• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.07a
• /
• pp.1801-1802
• /
• 2008

마리오네트는 끝단에 연결된 줄을 이용하여 사용자가 제어 할 수 있는 인형이다. 본 연구는 마리오네트 원리를 적용하여 인간의 동작을 통해 로봇을 직접 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 인간 손과 로봇 손의 사이에 가상의 줄(Virtual Elastic strip)이 연결되어 있는 모델을 사용한다. 실시간으로 측정되는 인간의 동작에 따라 가상 줄의 길이가 변하게 되고 가상 힘이 발생된다. 이 가상 힘을 고려하여 로봇 팔의 정동역학(Forward dynamics) 해를 구한 후, 제어를 위한 로봇의 각 관절값을 얻게 된다. 제안한 방법을 이용하여 인간 동작을 실시간으로 가상 로봇의 동작으로 변환하고 제어하는 실험을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.471-473
• /
• 2018

딥러닝은 이미지 분류 및 객체 검출과 같은 여러 컴퓨터 비전 관련 작업에 성공적으로 사용되었다. 손 검출은 인간 컴퓨터 상호작용 분야에서 손 분류 및 손 동작 인식을 위한 매우 중요한 부분이며 딥러닝을 사용하여 시도되었다. 본 연구에서는 손 데이터 셋을 이용하여 컨볼루션 신경망을 훈련시킨 다음 학습된 특징을 시각화하고, CNN 아키텍처와 손 데이터 셋의 결과를 각각 살펴보며 손 검출에 대한 이해를 제공한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2002.05d
• /
• pp.1093-1098
• /
• 2002

본 연구실에서 개발한 MIMIC(Motion Interface & Motion Information Capture system)은 동작자의 동작을 획득하고, 동작의 의미를 이해할 수 있도록 설계된 시스템이다. 비전 센서로부터 입력된 영상을 분석하여 동작자의 머리와 두 손, 두 발의 정보를 찾는다. 그리고, 이 정보를 기반으로 팔꿈치나 무릎 등의 중간 관절을 추정한 후 20개의 관절을 가지는 3차원 인체 모델을 구성한다. 이 인체 모델은 동작자의 동작을 실시간으로 흉내낸다. 그러므로, 기존의 마커프리 모션캡쳐 시스템과 달리 완벽한 인체를 구성하기 위한 중간 관절까지 생성함으로써 동작자의 동작을 더욱 자연스럽게 구현할 수 있다.

• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.13 no.3
• /
• pp.343-352
• /
• 2012

In this paper, we implemented a touchless interface for DID(Digital Information Display) system using gesture recognition technique which includes both hand motion and hand shape recognition. Especially this touchless interface without extra attachments gives user both easier usage and spatial convenience. For hand motion recognition, two hand-motion's parameters such as a slope and a velocity were measured as a direction-based recognition way. And extraction of hand area image utilizing YCbCr color model and several image processing methods were adopted to recognize a hand shape recognition. These recognition methods are combined to generate various commands, such as, next-page, previous-page, screen-up, screen-down and mouse -click in oder to control DID system. Finally, experimental results showed the performance of 93% command recognition rate which is enough to confirm the possible application to commercial products.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.15 no.9
• /
• pp.5440-5445
• /
• 2014

Many studies have examined robot control using human bio signals but complicated signal processing and expensive hardware are necessary. This study proposes a method to recognize a human's hand motion using a low-cost EMG sensor and Flex sensor. The method to classify movement of the hand and finger is determined from the change in output voltage measured through MCU. The analog reference voltage is determined to be 3.3V to increase the resolution of movement identification through experiment. The robotic hand is designed to realize the identified movement. The hand has four fingers and a wrist that are controlled using pneumatic cylinders and a DC servo motor, respectively. The results show that the proposed simple method can realize human hand motion in a remote environment using the fabricated robotic hand.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.36 no.1
• /
• pp.82-91
• /
• 2009

Sign language spotting is the task of detecting and recognizing the signs in a signed utterance. The difficulty of sign language spotting is that the occurrences of signs vary in both motion and shape. Moreover, the signs appear within a continuous gesture stream, interspersed with transitional movements between signs in a vocabulary and non-sign patterns(which include out-of-vocabulary signs, epentheses, and other movements that do not correspond to signs). In this paper, a novel method for designing a threshold model in a conditional random field(CRF) model is proposed. The proposed model performs an adaptive threshold for distinguishing between signs in the vocabulary and non-sign patterns. A hand appearance-based sign verification method, a short-sign detector, and a subsign reasoning method are included to further improve sign language spotting accuracy. Experimental results show that the proposed method can detect signs from continuous data with an 88% spotting rate and can recognize signs from isolated data with a 94% recognition rate, versus 74% and 90% respectively for CRFs without a threshold model, short-sign detector, subsign reasoning, and hand appearance-based sign verification.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2003.09b
• /
• pp.151-154
• /
• 2003

본 논문에서는 흑백 CCD 카메라를 이용하여 청각 장애인의 의사전달 수단인 지화 동작을 동영상으로 입력받아 인식하여, 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다. 일련의 입력 영상들 중에서 흐린 영상과 선명한 영상의 구분은 영상의 잔상을 이용하였고, 촬영된 연속 영상들의 배열로부터 문자 자소를 구하고, 오토마타를 적용하여 완성된 문자를 문서 편집기에 출력시켰다 획득된 선명한 영상 데이터 중 변화가 심한 손목 부분을 제거한 후, 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 구하고, 원형 패턴 벡터 알고리즘을 적용하여 지화 해석에 필요한 손을 인식하였다. 손 중심으로부터 거리 스펙트럼을 이용하여 지화 인식에 사용되는 손 모양의 특징 벡터를 추출하고, 퍼지추론을 적용하여 표준 패턴과 입력 패턴의 특징벡터를 비교, 지화 동작을 인식하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2007.02b
• /
• pp.381-386
• /
• 2007

휴대용 게임기의 조작 인터페이스는 처음 등장한 이래로 지금까지 별다른 변화가 없었다. 이렇게 고정된 조작 인터페이스는 는 휴대용 게임기를 통한 사용자의 조작 경험을 제한시켰다. 우리는 이러한 전형적인 조작 방식에서 벗어나 보다 다채로운 상호작용을 할 수 있는 휴대용 게임기의 조작 인터페이스를 디자인했다. 사례 조사와 사용자 조사를 통해 동작 인식 인터페이스를 휴대용 게임기에 도입할 경우 발생할 수 있는 문제점으로는 크게 1. 화면의 가시성 2. 게임 요소의 동작 지각 3. 낯선 인터페이스에 대한 거부감 4. 주위의 시선이 신경 쓰임 5. 무게 등이 제시되었다. 이에 우리는 본체로부터 조작부와 화면부를 분리함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있는 디자인을 제안했다. 사용자는 조작 장치를 본체로부터 분리하여 한 손에 들고 쥔 채 상하좌우로 움직이면, 조작 장치에 내장된 가속도 센서가 움직이는 방향과 속도를 인식, 본체의 처리 장치로 전달한다. 사용자는 나머지 한 손에 본체를 들고 화면을 보면서 게임을 사용할 수 있다. 프로토타입을 통해 사용자 시험을 실시한 결과 예상했던 문제점을 해결할 수 있는 가능성을 볼 수 있었다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.1 no.2
• /
• pp.127-136
• /
• 2012

Many research of hand gesture recognition based on vision system have been conducted which enable user operate various electronic devices more easily. 3D position calculation and meaningful gesture classification from similar gestures should be executed to recognize hand gesture accurately. A simple and cost effective method of 3D position calculation and gesture spotting (a task to recognize meaningful gesture from other similar meaningless gestures) is described in this paper. 3D position is achieved by calculation of two cameras relative position through pan/tilt module and a marker regardless with the placed position. Fuzzy garbage model is proposed to provide a variable reference value to decide whether the user gesture is the command gesture or not. The reference is achieved from fuzzy command gesture model and fuzzy garbage model which returns the score that shows the degree of belonging to command gesture and garbage gesture respectively. Two-stage user adaptation is proposed that off-line (batch) adaptation for inter-personal difference and on-line (incremental) adaptation for intra-difference to enhance the performance. Experiment is conducted for 5 different users. The recognition rate of command (discriminate command gesture) is more than 95% when only one command like meaningless gesture exists and more than 85% when the command is mixed with many other similar gestures.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
• /
• v.34 no.4
• /
• pp.399-405
• /
• 2010

The grasping motion of a person's hand for a simplified degree of freedom was modeled by using the photographic motion measured by a high-speed camera. The mathematical expression of distal interphalangeal (DIP) motion was developed by using relation models of the metacarpophalangeal (MCP) and proximal interphalangeal (PIP) motions to reduce the degree of freedom. The mathematical expression for humanoid-hand operation obtained using a learning algorithm with a neural network and using a kernel regression model were compared. A feasible model of hand operation was obtained on the basis of comparative data analysis by using the kernel regression model.