• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1906-1907
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• 2011

본 논문에서는 손 영역 스켈레톤 모델을 이용한 비접촉식 스크린 입력 장치를 제안한다. 제안하는 방법은 HCbCr 컬러 모델을 생성한 후 손 후보 영역을 추출하고, 손 영역을 추출하기 위해 레이블링 기법을 사용한다. 손 이외의 피부를 제거하기 위해 손 크기 이하의 객체는 필터링을 거친 후 최종적인 손 영역을 추출한다. 손 영역의 특징점은 무게 중심법과 굴곡 기법을 이용하여 추출한다. 특징점을 연결하여 손의 스켈레톤 모델을 생성하고 각 손가락에 터치 이벤트를 부여한다. 손가락의 구부러진 각도를 이용하여 터치 동작을 인식 및 실행하게 된다.

• Journal of the KSME
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• v.23 no.2
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• pp.92-101
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• 1983

아이크 용접용 로봇은 작업환경의 개선, 생산성의 향상, 품질의 보증 등과 용접공정에 있어서의 생인화, 생력화 등을 목적으로 해서 아아크 용접 로봇의 개발에 대한 관심이 고조되고 있는데, 특히 박판과 소물부품용의 범용로봇과 다량생산을 위한 전용로봇이 주류를 이루고 있다. 아아크 용접 로봇의 형태는 직교좌표계, 원통화표계,극좌표계 등과 관절형이 있으나 이것을 크게 나누어 직각좌표행과 관절형으로 분류가 되겠다. 그런데 우리는 아아크 용접작업이라는 관점에서 볼 때, 사람이 용접 토오치를 손에 잡고 용접하는 동작과 같은 모양으로 동작이 되는 관절형 로봇을 많이 사용하고 있다. 용접용 로봇은 숙련된 용접사의 역할을 해야 하기 때문에 로봇은 필요로 하는 요건은 물론, 용접사의 기량 즉 용접토오치를 손에 잡고 용접할 때처럼 토오치 각도와 토 오치의 위치, 운봉요령 등이 원하는대로 동작이 되어야 한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.12 no.6
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• pp.1127-1134
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• 2017

In this study, the robot arm control system was implemented that is operated by human hands, which can be used in environments that are inaccessible to humans. This function has to be sent to the robot's arms after extracting coordinates of human hands. Through mapping and bluetooth communication we use a leap motion sensor with infrared light and Image recognition sensor.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.119-122
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• 2016

최근 IT기술 영역에서 미래기술로 촉망받는 증강현실(AR)과 가상현실(VR)환경을 구축함에 있어서, 마우스나 키보드 등의 별도 장치 없이 기기에 원하는 동작을 입력 하도록 하는 NUI(Natural User Interface)기술이 각광받고 있다. 또한 NUI를 구현하는데 중요한 기술 중 하나로 손동작 인식 기술, 얼굴 인식 기술 등이 대두되고 있다. 이에 본 논문은 적외선 센서의 일종인 Leapmotion 센서를 사용하여 손동작 인식을 구현하고자 하였다. 첫 번째로 우선 거리변환 행렬을 사용하여 손바닥의 중심을 찾았다. 이후 각각의 손가락을 convex hull 알고리즘을 사용하여 추출한다. 제안한 알고리즘에서는 손가락, 손바닥 부분의optical flow를 구한 후, 두 optical flow의 특성을 사용하여 손의 이동, 정지, 클릭 동작을 구분 할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.469-472
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• 2020

본 논문에서는 립모션 디바이스를 이용하여 손의 움직임을 계산하고 이로부터 저글링 운동 동작뿐 만 아니라 이것을 이용한 팔 근육을 연습할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안된 방법은 실시간으로 동작하기 때문에 사용자의 동작에 맞춰진 분석을 할 수 있다. 본 논문의 프레임워크는 크게 세 부분으로 나누어진다. 우선, 1) 사용자가 공을 튕기는 이벤트 트리거를 손목 움직임으로부터 정의한 뒤, 2) 사용자의 손 위치를 기준으로 저글링 형태의 움직임을 공에 매핑시키기 위한 포물선 기반 입자 기법을 제안한다. 마지막으로, 3) 손목의 굽힘을 기반으로 근육의 활동 양을 시각화할 수 있는 기법을 제안한다. 결과적으로 본 논문의 프레임워크를 이용하면 실시간 저글링 게임을 할 수 있을 뿐만 아니라 사용자의 팔 근육 움직임을 실시간으로 분석할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.362-367
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• 2006

지능형 주거공간에서 손 지시 명령을 통하여 가전기기를 선택하거나 로봇에게 이동하여야 하는 장소를 알려 주기 위해, 기존의 시스템은 선택되는 대상 기기의 3 차원 절대 위치를 미리 알고 있어야 한다. 또한 카메라 위치가 변동되었을 경우, 카메라의 위치를 절대좌표계 기준으로 새롭게 측정해야 하는 불편함이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 팬/틸트 모듈을 가진 두 대의 USB 카메라를 임의의 위치에 배치하더라도, 두 번의 손 지시만으로 선택 대상이 되는 기기의 3 차원 위치를 파악하고 이를 동작시키는 방법을 다룬다. 제안하는 방법에서는 두 대의 카메라 간의 상대 좌표계를 형성하기 위해 각 카메라에 표식을 부착한다. 각 카메라에서 다른 카메라의 표식을 관찰하면 카메라 간의 거리 및 각도를 구할 수 있기 때문에, 하나의 카메라를 기준으로 3 차원 절대 좌표계를 자동으로 설정할 수 있다. 또한, 두 대의 카메라로 사용자의 얼굴과 손을 검출하면 얻어진 기준 좌표계에 대해 얼굴과 손의 3 차원 위치를 계산하고, 두 지점을 연결하는 방향 벡터를 구함으로써 사용자가 손으로 지시하는 방향을 찾는다. 따라서, 카메라를 임의의 위치에 두더라도 사용자의 손 지시 동작만으로 대상체의 차원 위치를 파악할 수 있게 된다. 개발된 시스템의 유용성을 검증하기 위해 각 가전기기의 위치를 제안한 방법으로 구하고 실제 위치와의 오차를 분석하였다. 제안한 방법은 두 대의 USB 카메라와 일반 PC 또는 마이크로 프로세서만으로 구현할 수 있기 때문에 비용이 적게 들고 실시간 처리가 가능하며 사용자의 환경에서 편리성을 높이는 등 많은 장점을 가진다.

• Journal of Integrative Natural Science
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• v.3 no.1
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• pp.38-42
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• 2010

인간은 정보전달을 위하여 언어 이외에 동작, 표정과 같은 비언어적인 수단을 이용한다. 이러한 비언어적인 수단을 정확히 분석 할 수 있다면 인간과 컴퓨터간의 자연스럽고 지적인 인터페이스를 구축할 수 있게 된다. 본 논문은 별도의 센서를 부착하지 않은 단일 카메라 환경에서 손 형상을 입력정보로 사용하여 손 영역만을 분할한 후 자기 조직화 특징 지도(SOFM: Self Organized Feature Map) 신경망 알고리즘을 이용하여 손 형상을 인식함으로서 수화인식을 위한 보다 안정적이며 강인한 인식 시스템을 구현하고자 한다. 제안 방법으로는 피부색 정보를 이용하여 배경으로부터 손 영역만을 추출한 후 추출된 손 영역의 형상을 인식한다(전처리과정으로 모델이미지의 사이즈와 압축 및 컬러에 대한 정보를 정규화 시켰다). 또한 인식 효율을 높이기 위해 SOFM 신경망 알고리즘을 적용함으로서 보다 안정적으로 손 형상을 인식할 수 있게 되었으며, 손 형상 인식률에 대한 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었다. 그리고 인식된 손 형상의 의미를 텍스트로 보여줌으로서 사용자의 의사를 정확하게 전달할 수 있다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1997.04a
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• pp.114-119
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• 1997

본 연구에서는 다양한 작업역과 동작범위 설정에 관련이 많은 인체특정 부위와 손, 팔에 해당하 는 부위 49개 항목을 선정하여 18세-65세 사이의 한국인 성인 남자 179명, 여자 236명을 대상으로 측정하였다. 측정된 자료의 분석은 4개 연령그룹으로 구분하여 주요부위에 대해 연령그룹에 따른 차이를 보았으며, 이를 일본인의 측정 자료와 비교하여한국인과 일본인의 발육차이를 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.475-478
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• 2000

사람의 몸 동작을 인식해야하는 여러 응용분야에서의 필요성이 대두되면서 이 분야로의 연구가 활발해지고 있다. 이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석할 수 있는 인식기 개발에 관한 것으로 실세계 3 차원 좌표값을 입력으로 하는 사람 몸 동작 패턴 분류기의 구현방법을 소개한 것이다. 하나의 사람 몸 동작은 각 몸 구성 성분(손, 아래팔, 위팔, 어깨, 머리, 몸통 등)의 움직임을 조합해서 정의한 수가 있기 때문에 개별적인 각 몸 구성성분의 움직임을 인식하여 조합해서 임의의 동작을 판별하려는 방법을 적용한다. 사람 몸 동작 패턴 분류기는 측정된 실세계 3 차원 좌표 자료를 양자화한 후 xy, zy 평면에 투영한 값을 자자 구한다. 이 결과를 각각 8 방향 체인 코드로 바꾸고 2 단계 체인 코드 평활화 사업을 하여, 4 방향 코드 체적화 및 대표 코드로의 압축단계를 거친다. 이로서 생성된 프리미티브 패턴나열들을 동작 클래스별로 분류하여 프리미티브 패턴나열의 확장으로 각각의 식별기를 구축하여 각 몸 구성 성분별 동작들을 분류한다. 일련의 실험이 행해져 그 타당성을 확인하였으며, 차후에 이 분류기는 비언어적 행동 분석을 위한 사람 몸 동작 인식기의 전처리 단계로 사용되어진 것이다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.04a
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• pp.124-129
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• 1998

제스처는 사람들의 의사전달의 자연스러운 수단으로 컴퓨터와 사람의 자연스러운 인터페이슬를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 적절한 움직임을 생성하기 위한 명령을 내리기 위하여 손제스터 인식 시스템을 이용하였다. 가상환경에서 아바타의 10가지 기본 동작을 생성하기 위해서 16가지의 제스처를 정의하고, 이 제스처의 인식에 의한 아바타의 움직임을 생성한다.