• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.518-520
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• 1999

모션 캡쳐 결과 데이터와 연속 이미지로부터 구현하고자 하는 가장 큰 목적은 바로 이미 적용된 데이터가 있다면 그 데이터를 다른 모든 신체 동작에 적용하는 것이다. 본 연구는 신체 동작을 응용하여 추적된 자료를 토대로 인간의 자연스러운 움직임을 구현할 수 있도록 인체 동작의 움직임에 대한 데이터 제어 방법과 영상분석을 통하여 그에 대응하는 다른 동작을 생성할 수 있는 재사용 방법과 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 이와 같은 시스템을 달성하기 위해 신체 동작의 제어를 위해서는 외국의 선행 연구를 도입하여, 신체 동작의 움직임에 대한 제스춰 성분 요소와 그것의 조합을 표상할 수 있는 제스춰를 연결하는 모형들에 근거하여 입력 영사에서 얻은 제스춰를 다른 d사한 동작에 사용하기 위한 합성하는 기술의 개발이 필요하다. 향후의 이러한 연구를 통해 획득한 인체 동작에 관한 것을 데이터베이스화하여 이것을 활용하고 또한 동작제어기술과 합성을 통하여 가상공간에서 사람의 동작행위를 대신할 수 있는 수준으로 확장할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.299-300
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• 2011

최근 손 동작 인식은 새로운 맨머신인터페이스(man-machine interface)를 위한 기술로 주목 받고 있으며, 이를 위한 손 검출은 손 동작 인식이나 손 추적을 위해 반드시 선행되어야 하는 중요한 기술이다. 기존에 연구되어온 대부분의 손 검출 방법으로는 색상을 기반으로 한 손 검출이었다. 하지만 색상을 기반으로 한 손 검출은 조명의 영향을 많이 받아 신뢰성을 보장하기 어렵다. 이러한 조명의 영향은 깊이 정보(depth information)를 이용함으로써 조명 변화에 강인한 손 검출을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 손 검출을 깊이 정보를 활용하여 수행할 수 있는 방법을 제안하였다. 실시간으로 깊이 정보를 생성할 수 있는 depth sensor 하나를 사용하여 깊이 영상을 얻고 노이즈를 개선 해 준 후에 정의된 모션을 사용하여 손의 특징을 추출하여 손 검출을 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.424-426
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• 2012

본 논문에서는 컬러영상 기반에서 배경과 잡음에 강인한 적응적 임계값 기반의 피부영역 기법을 제안하고 이를 활용한 응용프로그램을 제안한다. 배경과 전경을 분리시키는 코드북 알고리즘을 사용하여 배경을 제거하고, 분리된 영역에서 매 프레임 임계값과 모션에 따른 화소값을 검사하여 피부영역의 임계값을 갱신한다. 결과적으로 조명과 배경에 강인한 피부 영역 검출이 가능하며 이를 응용하여 사용자 인터페이스에 적용이 가능하다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.04a
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• pp.823-825
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• 2014

감시 카메라 환경에서 자동으로 그룹 행동을 인식하는 기술이 최근 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서 제안하는 그룹 해동 인식 시스템은 다른 추가 정보 없이 비디오 프레임만을 인풋으로 받아들여, 자동으로 보행자 탐지, 추적, 행동 인식까지 모두 포괄하는 시스템이다. 시공간 모션 패턴을 만들고 연결 요소들로 모델링 한 뒤 Hidden Markov Model (HMM)을 이용해 그룹 행동을 인식한다. 실험 결과, 기본 논문과 비교하였을 때, 비슷한 인식률을 보이면서 수행 시간을 약 25 배 정도로 획기적으로 단축하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.381-384
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• 2012

본 연구에서는 가상전시 시스템에서 제품의 시각적 디자인에 대한 고객의 관심도를 자동으로 평가하기 위한 영상분석 기법을 제시한다. 전시공간의 동영상으로부터 모션인식, 목표물 감지 및 추적기법을 통하여 기본 특징을 추출하고 이로부터 대상자의 행동패턴을 인식한다. 정의된 각 행동패턴에 따라 상품의 관심도와의 관계를 반영하는 가중치 파라미터를 정의하였으며 이에 대한 학습알고리즘을 제안하였다. 실험으로서 4종류, 종 24개 제품에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과를, 직접조사를 통한 실제 관심도 자료와 비교하여 분석함으로써 제안된 기법의 유용성을 평가하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.461-463
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• 2012

본 연구는 실시간 영상에서 정면 얼굴을 가지고 있는 이미지를 탐지하는 방법에 대한 것이다. 모든 프레임마다 얼굴 인식 등의 연산을 수행한다면 계산량과 시간이 문제이다. 우리가 제안하는 방법은 동일인이 등장하는 영상 중 동일한 얼굴을 추적하여 움직임의 차이를 이용하여 정면 이미지를 판단하는 것이다. Gaussian Mixture Model 과 Motion template 을 이용하였으며, 실험을 통해 도출된 결과는 제안 알고리즘의 유용성을 어느 정도 증명할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.513-515
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• 2019

Techniques to recognize depth values using Kinect infrared projectors continue to evolve. Techniques to track human movements are being developed from the Marcris method to the Bimarris method. Capture of facial movement using Kinect has disadvantages that are not sophisticated. In addition, a method to control the gestures and movements on the face in real time requires much research. Therefore, this paper proposes a technique to create natural 3D image contents by studying technology to apply and control branding technology to extracted face recognition data using Kinect infrared method.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.875-877
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• 2021

영상 매체의 발달과 영상 미디어의 쉬운 공유는 많은 이점을 가지고 왔다. 하지만 영상이 인터넷 상에서 쉽게 공유되면서 개인이 원치 않는 모습 및 정보가 자신도 모르게 공개되는 초상권 문제나 사생활 침해 문제가 발생하고 있다. 이를 막기 위해 영상의 인물을 비식별화 하고 있지만 수작업으로 진행되는 영상의 비식별화는 많은 시간과 비용이 들어간다. 이에 본 논문에서는 자동으로 영상의 인물을 탐지, 추적하여 비식별화 영상처리를 진행할 수 있는 YOLO 기반 비식별화 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.381-384
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• 2023

본 논문에서는 마이크로소프트의 홀로렌즈를 이용한 손 위치 추적 및 모션 인식과 아두이노를 통해 상황에 맞는 무게감을 사용자에게 전달할 수 있는 VR 인터페이스를 제안한다. 홀로렌즈는 혼합현실을 체험할 수 있지만 홀로렌즈를 이용해 가상의 물체를 잡았을 때 현실과의 물리적인 상호작용이 없기 때문에 현실감이 떨어져 몰입을 저하하는 원인이 된다. 본 논문에서는 혼합현실에서 사용자의 몰입을 개선하기 위해 아두이노를 이용하여 사용자에게 무게감을 효율적으로 전달하여 현실과 같은 몰입을 줄 수 있는 도르래 방식의 VR 인터페이스를 제안한다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.11 no.5
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• pp.157-166
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• 2022

Exercise is necessary for a healthy life, but it is recommended that it be conducted in a non-face-to-face environment in the context of an epidemic such as COVID-19. However, in the existing non-face-to-face exercise content, it is possible to recognize exercise movements, but the process of interpreting and providing feedback information is not automated. Therefore, in this paper, to solve this problem, we propose a method of creating a formalized rule to track the contents of exercise and the motions that constitute it. To make such a rule, first make a rule for the overall exercise content, and then create a tracking rule for the motions that make up the exercise. A motion tracking rule can be created by dividing the motion into steps and defining a key frame pose that divides the steps, and creating a transition rule between states and states represented by the key frame poses. The rules created in this way are premised on the use of posture and motion recognition technology using motion capture equipment, and are used for logical development for automation of application of these technologies. By using the rules proposed in this paper, not only recognizing the motions appearing in the exercise process, but also automating the interpretation of the entire motion process, making it possible to produce more advanced contents such as an artificial intelligence training system. Accordingly, the quality of feedback on the exercise process can be improved.