본 논문에서는 실시간 영상 처리 라이브러리인 OpenCV와 미디어파이프(MediaPipe)를 사용하여 동작 인식 기반 키보드, 마우스 제어 프로그램을 개발하였다. Google의 미디어파이프(MediaPipe)에서 제공하는 손가락 마디 부분의 랜드마크를 인식하며, 실시간 영상 처리로 띄워진 사용자 인터페이스에서 제스처를 통해 키보드 입력과 마우스 제어를 할 수 있으며, Google에서 제공하는 오픈 소스와 결합하여 음성인식을 통한 키보드 입력이 가능하다. 또한, 각 기능끼리 제스처를 통해 기능 변경이 가능하여 다양한 산업 분야에서 원하는 키를 매핑할 수 있기 때문에 활용 가능성이 높으며, 의료 분야에서 감염 예방을 목적으로 사용할 수 있다. 특히 기존의 메타버스에서 사용되는 고가의 센서를 대체하여 비용 절감 부분에서 장점이 있다.
음성 인식과 모션 인식 기술은 다양한 스마트 디바이스에 적용되어 사용되고 있으나, 단순한 명령어 인식 형태로 구성되어 단순 기능으로 사용되고 있다. 인식 데이터에 대한 단순 기능에서 벗어나 다양한 분야에서 학습된 데이터를 기반으로 전문적인 명령어 수행 능력이 요구되고 있다. 현재 세계적으로 경쟁이 이루어지고 있는 생성형 AI를 활용하여 사용자에게 최적의 데이터를 제공하고, 음성 인식과 모션 인식을 통해 상호작용할 수 있는 시스템 플랫폼에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구를 위해 설계한 주요 기술 프로세스는 음성 및 모션 인식 기능, AI 기술 적용, 양방향 커뮤니케이션 등 기술을 이용한 설계하였다. 본 논문에서는 AI 기술을 적용한 디바이스와 음성인식과 모션 인식 기술을 통해 디바이스와 사용자 간 양방향 커뮤니케이션을 다양한 입력방식에 의해 이루어질 수 있도록 하였다.
최근의 게임 시장에서 체감형 게임은 홈 엔터테인먼트의 중심이 되어가고 있으며 그만큼 큰 인기를 끌며 발전하고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 모션 센서를 실제 게임에 적용하기 위한 동작 인식 방법과 적용방법을 제안한다. 본 논문에서는 모션 센서를 이용하여 테니스 게임에 사용되는 모션들을 인식하고 적용시킨다. 실험의 결과 스마트폰 모션 센서를 적용시켜 게임에 이용하는 데에 사용자가 충분한 만족도를 보였다.
본 논문은 모션 그래디언트 히스토그램(Motion Gradient Histogram : 이하 'MGH')을 적용하여 동영상에서 나타나는 다수 객체들의 동작 검출 및 인식을 실시간으로 구현하는 방법을 제안한다. 인식하고자 하는 대상에 대한 기본적인 템플릿 동영상들의 MGH와 일정 프레임 간격마다 동영상의 MGH를 비교하여 검출 및 인식이 이루어진다. 동시에 다수의 동작이 있는 경우 동작이 발생하는 영역을 모션 에너지 영상(Motion Energy Image : MEI) 기법으로 추출하여 해당 영역별 MGH를 구함으로써 다수 동작을 인식할 수 있도록 한다.
본 연구는 현재 업계에서 진행하고 있는 다양한 형태의 제휴 프로모션 현황을 분석하여 제휴 프로모션 수단의 개념을 정의하고, 심층면접법을 통해 제휴 프로모션에 대한 소비자의 인식을 확인하고자 하였다. 연구결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 사례분석을 통해 제휴 프로모션 수단을 제휴 가격할인, 제휴 쿠폰, 제휴 회원제도, 제휴 콘테스트, 제휴 경품, 제휴 프리미엄(유·무형), 제휴 지불조건, 제휴 샘플, 제휴 이벤트(문화이벤트, 자선이벤트, 체험이벤트), 제휴 리펀드 리베이트로 체계화 시키고, 각 수단에 대한 개념을 정의함으로써 기존의 판촉수단과 제휴 프로모션 수단의 개념을 구분하고자 하였다. 둘째, 제휴 프로모션에 대한 소비자의 인식을 조사하고, 수집된 자료를 분석하기 위해 Nvivo 8을 이용하여 확보된 질적 자료를 처리하였다. 분석결과, 제휴 프로모션에 대한 소비자의 인식은 크게 '선호하는 제휴 프로모션의 특성', '제휴 프로모션의 기대혜택', '제휴 프로모션의 위험요소' 측면의 총 세 가지 주요 범주로 나누어졌다. 특히, 세 가지 범주 중에서 선호하는 제휴 프로모션의 특성 범주에 속하는 제휴 프로모션과 자아추구혜택 적합성이라는 요인이 도출된 것은 매우 흥미로운 결과이다. 본 연구의 시사점은 기존 연구에서 기업간 전략적 제휴의 제한적 영역에서만 다루어졌던 제휴프로모션에 관한 연구를 소비자 관점으로 확대하여 그 연구의 범위를 확장하고, 이와 같은 연구결과를 기반으로 제휴 프로모션의 유형을 구분하기 위한 향후 연구의 초석을 마련하였다는 점에 있다.
본 논문은 모션 인식 분야 중 지체 장애인의 재활훈련과 같은 치료 분야를 위하여 적외선 발광 다이오드를 이용한 모션 분석과 이를 이용한 재활훈련 시스템을 제안한다. 본 시스템은 장애인 사용자의 특징점 위치에 무선 적외선 발광 다이오드 밴드를 착용하고 적외선 필터를 장치한 카메라로 좌표 값을 얻어낸 후 미리 정의되어있는 동작과의 일치 여부를 판별함으로 모션 분석이 가능하며 분석 과정이 비교적 간단하기 때문에 빠르고 정확한 모션인식이 가능하다. 또한 적외선 발광 다이오드의 특징점 좌표들만으로 동작을 판별하는 것이 아닌 각 특징점 좌표들을 꼭지점으로 가지는 다각형의 무게중심과 특징점 좌표들의 벡터를 구한 후 일정한 거리와 각도 구간으로 구분하고 각 발광 다이오드의 속한 구간을 알아낸다. 이 같은 모션 인식 알고리즘을 이용하여 장애인 치료 전문기관인 삼육 재활학교에서 구성한 재활훈련 시나리오의 동작에 대하여 실험을 수행한 결과 초당 20프레임 정도의 빠르면서도 98%에 가까운 정확한 인식률을 얻을 수 있다.
본 논문은 이전에 발표한 "FPGA와 OpenCV를 이용한 눈동자 모션인식을 통한 의사소통 시스템"을 보완한다. 몸을 자연스럽게 움직일 수 없는 전신마비, 루게릭 환자들을 위한 시스템으로, 눈동자의 모션을 인식하여 FPGA에서 텍스트를 실시간으로 선택한다. 본 논문에서는 사용자가 전신마비 환자인 것을 기반으로 눈 검출 기능의 연산을 최소한으로 줄여 모션인식의 속도를 향상키는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 이전에 발표한 "Convolutional neural network를 이용한 눈동자 모션인식 시스템 구현"을 OpenCV의 눈 영역 검출을 이용해 보완하고 신경망 구성 및 연산에 Numpy를 이용한 눈동자 모션인식 시스템에 대해 소개한다. Numpy를 이용해 신경망을 구성하고 OpenCV를 이용해 얼굴영역과 눈영역을 검출해 내고 눈영역 이미지를 이용해 신경망을 학습하고 학습된 신경망으로 눈동자의 움직임을 인식한다. 이 시스템은 SOC 보드인 DE1-SOC 보드 위에 구현했다.
본 논문은 방송 콘텐츠에서 사용할 수 있는 터치리스 형태의 모션기반 인터랙티브 증강현실 어플리케이션을 제안한다. SD 급 해상도를 가진 범용 모션 카메라를 사용하여 HD 해상도의 방송에서 증강현실 어플리케이션을 구현하기 위해서 깊이 영상의 임의 범위를 지정하여, HD 해상도에 매칭시켜 2D 터치리스 영역에서 손의 멀티터치를 인식하게 하였다. 이렇게 인식된 모션을 자주 사용하는 '왼손 클릭', '오른손 클릭', '양손클릭', '스크러빙-상/하/좌/우' 제스쳐를 인식하게 하였으며, '카루젤 메뉴', '막대그래프 메뉴', '슬라이드 메뉴', '큐브 메뉴'를 구현하여 터치리스 형태의 모션기반 인터랙티브 증강현실 어플리케이션을 제안한다. 방송에서 자주 사용하는 그래픽 정보를 연기자나 사회자가 본 논문에서 제안하는 인터랙션 어플리케이션을 통하여 오퍼레이터 없이 스스로 더 능동적으로 정보를 표출할 수 있는 방법을 설명한다.
최근 키보드나 마우스 조작이 아닌 사용자의 모션을 인식하여 플레이를 진행하는 체감형 게임에 대한 관심이 증대하고 있다. 일반적으로 이런 게임을 위해서는 사용자 모션을 감지하는 모션 콘트롤러가 필요하다. 본 논문에서는 사용자가 스마트폰을 손에 쥔 채 5가지 타입의 테니스 스윙을 할 때 발생하는 가속도 센서 값의 특징을 분석하고, DWT(Discrete Wavelet Transform) 기반의 테니스 모션 인식 방법을 제안한다. 우리의 방법은 스마트폰이 모션 콘트롤러 역할을 할 수 있게 함으로써, 사용자는 별도의 모션 콘트롤러를 구입할 필요 없이 손쉽게 체감형 테니스 게임을 즐길 수는 장점이 있다. 제안된 방법을 기반으로 테니스 게임 프로토타입을 개발하여 실험한 결과, 제안된 방법은 테니스 게임 진행에 충분히 높은 인식률을 보여 컴퓨터 게임에서 유용함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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