Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.485-488
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2006
본 논문에서는 두 대의 카메라를 직각으로 배치하여 얻은 동영상을 통해 3차원 인체 동작을 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 실루엣에서 전역 특징과 지역 특징을 추출하여 이 특징들을 정적 특징과 동적 특징으로 다시 나눈다. 모든 실루엣 특징은 RBF 신경망의 입력으로 이용되어 동작을 분류한다. 본 논문에서 제안된 신경망 동작 추정 시스템은 유아들의 동작 교육에 적용되었다. 동작 교육을 위해 제시되는 기본 동작은 걷기, 뛰기, 앙감질 등의 이동 동작과 구부리기, 뻗기, 균형잡기, 회전하기 등 비 이동 동작으로 구분되고, 이 7 가지 기본 동작은 성공적으로 추정되었다.
본 논문에서는 인체 추적에 필요한 인체의 각 부위들을 구성요소로 각각 검출하여 연결하는 인체 모델을 통해 각 구성요소를 개별적으로 추정하게 된다. 여기서 인체의 구성요소 중 동작 추적에 가장 필요한 6개 부위로 구성된 구성요소인 머리, 몸통, 왼팔, 오른팔, 왼발, 오른발 등을 검출하여 추적한 후, 각 구성요소의 중심값과 색상정보를 이용하여 이전 프레임과 현재 프레임 간에 연결성을 두여 각 구성요소를 개별적으로 확률 전파를 통해 추적되어지고, 각 구성요소의 추적 결과는 구성요소들의 추정 결과를 구성요소 기반 확률 전파를 이용하여 인체의 동작을 추정하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 피부색 등의 색상 정보를 이용하여 인체 부위 또는 인체 모델의 구성 요소들 각각의 중심값과 색상정보를 가지고 확률전파를 통해 이것이 어떤 동작인지 동작 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 인체 동작 추적 시스템은 유아의 동작교육에 이용되는 7가지 동작인 걷기, 뛰기, 앙감질, 구부리기, 뻗기, 균형 잡기, 회전하기 등에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 인체 모델의 각 구성요소 부위들을 독립적으로 검출하여 평균 96%의 높은 인식률을 나타냈고, 앞서 적용한 7가지 동작에 대해서 실험한 결과 평균 88.5% 성공률을 획득함으로써 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 보였다.
Movements are a critical ability to young children's whole development, including physical, social/emotional, and cognitive development. This paper proposes the method to estimate movements suitable for young children's body conditions. The proposed method extracts a silhouette in each frame of videos that are obtained by deploying two video cameras by compensating illuminations, removing background and conducting morphology operations. And we extract silhouette feature values: an area, the ratio of length to width, the lowest foot position, and 7 Hu moments. Also, the area and movements of sub-area are used as local features. For motion estimation, we used probability propagation of the features extracted from the front and side frames. The proposed estimation algorithm is demonstrated for seven movements, walking, jumping, hopping, bending, stretching, balancing, and turning.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.73-74
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2020
사용자 동작 추정이란 이미지 또는 비디오에서 사용자의 관절 위치를 추정하는 과정을 말한다. 기존의 연구들은 사용자의 몸에서 관절의 큰 부분(어깨, 무릎, 골반, 손, 발 등)만을 추정하거나 손의 세부 관절을 별도로 추정 했다. 하지만 특정 분야(수화, 댄스 등)에선 몸짓과 손을 함께 사용하기에 우리는 사용자 몸의 큰 관절과 손의 세부 관절을 같이 추정하는 방법에 대한 연구를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 사용자 동작 추정 방법은 Cascades 방법을 이용한 합성곱 신경망 기반 회귀모델을 적용한 방식이다. 손의 관절들은 다른 큰 관절들(어깨, 무릎, 골반 등)보다 작아서 정밀한 추정을 요구하기에 Cascades 방법을 사용해 보다 정밀하게 추정할 수 있다.
Kim, Donguk;Lee, Seongyeong;Jeong, Chanyang;Lee, Changhwa;Baek, Seungryul
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.1048-1051
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2020
본 논문에서는 사람의 손에 관한 개별적으로 분리되어 진행되고 있는 손 위치 추정, 손 자세 추정, 손 동작 인식 작업을 통합하는 Faster-RCNN기반의 프레임워크를 제안하였다. 제안된 프레임워크에서는 RGB 동영상을 입력으로 하여, 먼저 손 위치에 대한 박스를 생성하고, 생성된 박스 정보를 기반으로 손 자세와 동작을 인식하도록 한다. 손 위치, 손 자세, 손 동작에 대한 정답을 동시에 모두 가지는 데이터셋이 존재하지 않기 때문에 Egohands, FPHA 데이터를 동시에 효과적으로 사용하는 방안을 제안하였으며 제안된 프레임워크를 FPHA데이터에 평가하였다., 손 위치 추정 정확도는 mAP 90.3을 기록했고, 손 동작 인식은 FPHA의 정답을 사용한 정확도에 근접한 70.6%를 기록하였다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.1
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pp.1-8
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2019
Most of rotor resistance estimators utilizes Classical qd Model (CQDM) and Alternate qd Model (AQDM). The rotor resistance estimators based on both models were shown to provide an accurate rotor resistance estimate under conditions where flux is constant such as a field-oriented control (FOC) based induction motor drives. Under the conditions where flux is varying such as a Maximum torque per amp (MTPA) control, AQDM based rotor resistance estimator estimates actual rotor resistance accurately even in different operating points. However, CQDM based rotor resistance estimator has not been investigated and its performance is questionable under condition where flux level is varying. Thus, in this work, the performance of CQDM based rotor resistance estimator was investigated and made comparisons with AQDM based estimator under conditions where flux level is significantly varying such as in MTPA control based induction motor drives. Unlike AQDM based estimator, the laboratory results show that the CQDM based estimator underestimates actual rotor resistance and exhibits an undesirable dip in the estimates in different operating points.
This paper proposes a motion estimation algorithm with run-time adaptive workload control. It has optimized performance within limited hardware resources while guaranteeing hard realtime operation. It performs maximum searches within hard realtime constraints, since it determines search steps and workload adaptively. It reduces the hardware size to 1/4~1/400 of conventional algorithms, while its PSNR degradation is only 0.02~0.44 dB. It can be easily applied to most conventional fast algorithms, so it is useful to design realtime encoder chips.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05d
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pp.1093-1098
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2002
본 연구실에서 개발한 MIMIC(Motion Interface & Motion Information Capture system)은 동작자의 동작을 획득하고, 동작의 의미를 이해할 수 있도록 설계된 시스템이다. 비전 센서로부터 입력된 영상을 분석하여 동작자의 머리와 두 손, 두 발의 정보를 찾는다. 그리고, 이 정보를 기반으로 팔꿈치나 무릎 등의 중간 관절을 추정한 후 20개의 관절을 가지는 3차원 인체 모델을 구성한다. 이 인체 모델은 동작자의 동작을 실시간으로 흉내낸다. 그러므로, 기존의 마커프리 모션캡쳐 시스템과 달리 완벽한 인체를 구성하기 위한 중간 관절까지 생성함으로써 동작자의 동작을 더욱 자연스럽게 구현할 수 있다.
본 논문은 OFDM 방식의 고속 광대역 모뎀의 주파수 오프셋을 추정하고 보상하는 알고리즘에 관한 것이다. 설계된 주파수 오프셋 추정 및 보상 알고리즘은 프리앰블 구간에서 초기 CFO(carrier frequency offset)를 추정 및 보상하고, 데이터 전송구간에도 잔류 CFO를 추정하고 보상하도록 동작한다. 초기 CFO보상은 시간축에서 동작하고, 잔류 CFO 보상은 FEQ 뒤에서 파일럿 캐리어의 정보를 이용하여 이루어진다. 잔류 주파수 오프셋을 보상할 때에는 ADC/DAC의 SFO(sampling frequency offset)도 추정하여 잔류 CFO와 동시에 보상하게 된다.
본 논문은 계통에 전력을 변동하여 계통 임피던스를 추정하는 기법의 문제점을 분석하고 개선된 역상분 전류 주입을 이용한 임피던스 추정 기법을 제안한다. 기존의 계통 임피던스 추정 기법에서는 유, 무효 전력의 크기를 변화시키고, 그에 따른 두동작점에서 측정된 전압의 변동량을 통해 계통 임피던스를 계산한다. 하지만 일반적인 계통 연계형 인버터에는 전원 전압의 위상을 추종하는 PLL이 동작하고 있으며, 이 PLL은 정상 상태에서 얻을 수 있는 전류 주입에 따라 발생하는 d-q축 전압의 변동량을 왜곡시켜 추정 오차를 유발한다. 따라서 본 논문에서는 불평형 전원을 독립적으로 제어하는 듀얼 제어기와 정상분 PLL 기법을 사용하여 역상분 전류에 의한 역상분전압의 변동량만으로 PLL에 의한 PCC 전압의 정상 상태 측정 오차를 제거하여 계통 임피던스를 정확히 추정하는 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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