• Journal of the Korea Computer Graphics Society
• /
• v.6 no.3
• /
• pp.17-23
• /
• 2000

Recently, as it is growing concern about Non-Photo-Realistic Rendering, several researchers are studying to simulate conventional artistic expressions such as pen-and-ink, watercolor and impressionism techniques. In this paper, we describe a mosaic technique using color paper tore by hands. We will also try to represent real paper by using random midpoint displacement method (RMD) to express a shape of paper tore by hands without using cutters or scissors. The Perlin's noise function is used to express texture of paper.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.11 no.1
• /
• pp.28-32
• /
• 2001

인간의 손동작 인식은 오랫동안 언어로서의 역할을 해왔던 통신수단의 한 방법이다. 현대의 사회가 정보화 사회로 진행됨에 따라 보다 빠르고 정확한 의사소통 및 정보의 전달을 필요로 하는 가운데 사람과 컴퓨터간의 상호 연결 혹은 사람의 의사 표현에 있어 기존의 장치들이 가지는 단점을 보안하며 이 부분에 사람의 두 손으로 표현되는 자유로운 몸짓을 이용하려는 연구가 최근에 많이 진행되고 있는 추세이다. 본 논문에선 2차원 입력 영상으로부터 동적인 손동작의 사용 없이 손의 특징을 이용한 새로운 인식 알고리즘을 제안하고, 보다 높은 인식률과 실 시간적 처리를 위해 Radial Basis Function Network 및 부가적인 특징점을 통한 손동작의 인식을 구현하였다. 또한 인식된 손동작의 의미를 바탕으로 인식률 및 손동작 표현의 의미성에 대한 정확도를 판별하기 위해 로봇의 제어에 적용한 실험을 수행하였다.

• 프린팅코리아
• /
• v.12 no.1
• /
• pp.86-89
• /
• 2013

(주)중앙문화인쇄(대표이사 유영호)가 지난해 10월 남산골 한옥마을에서 열린 제7회 서울인쇄문화대상에서 대국전 5색으로 인쇄한 '부처님의 손, 시인(詩人)이 되다'로 대상을 수상했다. 이 책은 순수 먹 잉크만을 사용해 인쇄한 것으로 돌과 바위의 부도를 세심하게 표현한 수작이다. 칼바람이 불던 12월 초 중앙문화인쇄를 찾아가 인쇄노하우에 대해 들어봤다.

• Proceedings of the Costume Culture Conference
• /
• 2003.09a
• /
• pp.118-120
• /
• 2003

종합예술인 한편의 연극을 무대에 올리는 데는 다양한 것이 요구된다. 즉 미술, 음악, 무용, 문학 등이 있으며 여기에 등장인물의 개성을 가장 잘 표현해 주는 무대의상이 필요한 것이다. 특히 무대의상은 작품 속의 등장인물의 역할을 설명하는 기호의 의미를 내포할 뿐만 아니라 관객들에게 작품의 내용을 더욱 리얼하게 이해하게 하는 설득력의 도구적 표현능력을 지니고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Landscape Architecture Conference
• /
• 2021.03a
• /
• pp.113-114
• /
• 2021

• Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
• /
• 1998.10a
• /
• pp.444-448
• /
• 1998

사람이 손끝으로 직물을 누르며 문지를 때 느끼는 감정을 객관적으로 표현하는 연구의 필요성은 계속 증대되고 있다. 일본의 가와바타 교수는 직물의 역학적/물리적 특성을 측정하여 Hand value로서 객관화 시켰다. 가와바타 시스템에서는 직물을 손으로 누를 때의 탄력성, 따뜻한 느낌이 동반된 두꺼움(Fullness It softness)을 'FUKURAMI'라는 감각표현용어를 사용하여 이 주관적인 느낌을 객관화 시켰다. (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07b
• /
• pp.520-522
• /
• 2005

본 논문에서는 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용을 하는 방법중의 하나인 제스처를 인식할 때 필요한 정확한 손 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 기존의 다수의 손 영상들 가장 잘 표현하면서도 효과적으로 압축할 수 있는 PCA를 이용해서 특징 벡터를 추출한다. 이어서 특징 벡터간의 Mahalanobis distance를 이용한 분류기에 가중치를 적용하여 사용한다. 또한 시간에 따른 연속적인 영상에서 검출된 이전 영상의 중심점의 위치와 중심점의 motion vector를 이용해서 손이 검출되지 않은 영상의 검출 성능을 보상한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
• /
• 2009.11a
• /
• pp.66-69
• /
• 2009

본 연구는 사용자에게 편리하고 자연스러운 인터페이스를 제공하는 직관적 제스쳐 인터랙션의 요소 추출에 대해 분석하였다. 대학생 30명을 대상으로 마우스와 키보드의 8가지 기본 인터랙션 요소를 제시하여 그 요소와 적합한 의미의 어휘를 선택하도록 설문을 실시하였다. 다음으로 선택한 어휘가 가지는 의미를 표현한 제스쳐를 빈도수에 따라 최종 선정한 후 검증을 실시하였다. 첫 번째 설문시 마우스의 상하좌우 이동과 ESC의 의미는 30명 전원이 상하좌우 이동과 취소라는 동일한 의미를 선택하였다. 마우스의 좌클릭은 30명 중 28명이 선택, 우클릭은 26명이 설정 탐색, 키보드 엔터의 경우 25명이 실행이라는 의미를 선택하였다. 최종 선정된 제스쳐의 검증 결과 상하좌우 이동과 취소 요소로 제시했던 손전체 상하좌우 이동과 손전체X는 70~100%의 높은 결과가 도출되었으며, 선택 요소로 제시했던 정지상태 검지손 아래는 60%의 결과가 도출되었다. 설정 탐색을 위해 제시되었던 손전체 회전과 중지손 클릭 중 손전체 회전이 60%의 결과를 도출하였으며, 중지손 클릭은 선택과 하단 이동이 73%로 설정 탐색의 요소로는 적합하지 않은 것으로 도출되었다. 실행 요소로 제시했던 손전체 두번 클릭은 27%의 낮은 검증 결과가 도출되어 적합하지 않은 것으로 제시되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2024.01a
• /
• pp.367-370
• /
• 2024

본 논문에서는 데이터-드리븐 기법을 이용해 가상환경에서 사용자의 동작에 따라 아바타의 저글링 움직임을 자연스럽게 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 사용자의 저글링 동작 정보를 이용하여 아바타의 움직임을 제어할 뿐만 아니라 가상 공의 궤적을 실시간으로 표현할 수 있다. 이 과정에서 사용자의 손위치 정보를 모두 활용하는 것이 아닌, 한 쪽 손의 데이터를 기반으로 다른 쪽 손의 궤적을 합성한다. 또한 계산량이 큰 물리 기반 최적화 과정이 아닌, 상대적으로 경량화된 기법인 포물선 운동을 활용해 가상 공의 궤적으로 실시간으로 표현할 수 있는 결과를 보여준다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.36 no.12
• /
• pp.1028-1033
• /
• 2009

This paper presents a real-time hand gesture recognition approach for controlling a computer. We define hand gestures as continuous hand postures and their movements for easy expression of various gestures and propose a Two-layered Bayesian Network (TBN) to recognize those gestures. The proposed method can compensate an incorrectly recognized hand posture and its location via the preceding and following information. In order to vertify the usefulness of the proposed method, we implemented a Virtual Mouse interface, the gesture-based interface of a physical mouse device. In experiments, the proposed method showed a recognition rate of 94.8% and 88.1% for a simple and cluttered background, respectively. This outperforms the previous HMM-based method, which had results of 92.4% and 83.3%, respectively, under the same conditions.