• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.7
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• pp.157-163
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• 2013

In this paper, we propose a vision and depth information based real-time hand gesture interface method using finger joint estimation. For this, the areas of left and right hands are segmented after mapping of the visual image and depth information image, and labeling and boundary noise removal is performed. Then, the centroid point and rotation angle of each hand area are calculated. Afterwards, a circle is expanded at following pattern from a centroid point of the hand to detect joint points and end points of the finger by obtaining the midway points of the hand boundary crossing and the hand model is recognized. Experimental results that our method enabled fingertip distinction and recognized various hand gestures fast and accurately. As a result of the experiment on various hand poses with the hidden fingers using both hands, the accuracy showed over 90% and the performance indicated over 25 fps. The proposed method can be used as a without contacts input interface in HCI control, education, and game applications.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.7
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• pp.104-115
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• 1999

This paper proposes an efficient method for 3D modeling of a human face from trinocular images by reconstructing face surface using range data. By using a trinocular camera system, we mitigated the tradeoff between the occlusion problem and the range resolution limitation which is the critical limitation in binocular camera system. We also propose an MPC_MBS (Matching Pixel Count Multiple Baseline Stereo) area-based matching method to reduce boundary overreach phenomenon and to improve both of accuracy and precision in matching. In this method, the computing time can be reduced significantly by removing the redundancies. In the model generation sub-pixel accurate surface data are achieved by 2D interpolation of disparity values, and are sampled to make regular triangular meshes. The data size of the triangular mesh model can be controlled by merging the vertices that lie on the same plane within user defined error threshold.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.322-325
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• 2015

본 논문에서는 개선된 자세 인식을 위한 학습을 통한 자세 인식 기법을 제안한다. 제안 자세 인식 기법은 영상의 모든 픽셀 값을 사용하지 않으며 인체의 골격의 위치 정보와 자세의 학습을 기반으로 한다. 최근 자세 인식기법에 다양한 기계 학습 기법을 적용하여 제스처 인식률을 높이는 연구가 진행되고 있지만 실시간 프레임에 적용하는데 한계가 있다. 반면 고차원의 특징점을 추출하여 신경망 학습방식을 이용하면 적은 계산량과 손쉬운 실행이 가능하다. 고차원의 특징점은 깊이 정보로부터 사람의 골격 정보를 이용해 추출하여 차원을 감소시키며 신경망 학습 방식에서는 각 자세에 대한 고차원의 특징점을 이용하여 자세의 학습을 진행한다. 신경망학습은 학습 단계에서는 미리 알려진 자세와 예측된 자세의 비교를 통해 오류를 최소화 하는 방향으로 학습을 진행하며, 판별 단계에서는 새로운 자세를 입력하여 고차원 특징점을 이용한 신경망 학습 기반의 제안 기술의 성능을 평가한다. 실험에 의하면 제안 기법은 약 96%의 자세 인식률을 보이고 자세 인식기법을 동작 인식으로 확장 가능성 또한 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.19-22
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• 2018

본 논문에서는 기존 Stack Pointer Network의 의존 파싱 모델을 확장한 Bi-Stack Pointer Network를 제안한다. Stack Pointer Network는 기존의 Pointer Network에 내부 stack을 만들어 전체 문장을 읽어 dependency tree를 구성한다. stack은 tree의 깊이 우선 탐색을 통해 선정되고 Pointer Network는 stack의 top 단어(head)의 자식(child)을 선택한다. 제안한 모델은 기존의 Stack Pointer Network가 지배소(head)정보로 의존소(child)를 예측하는 부분에 Biaffine attention을 통해 의존소(child)에서 지배소(head)를 예측하는 방향을 추가하여 양방향 예측이 가능하게 한 모델이다. 실험 결과, 제안 Bi-Stack Pointer Network모델은 UAS 91.53%, LAS 90.93%의 성능을 보여주어 기존 최고 성능을 개선시켰다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.844-846
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• 2005

본 논문은 시점에 독립적인 제스처 인식을 위하여 볼륨 모션 템플릿을 제안한다. 기존 제스처 연구에서 시점 문제와 행동 속도의 편차는 중요하면서도 어려운 문제이다. 첫째, 시점 문제는 하나의 단안 카메라나 스테레오 카메라를 이용하는 단방향 카메라 환경에서 발생하며 해결하기 어려운 문제이다. 모든 시점에서 학습시켜야 하는 기존 연구의 단점을 해결하기 위해, 다양한 시점입력에 독립적으로 인식을 할 수 있는 볼륨 모션 템플릿을 제안한다. 볼륨 모션 템플릿은 깊이 정보와 모션의 방향성 통해 최적의 가상 시점을 제공한다. 또한 볼륨 모션 템플릿을 이용하여 시스템의 신뢰성과 확장성 또한 개선하였다. 두 번째, 제스처가 발생 시마다 생기는 속도의 편차 문제이다. 입력 제스처의 시간-정규화를 통해 해결할 수 있는데, 시간 정보 대신 모션 량을 사용하여 이를 해결하였다. 볼륨 모션 템플릿을 이용하여 다양한 시점 입력에 대해 실험하였고, 기존 모션 히스토리 이미지와 비교하여 시점에 독립적인 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.115-117
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• 2002

고전문서는 우리 가 상상할 수 없을 만큼의 문화와 지식의 깊이를 지니고 있다. 이러한 문화와 지식을 바탕으로 새로운 지식을 창출해내기 위한 고전문서의 전산화 작업은 필수적인 과제이다. 따라서, 최근 대규모의 고전문서 전산화 작업이 많이 진행되고 있다. 이러한 수백만 혹은 수천만 페이지에 달하는 대규모 고전문서 전산화 작업에서 가장 어렵고 비용이 많이 소요되는 분야는 고전문서의 의미적 특징을 최대한 손상시키지 않고 데이터베이스를 구축하는 일이다. 그러므로 본 논문에서는 고전문서의 특성을 고려하여 데이터베이스를 구축하고 관리할 수 있는 고전문서 편찬 관리시스템에 대하여 소개한다. 특히 고전문서 전산화에 반드시 필요한 확장 한자의 입력 및 검색기능과 문서의 전후관계를 고러만 문서 구조정보의 처리, 그리고 이러한 모든 기능을 효율적으로 수행하기 위한 정보검색 시스템에 대하여 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.463-465
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• 2000

인터넷을 통한 그룹 통신이 활발해지면서 신뢰성을 보장하는 멀티캐스트 서비스를 요구하는 응용들이 점점 다양해지고 증가하고 있다. 이에 따라 멀티캐스트에서의 신뢰성을 보장하기 위하여 다양한 기술들이 발표되었으며 특히 트리를 기반으로 오류 및 혼잡 제어를 수행하여 신뢰성 뿐만 아니라 확장성을 보장하는 효율적인 방법에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 이러한 트리 기반의 프로토콜에서 효율적이고 동적인 트리 형성 및 관리를 위한 방안을 제안한다. 하나의 멀티캐스트 그룹을 여러 개의 지역 그룹으로 나누어 트리로 구성할 때 지역 그룹에 속할 수 있는 그룹 수신자 수에 임계값을 두고 지역 대표자는 이 임계값이 초과되지 않을 때까지 새로운 참여자를 받아들일 수 있도록 하였다. 또한 새로운 노드가 그룹에 참여할 때 지역 대표자 뿐 아니라 일반 수신자들도 지역 대표자에 대한 정보를 전송해 줌으로써 참여시간의 감소와 그룹 내의 메시지 오버헤드를 줄일 수 있도록 하였다. 동적인 트리 형성 및 관리 과정에서 지역 그룹 대표자에 연결된 노드수가 적고 깊이가 깊어질수록 트리 관리에 관한 오버헤드가 증가하는 문제를 해결하기 위해 간단한 트리 재조정을 수행함으로써 트리에서 발생하는 오버헤드를 감소시킬 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.730-732
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• 2005

본 논문에서는 자율적인 다수의 에이전트들이 협력하여 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘인 MADFS를 제안하고 그 효율성을 분석한다. 이 알고리즘은 깊이-우선 탐색(DFS)에 기초한 단일 에이전트 공간 탐사 알고리즘인 dFS-RTA* 와 DFS-PHA* 를 멀티 에이전트 환경에 적합하게 에이전트 간 정보공유 방식과 방문노드 선택전략을 설계하여 확장하였다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament 게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.625-627
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• 2002

안전한 멀티캐스트 아키텍쳐, 키분배, 송신자 인증 등에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있지만 서비스 거부 공격이나 권한 없는 멤버에 대한 멀티캐스트 서비스 접근을 통제할 수 있는 접근통제 기술에 대한 연구는 극히 미진한 상태이다. 멀티캐스트 그룹의 경우, 그룹의 일부 멤버는 다른 멤버보다 높은 보안 레벨의 메시지를 교환할 수 있다. 또한 대규모의 멀티캐스트 통신 환경에서 트리의 깊이가 깊어짐에 따라 루트노드에 대한 접근통제 정보가 폭증하고, 서비스 거부 공격 또는 서비스 폭증으로 인한 루트노드의 서비스 장애시 멀티캐스트 서비스의 중단을 가져올 수 있는 취약한 구조를 갖고 있다. 기존의 송신자 기반 멀티캐스트 접근통제 방식이 멀티캐스트 라우터의 서브넷에 하나의 멤버만이 가능한 한계를 갖고 있고 다중 접속 네트워크 환경에서의 불법접근을 효율적으로 막지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 분석하여 해결방안을 제시하고 기존 접근통제 모델을 확장하여 네트워크 계층에서의 효율적인 다단계 송신자 기반 접근통제 구조를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.464-466
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• 2011

본 논문에서는 영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야의 기술을 마이크로 소프트 사의 키넥트에 적용하여 효과적인 체감형 학습을 위한 콘텐츠를 구성하고자 한다. 일반적으로 사람들이 많이 알고 있는 손 그림자 놀이를 응용하여 참여자들의 움직임을 통해 인터랙션을 발생시킬 수 있도록 하였고, 깊이정보맵으로부터 카메라에서 가장 가까운 거리에 있는 영역을 검출하기 위해 Meanshift segmentation(평균이동분할) 알고리즘을 적용 시켰다. 본 시스템의 체감형 콘텐츠는 문화 콘텐츠의 한 종류로서 이의 확장된 버전이 여러 분야에서 많은 활용이 될 것을 기대한다.