• 방송공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.258-268
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• 2021

포인트 클라우드 콘텐츠는 3차원 포인트로 실제 객체를 나타내는 몰입형 콘텐츠이다. 포인트 클라우드 데이터를 획득하거나 포인트 클라우드 데이터를 인코딩 및 디코딩하는 과정에서 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 프레임 간 정합을 통해 순차적으로 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도를 점진적으로 향상시키는 방법을 제안한다. 포인트 클라우드 데이터를 정합하기 위해 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘이 일반적으로 사용된다. 기존 ICP 알고리즘은 강체를 변환할 수 있지만 포인트 클라우드 콘텐츠와 같이 로컬에서 서로 다른 방향으로 모션 벡터를 갖는 비 강체에 대해서는 변환이 불가능하다는 단점이 있다. 현재 프레임의 포인트 클라우드와 이전 프레임 사이의 포인트를 쌍을 만들고 만들어진 쌍의 움직임양을 계산하여 보상해주는 방법으로 기존 ICP 정합에서의 한계를 극복하였다. 이러한 방식으로 프레임 사이에 포인트를 정합하는 과정을 통해 기하학적 움직임이 있는 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도가 향상됨을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2095-2102
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• 2017

본 논문에서 구현한 고령자 홈 트레이닝 콘텐츠는 사용자의 운동 능력에 따라 개인별 운동 처방을 하여 이를 통해 노인 개개인에게 맞춤형 프로그램을 제공한다. 고령화 인구 증가와 대비되는 노인의 낮은 건강 수명을 극복하기 위한 건강 증진은 필수적이다. 따라서 노인의 사망 위험 중 높은 비중을 차지하는 낙상을 예방하기 위한 하체 근력 강화운동이 중요하다. 본 논문에서는 노인이 자연환경 속에서 본인이 운동 한다고 느낄 수 있는 홈 트레이닝 콘텐츠 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 Kinect 센서를 사용하여 골격 모델의 특징점을 추출하고 특징 벡터를 생성하여 사용자의 운동 횟수를 인식하였다. 제안하는 게임 모델을 사용하여 운동 능력 테스트를 수행하고 이를 기반으로 개인의 능력에 맞는 운동을 처방받아 운동을 수행할 수 있다. 키넥트 센서의 인식 테스트 결과 80%~97%의 정확도를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권6B호
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• pp.930-939
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• 2010

최근 HCI 분야에서 사용자의 시선 추적을 통해 보다 편리한 입력 장치를 개발하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 시선 추적 방법들은 부가적인 사용자 착용형 장비를 필요로 하거나 원거리에서 작동되지 않는 문제 등으로 인해 IPTV 환경에서 적용하기 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 사용자 착용없이 고정된 하나의 카메라를 이용하여 얼굴을 취득하고, 취득된 얼굴 영역 내에서 눈의 위치를 검출하여 IPTV의 화면 인터페이스를 제어할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 또한, Adaboost 방법으로 얼굴이나 눈이 성공적으로 검출되지 못했을 경우에도, 계층적 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi)특징 추적 방법을 통해 구해진 모션 벡터를 이용하여 화면 인터페이스를 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 이처럼, 본 논문의 방법은 기존의 방법과는 달리 실제 IPTV의 시청거리인 2m 정도의 원거리에서도 사용가능하며, 카메라 이외에 별도의 장치를 착용할 필요가 없으므로 편의성이 높고 얼굴 움직임의 제약이 없다는 장점이 있다. 실험결과, 입력되는 얼굴 영상을 초당 15프레임의 속도로 실시간 처리함을 확인할 수 있었으며, 기존 입력 장치의 역할을 충분히 대신할 수 있음을 알 수 있었다.