Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.919-922
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2005
유비쿼터스 환경에서의 사용자의 위치인식 및 행동인식은 매우 중요하다. 인식을 하기위해 카메라를 쓰는 것은 센서를 이용하는 것에 비하여 여러 가지 장점들이 존재한다. 본 논문은 여러 대의 네트워크 카메라를 이용한 실내에서의 사용자의 위치인식 및 행동인식을 위한 시스템을 제안한다. 사용자의 위치인식, 행동인식을 위하여 시스템에서는 영상처리기법들이 사용된다. 또한 행동인식에서는 추가적으로 SVM을 이용한 학습 및 예측 방법이 사용된다.
This paper proposes a user interface for enhancing immersiveness and usability by combining hologram and haptic device with common Leap Motion. While Leap Motion delivers physical motion of user hand to control virtual environment, it is limited to handle virtual hands on screen and interact with virtual environment in one way. In our system, hologram is coupled with Leap Motion to improve user immersiveness by arranging real and virtual hands in the same place. Moreover, we provide a interaction prototype of sense by designing a haptic device to convey touch sense in virtual environment to user's hand.
Yang Woo Park;Woo Jae Lee;Kim Min Sup;Myeong Jin Jeong;Min Jae Kang;Sang Ho Yeom
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.287-288
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2023
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.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.10
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pp.396-402
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2016
Recently, as the performance of smart phones has advanced and their distribution has increased, various functions in existing devices are accumulated. In particular, functions in smart devices have matured through improvement of diverse sensors. Various applications with the development of smart phones get fleshed out. As a result, services from applications promoting physical activity in users have gotten attention from the public. However, these services are about diet alone, and because these have no exercise motion recognition capability to detect movement in the correct position, the user has difficulty obtaining the benefits of exercise. In this paper, we develop exercise motion-recognition software that can sense the user's motion using a sensor built into a smart phone. In addition, we implement a system to offer exercise with friends who are connected via web server. The exercise motion recognition utilizes a Kalman filter algorithm to correct the user's motion data, and compared to data that exist in sampling, determines whether the user moves in the correct position by using a DTW algorithm.
The increase of the number of smartphone applications has enforced the importance of new user interface emergence and has raised the interest of research in the convergence of multiple sensors. In this paper, we propose a method for the convergence of acceleration, magnetic and gyro sensors to recognize the gesture from motion of user smartphone. The proposed method first obtain the 3D orientation of smartphone and recognize the gesture of hand motion by using HMM(Hidden Markov Model). The proposed method for the representation for 3D orientation of smartphone in spherical coordinate was used for quantization of smartphone orientation to be more sensitive in rotation axis. The experimental result shows that the success rate of our method is 93%.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.7
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pp.45-55
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2021
Information obtained through various sensors embedded in a smartphone can be used to identify and analyze user's movements and situations. In this paper, we propose two rule-based motion detection systems that can detect three alphabet motions, 'I', 'S', and 'Z' by analyzing data obtained by the acceleration and gyroscope sensors in a smartphone. First of all, the characteristics of acceleration and angular velocity for each motion are analyzed. Based on the analysis, two rule-based systems are proposed and implemented as an android application and it is used to verify the detection performance for each motion. Two rule-based systems show high recognition rate over 90% for each motion and the rule-based system using ensemble shows better performance than another one.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.286-287
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2018
As the number of single-person households is increasing in Korea, the demand for emergency support networks for the elderly and women is also growing. To meet the need, systemic solutions, such as a wide distribution of cell phones with embedded motion sensors that can alert the first responders or police in case of health or safety crisis, are regarded as critical issues. This paper introduces a design which registers the user's motions to process emergency reports via a mobile app running in the background. The method offers an affordable solution to reporting emergencies taking place both indoors and outdoors as it does not require an addition of hardware but only simple hand gestures.
In these days, many systems are equipped with people to infer their intention and provide the corresponding service. People always carry their own mobile device with various sensors, and the accelerator takes a role in this environment. The accelerator collects motion information, which is useful for the development of gesture-based user interfaces. Generally, it needs to develop an effective method for the mobile environment that supports relatively less computational capability since huge computation is required to recognize time-series patterns such as gestures. In this paper, we propose a 2-stage motion recognizer composed of low-level and high-level motions based on the motion library. The low-level motion recognizer uses the dynamic time warping with 3D acceleration data, and the high-level motion is defined linguistically with the low-level motions.
While many games have been published that are used with input-devices such as a mouse and keyboard, the number of games that can recognize the behavior of a human utilizing devices such as Kinect and Wii has increased. In this paper, we present the development of a baseball game that utilizes a Leap Motion Controller. A Leap Motion Controller recognizes accurately the movement of a user's fingers. Our implemented game consists of characters, a background and animation. It is a moving animated game in which the users play a game in point of view of a third person. The major feature of our game is that the game players can enjoy the game using a Leap Motion Controller.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.3
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pp.151-158
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2019
Patients with disabilities from various reasons such as disasters, injuries or chronic illness or elderly with limited body motion range due to aging are recommended to participate in rehabilitation programs at hospitals. But typically, it's not as simple for them to commute without help as they have limited access outside of the home. Also, regarding the perspectives of hospitals, having to maintain the workforce and have them take care of the rehabilitation sessions leads them to more expenses in cost aspects. For those reasons, in this paper, a home-based remote rehabilitation system using motion recognition is developed without needing help from others. This system can be executed by a personal computer and a stereo camera at home, the real-time user motion status is monitored using motion recognition feature. The system tracks the joint range of motion(Joint ROM) of particular body parts of users to check the body function improvement. For demonstration, total of 4 subjects with various ages and health conditions participated in this project. Their motion data were collected during all 3 exercise sessions, and each session was repeated 9 times per person and was compared in the results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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