우리나라의 1인 가구 비중은 증가하고 있으며 여성이나 노인들의 위험 상황에 지원하기 위한 시회적인 요구가 증가하고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 누구나 모션 센서가 내장된 핸드폰을 가지고 있으며 범죄나 건강상의 응급 상황에 핸드폰의 간단한 동작을 통해 병원의 응급센터나 경찰에 신고하는 체계적인 방법이 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문은 모바일 앱의 백그라운드 상태에서 사용자의 모션 인식을 통해 응급 신고 처리를 위한 설계 방법을 제안한다. 제안된 방법은 추가된 하드웨어 없이 비용이 저렴하고 간단한 손동작으로 실내와 실외 환경에서 응급 처치 서비스를 제공한다.
깊이 영상에 대한 접근성이 용이해지면서 다양한 연구 분야에서 깊이 센서를 활용하고 있다. 컴퓨터 비전의 모션인식 분야에서도 깊이 영상을 이용한 연구들이 진행되고 있다. 모션을 정확히 인식하기 위해서는 안정적인 데이터를 활용할 수 있어야 하지만 깊이 센서는 노이즈를 포함한다. 이러한 노이즈는 모션 인식 시스템의 성능에 영향을 줄 수 있기 때문에 효과적으로 노이즈를 억제하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 하드웨어를 사용하여 깊이 센서에서 입력되는 깊이 영상에 시간 영역과 공간 영역에서 안정화를 수행함으로써 깊이 영상을 안정화하는 하드웨어를 제안한다. 바닥 제거 알고리즘에 깊이 영상 안정화를 적용하여 노이즈를 억제한 깊이 영상 안정화가 시스템의 신뢰도 향상에 기여할 수 있음을 확인하고 구현한 하드웨어를 FPGA와 APU를 이용해 실시간 동작을 확인하였으며 설계한 하드웨어는 최대 202.184MHz에서 동작할 수 있다.
본 논문에서는 모션인식을 활용한 Human UI/UX를 위한 IoT 기반 스마트헬스 서비스를 제안한다. 현재까지 M2M기반의 u-healthcare에서 적용되는 센서 네트워크에서는 TCP/IP 프로토콜이 아닌 non-IP프로토콜을 이용하고 있다. 그러나 서비스의 이용 확대와 IoT 기반의 센서 네트워크 관리를 용이하게 하기 위해서는 다수의 센서들의 인터넷 연결이 반드시 요구된다. 따라서 센서들에 의하여 측정된 자료들을 인터넷과 통신하는 것은 물론 이동이 가능해야 하기 때문에 네트워크 이동성을 고려한 IoT 기반 스마트헬스 서비스를 설계하였다. 또한 IoT 기반 스마트헬스 서비스는 기존의 헬스케어 플랫폼과는 다르게 바이오 정보뿐만이 아니라 동작감지를 위한 스마트 헬스 서비스를 개발하였다. u-healthcare에서 사용되는 WBAN 통신은 일반적으로 많은 네트워크화된 장치 및 게이트웨이로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 WBAN 센서 노드간의 이동성을 지원하는 기술을 이용함으로써 무선 환경에서도 동적 변화에 쉽게 대응할 수 있고, 사용자의 동작감지를 통해 체계적인 관리가 이루어진다.
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.
해상 물동량의 증가에 따라 선박들이 점차 대형화 되어 가고 있고 선박의 수 또한 지속적으로 늘어나고 있다. 이러한 현상은 곧 해양사고의 증가로 이어지고 있는데 이 중 인적과실에 의한 해양사고가 대부분의 원인으로 밝혀져 있다. 인적과실 중 항해나 당직근무 중 졸음에 의한 사고가 빈번한데 이를 방지하기 위하여 IMO(international maritime organization, 국제해사기구)에서는 선교 항해당직 경보시스템의 의무탑재를 시행하고 있다. 하지만 현행의 선교 항해당직 경보시스템은 재설정 방식에 따른 불편함 때문에 항해사들의 불만이 제기되고 있어 이에 대한 해소책으로 IMO에서는 모션센서를 선교 항해당직 경보시스템에 도입할 것을 권고하고 있다. 그러나 이 모션센서의 탐지기술이나 동작원리는 처음 육상용 화재경보시스템 혹은 보안시스템용으로 개발 및 제작되어진 것이므로 이를 특수한 조건인 선박의 항해당직에 적용할 때 야기될 수 있는 문제점이나 고려사항등을 검토해 볼 필요가 있다. 이 논문에서는 이 모션센서의 선교에서의 이상적인 구성, 필요한 기능, 적확한 작동여부, 모션센서와 압력센서나 음성인식센서와 같은 다른 수단과의 병용 등을 고려하여 모션센서의 최적기능 확보를 위한 성능기준을 제시하고자 한다.
가상현실 상황에서 모션인식 사용자 인터페이스는 사용자 경험의 현실감을 향상시킨다. 본 연구는 모션인식 인터페이스로 활용되는 제품인 '립모션'에 대한 잠재고객들의 혁신저항 및 수용 메커니즘을 지각된 위험 이론을 기반으로 연구하였다. 기존 혁신저항 및 제품 수용에 관련된 연구들은 지각된 위험의 결과 또는 지각된 가치가 수용의도에 미치는 영향을 단면적으로 다루어 왔다. 본 연구는 수용과 저항의 다차원적 관점을 기반으로 선행연구를 종합적으로 검토하여 지각된 위험 및 가치에 영향을 미치는 선행요인들을 제시하고 지각된 위험과 가치가 혁신저항에 미치는 복합적인 역학관계를 다루고자 하였다. 분석 결과, 기존의 수용 관점 모형에 포함되었던 선행요인들이 지각된 위험을 감소시킬 수 있고, 지각된 가치가 높으면 혁신저항이 감소한다는 점을 발견하였다.
본 연구는 경쟁이 치열해지고 상품 주기가 짧아지는 소셜 네트워크 게임의 한계를 극복하고자 게임 개발사가 채택한 크로스 프로모션 전략에 주목하여, 게임 몰입에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 연구결과, 게임을 적게 할수록 오락성, 자기표현 요인이 게임 몰입에 영향을 주는 반면, 게임을 많이 할수록 자기표현과 경쟁심리가 게임 몰입에 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, 게임 이용수준과 프로모션 이용 수준에 따라 프로모션에 대한 유용성과 성가심에 대한 인식이 차이가 있는데, 게임을 많이 하고 프로모션을 많이 이용할수록 프로모션의 유용성을 더 많이 인식하고 몰입도가 커지는 것으로 나타났다.
본 논문은 이족로봇 플랫폼과 같이 고정되지 않은 카메라에서 다중 동체의 수를 결정하는 방법에 대하여 논한다. 이족 로봇이 임의의 환경에서 자유롭게 활동하기 위해서는 다중 동체를 자동으로 인식하는 것은 반드시 필요하다. 본 논문에서는 고정되지 않은 카메라로 얻은 영상에서 서로 다른 움직임을 갖는 동체들에 대한 모션벡터 속도의 크기 분포를 분석하여 동체의 수를 결정하는 방법을 제시한다.
이 연구는 국내외 모션 인포그래픽 공모전 수상작을 대상으로 디자인 트렌드를 분석한 것이다. 정보디자인 측면에서 모션 인포그래픽 디자인 과정을 정보 구조화, 정보 시각화로 나누고 각 단계에서 고려되어야할 디자인 요소들을 추출하여 각 기준에 맞추어 작품들을 분석하였다. 분석결과 국내외 작품에서 함께 나타난 공통점들은 모션 인포그래픽이란 매체를 통한 커뮤니케이션이 어떤 방식으로 이루어지며 그 방식들의 효용성에 대해 이해할 수 있는 시사점을 주었다. 동시에 차이점을 통해서는 국내외의 모션 인포그래픽에 대한 인식의 차이점을 확인할 수 있었으며 국내 모션 인포그래픽의 다양성 부재, 표현의 획일화 등을 읽어낼 수 있었다. 본 연구의 분석결과는 모션 인포그래픽을 제작하는 실무와 교육 분야에서 디자인 전략 수립의 틀로 그 유용성을 제공할 것으로 본다.
스마트 홈(smart home)은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스(Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 스마트 홈에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 스마트 홈에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커(tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경 이미지를 이용하였다(이미지1: 빈 방 이미지, 이미지2: 거주자가 제외 된 가구 및 가전 이미지, 이미지3: 전체 이미지). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요 되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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