• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.97-98
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• 2016

본 논문에서는 XNA Game Studio를 이용하여 Kinect 기반의 Bubble Pang 게임을 설계하고 구현한다. 이 게임은 유아용 게임으로 3개 스테이지 과일마을, 숫자학교, 영어하우스로 구성되어 있다. 게임 캐릭터와 각 스테이지는 유아용에 적합하도록 부드러운 느낌을 주기 위해 전체적으로 둥근 곡선을 이용하여 구현한다. 각 스테이지에서는 게임 캐릭터가 플레이어에게 힌트를 주고, 그 힌트를 참고하여 해답을 찾는다. 또한, Kinect 센서로 얻은 플레이어의 뎁스 정보와 스켈레톤 정보를 이용하여 플레이어의 동작과 게임 캐릭터 동작을 연동시킨다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.8
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• pp.2154-2163
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• 1998

복잡한 분산 시스템 상에서 운용되는 소프트웨어들을 위해서 안정된 하부구조인 동시에 소프트웨어 아키텍쳐인 OMG의 CORBA는 효율적인 객체 지향 개발 환경을 제공한다. 인터넷, 개인용 컴퓨터, WWW의 사용 증가로 인해 이기종의 분산 시스템들 상에서 구동될 수 있는 응용프로그램들이 요구되고 있으며 이와 같은 이기종간의 이식성을 충족시키기 위해서 Java ORB에 대한 필요성이 증가되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 IDL을 자바로 사상하는 규약을 분석하며 자바로 구현된 CORBA 시스템을 지원하기 위한 IDL-to-Java 컴파일러를 구현하였다. 구현된 컴파일러는 어휘 분석기, 파서, 목적 코드 생성기로 나누어지며 목적 코드 생성기에서는 IDL에서 자바로 사상된 파일들 이외에 투명성을 제공하게 되는 클라이언트 스텁 코드와 객체 구현 스켈레톤 코드를 생성한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.362-363
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• 2012

본 논문에서는 한 장의 실제 나무 영상이 주어졌을 시, 사실적인 3차원 나무 모델링(modeling) 및 자가생장(self-growth) 표현을 위한 방법을 소개하도록 한다. 스켈레톤기반의 간략화(skeleton-based abstraction)를 이용하여 동일한 나무 몸통(trunk)을 갖는 다양한 나무 모델생성과 함께 나무의 다면체구조(manifold structure)를 고려한 지오데식 커널(geodesic kernel)을 이용하여 나무의 자가생장을 표현한다. 나무의 자가생장은 사전 정의된 나무 굵기, 전체 크기, 그리고 가지증식 순서정보와 같은 상대적 성장정보(allometric information)를 동시 이용하여 상대적인 나무 생장(allometric tree growth)을 표현하도록한다. 한편, 보여지지않는 나무 가지와 잎들에 대해선, 나무구조는 로컬하게 자기유사성(local self-similarity)을 갖는다라는 고전적인 절차적(conventional procedural) 가정을 이용하여 자동적으로 생성토록한다. 실제영상을 이용한 몇몇들의 실험을 통해 보다 효과적으로 나무 모델 및 생장 표현이 가능함을 보여주도록한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.187-188
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• 2021

본 논문에서는 Openpose의 신뢰도를 이용해 3D pose estimation의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 모델의 앞뒤양옆 네 방향에서 pose estimation의 진행하기 위해 3D 모델에 AABB(Axis Aligned Bound Box)를 생성한 다음, box의 네 옆면으로 모델을 투영시킨다. 각 면에 투사된 2D image에 대해 Openpose 2D pose estimation의 진행한다. 네 면에서 생성한 2D 스켈레톤들의 평균을 통해 3D 상의 교차점을 획득한다. Openpose에서 제공하는 신뢰도(confidence)를 이용하여 잘못 나온 2D 관절을 제외하는 것으로 더 정확한 pose estimation의 수행하였다. 실험적인 방법을 통해 신뢰도 0.45 이상의 값을 가지는 joint 만을 사용해 3D 교차점을 구함으로써 3D pose estimation의 정확도를 높였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.517-520
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• 2021

본 논문에서는 동작 비디오를 분석하고 이를 3차원 캐릭터 애니메이션으로 생성하는 방법을 제시한다. 비디오에서의 사람의 동작 인식에서는 OpenPose를 사용하여 사람의 몸 keypoints를 추적해 2차원 위치 좌표로 얻는다. 3차원 캐릭터 애니메이션으로 생성하기 위해 Deep-Learning을 사용하여 2차원 위치 좌표를 3차원 위치 좌표로 변경한다. 캐릭터 스켈레톤에 적용하기 위해 3차원 위치 좌표를 회전값으로 변환하고 그 회전값을 캐릭터 스켈레톤 좌표에 맞게 변환한다. 비디오의 사람의 동작과 유사한 3차원 캐릭터 애니메이션을 생성하는 방법을 제안하고 적용 결과를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.121-122
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• 2022

본 논문에서는 키넥트 센서 기반의 체질량지수(BMI, Body Mass Index) 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 키넥트 센서에서 측정하는 사용자의 신체 픽셀 정보와 거리정보를 활용하여 체질량 지수를 측정한다. 또한, 키넥트 센서에서 인식한 사용자의 스켈레톤 정보와 20개 조인트 정보를 활용하여 사용자의 신장을 측정한다. 사용자와 관리자의 화면을 별도로 구성해 관리자 화면상의 버튼으로 Database에 저장하는 기능을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.156-157
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• 2022

본 논문에서는 선택적 시점에서의 2D 포즈 추정(pose estimation) 결과를 정합 하여 정확도 높은 3D 스켈레톤(skeleton)을 만들어 낸다. 여러 프레임의 3D 데이터를 10 도 간격으로 36 방향에서 투영한 뒤, 2D 포즈 추정 결과 신뢰도가 높은 시점에서의 결과만을 선별하여 3 차원으로 정합 한다. 이때 사용하는 시점의 개수를 달리하며 정확도에 미치는 영향을 분석하여 실험적으로 정확도가 높은 최소의 시점 개수를 정하였다. 또한, 정합 한 3D 뼈대를 모션 캡쳐(motion capture) 센서와 비교하여 제안하는 알고리즘에 의해 3D 포즈 추정의 정확도가 향상되는 것을 확인했다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.53-54
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• 2023

본 논문에서는 키넥트 센서 기반의 아동 기억력 향상 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 유아층의 기억력을 향상시키고 팔 동작으로 소근육 발달에 도움을 주는 카드 짝 맞추기 게임의 기능을 구현한다. 카드 짝 맞추기 게임은 키넥트 센서에서 인식한 사용자의 스켈레톤, 뎁스스트림, 조인트, 음성 정보를 활용하여 플레이어의 오른손을 인식하여 카드를 뒤집고 짝이 맞는 경우는 그대로 두고 짝이 맞지 않는 경우에는 다시 뒤집는다. 사용자는 카드의 위치와 그림을 기억하며 16장의 카드를 모두 맞출때까지 계속 진행한다. 이 게임은 유아들이 재미있게 게임을 즐기면서 기억력을 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.55-56
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• 2023

본 논문에서는 키넥트 센서 기반의 테마파크 신장 측정 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 키넥트 센서에서 측정하는 사용자의 거리 정보와 키넥트 센서에서 인식한 스켈레톤 정보와 조인트 정보를 활용하여 사용자의 신장을 측정한다. 또한 측정한 신장이 시스템에서 제한한 수치를 넘을 시에는 통과여부를 스피커로 출력한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.513-515
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• 2023

본 논문에서는 그리드 탐색과 트랜스포머를 사용한 그룹 행동 인식 모델을 제안한다. 추출된 여러 사람의 스켈레톤 정보를 차분 벡터, 변위 벡터, 관계 벡터로 변환하고 사람별로 묶어 이를 TimeDistributed 함수에 넣고 풀링을 한다. 이를 트랜스포머 모델의 입력으로 넣고 그룹 행동 인식 분류를 출력하였다. 논문에서 3가지 벡터를 입력으로 하여 합치고 트랜스포머 계층을 거친 모델과 3가지 벡터를 입력으로 하고 계층적으로 트랜스포머 모델을 거쳐 행동 인식 분류를 출력하는 두 가지 모델을 제안한다. 3가지 벡터를 합친 모델에서 클래스 분류 정확도는 CAD 데이터 세트 96.6%, Volleyball 데이터 세트 91.4%, 계층적 트랜스포머 모델은 CAD 데이터 세트 96.8%, Volleyball 데이터 세트 91.1%를 얻었다