• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1127-1134
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• 2017

본 연구에서는 사람이 접근하기 힘든 환경에서도 사용할 수 있는 로봇 팔이 사람의 손 동작에 따라 동작하는 로봇 팔 제어시스템을 구현하였다. 적외선 센서와, 영상인식 센서를 이용한 립모션 센서를 사용해 사람 손의 좌표를 추출 후 맵핑하고 블루투스 통신을 통하여 로봇 팔에게 전송하여 동작하도록 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.231-232
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• 2014

립모션 (Leap motion)센서를 사용하여 손동작을 인식하고 손가락의 위치에 따라 미리 지정된 명령어를 보행 로봇에게 전송하여 보행 로봇이 그 명령어를 수행하는 시스템을 개발하였다. 개발언어는 Processing을 사용하고 립모션 센서 라이브러리는 LeapMotionP5를 사용하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권5호
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• pp.343-350
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• 2015

마우스와 키보드와 같은 입력장치를 사용하여 할 수 있는 게임들은 많이 출시되었다. 그러나 최근에 키넥트와 Wii와 같이 인체를 움직여 인식을 받는 게임들이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 사람의 손 모션을 정확하게 인식하는 센서들 중 하나인 립 모션 컨트롤러를 사용하여 즐길 수 있는 야구게임 개발에 대하여 다룬다. 개발된 게임의 주요 요소는 캐릭터, 야구장이 속하는 배경, 애니메이션으로 구성되어 있으며, 3인칭 시점의 야구게임 형식으로 진행된다. 이 게임의 가장 큰 특징은 게임 사용자가 립모션 컨트롤러를 활용하여 색다른 게임 플레이가 가능하다는 점이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.111-116
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• 2019

최근 컴퓨터 능력의 급속한 발전으로 인간과 컴퓨터간의 상호 작용을 편리하게 연결할 수 있는 많은 기술들이 연구되고 있는 상황으로, 전통적인 입력장치를 사용한 GUI에서 3D 모션, 햅틱, 멀티 터치와 같은 신체를 이용한 NUI로 패러다임이 변화되고 있는 추세이다. 인간의 동작을 센서를 이용하여 컴퓨터에 전달하는 많은 연구가 이루어지고 있으며, 3D 객체를 획득할 수 있는 광학 센서의 개발과 더불어 산업 및 의료 분야, 사용자 인터페이스 분야 등으로 응용 범위가 확장되고 있다. 본 논문에서는 립모션을 기반으로 사용자의 손동작에 따라 기본 입력장치인 마우스를 대신하여 제스처를 통한 타 프로그램 실행 및 윈도우즈 제어가 가능하며, 안드로이드 앱과 융합하여 메인 클라이언트와 연결을 통하여, 음성인식과 버튼을 사용해 각종 미디어와 음성 명령 기능을 통한 제어가 가능한 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 영상, 음악과 같은 인터넷 미디어를 클라이언트 컴퓨터 뿐만 아니라 앱을 통한 원거리 제어가 가능하여, 편리하게 미디어를 시청할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1019-1022
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• 2015

사회적 약자인 청각장애인들의 수화통역 서비스가 대체로 만족스럽게 제공되고 있지 않다. 또한 청각 장애인수 대비 수화통역가의 부족과 일반인과의 즉각적인 소통이 어려워 일상생활에 불편함을 느끼는 청각장애인들이 많다. 이의 문제점을 착안하여 본 연구에서는 청각장애인들이 휴대할 수 있는 수화 통역기를 개발하고자 한다. 청각장애인들의 손동작을 인식할 수 있는 3D센서 립모션(Leap-Motion)을 통해 수화를 인식한다. 립모션 센서와 안드로이드 스마트폰 및 태블릿과 연결하여 손 데이터 값을 분석했다. 분석한 손 데이터 값과 특정 지화(자음, 모음)와 간단한 인사말의 수화동작을 취할 때, 트래킹되는 데이터 값을 비교하여 수화를 인식하고 수화와 인식된 지화의 자음과 모음을 글자로 완성시켜, 텍스트와 음성으로 출력한다. 또한 립모션이 부착된 하드케이스 안에 스마트기기 탈착이 가능한 실용성 있는 수화통역기 제품 개발에 대한 연구를 목표로 하고 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권3호
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• pp.53-62
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• 2017

VR 콘텐츠 조작 장비는 높은 가격을 요구하기 때문에 개인이 접하기 쉽지 않다. 특히 VR 콘텐츠 중 사용자의 모션을 추적하는 시스템의 경우 일반적으로 적외선 카메라를 사용하는 별도의 광학 센서 장비를 사용한다. 광학 센서 장비들은 단일기기만 사용할 경우 회전 동작 추적을 할 때 측정 가능한 범위가 측정 방향에 의존적이라는 단점이 있다. 위와 같은 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 별도의 광학 센서 장비 없이 일반적으로 대중이 보유하고 있는 장비인 스마트폰의 관성센서를 사용하여 측정 방향에 구애 받지 않고 사용자의 회전 동작을 추적할 수 있음을 보인다. 그리고 립모션을 사용한 시스템을 참조 시스템으로, 스마트폰을 사용한 시스템을 평가 시스템으로 정하여 두 시스템의 사용자 만족도를 비교하여 평가 시스템의 유용성을 검증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.270-277
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• 2019

오늘날의 미디어는 디지털 방송이 본격적으로 발전하고 또 우리의 삶에 녹아들고 있다. 특히 인터랙티브 미디어는 컴퓨터를 기반으로, 기존처럼 시간에 맞춰 주어진 미디어를 눈으로만 시청하기보다, 미디어를 직접 따라 하거나 미디어의 선택지를 고르는 등 사용자와 미디어의 상호 작용을 통해 차별화된 콘텐츠를 체험할 수 있는 형태로 확장된 미디어이다. 최근에는 이를 활용해, 특정 센서 및 디바이스가 부착된 옥외 광고나 전시관 등에 사용자의 자연스러운 참여를 유도할 수 있는 콘텐츠 개발이 활발히 진행되고 있다. 그리고 저가의 모션 인식 디바이스가 개발되어, 신체에 접촉하지 않으면서 사용자의 모션 정보를 인식하여 다양한 인터랙션을 적용한 미디어를 체험할 수 있게 되었다. 본 논문은 특정 프로그램 설치가 없이 웹서비스 환경에서 사용자의 동작을 인식하고 영상을 제어할 수 있는 인터랙티브 미디어 플레이어를 개발하였다. 그리고 키오스크 형태에서 탑재된 립모션(Leap Motion) 장비에 맞는 다양한 사용자 동작 인식 범위를 설정하고 사용자 동작 인식 알고리즘을 개발하였다. 이러한 연구 결과는 인터랙티브 관광·교육·영화 콘텐츠등 다양한 인터랙티브 미디어를 공공의 장소에 설치 가능한 키오스크에 탑재하여 체험할 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.319-325
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• 2018

최근 급속한 고령화로 인해 치매가 사회적 문제로 대두되면서 치매에 대한 일반 대중의 관심이 증가하였다. 늘어나는 치매환자수에 따라 치매 재활센터, 노인 복지관에서는 여러 치매 예방 및 재활 프로그램이 진행되고 있다. 본 논문에서는 3차원 손가락 및 동작 스캔이 가능한 립 모션(leap motion)을 활용하여 다양한 시설에서 진행되고 있는 치매 예방 및 인지 재활 프로그램과 접목시킨다. 개발하고자 하는 기술은 재활 치료사들의 치료 및 재활 내용을 재미와 효과를 함께 제공할 수 있는 기술을 제안하고자 한다. 손가락 추적을 이용하여 다양한 인지 증강 콘텐츠를 설계하고, 재활 교육의 기록이 데이터베이스에 기록되도록 구성하여 재활 프로그램의 관리의 효율성을 증대시키고자 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.39-41
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• 2018

본 논문은 본인이 제작한 라는 인터랙티브 미디어 아트 작품에 관련한 글이다. 발전하는 디지털 기술 안에서 아날로그 감성을 이끌어내기 위한 작품 제작 방법으로 손으로 그린 나뭇잎을 입자로 사용한 파티클 시스템을 이용하였다. 그리고 NUI 인터페이스인 립모션 센서를 사용해 자연스러운 손 동작 인식을 하여 파티클 시스템과 연동하였다. 관람자는 바람을 일으키는 손 동작을 하며 가을 풍경과 같은 나뭇잎 파티클의 변화를 느끼게 되고, 계속되는 손동작에 따라 나타난 새로운 동영상을 감상하며 잃어버린 감성을 느끼게 된다. 아날로그 컨텐츠와 디지털 기술의 융합은 관람자에게 친근한 접근과 감성을 자극함으로써 인터렉티브 미디어 아트의 새로운 확장의 가능성을 보여준다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권4호
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• pp.186-192
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• 2021

In this paper, we evaluated prediction accuracy of Euler angle spectrograph classification method using a convolutional neural networks (CNN) for hand gesture recognition in augmented reality (AR) cognitive rehabilitation system based on Leap Motion Controller (LMC). Hand gesture recognition methods using a conventional support vector machine (SVM) show 91.3% accuracy in multiple motions. In this paper, five hand gestures ("Promise", "Bunny", "Close", "Victory", and "Thumb") are selected and measured 100 times for testing the utility of spectral classification techniques. Validation results for the five hand gestures were able to be correctly predicted 100% of the time, indicating superior recognition accuracy than those of conventional SVM methods. The hand motion recognition using CNN meant to be applied more useful to AR cognitive rehabilitation training systems based on LMC than sign language recognition using SVM.