으로서 사용자에게 제공하며, 보조 햅틱 시도 질문에 대응하는 보조 답변을 사용자로부터 수신한다. 일 실시예는 보조 응답을 사용하여 하나 이상의 햅틱 효과들 중 적어도 하나 또는 하나 이상의 보조 햅틱 효과들 중 적어도 하나를 조정한다. 일 실시예는 보조 응답을 사용하여 사람 지각 모델을 구성하거나 업데이트한다.
일 실시예에서, 사용자로부터 답변을 수신하는 것은 복수의 답변 옵션들을 사용자에게 제공하고 복수의 답변 옵션들 중에서 답변을 선택하라고 사용자에게 요청하는 것을 포함하며, 여기서 복수의 답변 옵션들은 햅틱 시도 질문에 대한 올바른 답변을 포함한다. 일 실시예에서, 복수의 답변 옵션들은 복수의 이미지들, 복수의 비디오 레코딩들, 복수의 오디오 레코딩들, 또는 복수의 햅틱 효과들 중 적어도 하나를 포함한다.
일부 대안의 또는 부가의 실시예들은 촉각 지각에 관한 정보를 수집하는 보조 햅틱 CAPTCHA를 사용한다. 일반적으로, 촉각 지각에 관한 정보를 수집하는 것은 사용자 테스트에 의해, 예를 들어, 실험실 환경에서의 대조 실험(controlled experiment)을 통해, 수행된다. 게다가, 햅틱 지각 정보를 수집하기 위해 다수의 사용자들에 의해 그들의 디바이스들 상에서 사용될 특정 애플리케이션("앱")들이 가끔 출시될 수 있다. 햅틱 효과들이 또한 정서 데이터(affective data)(예컨대, 심박수, 바이오 신호, 얼굴 특징 등과 같은 사용자의 감정 상태를 나타내는 데이터)를 측정하는 센서들에 기초하여 사용자의 정서 상태(affective state)(즉, 행복함, 슬픔, 짜증남, 화남 등과 같은, 감정 상태의 표현)를 감지하는 것에 의해 조정될 수 있다. 그렇지만, 일 실시예에서, 보조 햅틱 CAPTCHA는 이전에 모르고 있던/이용 가능하지 않았던 정보를 제공하는 보조 질문에 답변하라고 사용자들에게 요구하는 데 사용될 수 있고, 수집된 정보는, 예를 들어, 햅틱 효과들이 상이한 플랫폼들 상에서 어떻게 지각되는지를 식별함으로써 그에 따라 햅틱 효과들의 조정을 향상시키는 데 사용될 수 있다.
일 실시예에서, 수집된 정보는, 예를 들어, 미국 출원 번호 제13/792,754호(그의 내용이 본원에 포함됨)에 기술된 바와 같은 다양한 실시예들에 따라 햅틱 효과를 조절하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 수집된 정보는 정서 데이터를 나타낼 수 있고(예컨대, 보조 햅틱 작업이 사용자에게 제공되고 사용자는 그것에 대해 어떻게 느끼는지를 표시하도록 요구받음), 따라서 보조 햅틱 작업의 햅틱 효과를 조정하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 정서 상태가 보조 햅틱 작업의 햅틱 효과에 의해 야기되도록 요망되는 감정 상태 또는 감정 상태의 변화를 표현하는 미리 정의된 정서 상태와 비교될 수 있고, 햅틱 효과의 하나 이상의 파라미터들이 그에 따라 조절될 수 있다.
일부 실시예들에서, 햅틱 CAPTCHA는 대응하는 촉각 지각을 알지 못하는 경우 사람 사용자의 응답을 추측하기 어려운 햅틱 작업들을 선택하는 것에 의해 제공된다. 예를 들어, 햅틱 CAPTCHA는, 햅틱 CAPTCHA를 생성하기 위해 액추에이터들로 송신되는 신호들을 안다고 하더라도, 사람 지각을 이해하지 않고서는 사람 사용자의 응답을 추측하기 어렵도록 햅틱 작업을 선택하는 것에 의해 제공될 수 있다.
일부 대안의 또는 부가의 실시예들은 공격자가 햅틱 CAPTCHA를 생성하기 위해 액추에이터들로 송신되는 신호들을 검사하지 못하게 한다. 예를 들어, 일 실시예는, Immersion Corp.의 TouchSense?"만이 신호들을 검사하고 대응하는 햅틱 효과들을 재생할 수 있도록, 액추에이터들로 송신되는 신호 파형들을 암호화한다. 일 실시예에서, 액추에이터 신호가, 수신측 디바이스/플랫폼으로 송신되기 전에, 인코딩된다. 예를 들어, 신호 파형을 송신하는 대신에, 대응하는 코드가 수신측 디바이스/플랫폼으로 전송된다. 수신측 디바이스/플랫폼은 이어서 그 코드를 디코딩하여 대응하는 파형 신호를 획득하고 파형 신호를 액추에이터에 피드한다. 인코딩은 일단의 신호 파형들과 일단의 숫자들 간의 일대일 매핑에 따를 수 있다. 예를 들어, 3 개의 펄스들의 시퀀스가 하나의 숫자에 매핑될 수 있고, 그 숫자가 수신측 디바이스/플랫폼으로 디지털적으로 전송될 수 있으며, 수신측 디바이스/플랫폼은 이어서 룩업 테이블(look up table) 또는 함수에 기초하여 그 숫자를 파형 신호에 다시 매핑할 수 있다. 일 실시예에서, 파형 신호는 먼저 PCM(pulse code modulation: 펄스 코드 변조)에 따라 디지털화되고 이어서 인코딩될 수 있다. 이 실시예에서, 인코딩된 디지털화된 신호를 디코딩한 후에, 이는 수신측 디바이스/플랫폼에서 다시 신호 파형으로 복조되고 액추에이터들에 피드된다.
일 실시예는 게다가 통계적 사용자 정보(나이, 성별, 직업, 기타 등등)를 모델링하는 기능에 기초하여 사람 사용자의 응답을 예측한다. 일 실시예에서, 이러한 사용자 정보는 명시적으로(예컨대, 온라인 양식을 통해) 수집된다. 대안적으로 또는 그에 부가하여, 이러한 사용자 정보는 도 1의 센서(30)를 참조하여 본원에 기술되는 임의의 센서들을 사용하여 결정된다. 예를 들어, 일 실시예에서, 사용자의 나이 및/또는 성별은 카메라를 통해 포착된 이미지들에 컴퓨터 비전 및/또는 이미지/패턴 인식 알고리즘들을 적용하는 것에 의해 결정될 수 있다. 다른 실시예에서, Courage + Khazaka electronic GmbH의 Corneometer가 피부 수분량(skin hydration) 측정을 수행하는 것에 의해 사용자의 피부의 특성들을 결정하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시예는 또한 액추에이터 특성들 및 액추에이터가 사용자로부터 범위 내에 있는지에 관한 이용 가능 정보를 모델링한다. 또 다른 대안의 또는 부가의 실시예는 주변 온도 및/또는 체온을 모델링하는 기능에 기초하여 사람 사용자의 응답을 예측한다. 예를 들어, 추위는 사람 사용자의 손가락들을 무감각하게 만들고 촉각 감도(tactile sensitivity)를 감소시킬 수 있다. 이 실시예에서, 도 1의 센서(30)를 참조하여 본원에 기술되는 바와 같이, 온도 정보를 수집하기 위해 온도 센서가 사용될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 사용자는 햅틱 효과들의 개수를 카운트하고, 햅틱 효과에 의해 전달되는 감정을 결정하며, 2개의 햅틱 효과들 중 더 강한 쪽을 선택하고, 햅틱 효과가 다른 효과(예컨대, 소리, 시각적 효과, 또는 다른 햅틱 효과)와 동기화되어 있는지를 결정하며, 햅틱 효과가 이미지 또는 사운드와 부합하는지를 결정하고, 햅틱 효과가 재생되었는지를 결정하며, 2개의 햅틱 효과들이 동일한지를 결정하고, 햅틱 효과가 사용자 입력(예컨대, 버튼을 누르는 것과 같은 행동)과 동기화되어 있는지를 결정하며, (예컨대, ESF를 사용하여) 평면 상의 물체를 찾아내고, 비디오 트랙의 햅틱 트랙이 그의 콘텐츠와 부합하는지를 결정하며, 햅틱 효과가 느껴질 때 행동을 수행하고, 기타를 하라고 요구받을 수 있다.
일부 대안의 또는 부가의 실시예들은 햅틱 효과들의 지각에 관한 정보를 수집하는 보조 햅틱 CAPTCHA를 사용한다. 예를 들어, 일 실시예는 2개의 질문들에 답변하라고 또는 2개의 작업들 - 답변이 알려져 있는 주 작업 및 답변이 알려져 있지 않은 보조 작업 - 을 수행하라고 사용자에게 요구할 수 있다. 예를 들어, 일 실시예는 재생된 햅틱 효과들의 개수를 카운트하라고 사용자들에게 요구하고 이어서 그 효과들이 화면 상에 보여지는 사진(예컨대, 폭발)과 부합하는지를 질문할 수 있다. 그에 따라, 이 실시예는 먼저 햅틱 효과들의 카운트에 기초하여 사용자가 사람이라는 것을 확인하고, 이어서 어느 유형의 효과가 화면 상에 보여지는 사진과 가장 잘 부합하는지(예컨대, 어떤 햅틱 효과 유형이 폭발과 가장 잘 부합하는지)에 관한 정보를 수집한다.
일부 대안의 또는 부가의 실시예들에서, 보조 질문은 신뢰할 수 있는 주 질문들을 발생시키기 위해 나중에 사용되는 정보를 수집하도록 구성되어 있다. 예를 들어, 보조 질문은 햅틱 효과들을 카운트할 수 있는 사용자의 능력에 대한 주파수의 효과에 관한 정보를 수집할 수 있다. 이 정보는 상이한 주파수들의 햅틱 효과들을 카운트하라고 사용자들에게 요구할 때 어떤 답변들을 예상할지를 결정하고 이어서 그에 따라 장래의 햅틱 CAPTCHA를 발생시키기 위해 나중에 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, CAPTCHA 기능 전체가 사용자 디바이스 상에 구현된다. 그렇지만, 일부 대안의 실시예들에서, 햅틱 효과들이 사용자 디바이스 상에서 제공될 수 있지만, 대응하는 테스트/유효성 확인 및 예측 기능은 클라우드 서비스 상에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 보조 질문에 의해 수집되는 정보는 다수의 사용자들로부터의 답변들에 기초하여 지각 모델을 확립하는 클라우드 서비스로 전달된다.
일 실시예에서, 주 햅틱 CAPTCHA 및 보조 햅틱 CAPTCHA 둘 다를 구현하는 데 동일한 햅틱 효과가 사용될 수 있다. 그에 따라, 이 실시예는 주 및 보조 햅틱 CAPTCHA 기능 둘 다를 구현하는 데 햅틱 효과들의 단일 세트에 의존할 수 있다. 예를 들어, 일 실시예는 햅틱 효과들의 시퀀스를 사용자에게 제공하고 이어서 몇 개의 햅틱 효과들을 느꼈는지 그리고 또한 (예컨대, 가능한 선택 항목들의 리스트 중) 어떤 감정이 햅틱 효과들과 가장 잘 부합하는지를 표시하라고 사용자에게 요구한다. 그에 따라, 이 실시예는 제1 질문에 대한 답변을 이미 가지고 있을 수 있거나 예측할 수 있으면서(그로써 사용자가 사람인지 여부를 결정하기 위해 제1 질문에 대한 답변을 사용함), 이전에 알려져 있지 않은 정보를 수집하기 위해 제2 질문에 대한 답변을 사용할 수 있다.
일 실시예에서, CAPTCHA를 식별하는 데 실수를 하는 사용자들은 올바른 답변에 도달하기 위해 다수의 상이한 CAPTCHA들을 재시도할 수 있다. 이 실시예에서, 사용자 경험을 개선시키기 위해, 높은 비율의 사용자들(예컨대, 95%의 사용자들)이 첫 번째 시도에서 올바른 답변을 제공할 수 있도록 햅틱 작업들이 선택된다. 그에 따라, 일부 사용자들이 여전히 잘못된 답변을 제공하고 재시도해야만 할 수 있지만, 대부분의 사용자들은 첫 번째 시도에서 올바른 답변을 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자의 응답이 충분한 정확도로 예측될 수 있고 결정론적(deterministic)일 필요가 없도록 햅틱 작업들이 구성된다.
예를 들어, 일 실시예에서, 햅틱 CAPTCHA는 재생되고 있는 햅틱 효과들의 개수를 카운트하라고 사용자들에게 요구할 수 있다. 액추에이터 신호들은 주파수 및 강도의 함수로서의 진동의 지각 문턱값에 관한 정신 물리학적 데이터에 기초하여 그리고 또한 2개의 진동 펄스들이 별개의 펄스들로서 지각되도록 하는 그 진동 펄스들 간의 요구된 간격에 기초하여 생성될 수 있다. 일반적으로, 사람은 특정 문턱값 초과의 주파수들에서의 진동에 민감하지 않고, 서로 너무 가까운 2개의 진동 펄스들이 지각적으로 병합되어 단일의 펄스처럼 느껴질 것이다. 요구된 정보가 과학 문헌으로부터 또는 정신 물리학적 실험들에 기초하여 수집될 수 있다. 예를 들어, 적어도 상당한 비율의 사용자들(예컨대, 95%의 사용자들)이 작업을 올바르게 수행할 수 있도록 하는 2개의 펄스들 사이의 최소 간격을 결정하기 위해 사용자 테스트가 수행될 수 있다. 컴퓨터가 올바른 답변을 결정하기 어렵도록 신호들이 또한 난독화될 수 있다. 예를 들어, 지각 문턱값 미만의 강도들을 갖는 잡음 또는 쓸모없는 펄스들이 추가될 수 있다. 일 실시예는 또한 액추에이터들에 대한 지식을 사용하고, 액추에이터들이 진동(예컨대, 액추에이터가 감쇠시킬 주파수에서의 진동)을 생성할 수 없거나 왜곡시킬 경우, 신호들을 액추에이터들로 송신할 수 있다. 그에 따라, 사람 사용자는 햅틱 효과들을 느끼지 않을 것이고, 따라서 햅틱 효과 없음을 나타내는 응답을 제공할 것이다. 그렇지만, 봇이 또한 사람 지각 및 액추에이터 응답 둘 다의 복잡한 모델들을 갖지 않는 한, 봇은 올바른 응답(즉, 사람 사용자에 의해 지각 가능한 햅틱 효과가 없다는 것)을 결정할 수 없을 것이다.
재생되고 있는 햅틱 효과들의 개수를 카운트하라고 사용자들에게 요구하는 햅틱 CAPTCHA를 제공하는 일 실시예에서, 사람 지각 모델이 사용자 응답들을 평가하는 데 사용된다. 사람 지각 모델은 하나 이상의 심리 측정 함수들에 기초하여 사용자 응답들을 예측하는 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 하나의 또는 2개의 연속적인 진동 펄스들이 사람에 의해 지각되는지의 주관적 반응에 대응하는 심리 측정 함수의 경우, x-축은 2개의 펄스들 사이의 시간 간격의 크기일 수 있고, y-축은 2개의 개별 펄스들을 느낄 확률일 수 있다. 이 심리 측정 함수는 따라서, 다양한 크기의 간격들을 갖는 펄스들의 시퀀스에서 개별 효과들의 개수를 카운트하라고 요구받을 때, 사용자가 상이한 카운트들을 제공할 확률을 예측하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 심리 측정 함수가 응답들이 50대50으로 분할되는(즉, 응답들의 50%가 올바른) 지점과 같은 문턱값으로 추상화될 수 있다.
일부 실시예들에서, 사람 지각 모델은 2개의 심리 측정 함수들 - 펄스의 진폭에 기초한 검출 문턱값을 나타내는 심리 측정 함수, 및 2개의 개별 펄스들을 느끼기 위해 요구되는 최소 간격을 나타내는 심리 측정 함수 - 에 기초하여 지각되는 펄스들의 개수를 예측하는 알고리즘일 수 있다. 일부 실시예들에서, 이 2개의 변수들(즉, 진폭 및 간격 크기)이 독립적이지 않을 수 있다. 예를 들어, 최소 간격 크기는 진폭에 의존할 수 있다. 그에 따라, 일 실시예에서, 진폭의 각각의 값에 대해, 간격 크기를 나타내는 상이한 심리 측정 함수가 구현된다. 일 실시예는 또한 심리 측정 함수의 다차원 버전들을 사용할 수 있다.
일 실시예는 원하는 분포의 예상된 응답들을 제공하는 시도들을 발생시킨다. 예를 들어, 시도들은 대응하는 심리 측정 함수들에서의 지각 문턱값 미만 및 초과의 파라미터 값들(예컨대, 진폭 및 간격 크기)의 범위에 걸쳐 있도록 선택될 수 있다. 일 실시예에서, 답변들이 항상 극단에서(즉, 문턱값으로부터 멀리 떨어져) 선택되는 경우, 공격자가 답변을 쉽게 추측할 수 있을지도 모른다. 예를 들어, 5V의 최대 전압에서 동작하도록 사용 한도가 정해진(rated) 진동 모터의 경우, 4.75V(또는 5V의 95%)의 진폭을 사용할 때 진동 펄스가 지각 가능할 것이지만 0.25V(또는 5V의 5%)를 사용할 때 지각 가능하지 않을 것임이 명백할 수 있다. 그렇지만, 상세한 사람 지각 모델을 갖지 않는 경우, 진폭이 2.25V와 2.75V 사이에(또는 5V의 45%와 55% 사이에) 있을 때 답변을 추측하는 것이 보다 어려울 것이다. 그에 따라, 일 실시예에서, 답변들을 추측하는 것이 쉽지 않도록 파라미터 값들(예컨대, 진폭 및 간격 크기)이 대응하는 문턱값 근방에서 선택된다.
일 실시예에서, 햅틱 CAPTCHA는 햅틱 효과들의 개수를 카운트하라고 사용자에게 요구할 수 있지만, Immersion Corp.의 TouchSense?만이 햅틱 신호를 복호화할 수 있도록 햅틱 신호가 암호화된다. 그에 따라, 공격자는 신호를 직접 분석할 수 없고, 가속도계 수치에 기초하여 그를 추정할 수 있을 뿐이다. 이 실시예에서, (예컨대, 잡음을 추가하는 것에 의해) 공격자의 가속도계 수치를 해석하는 것이 어렵도록 액추에이터 신호들이 구성될 수 있다.
일 실시예는 햅틱 효과가 다른 효과(시각적 효과, 다른 햅틱 효과, 기타 등등)와 동기화되어 있는지를 결정하는 것에 기초한 햅틱 CAPTCHA를 제공한다. 일 실시예에서, 햅틱 CAPTCHA 기능은 햅틱 트랙을 비디오 트랙과 동기하여 제공하는 것에 의해 또는 햅틱 트랙이 비디오 트랙과 동기화되지 않은 것처럼 지각되도록 지연을 유입시키는 것에 의해 구현된다. 지연이 햅틱 트랙 또는 비디오 트랙에 유입될 수 있다. 이 실시예는 이어서 햅틱 트랙이 비디오 트랙과 동기화되어 있는지 여부를 표시하도록 사용자에게 요구한다. 그에 따라, 지연이 유입되는지 여부의 선험적 지식에 기초하여 사람 사용자의 응답이 예측될 수 있다. 그렇지만, 이러한 정보를 갖지 않는 경우, 공격자(예컨대, 봇)는 사용자의 답변을 추측할 수 없을 것이다.
대안의 또는 부가의 일 실시예는 사용자를 인증하기 위해 햅틱 CAPTCHA를 사용한다. 햅틱 CAPTCHA는 특정 사용자의 촉각 지각 모델에 기초할 수 있다. 예를 들어, 특정 햅틱 CAPTCHA에 대해, 상이한 사용자들의 응답들 간에 충분한 변동이 있다고 가정하여, 이 실시예는 특정 사용자의 응답을 예측하고 그 정보를 사용하여 그 사람을 식별할 수 있다. 이러한 일 실시예는 결제 시스템에 대한 햅틱 CAPTCHA를 구현할 수 있다. 이 실시예에서, 사용자가 웹을 통해 결제를 하려고 시도할 때, 사용자가 이러한 결제를 할 권한이 있는지를 결정하기 위해 햅틱 시도 질문이 사용자에게 제공된다. 사용자가 결제를 하기 위한 권한 있는 사용자와 연관된 응답을 제공하는 경우, 사용자가 인증되고 결제를 하도록 허용된다.
일 실시예에서, 예를 들어, 사용자는 자신의 스마트폰 상에서 계정(예컨대, Gmail 계정)을 생성하기 위해 질문지에 기입할 수 있다. 사용자가 "다음" 버튼을 누를 때, 사용자는 자신의 전화기 상에서 3 개의 진동 펄스들을 느끼고, 몇 개의 진동들이 느껴졌는지를 묻는 질문이 팝업한다. 사용자가 "3 개"라고 응답하는 경우, 계정이 생성되었다는 확인이 제공된다.
일 실시예에서, 예를 들어, 사용자는 블로그에서 방금 읽은 글에 관한 댓글을 작성하고 있을 수 있다. 사용자가 "송신(send)" 버튼을 누를 때, "촉각 효과를 느끼면 클릭하세요"라는 텍스트를 갖는 동그라미(bullseye)가 화면 상에 나타난다. 사용자가 2개의 햅틱 효과들을 느낄 때 사용자가 자신의 마우스로 동그라미를 클릭하면, 사용자의 댓글이 수락되고 웹 사이트 상에 나타날 것이다.
일 실시예에서, 예를 들어, 사용자는 특정 프로젝트에 관한 이메일 업데이트에 대한 등록을 하는 양식에 기입하고 있을 수 있다. 사용자는 양식의 끝에서 다수의 햅틱 효과들을 다수의 이미지들과 정합시키라고 사용자에게 요구하는 질문을 받는다. 예를 들어, 사용자는 3 개의 햅틱 효과들을 제공받고 그 효과들을 (사람이 간신히 지각 가능한 햅틱 효과에 대응하는) 폭발, 기관총, 및 비어 있는 이미지(blank image)를 비롯한 3 개의 이미지들과 정합시키라고 요구받을 수 있다. 사용자가 햅틱 효과들과 이미지들 간의 올바른 할당을 행하는 경우, 이 실시예는 사람이 봇이 아니라 사람이라는 것을 확인해주는데, 그 이유는 사용자가 비어 있는 이미지에 대응하는 햅틱 효과를 느끼지 않았고, 이와 동시에, 이 실시예가 다른 2개의 햅틱 효과들 중 어느 것이 폭발 또는 기관총과 더 잘 정합하는지를 식별해주기 때문이다.
일 실시예는 햅틱 시도를 발생시키고, 사용자들이 응답을 제공할 수 있게 하는 UI를 제공하며, 햅틱 시도에 대한 사람 사용자의 응답을 예측하는 모델들을 제공한다. 햅틱 시도는 동일하거나 상이한 유형들/형태들의 다수의 햅틱 시도들 중에서 선택될 수 있다. 예를 들어, 일 실시예는 재생되고 있는 햅틱 효과들의 개수를 카운트하라고 사용자에게 요구한다. 이 실시예는 햅틱 효과들의 카운트, 햅틱 효과의 강도, 햅틱 효과들 사이의 시간 간격, 햅틱 효과들에 추가된 햅틱 잡음 등을 변경하는 것에 의해 시도를 변화시킬 수 있다. 이 파라미터들은 사용자의 답변이 예측될 수 있는 범위 내에서 변화될 수 있다. 햅틱 효과들이, 진동 액추에이터, 압박 웨어러블(squeezing wearable) 등과 같은, 임의의 이용 가능 햅틱 디바이스들을 사용하여 사용자에게 재생될 수 있다.
이 실시예는 이어서 제공되는 햅틱 효과들에 대한 응답을 질의한다. 예를 들어, 일 실시예는 사용자가 햅틱 시도에 대한 응답을 제공할 수 있게 한다. 예를 들어, 스마트폰은 화면 상에 대응하는 질문(예컨대, "몇 개의 햅틱 효과들을 느꼈습니까?")을 보여줄 수 있고, 이어서 사용자로부터 답변을 수신할 수 있는 UI(예컨대, "1개", "2개", "5개 초과" 등과 같은 지각된 햅틱 효과들의 개수를 표시하기 위한 UI 버튼들)를 제공할 수 있다.
이 실시예는 또한 사용자 응답을 평가한다. 예를 들어, 일 실시예는 사용자의 응답을 예측하는 모델들을 사용한다. 예를 들어, 일 실시예는 햅틱 시도에 대한 가장 가능성 있는 답변을 결정하기 위해 사람 지각 모델 및 액추에이터 응답을 사용할 수 있다. 예를 들어, 햅틱 시도에서의 다수의 특정 햅틱 효과들의 강도 및 간격이 주어진 경우, 일 실시예는 햅틱 효과들이 하나의 긴 햅틱 효과처럼 느껴질 가능성이 있는 것으로 결정할 수 있다. 다른 예에서, 일 실시예는 특정 햅틱 효과들의 강도 및/또는 그에 추가된 잡음이 액추에이터의 응답에 영향을 주기에 불충분하고, 따라서 이러한 햅틱 효과들이 햅틱 효과들의 카운트에 지각 가능한 효과들을 가져오지 않는 것으로 결정할 수 있다. 그에 따라, 사용자 응답이 예상된 답변과 부합하지 않는 경우, 이 실시예는 사용자가 봇일지도 모른다고 결정하고, 선택적으로, 다른 햅틱 시도를 발행할 수 있다.
일 실시예는 또한 그에 대한 올바른 답변을 알지 못하는 보조 햅틱 시도를 제공한다. 이 실시예는 이어서 다양한 실시예들을 참조하여 본원에 기술되는 바와 같이 사용자 응답을 계속하여 질의하고 평가하지만, 사용자가 사람인지 봇인지를 결정하기 위해 사용자 답변을 사용하지 않는다. 그 대신에, 나중의 분석을 위해 답변이 수집된다. 수집된 데이터는 보조 시도에 대한 예상된 답변들을 식별하기 위해 (예컨대, 인공 지능 알고리즘들을 사용하여) 분석될 수 있다. 수집된 데이터는 또한 사용자 응답 예측 기능을 개선시키기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 일 실시예는 효과들의 시퀀스의 카운트 가능성(countability)에 대한 시간 간격의 효과를 알고 있을 수 있지만, 펄스들의 강도의 효과를 무시할 수 있다. 이 실시예는 따라서 사용자 지각에 대한 강도의 효과를 식별하고, 사용자 응답들을 정확하게 예측하기에 충분한 정보가 수집되었으면, 이 파라미터를 주 햅틱 시도에 통합시키기 위해 보조 햅틱 시도를 사용할 수 있다.
일 실시예는 재생되는 햅틱 효과들의 개수를 카운트하는 것에 기초하여 햅틱 CAPTCHA를 구현하고, 여기서 사용자는 다수의 진동 펄스들을 제공받고 몇 개를 느꼈는지를 표시하도록 요구받는다. 이 실시예는 랜덤화된 특성들을 갖는 다수의 펄스들을 발생시킨다. 이 특성들은, 예를 들어, 각각의 펄스의 주파수, 각각의 펄스의 진폭, 펄스들 사이의 간격 등을 포함할 수 있다. 일반적으로, 실험 데이터에 기초하여, 펄스가 지각 가능하기 위한 최소 진폭 Amin이 필요하고, 2개의 연속적인 펄스들이 개별 펄스들인 것으로 느껴지기 위한 최소 간격 Dmin이 필요하다. 이 문턱값들은 펄스의 특성들(예컨대, 주파수, 지속기간 등), 및/또는 사용자의 특성들(예컨대, 성별, 나이 등)과 같은 다양한 인자들에 의존할 수 있다.
펄스들을 발생시킬 때, 이 실시예는 펄스들을 제공받을 시에 사람에 의해 지각될 가능성이 있는 카운트를 결정한다. 예를 들어, 이 실시예는 2개의 펄스들을 발생시킬 수 있다. 어느 펄스도 Amin 이상의 진폭을 갖지 않는 경우, 지각된 카운트는 "0"인 것으로 결정된다. 양 펄스가 Amin 이상의 진폭을 갖고 펄스들 사이의 간격이 Dmin 이상인 경우, 지각된 카운트는 "2"인 것으로 결정된다. 양 펄스가 Amin 이상의 진폭을 갖고 펄스들 사이의 간격이 Dmin 미만인 경우, 지각된 카운트는 "1"인 것으로 결정된다. 이 실시예는 임의적인 수의 펄스들에 대해 지각된 카운트를 결정하기 위해 재귀적으로 적용될 수 있다.
이 실시예는 의사 랜덤 특성들을 가지는 2개의 펄스들을 발생시킬 수 있고, 여기서 각각의 의사 랜덤 특성은 의사 난수 발생기 함수(예컨대, 난수들의 시퀀스와 유사한 특성들을 갖는 숫자들의 시퀀스를 발생시키는 알고리즘) 및 대응하는 범위에 기초하여 발생된다. 의사 랜덤 특성들을 발생시키기 위해 사용되는 범위들은 사람에게 지각 가능한 펄스들을 생성하게 될 그 특성에 대한 값들을 포함할 수 있다. 대안적으로, 의사 랜덤 특성들을 발생시키기 위해 사용되는 범위들은 사람에게 지각 가능하지 않은 펄스들을 생성하게 될 그 특성에 대한 값들을 추가로 포함할 수 있다. 그에 따라, 발생된 펄스들은 사람에게 지각 가능할 수 있거나 그렇지 않을 수 있고, 이 실시예는 특성들의 지각 가능성에 대한 지식에 기초하여 발생된 펄스들에 대한 지각된 효과 카운팅을 수행한다.
도 3은 앞서 언급된 실시예에 따른 효과 카운팅에 대한 예시적인 결정 트리의 흐름도이다. 도 3의 실시예가 2개의 펄스들에 기초하여 햅틱 CAPTCHA를 구현하지만, 대안의 또는 부가의 실시예들에서 임의의 다른 수의 펄스들이 이와 유사하게 구현될 수 있다.
302에서, 의사 랜덤 특성들을 갖는 2개의 펄스들이 발생된다. 이 특성들은 주파수, 진폭, 간격 등을 포함할 수 있다. 각각의 특성은 의사 난수 발생기 함수 및 대응하는 범위에 기초하여 발생될 수 있다. 304에서, 제1 펄스의 진폭이 Amin 이상인지가 결정되고, 아니오인 경우, 306에서, 제2 펄스의 진폭이 Amin 이상인지가 결정되며, 아니오인 경우에, 어느 펄스도 Amin 이상인 진폭을 갖지 않으며, 따라서, 308에서, 지각된 카운트는 "0"인 것으로 결정된다. 그렇지만, 306에서, 제2 펄스의 진폭이 Amin 이상인 것으로 결정되는 경우, 단지 하나의 펄스가 Amin 이상의 진폭을 갖고, 따라서, 310에서, 지각된 카운트는 "1"인 것으로 결정된다.
304에서, 제1 펄스의 진폭이 Amin 이상인 것으로 결정되는 경우, 312에서, 제2 펄스의 진폭이 Amin 이상인지가 결정되고, 아니오인 경우에, 단지 하나의 펄스가 Amin 이상인 진폭을 가지며, 따라서, 314에서, 지각된 카운트는 "1"인 것으로 결정된다.
312에서, 제2 펄스의 진폭도 Amin 이상인 것으로 결정되는 경우, 316에서, 펄스들 간의 간격이 Dmin 이상인지가 결정되고, 아니오인 경우에, 양 펄스가 Amin 이상인 진폭을 갖지만 펄스들 사이의 간격이 Dmin 미만이며, 따라서, 318에서, 지각된 카운트는 "1"인 것으로 결정된다. 그렇지만, 316에서, 펄스들 사이의 간격이 Dmin 이상인 것으로 결정되는 경우, 320에서, 지각된 카운트가 "2"인 것으로 결정된다.
발생된 펄스들의 시퀀스에 대한 지각된 카운트를 결정할 시에, 이러한 펄스들의 시퀀스가 햅틱 CAPTCHA로서 제공될 수 있다. 사용자가 지각된 카운트와 동일한 카운트를 식별하는 경우, 사용자가 봇이 아니라 사람인 것으로 생각되고, 아니오인 경우, 상이한 햅틱 및/또는 다른 유형의 CAPTCHA가 재시도하는 사용자에게 제공될 수 있다.
일 실시예는 다수의 햅틱 시도 작업들(예컨대, 햅틱 효과들)을 다수의 이전에 식별된 대응하는 응답들과 관련시키는 데이터베이스에 기초하여 햅틱 CAPTCHA를 구현한다. 이 응답들은, 예를 들어, 다수의 이미지들/사운드들/비디오 레코딩들 중의 이미지/사운드/비디오 레코딩의 선택을 포함할 수 있다. 이 실시예는 햅틱 시도 질문에 대한 가장 가능성이 많은 그리고 가장 가능성이 적은 응답들을 결정하기 위해 데이터베이스 내의 과거 응답 정보를 사용할 수 있고, 이어서 적어도 가장 가능성이 많은 응답을 옵션으로서 햅틱 시도를 받은 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 일 실시예는 햅틱 트랙을 사용자에게 제공하고 햅틱 트랙이 비디오에 대응하고 그의 콘텐츠와 부합하는지를 사용자에게 질문할 수 있다. 대안의 일 실시예는 과거 사용자 답변들의 데이터베이스를 사용하는 것에 의해 햅틱 효과 카운팅에 기초한 햅틱 CAPTCHA를 구현할 수 있다.
도 4는 감정들을 햅틱 효과과 관련시키는 데이터베이스에 기초하여 햅틱 CAPTCHA를 구현하는 일 실시예의 흐름도이고, 여기서 사용자는 햅틱 효과를 제공받고 이어서 감정들의 리스트로부터 부합하는 감정을 선택하도록 요구받는다. 402에서, 햅틱 효과가 데이터베이스로부터 랜덤하게 선택된다. 일 실시예에서, 데이터베이스는 햅틱 효과들을 제공받을 때 실험 참가자들에 의해 상이한 감정들이 선택된 횟수에 관한 정보를 추가로 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터베이스는 또한 실험 참가자들 및 실험을 수행하는 데 사용된 디바이스들에 관한 정보를 포함할 수 있다.
404에서는, 402에서 선택된 햅틱 효과에 기초하여 데이터베이스에 질의한다. 질의는 또한 참가자의 나이 및 사용되는 디바이스와 같은 다른 관련 정보에 기초할 수 있다. 이어서, 406에서, 상이한 감정들이 사람에 의해 선택될 확률이 다양한 감정들과 관련하여 데이터베이스에 저장된 정보에 기초하여 계산된다. 408에서, 선택될 가능성이 가장 많은 감정이 결정된다. 410에서, 선택될 가능성이 가장 적은 다수의 감정들(예컨대, 사용자들에 의해 선택될 확률이 5% 미만인 4 개의 감정들)이 결정된다.
412에서, 사용자는 햅틱 효과를 제공받고 가장 가능성이 많은 감정 및 가장 가능성이 적은 감정들 또는 임의의 다른 감정들을 포함하는 리스트로부터 하나의 감정을 선택하라고 요구받는다. 사용자가 가장 가능성이 많은 감정을 식별하는 경우, 사용자가 봇이 아니라 사람인 것으로 생각되고, 아니오인 경우, 상이한 햅틱 및/또는 다른 유형의 CAPTCHA가 재시도하는 사용자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 다시 말하지만 감정을 전달하는 것에 기초하는 상이한 햅틱 CAPTCHA를 사용자에게 제공하기 위해 블록들(402 내지 412)이 반복될 수 있다.
도 5는 햅틱 효과가 다른 효과(사운드, 시각적 효과, 다른 햅틱 효과, 기타 등등)와 동기화되어 있는지를 결정하는 것에 의해 햅틱 CAPTCHA를 구현하는 일 실시예의 흐름도이다. 502에서, 햅틱 효과 및 대응하는 다른 효과(예컨대, 오디오/비디오 신호들)가 선택된다. 504에서, 햅틱 효과와 대응하는 다른 효과 사이의 지연(lag)이 결정된다. 이 지연은 미리 정의된 한계들 내에서 선택될 수 있다. 506에서, 대응하는 다른 효과(예컨대, 사용되는 오디오/비디오 효과들)에 기초하여 타당한 지연 범위를 결정하기 위해 데이터베이스에 질의하거나, 수학적 모델이 사용된다. 508에서, 대응하는 다른 효과들이 햅틱 효과와 동기화된 것으로 지각될 것인지 여부가 결정된다. 510에서, 햅틱 효과 및 대응하는 다른 효과가 사용자에게 제공되고, 사용자는 이들이 동기화되어 있는지 여부를 표시하라고 요구받는다. 사용자가 올바른 답변을 제공하는 경우, 사용자가 봇이 아니라 사람인 것으로 생각되고, 아니오인 경우, 상이한 햅틱 및/또는 다른 유형의 CAPTCHA가 재시도하는 사용자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 다시 말하지만 햅틱 효과와 다른 효과 간의 동기화에 기초하는 상이한 햅틱 CAPTCHA를 사용자에게 제공하기 위해 블록들(502 내지 510)이 반복될 수 있다.
일 실시예는 대응하는 햅틱 응답/피드백을 제공하라고 사용자에게 요구하는 햅틱 CAPTCHA를 구현한다. 일 실시예에서, 햅틱 피드백은 능동적 및 저항적 힘 피드백과 같은 운동감각 피드백을 포함할 수 있다. 햅틱 피드백이 본원에 기술되는 임의의 디바이스 및/또는 센서에 의해 감지될 수 있다. 예를 들어, 일 실시예는 햅틱 시도 질문을 사용자에게 제공하고 이어서 그에 응답하여 햅틱 작업을 수행하라고(예컨대, 특정 횟수만큼 햅틱 입력 디바이스를 탭핑하라고, 특정 횟수만큼 제스처 기반 상호작용 입력을 제공하라고, 기타를 하라고) 사용자에게 요구할 수 있다. 압력 감지 터치스크린, 용량성 터치스크린, 저항성 터치스크린 등과 같은 임의의 터치스크린, 또는 표면 탄성파, 표면 정전용량, 투사 정전용량(projected capacitance), 상호 정전용량, 자기 정전용량, 적외선 격자(infrared grid), 적외선 아크릴 투사(infrared acrylic projection), 광학 이미징, 분산 신호(dispersive signal), 음향 펄스 인식(acoustic pulse recognition) 등과 같은 임의의 다른 원리에 따라 동작하는 터치스크린에 의해 탭핑(tapping)이 감지될 수 있다.
일 실시예에서, 햅틱 시도 질문은 몇 개의 진동이 지각되고 있는지를 결정하는 것일 수 있고, 대응하는 햅틱 응답은 동일한 또는 대응하는 횟수만큼 햅틱 입력 디바이스를 탭핑하는 것(예컨대, 사용자가 하나의 진동을 느끼는 경우 두 번 탭핑하고 사용자가 2개의 진동들을 느끼는 경우 한 번 탭핑하는 것) 또는 동일한 또는 대응하는 횟수만큼 제스처 기반 상호작용을 수행하는 것일 수 있다. 대안의 일 실시예는 햅틱 시도 질문을 제공하고 이어서 특정 유형의 제스처 기반 상호작용(예컨대, 사용자가 하나의 펄스를 느끼는 경우 누르는 것, 사용자가 2개의 펄스들을 느끼는 경우 핀치하는 것, 사용자가 3 개의 펄스들을 느끼는 경우 흔드는 것, 사용자가 4 개의 펄스들을 느끼는 경우 특정 패턴의 손가락 자취(finger trace)를 수행하는 것 등)을 수행하라고 사용자에게 요청할 수 있다. 일부 실시예에서, 햅틱 피드백 옵션들은 햅틱 피드백을 제공하지 않는 것 또는 특정 지연, 지속기간, 세기, 주파수 등을 갖는 특정 햅틱 피드백을 제공하는 것을 포함할 수 있다. 햅틱 피드백의 타이밍 파라미터들은 시스템 타이머에 기초하여 측정될 수 있다. 햅틱 피드백의 세기는 가속도계, 압력 센서 등에 기초하여 측정될 수 있다.
일 실시예는 웨어러블 햅틱 디바이스에 대해 햅틱 CAPTCHA를 구현한다. 예를 들어, 일 실시예는 웨어러블 디바이스를 착용하고 있는 사람에 의해 응답될 햅틱 시도 질문을 웨어러블 햅틱 디바이스를 통해 제공한다. 일 실시예는, 햅틱 시도 질문를 제공하기 전에, 먼저 웨어러블 햅틱 디바이스가 사람에 의해 착용되어 있는지를 결정할 수 있다. 예를 들어, 일 실시예는 먼저 웨어러블 디바이스의 착용자의 생물학적 신호들(예컨대, 온도, 맥박, 혈압 등)을 수집/감지하고, 따라서, 햅틱 시도 질문을 제공하기 전에, 웨어러블 디바이스가 실제로 사람에 의해 착용되거나 사용되고 있는 것으로 결정할 수 있다. 생물학적 신호들은 웨어러블 디바이스 자체를 통해 또는 웨어러블 디바이스에 부착되거나 그 내에 내장되어 있는 또는 웨어러블 디바이스에 근접해 있는 별개의 디바이스/센서를 통해 수집/감지될 수 있다.
일 실시예에서, 주 햅틱 CAPTCHA를 제공한 후에, 햅틱 CAPTCHA 기능의 정확도를 향상시키기 위해 하나 이상의 부가 햅틱 CAPTCHA가 또한 제공될 수 있다. 예를 들어, 주 햅틱 시도를 사용자에게 제공하고 응답을 수신한 후에, 일 실시예는 보조 햅틱 시도를 사용자에게 제공하고 이어서, 사용자가 봇이 아니라 사람일 가능성을 더 잘 추정하기 위해, 주 햅틱 시도 및 보조 햅틱 시도 둘 다에 대한 응답들을 사용한다. 일 실시예는 햅틱 시도들의 시퀀스를 사용자에게 제공하고 각각의 시도에 대한 각자의 응답들을 수신한다. 이 실시예는, 사용자가 사람일 가능성이 특정 문턱값 초과(즉, 사용자가 사람일 가능성이 있다는 것을 나타냄)라고 결정될 때까지 또는 실패한 햅틱 시도들의 개수가 특정 문턱값을 초과(즉, 사용자가 사람일 가능성이 없다는 것을 나타냄)할 때까지, 이 시퀀스를 계속한다.
개시된 바와 같이, 실시예들은 촉감에 의존하는 CAPTCHA를 제공하는 것을 가능하게 한다. 일부 실시예들에서, 햅틱 CAPTCHA는 또한 특정 햅틱 효과들이 어떻게 지각되는지(촉각 지각)에 관한 부가 정보를 수집하도록 또는 사용자를 인증하도록 구성될 수 있다. 그에 따라, 실시예들은 다양한 시도-응답 기능들을 제공하기 위해 촉감에 의존할 가능성을 최종 사용자에게 제공한다.
몇 개의 실시예들이 본원에 구체적으로 예시 및/또는 기술되어 있다. 그렇지만, 개시된 실시예들의 수정들 및 변형들이 이상의 개시 내용에 포함되고 본 발명의 사상 및 의도된 범주를 벗어나지 않고 첨부된 청구항들의 범위 내에 있다는 것을 알 것이다.

Claims (20)

  1. 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금 햅틱 시도-응답 기능(haptic challenge-response functionality)을 수행하게 하는 명령어들을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 매체로서,
    상기 수행하는 것은
    하나 이상의 햅틱 효과들을 발생시키는 것;
    상기 하나 이상의 햅틱 효과들을 햅틱 출력 디바이스를 통해 햅틱 시도 질문(haptic challenge question)으로서 사용자에게 제공하는 것;
    상기 햅틱 시도 질문에 대응하는 답변을 상기 사용자로부터 수신하는 것; 및
    사람 지각 모델(model of human perception)에 기초하여, 상기 답변이 상기 햅틱 시도 질문에 대한 올바른 답변에 대응하는지를 결정하는 것을 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 매체.
  2. 제1항에 있어서, 상기 결정하는 것은
    상기 햅틱 시도 질문에 대한 상기 올바른 답변을 예측하는 것;
    상기 올바른 답변을 상기 사용자로부터 수신되는 상기 답변과 비교하는 것; 및
    상기 답변이 상기 올바른 답변과 부합(match)할 때 상기 사용자가 사람이라고 결정하는 것을 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 매체.
  3. 제2항에 있어서, 상기 예측하는 것이 상기 사람 지각 모델, 액추에이터 응답, 또는 상기 사용자에 대한 액추에이터 위치 중 하나 이상에 기초하여 수행되는, 컴퓨터 판독 가능 매체.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 답변이 상기 올바른 답변과 부합하지 않을 때, 상기 발생시키는 것, 상기 제공하는 것, 상기 수신하는 것, 상기 예측하는 것, 및 상기 비교하는 것을 반복하는 것을 추가로 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 매체.
  5. 제1항에 있어서, 상기 발생시키는 것은 상기 사용자와 웹 사이트 간의 상호작용에 응답하여 수행되고, 상기 사용자는 상기 답변이 상기 햅틱 시도 질문에 대응하는 상기 올바른 답변과 부합할 때 후속 상호작용들을 계속하도록 허용되는, 컴퓨터 판독 가능 매체.
  6. 제1항에 있어서, 상기 상호작용은 상기 사용자의 인증에 대응하는, 컴퓨터 판독 가능 매체.
  7. 제1항에 있어서,
    하나 이상의 보조 햅틱 효과들을 발생시키는 것;
    상기 하나 이상의 보조 햅틱 효과들을 상기 햅틱 출력 디바이스를 통해 보조 햅틱 시도 질문(secondary haptic challenge question)으로서 상기 사용자에게 제공하는 것; 및
    상기 보조 햅틱 시도 질문에 대응하는 보조 답변을 상기 사용자로부터 수신하는 것을 추가로 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 매체.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 보조 답변을 사용하여 상기 하나 이상의 햅틱 효과들 중 적어도 하나 또는 상기 하나 이상의 보조 햅틱 효과들 중 적어도 하나를 조정하는 것을 추가로 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 매체.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 보조 답변을 사용하여 상기 사람 지각 모델을 구성하거나 업데이트하는 것을 추가로 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 매체.
  10. 제1항에 있어서, 상기 답변은 햅틱 피드백인, 컴퓨터 판독 가능 매체.
  11. 제10항에 있어서, 상기 햅틱 피드백은 햅틱 작업(haptic task) 또는 제스처 기반 상호작용인, 컴퓨터 판독 가능 매체.
  12. 제1항에 있어서, 상기 수신하는 것은
    복수의 답변 옵션들을 상기 사용자에게 제공하는 것; 및
    상기 복수의 답변 옵션들 중에서 상기 답변을 선택하라고 상기 사용자에게 요청하는 것을 포함하고, 상기 복수의 답변 옵션들은 상기 햅틱 시도 질문에 대한 올바른 답변을 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 매체.
  13. 제12항에 있어서, 상기 복수의 답변 옵션들은 복수의 이미지들, 복수의 비디오 레코딩들, 복수의 오디오 레코딩들, 또는 복수의 햅틱 효과들 중 적어도 하나를 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 매체.
  14. 햅틱 시도-응답 기능을 수행하는 방법으로서,
    하나 이상의 햅틱 효과들을 발생시키는 단계;
    상기 하나 이상의 햅틱 효과들을 햅틱 출력 디바이스를 통해 햅틱 시도 질문으로서 사용자에게 제공하는 단계;
    상기 햅틱 시도 질문에 대응하는 답변을 상기 사용자로부터 수신하는 단계; 및
    사람 지각 모델에 기초하여, 상기 답변이 상기 햅틱 시도 질문에 대한 올바른 답변에 대응하는지를 결정하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  15. 제14항에 있어서, 상기 결정하는 단계는
    상기 햅틱 시도 질문에 대한 상기 올바른 답변을 예측하는 단계;
    상기 올바른 답변을 상기 사용자로부터 수신되는 상기 답변과 비교하는 단계; 및
    상기 답변이 상기 올바른 답변과 부합할 때 상기 사용자가 사람이라고 결정하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 예측하는 단계는 상기 사람 지각 모델, 액추에이터 응답, 또는 상기 사용자에 대한 액추에이터 위치 중 하나 이상에 기초하여 수행되는, 방법.
  17. 제15항에 있어서, 상기 답변이 상기 올바른 답변과 부합하지 않을 때, 상기 발생시키는 단계, 상기 제공하는 단계, 상기 수신하는 단계, 상기 예측하는 단계, 및 상기 비교하는 단계를 반복하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
  18. 제14항에 있어서,
    하나 이상의 보조 햅틱 효과들을 발생시키는 단계;
    상기 하나 이상의 보조 햅틱 효과들을 상기 햅틱 출력 디바이스를 통해 보조 햅틱 시도 질문으로서 상기 사용자에게 제공하는 단계; 및
    상기 보조 햅틱 시도 질문에 대응하는 보조 답변을 상기 사용자로부터 수신하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
  19. 제18항에 있어서, 상기 보조 답변을 사용하여 상기 하나 이상의 햅틱 효과들 중 적어도 하나 또는 상기 하나 이상의 보조 햅틱 효과들 중 적어도 하나를 조정하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
  20. 햅틱 시도-응답 기능을 수행하는 시스템으로서,
    하나 이상의 햅틱 효과들을 발생시키는 발생 모듈;
    상기 하나 이상의 햅틱 효과들을 햅틱 출력 디바이스를 통해 햅틱 시도 질문으로서 사용자에게 제공하는 제공 모듈;
    상기 햅틱 시도 질문에 대응하는 답변을 상기 사용자로부터 수신하는 수신 모듈; 및
    사람 지각 모델에 기초하여, 상기 답변이 상기 햅틱 시도 질문에 대한 올바른 답변에 대응하는지를 결정하는 결정 모듈
    을 포함하는, 시스템.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200001961A (ko) * 2018-06-28 2020-01-07 베이징 쿠앙쉬 테크놀로지 씨오., 엘티디. 생체 검출 방법, 장치, 시스템 및 비일시적 기록 매체
KR20210078898A (ko) * 2019-12-19 2021-06-29 삼성전자주식회사 신발형 장치를 위한 감각 역치 정보 결정 방법 및 장치, 신발형 장치와 신발형 장치의 제어 방법
KR20220156897A (ko) * 2020-03-26 2022-11-28 비보 모바일 커뮤니케이션 컴퍼니 리미티드 검증 방법, 전자기기 및 컴퓨터 판독 가능한 저장매체

Families Citing this family (121)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8677377B2 (en) 2005-09-08 2014-03-18 Apple Inc. Method and apparatus for building an intelligent automated assistant
US9318108B2 (en) 2010-01-18 2016-04-19 Apple Inc. Intelligent automated assistant
US8977255B2 (en) 2007-04-03 2015-03-10 Apple Inc. Method and system for operating a multi-function portable electronic device using voice-activation
US8676904B2 (en) 2008-10-02 2014-03-18 Apple Inc. Electronic devices with voice command and contextual data processing capabilities
US10255566B2 (en) 2011-06-03 2019-04-09 Apple Inc. Generating and processing task items that represent tasks to perform
US10276170B2 (en) 2010-01-18 2019-04-30 Apple Inc. Intelligent automated assistant
US8682667B2 (en) 2010-02-25 2014-03-25 Apple Inc. User profiling for selecting user specific voice input processing information
US10057736B2 (en) 2011-06-03 2018-08-21 Apple Inc. Active transport based notifications
US10417037B2 (en) 2012-05-15 2019-09-17 Apple Inc. Systems and methods for integrating third party services with a digital assistant
DE112014000709B4 (de) 2013-02-07 2021-12-30 Apple Inc. Verfahren und vorrichtung zum betrieb eines sprachtriggers für einen digitalen assistenten
US9202352B2 (en) * 2013-03-11 2015-12-01 Immersion Corporation Automatic haptic effect adjustment system
US10652394B2 (en) 2013-03-14 2020-05-12 Apple Inc. System and method for processing voicemail
US10748529B1 (en) 2013-03-15 2020-08-18 Apple Inc. Voice activated device for use with a voice-based digital assistant
KR101959188B1 (ko) 2013-06-09 2019-07-02 애플 인크. 디지털 어시스턴트의 둘 이상의 인스턴스들에 걸친 대화 지속성을 가능하게 하기 위한 디바이스, 방법 및 그래픽 사용자 인터페이스
US10176167B2 (en) 2013-06-09 2019-01-08 Apple Inc. System and method for inferring user intent from speech inputs
KR101749009B1 (ko) 2013-08-06 2017-06-19 애플 인크. 원격 디바이스로부터의 활동에 기초한 스마트 응답의 자동 활성화
US10296160B2 (en) 2013-12-06 2019-05-21 Apple Inc. Method for extracting salient dialog usage from live data
US9715875B2 (en) 2014-05-30 2017-07-25 Apple Inc. Reducing the need for manual start/end-pointing and trigger phrases
US10170123B2 (en) 2014-05-30 2019-01-01 Apple Inc. Intelligent assistant for home automation
US9430463B2 (en) 2014-05-30 2016-08-30 Apple Inc. Exemplar-based natural language processing
WO2015184186A1 (en) 2014-05-30 2015-12-03 Apple Inc. Multi-command single utterance input method
US9338493B2 (en) 2014-06-30 2016-05-10 Apple Inc. Intelligent automated assistant for TV user interactions
US10127911B2 (en) 2014-09-30 2018-11-13 Apple Inc. Speaker identification and unsupervised speaker adaptation techniques
US9668121B2 (en) 2014-09-30 2017-05-30 Apple Inc. Social reminders
US10152299B2 (en) 2015-03-06 2018-12-11 Apple Inc. Reducing response latency of intelligent automated assistants
US9721566B2 (en) 2015-03-08 2017-08-01 Apple Inc. Competing devices responding to voice triggers
US9886953B2 (en) 2015-03-08 2018-02-06 Apple Inc. Virtual assistant activation
US10460227B2 (en) 2015-05-15 2019-10-29 Apple Inc. Virtual assistant in a communication session
US10083688B2 (en) 2015-05-27 2018-09-25 Apple Inc. Device voice control for selecting a displayed affordance
US10200824B2 (en) 2015-05-27 2019-02-05 Apple Inc. Systems and methods for proactively identifying and surfacing relevant content on a touch-sensitive device
US9578173B2 (en) 2015-06-05 2017-02-21 Apple Inc. Virtual assistant aided communication with 3rd party service in a communication session
US20160378747A1 (en) 2015-06-29 2016-12-29 Apple Inc. Virtual assistant for media playback
US10671428B2 (en) 2015-09-08 2020-06-02 Apple Inc. Distributed personal assistant
US10747498B2 (en) 2015-09-08 2020-08-18 Apple Inc. Zero latency digital assistant
US10740384B2 (en) 2015-09-08 2020-08-11 Apple Inc. Intelligent automated assistant for media search and playback
US10331312B2 (en) 2015-09-08 2019-06-25 Apple Inc. Intelligent automated assistant in a media environment
US11587559B2 (en) 2015-09-30 2023-02-21 Apple Inc. Intelligent device identification
US10691473B2 (en) 2015-11-06 2020-06-23 Apple Inc. Intelligent automated assistant in a messaging environment
US10956666B2 (en) 2015-11-09 2021-03-23 Apple Inc. Unconventional virtual assistant interactions
US10223066B2 (en) 2015-12-23 2019-03-05 Apple Inc. Proactive assistance based on dialog communication between devices
US10585480B1 (en) 2016-05-10 2020-03-10 Apple Inc. Electronic device with an input device having a haptic engine
US11227589B2 (en) 2016-06-06 2022-01-18 Apple Inc. Intelligent list reading
US12223282B2 (en) 2016-06-09 2025-02-11 Apple Inc. Intelligent automated assistant in a home environment
US10586535B2 (en) 2016-06-10 2020-03-10 Apple Inc. Intelligent digital assistant in a multi-tasking environment
DK201670540A1 (en) 2016-06-11 2018-01-08 Apple Inc Application integration with a digital assistant
DK179415B1 (en) 2016-06-11 2018-06-14 Apple Inc Intelligent device arbitration and control
US12197817B2 (en) 2016-06-11 2025-01-14 Apple Inc. Intelligent device arbitration and control
US10474753B2 (en) 2016-09-07 2019-11-12 Apple Inc. Language identification using recurrent neural networks
US11204787B2 (en) 2017-01-09 2021-12-21 Apple Inc. Application integration with a digital assistant
DE102017205878A1 (de) * 2017-04-06 2018-10-11 Bundesdruckerei Gmbh Verfahren und System zur Authentifizierung
DK201770383A1 (en) 2017-05-09 2018-12-14 Apple Inc. USER INTERFACE FOR CORRECTING RECOGNITION ERRORS
US10417266B2 (en) * 2017-05-09 2019-09-17 Apple Inc. Context-aware ranking of intelligent response suggestions
US10726832B2 (en) 2017-05-11 2020-07-28 Apple Inc. Maintaining privacy of personal information
US10395654B2 (en) 2017-05-11 2019-08-27 Apple Inc. Text normalization based on a data-driven learning network
DK180048B1 (en) 2017-05-11 2020-02-04 Apple Inc. MAINTAINING THE DATA PROTECTION OF PERSONAL INFORMATION
DK179745B1 (en) 2017-05-12 2019-05-01 Apple Inc. SYNCHRONIZATION AND TASK DELEGATION OF A DIGITAL ASSISTANT
US11301477B2 (en) 2017-05-12 2022-04-12 Apple Inc. Feedback analysis of a digital assistant
DK201770428A1 (en) 2017-05-12 2019-02-18 Apple Inc. LOW-LATENCY INTELLIGENT AUTOMATED ASSISTANT
DK179496B1 (en) 2017-05-12 2019-01-15 Apple Inc. USER-SPECIFIC Acoustic Models
DK201770411A1 (en) 2017-05-15 2018-12-20 Apple Inc. Multi-modal interfaces
DK179560B1 (en) 2017-05-16 2019-02-18 Apple Inc. FAR-FIELD EXTENSION FOR DIGITAL ASSISTANT SERVICES
US10311144B2 (en) 2017-05-16 2019-06-04 Apple Inc. Emoji word sense disambiguation
US10303715B2 (en) 2017-05-16 2019-05-28 Apple Inc. Intelligent automated assistant for media exploration
US20180336892A1 (en) 2017-05-16 2018-11-22 Apple Inc. Detecting a trigger of a digital assistant
US10194078B2 (en) * 2017-06-09 2019-01-29 Immersion Corporation Haptic enabled device with multi-image capturing abilities
US10594836B2 (en) * 2017-06-30 2020-03-17 Microsoft Technology Licensing, Llc Automatic detection of human and non-human activity
US11054932B2 (en) 2017-09-06 2021-07-06 Apple Inc. Electronic device having a touch sensor, force sensor, and haptic actuator in an integrated module
CN109725824A (zh) * 2017-10-27 2019-05-07 伊姆西Ip控股有限责任公司 用于向存储系统中的盘阵列写入数据的方法和设备
US10513322B2 (en) * 2017-12-08 2019-12-24 Navico Holding As Foot pedal for a trolling motor assembly
US11200303B2 (en) * 2017-12-08 2021-12-14 Apple Inc. Audio accessibility assistance
US10564796B2 (en) * 2017-12-14 2020-02-18 Mastercard International Incorporated Haptic interaction
US10877560B2 (en) * 2017-12-22 2020-12-29 Mastercard International Incorporated Haptic feedback for authentication and security in computer systems
JP7035977B2 (ja) * 2018-02-14 2022-03-15 カシオ計算機株式会社 電子機器、電子機器の制御方法及びプログラム
US10592604B2 (en) 2018-03-12 2020-03-17 Apple Inc. Inverse text normalization for automatic speech recognition
US10818288B2 (en) 2018-03-26 2020-10-27 Apple Inc. Natural assistant interaction
US10928918B2 (en) 2018-05-07 2021-02-23 Apple Inc. Raise to speak
US11145294B2 (en) 2018-05-07 2021-10-12 Apple Inc. Intelligent automated assistant for delivering content from user experiences
DK201870355A1 (en) 2018-06-01 2019-12-16 Apple Inc. VIRTUAL ASSISTANT OPERATION IN MULTI-DEVICE ENVIRONMENTS
DK179822B1 (da) 2018-06-01 2019-07-12 Apple Inc. Voice interaction at a primary device to access call functionality of a companion device
US10892996B2 (en) 2018-06-01 2021-01-12 Apple Inc. Variable latency device coordination
DK180639B1 (en) 2018-06-01 2021-11-04 Apple Inc DISABILITY OF ATTENTION-ATTENTIVE VIRTUAL ASSISTANT
US11204648B2 (en) 2018-06-12 2021-12-21 Mastercard International Incorporated Handshake to establish agreement between two parties in virtual reality
US10791222B2 (en) * 2018-06-21 2020-09-29 Wells Fargo Bank, N.A. Voice captcha and real-time monitoring for contact centers
WO2020032919A1 (en) 2018-08-06 2020-02-13 Google Llc Captcha automated assistant
US10936071B2 (en) 2018-08-30 2021-03-02 Apple Inc. Wearable electronic device with haptic rotatable input
US10966007B1 (en) 2018-09-25 2021-03-30 Apple Inc. Haptic output system
US11010561B2 (en) 2018-09-27 2021-05-18 Apple Inc. Sentiment prediction from textual data
US10839159B2 (en) 2018-09-28 2020-11-17 Apple Inc. Named entity normalization in a spoken dialog system
US11462215B2 (en) 2018-09-28 2022-10-04 Apple Inc. Multi-modal inputs for voice commands
US11170166B2 (en) 2018-09-28 2021-11-09 Apple Inc. Neural typographical error modeling via generative adversarial networks
KR102010360B1 (ko) * 2018-10-08 2019-08-14 넷마블 주식회사 색각 이상 판단 장치 및 방법
US11475898B2 (en) 2018-10-26 2022-10-18 Apple Inc. Low-latency multi-speaker speech recognition
US11132432B2 (en) 2018-10-29 2021-09-28 Hewlett Packard Enterprise Development Lp Tactile challenge-response testing for electronic devices
US11638059B2 (en) 2019-01-04 2023-04-25 Apple Inc. Content playback on multiple devices
US11348573B2 (en) 2019-03-18 2022-05-31 Apple Inc. Multimodality in digital assistant systems
US11875372B2 (en) * 2019-03-29 2024-01-16 Fortunito, Inc. Systems and methods for an interactive online platform
US11423908B2 (en) 2019-05-06 2022-08-23 Apple Inc. Interpreting spoken requests
US11475884B2 (en) 2019-05-06 2022-10-18 Apple Inc. Reducing digital assistant latency when a language is incorrectly determined
DK201970509A1 (en) 2019-05-06 2021-01-15 Apple Inc Spoken notifications
US11307752B2 (en) 2019-05-06 2022-04-19 Apple Inc. User configurable task triggers
US11140099B2 (en) 2019-05-21 2021-10-05 Apple Inc. Providing message response suggestions
US11289073B2 (en) 2019-05-31 2022-03-29 Apple Inc. Device text to speech
DK180129B1 (en) 2019-05-31 2020-06-02 Apple Inc. User activity shortcut suggestions
DK201970510A1 (en) 2019-05-31 2021-02-11 Apple Inc Voice identification in digital assistant systems
US11496600B2 (en) 2019-05-31 2022-11-08 Apple Inc. Remote execution of machine-learned models
US11360641B2 (en) 2019-06-01 2022-06-14 Apple Inc. Increasing the relevance of new available information
US11227599B2 (en) 2019-06-01 2022-01-18 Apple Inc. Methods and user interfaces for voice-based control of electronic devices
WO2020258227A1 (zh) * 2019-06-28 2020-12-30 瑞声声学科技(深圳)有限公司 致动器激励信号处理方法、装置、计算机设备及存储介质
US11488406B2 (en) 2019-09-25 2022-11-01 Apple Inc. Text detection using global geometry estimators
US11328047B2 (en) * 2019-10-31 2022-05-10 Microsoft Technology Licensing, Llc. Gamified challenge to detect a non-human user
US11636193B1 (en) * 2020-05-06 2023-04-25 Amazon Technologies, Inc. Intuition-based challenges
US11183193B1 (en) 2020-05-11 2021-11-23 Apple Inc. Digital assistant hardware abstraction
US12301635B2 (en) 2020-05-11 2025-05-13 Apple Inc. Digital assistant hardware abstraction
US11061543B1 (en) 2020-05-11 2021-07-13 Apple Inc. Providing relevant data items based on context
US11755276B2 (en) 2020-05-12 2023-09-12 Apple Inc. Reducing description length based on confidence
US11024135B1 (en) 2020-06-17 2021-06-01 Apple Inc. Portable electronic device having a haptic button assembly
US11490204B2 (en) 2020-07-20 2022-11-01 Apple Inc. Multi-device audio adjustment coordination
US11438683B2 (en) 2020-07-21 2022-09-06 Apple Inc. User identification using headphones
US12432201B1 (en) * 2021-08-31 2025-09-30 United Services Automobile Association (Usaa) Haptic feedback-based video authentication method and system
US11751799B1 (en) * 2023-02-08 2023-09-12 Lanny Leo Johnson Methods and systems for diagnosing cognitive conditions
US12423393B2 (en) * 2023-08-15 2025-09-23 International Business Machines Corporation Multi-factor captcha with adjunct signals

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB0603581D0 (en) 2006-02-23 2006-04-05 Univ Belfast System and method for user authentication
AU2008209429B2 (en) 2007-01-23 2013-03-14 Carnegie Mellon University Controlling access to computer systems and for annotating media files
KR101943287B1 (ko) * 2010-12-29 2019-01-28 마코 서지컬 코포레이션 상당히 안정된 햅틱스를 제공하기 위한 시스템 및 방법
JP5699671B2 (ja) * 2011-02-21 2015-04-15 株式会社リコー 認証システム、認証方法、認証プログラム及び記録媒体
US8776173B2 (en) 2011-03-24 2014-07-08 AYAH, Inc. Method for generating a human likeness score
US20130007875A1 (en) * 2011-06-30 2013-01-03 Ebay, Inc. Interactive CAPTCHA
US20150254448A1 (en) 2012-04-30 2015-09-10 Google Inc. Verifying Human Use of Electronic Systems
US9202352B2 (en) 2013-03-11 2015-12-01 Immersion Corporation Automatic haptic effect adjustment system
KR20160016747A (ko) 2013-06-07 2016-02-15 임머숀 코퍼레이션 햅틱 효과 핸드쉐이크 잠금 해제
US9619029B2 (en) * 2013-11-14 2017-04-11 Immersion Corporation Haptic trigger control system
US9722985B2 (en) * 2014-05-01 2017-08-01 Qualcomm Incorporated Sensory output for image association
US9723005B1 (en) * 2014-09-29 2017-08-01 Amazon Technologies, Inc. Turing test via reaction to test modifications

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200001961A (ko) * 2018-06-28 2020-01-07 베이징 쿠앙쉬 테크놀로지 씨오., 엘티디. 생체 검출 방법, 장치, 시스템 및 비일시적 기록 매체
US10885306B2 (en) 2018-06-28 2021-01-05 Beijing Kuangshi Technology Co., Ltd. Living body detection method, system and non-transitory computer-readable recording medium
KR20210078898A (ko) * 2019-12-19 2021-06-29 삼성전자주식회사 신발형 장치를 위한 감각 역치 정보 결정 방법 및 장치, 신발형 장치와 신발형 장치의 제어 방법
KR20220156897A (ko) * 2020-03-26 2022-11-28 비보 모바일 커뮤니케이션 컴퍼니 리미티드 검증 방법, 전자기기 및 컴퓨터 판독 가능한 저장매체
US12236081B2 (en) 2020-03-26 2025-02-25 Vivo Mobile Communication Co., Ltd. Verification method, electronic device, and non-transitory computer-readable storage medium

Also Published As

Publication number Publication date
JP2017062760A (ja) 2017-03-30
CN106557158A (zh) 2017-04-05
JP6566906B2 (ja) 2019-08-28
EP3147753A1 (en) 2017-03-29
US20170090569A1 (en) 2017-03-30
US9990040B2 (en) 2018-06-05

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