본 논문은 특별한 마커를 사용하지 않고 연속되는 영상들에서 사람의 2차원 움직임 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 사람의 움직임 정보 추출을 위해 색상, 움직임, 윤곽선, 그리고 사용자의 개인적인 특성을 반영하는 신체적인 특성 정보를 이용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사람의 움직임 정보를 이용한 가상 캐릭터의 제어와 같은 마커를 사용하지 않는 다양한 HCI 응용분야에 사용될 수 있다.
본 논문에서는 두 대의 카메라로부터 입력받은 인간의 신체와 같은 관절체의 움직임을 Color Marker의 색상 특성을 이용하여 3차원 공간 정보를 인식하는 방법에 관해 기술한다. 이 방법은 인체에 물리적인 장치를 하지 않고 단순히 영상정보만을 이용하여 3차원 정보를 구하였다. 보다 정확한 인체의 특징점을 구하기 위해 환 논문에서는 신체의 관절각에 칼라 마커를 부착하고 칼라 마커틀을 세그먼트하여 관절각의 2차원 정보를 구한 다음 스테레오 기하(Stereo Geometry)를 이용하여 3차원 정보를 계산하고 가상 공간상에서 인간의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 제스쳐 인식과 3차원 Virtual Reality 인터페이스 시스템 구성 등에 사용될 수 있다.
본 논문에서는 딥러닝 CNN 알고리즘을 이용하여 사람의 얼굴 이미지를 학습한 다음 나이와 성별을 예측하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 개개인 마다 각기 다른 외형적 특성을 고려하여 이를 분석한 다음 이에 맞는 헤어 스타일, 옷차림을 추천할 수 있다. 해당 기술을 활용하여 메타버스 아바타 생성에 사용자의 얼굴과 같은 신체적 특성을 고려할 수 있다. 향후에는 신체 전체를 이미지화하여 보다 더 다양한 정보를 인식할 수 있도록 연구를 진행할 것이다.
최근 생체 인식 기술의 하나로, 걸음걸이 인식에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 실루엣기반 걸음걸이 인식은 걸음걸이 인식을 위한 가장 보편적인 방법으로, 본 논문에서는 실루엣 기반 걸음걸이 인식에서 걸음걸이의 특성을 결정하는 정보에 대해 분석한다. 걸음걸이는 크게, 정적인 신체 모양(static body shape)과 동적인 신체 운동(dynamic body motion), 두 가지 단서(cue)에 의해 표현될 수 있다. 최근, 걸음걸이의 특성은 신체 모양과 관련된 정적인 단서에 의해 주로 결정되며 신체 운동과 관련된 동적인 단서는 걸음걸이의 특성에 거의 영향을 주지 않는다는 연구들이 보고되고 있다. 이와 달리, 본 논문에서는 신체운동과 관련된 동적인 단서 역시 걸음걸이의 특성을 결정짓는 중요한 요소라고 판단하여 이를 실험적으로 검증하고자 한다. 이를 위해, 크게 두 개의 걸음걸이 데이터베이스(UBC DB, Southampton Small DB)를 이용하여 실험을 수행하였다. UBC DB는 보편적인 걸음걸이를 저장한 것이고, Southampton DB는 다른 종류의 옷이나 신발, 가방을 착용하거나, 걸음걸이의 속도를 바꾸는 등 보편적인 걸음걸이와 다른 특성을 가지는 걸음걸이를 저장한 것이다. 실험 결과, 인식률은 UBC DB에서 신체 모양을 이용할 경우 $100\%$, 신체 운동을 이용할 경우 $95.2\%$이고, Southampton DB에서는 신체 모양을 이용할 경우 $50.0\%$, 신체 운동을 이용할 경우 $55.8\%$이다. 잘못된 인식을 할 위험도(risk)는 UBC DB에서는 신체 모양을 이용할 경우 0.91, 신체 운동을 이용할 경우 0.97, Southampton DB에서는 신체 모양을 이용할 경우 0.98, 신체 운동을 이용할 경우 0.98이다. 결과적으로, 보편적인 걸음걸이의 특성은 신체 모양과 관련된 정적인 단서에 의해 주로 결정되지만, 옷이나 가방 등에 의해 가장된(disguised) 걸음걸이에서는 신체 운동과 관련된 동적인 단서에 의해 주로 결정된다.
이 연구는 BMI 분류기준과 9점-신체상평정척도 분류기준의 일치도를 조사하여 현장적용의 유용성을 확인하고, 여대생들이 체형에 대해 실제로 인식하고 정도를 파악하여 체형인식의 왜곡에 대한 올바른 정보와 비만의 기준에 대한 정보 제공에 목적이 있다. BMI 분류기준과 신체상평정척도 분류기준의 일치도, 그리고 여대생의 BMI에 따른 신체상 인식 정도를 알아보기 위하여 교차분석, Spearman의 등위차상관계수 및 카파통계량을 산출하였다. 분석결과 일반 여자대학생이 판정한 신체상 평정척도 분류기준과 BMI 분류기준은 통계적으로 ${\rho}=.719$(p<.001)로 높은 상관과 ${\kappa}=.506$(p<.001)로 보통 수준의 일치도를 나타냈다. 이러한 결과를 바탕으로 차후 신체상과 관련하여 인종의 특성에 따른 크기와 형태를 조정할 필요가 있으며 인구통계학적 특성이 다르거나 비만도가 높은 대상자를 선별하여 그들의 체형인식과 심리적인 측면에 관한 추가적인 연구가 필요하다.
향후 보안시장을 이끌어갈 생체인식 기술은 현재까지 많은 발전을 거듭하고 있다. 이미 알려진 바와 같이 생체인식은 신체의 여러 부분들과 신체적 특징, 개인의 습관들이 이용되는데 전자의 경우 지문, 얼굴, 홍채, 망막, 음성, 필체, 정맥 등의 인식이 있고 후자의 경우 타이핑 습관, 걸음걸이 습관, 필기 습관 등이 해당된다. 본 연구에서는 서명인식을 필체 자체의 특징에 관련된 정보를 추출하여 인식하는 방법과는 달리 개개인의 필기 습관에 주목하여 서명을 할 때 펜을 눌러쓴 정도, 펜을 사용하는 위치 및 펜을 얼마나 뉘어 쓰는지 세워 쓰는지, 왼손잡이인지 오른손잡이인지 등의 동적 정보에 따른 특성을 알 수 있는 펜의 방위각과 기울임 정도에 대한 생체정보를 추출하고 현재 음성인식 등 여러 분야에서 사용되는 ICA를 사용하여 추출한 서명데이터의 생체정보를 분리.추출하여 이를 개개인의 검증데이터로 활용하는 방법을 제안한다.
최근 들어 정보통신기술과 의료기술의 통합에 관한 관심이 증가되면서 센서네트워크를 인체에 적용하고자 하는 WBAN(Wireless Body Area Networks)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 센서네트워크 기술은 WBAN에 이용될 수 있는 가능성을 가지고 있으나, 몇 가지 제약사항을 가지고 있다. 특히 신체의 각 센서는 신체의 각 부분을 관통하여 통신해야 할 가능성이 크므로 자유공간인 센서네트워크와는 상당히 다른 네트워킹 환경을 가진다. 따라서 WBAN에 관한 연구는 기존의 센서네트워크와는 다른 인체의 특성을 고려한 다양한 영역을 연구의 대상으로 하고 있다. 본 연구에서는 기존의 센서네트워크와는 다른 WBAN의 환경적인 특성을 조사하고, WBAN의 개념이 도입된 2001년 전후부터 SLR(Systematic Literature Review)기법을 이용하여 WBAN의 연구 경향을 체계적으로 조사한다. 이에는 연구 분류와 연구자의 특성 등이 포함된다. 조사 결과를 요약하고 향후 연구 과제를 전망한다.
본 연구에서는 사이즈코리아에서 2015년 이루어진 제7차 인체치수조사 데이터 중 60대 남성의 치수와 2014년에 이루어진 고령자인체치수조사 데이터의 70대와 80대 남성의 치수를 분석하여 신체적인 노화가 주로 나타나는 연령 구간과 노화에 따른 노년 남성 체형의 변화에 대한 특성을 살펴보고자 하였다. 노년 남성의 경우 대체로 66-68세 사이와 75-77세 사이 그리고 84-85세 사이에 급격한 노화현상이 나타나게 되고 60대와 70대에는 서서히 노화가 진행되다가 대체로 80대에 들어서면서 노화가 심화되어 신체적으로 체형의 변화가 급격히 나타나게 된다. 연령의 증가에 따른 노화의 현상으로 신체의 둘레, 너비, 높이 등에서는 변화가 심화되나 둘레, 너비, 높이에 비해 두께의 경우에는 변화가 크지 않은 것으로 분석되었다. 또, 노년 여성의 경우에는 등이 굽는 현상이 나타났으나 노년 남성의 경우에는 여성과는 반대로 뒤로 젖혀진 체형이 나타나 차이가 발견되었다. 따라서 의복패턴 제작 시 앞중심길이와 등길이 설정에 있어서 노년 여성과는 반대로 등 길이를 짧게 하는 패턴상의 수정이 요구된다.
정보통신기술의 발달로 인터넷을 이용하는 패션/코디 쇼핑몰은 그 시장이 매년 큰 폭으로 증가하고 있다. 하지만, 자신의 신체나 패션스타일에 맞는 의류를 온라인 쇼핑몰에서 검색하는 것은 쉽지 않다. 본 논문은 여성 의류의 패션/코디 추천시스템에 대하여 특히, 개인의 신체적 특성에 가장 잘 맞추어진 의류 추천기능에 대하여 논한다. 또한, 계절별 유행에 대한 전문가의 추천도 고려할 수 있고, 자신의 좋아하는 의류스타일도 미리 등록해 둔 후에, 다양한 방법의 선택을 통하여 등록된 상품 중 자신이 원하는 최적의 상품을 추천받을 수 있도록 패션/코디 쇼핑몰에서의 추천방법을 제안하였다.
생체인식 기술은 현재까지 많은 발전을 거듭하고 있으며 국내에서도 연구는 물론 표준화작업 및 데이터 베이스 구축이 활발히 진행되고 있다. 생체인식은 신체의 여러 부분을 이용하는 방법과 습관에서 비롯된 특징을 이용하는 방법이 있는데, 본 연구에서는 이 중에서 개인의 필기습관 정보를 이용하여 인식하였다. 본 연구에서는 필기습관에 주목하여 서명하는 사람의 습관이 잘 드러나는 펜의 기울임과 눌림, 펜의 방위각도 둥의 성분이 표현되어지는 동적인 생채정보를 감지하고 특성을 추출할 수 있는 타블렛과 펜을 사용하여 서명정보를 추출한다. 이렇게 생성된 서명정보의 특징을 추출하기 위하여 패턴인식분야에 널리 활용하고 있는 주성분요소분석(PCA, Principal Component Analysis), 독립성분요소분석(ICA, Independent Component Analysis)기법에 적용하였다. 생성된 두 특징벡터 사이의 거리를 Euclidean Distance를 이용하여 구하고 Nearest Neighbor를 비교하여 인식률을 알아보고 교차인식(Cross Validation) 기법 중 하나인 Leave-One-Out 방법을 이용한 분류성능 측정을 통하여 데이터의 신뢰수준을 알아보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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