컴퓨터와 주변장치의 급속한 발전은 인간과 컴퓨터 사이의 인터페이스에 많은 변화를 가져왔다. 특히, 인간의 감정을 인식하는 기술은 컴퓨터를 보다 인간 친화적으로 만들기 위한 노력으로, 그 동안 꾸준히 진행되어 왔다. 본 논문에서는 한대의 카메라로 촬영한 영상으로부터 실시간으로 신체움직임이 표현하는 감정을 인식할 수 있는 방법을 제안하고, PC기반의 실시간 감정 인식 시스템을 구현한다.
본 논문에서는 유아를 위한 체감형 게임 개발에 필요한 요소로 콘텐츠, 디자인, 음향, 동작인식, 음성인식 기술을 제안하였다. 유아용 체감형 게임은 유아의 감성에 맞춘 교육적 요구가 반영된 콘텐츠와 밝고 친근감 있으면서 사용이 편리한 디자인 요소들이 반영되어야 하고 유아가 친숙하고도 쉽게 게임을 할 수 있게 유도할 수 있는 배경음악과 설명 대사가 사용되는 것이 좋다. 만약 동작 인식과 음성인식 시스템을 유아용 체감형 게임에 사용할 경우 게임 사용자의 연령에 맞는 동작 데이터와 음성 데이터를 사용해 인식률을 높여야 한다. 특히, 본 논문에서는 피부색과 유아 신체 모델을 사용하여 유아의 얼굴과 손을 인식한 후 그 위치를 고려하여 유아의 동작을 인식하였고 유아의 음성 데이터를 수집해 신경망을 이용한 음성인식 기술을 게임에 적용해 신체 놀이 중심 활동의 줄넘기 게임인 '신나게 폴짝'을 개발하였다.
본 논문에서는 개인 식별을 위하여 복수 해상도 구조를 제시하였고 이 방법으로 구순문 인식을 구현하였다. 구순문 인식은 지문, 음성 패턴, 홍채 패턴과 얼굴 인식과 같은 신체적 특징에 비하여 상대적으로 연구가 많이 이루어지지 않은 신체적 특징이다. 구순문은 CCD 카메라를 이용할 경우 홍채나 얼굴 패턴 같은 다른 특징 요소와 연결하여 인식 시스템을 구축할 수 있는 장점을 가지고 있다. 구순문 인식을 위해 pattern kernels를 이용한 새로운 방법을 제시하였다. Pattern kernels는 여러 개의 local lip print mask들로 구성된 함수이며, lip print의 정보를 디지털 데이터로 전환시켜 준다. 복수 해상도를 가지는 인식 시스템은 단일 해상도의 시스템보다 더욱 신뢰적이며 인식률도 높다.
이 연구는 치과의료서비스 품질이 서비스 가치, 고객만족도, 고객충성도에 미치는 영향을 평가하고자 부산 울산광역시 소재 17개 치과병 의원에 내원한 환자 221명을 대상으로 설문지를 이용하여 조사한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 치과의료서비스 품질 중 의사언어에 대한 인식의 차이는 남자가 여자에 비해 높았으며, 교육수준에 따른 신체언어에 대한 인식의 차이와 신체외형에 대한 인식의 차이는 대학교 재학 및 졸업자가 높았다. 2. 서비스 가치, 고객만족도 및 고객충성도는 남자, 대학교 재학 및 졸업, 기혼에서 서비스 가치, 고객만족도, 고객충성도의 점수가 높게 나타났으나 통계적으로 유의하지는 않았다. 치과의료서비스 품질과 서비스 가치, 고객만족도 및 고객충성도는 서로 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 3. 의료서비스 품질 중 의사언어와 언어적 커뮤니케이션에 대한 인식도가 증가할수록 서비스 가치가 증가하였고, 언어적 커뮤니케이션과 신체외형의 인식도가 증가할수록 고객만족도는 증가하였으며, 언어적 커뮤니케이션, 신체외형, 신체언어에 대한 인식도가 증가하면 고객충성도가 증가하는 것으로 나타났다. 이상의 결과를 종합해 볼 때, 치과의료서비스를 제공 시 서비스 제공자가 고객의 욕구에 맞춰 상세히 설명을 해주어야 서비스 가치를 높게 평가하며, 서비스에 만족을 느껴 타인에게 긍정적인 입소문을 내게 된다. 고객의 욕구에 맞는 상세한 설명뿐만 아니라 서비스 제공자의 깔끔한 유니폼, 바른 자세, 깔끔한 헤어 스타일 등의 신체적 외형과 고객의 눈을 바라보면서 밝은 표정을 짓고 대화 시 고개를 끄덕이는 등의 공감을 표현해주어야 본인이 이용한 치과병 의원을 지속적으로 재이용하게 되고 타인에게 자랑 및 소개를 시켜주어 치과병 의원의 경영성과를 증대시킬 수 있을 것이다.
최근 스크린 클라이밍용 콘텐츠로 클라이밍 학습 프로그램과 스크린 클라이밍 게임이 등장하였으며, 특히 스크린 클라이밍 게임에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스크린 클라이밍 콘텐츠 구현의 핵심 기술인 자세 인식 성능의 개선을 위하여 등반자의 신체영역을 기반으로 하는 스켈레톤 보정 방법을 제안한다. 스켈레톤 보정 과정은 비정상적인 스켈레톤 정보를 걸러내는 스켈레톤 프레임 안정화와 신체 영역을 관절부위별로 나누어 각 관절부위의 중점을 보정위치로 하는 신체영역 기반 스켈레톤 수정 과정으로 이루어진다. 이렇게 보정한 스켈레톤 정보는 클라이밍 콘텐츠에서 등반자의 자세가 이상적인 자세와 얼마나 유사한지 판단하는 데 사용될 수 있다.
본 연구는 대학생의 교양무용 수업에 따른 신체활동 및 신체움직임의 변화 연구를 하였다. 연구방법은 실제사례를 통한 연구자의 참여관찰과 참여자의 심층면담자료, 검토, 자기보고서 분석을 제시하여 결과를 제시하였다. 첫째, 교양무용 수업에 참여한 대학생들의 신체움직임에 대한 개인적 특성에 따른 무용 인식변화가 나타났다. 둘째, 신체 움직임의 집중도가 높아질수록 자신감과 만족감에 영향을 미친다. 또한 여러 가지 각자가 가지고 있는 스트레스의 요인들을 해소할 수 있는 효과를 느껴다는 결과가 나타났다.
네트워트를 이용한 비대면 거래의 활성화와 국경을 넘는 다양한 인적 교류로 인해서 개인의 신원을 증명하는 사회적 기술적 수요가 나날이 급증하고 있으며, 더욱이 핀테크의 활성화와 국제적으로 벌어지고 있는 테러 등의 위협 등은 개인의 신체적 특징에 기반을 둔 바이오인식 기술의 발달을 촉진 시키는 계기가 되었다. 바이오인식 기술은 전자여권의 예와 같이 국가간에 바이오인식 정보를 활발하게 주고 받아야 하는 상황이고, 더욱이 개인의 신체적 특징정보를 취득하여 등록하는 국가와 국경통제 등을 위하여 개인의 바이오인식 정보 등을 취득하여 인증하는 국가가 상이한 경우가 대부분이다. 따라서, 바이오인식 정보간의 호환성을 유지하기 위한 표준과 이를 평가하기 위한 표준적합성 평가기술, 일정 수준의 보안강도를 유지하기 위한 표준화된 성능 평가 절차와 보증 수준, 바이오인식 정보를 응용한 개인인증 기술, 프라이버시와 밀접하게 연관 되어 있는 바이오인식 정보의 보호를 위한 표준 등이 다양하게 수행되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 바이오인식 표준화를 위한 국외 표준화 기구를 소개하고, 각 기구별 표준화 현황을 살펴본다.
본 논문에서는 웨어러블 컴퓨터 시스템을 위한 WUSB over WBAN 프로토콜에서 요구되는 신체 영역 위치인식기술을 제안한다. 제안하는 위치인식기술은 웨어러블 컴퓨터의 주변 장치를 구성하는 WUSB over WBAN 프로토콜 기반 센서노드에서 실행된다. 웨어러블 컴퓨터 시스템에서 다양한 신체 모션을 통한 입력 정보의 정확성을 높이기위해서는, 높은 정밀도를 갖는 새로운 위치인식기술이 반드시 개발되어야 한다. 이러한 목적을 달성하기 위해, 본 논문은 신체에 부착된 WUSB over WBAN 디바이스들의 개수를 4개 이상으로 하는 TDoA/FDoA/AoA 복합 방식을 제안한다. 실험 결과에서는 제안하는 TDoA/FDoA/AoA의 복합 방식 알고리즘이 TDoA/FDoA 복합 알고리즘 보다 위치 추정 오차를 10mm 감소시킨다. 이 값은 다른 통신 시스템에서는 무시할 수 있는 작은 값이나, 신체 영역 내 통신에서는 위치 추정 성능을 향상시키는 결과를 나타낸다.
본 논문에서는 3D Skeleton Model로 획득된 관절 정보를 이용하여 제스처를 인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 사람마다 각기 다른 신체 비율을 가지지만 각 관절 또는 신체의 구조는 같다는 사실을 바탕으로 관절의 각도를 기반으로 제스처를 인식하는 방법에 대해 제안한다.
본 논문에서는 신체 부분 포즈를 이용한 깊이 영상 포즈렛과 제스처를 인식하는 방법을 제안한다. 제스처는 순차적인 포즈로 구성되어 있기 때문에, 제스처를 인식하기 위해서는 시계열 포즈를 획득하는 것에 중점을 두고 있어야 한다. 하지만 인간의 포즈는 자유도가 높고 왜곡이 많기 때문에 포즈를 정확히 인식하는 것은 쉽지 않은 일이다. 그래서 본 논문에서는 신체의 전신 포즈를 사용하지 않고 포즈 특징을 정확히 얻기 위해 부분 포즈를 사용하였다. 본 논문에서는 16개의 제스처를 정의하였으며, 학습 영상으로 사용하는 깊이 영상 포즈렛은 정의된 제스처를 바탕으로 생성하였다. 본 논문에서 제안하는 깊이 영상 포즈렛은 신체 부분의 깊이 영상과 해당 깊이 영상의 주요 3차원 좌표로 구성하였다. 학습과정에서는 제스처를 학습하기 위하여 깊이 카메라를 이용하여 정의된 제스처를 입력받은 후, 3차원 관절 좌표를 획득하여 깊이 영상 포즈렛이 생성되었다. 그리고 깊이 영상 포즈렛을 이용하여 부분 제스처 HMM을 구성하였다. 실험과정에서는 실험을 위해 깊이 카메라를 이용하여 실험 영상을 입력받은 후, 전경을 추출하고 학습된 제스처에 해당하는 깊이 영상 포즈렛을 비교하여 입력 영상의 신체 부분을 추출한다. 그리고 HMM을 적용하여 얻은 결과를 이용하여 제스처 인식에 필요한 부분 제스처를 확인한다. 부분 제스처를 이용한 HMM을 이용하여 효과적으로 제스처를 인식할 수 있으며, 관절 벡터를 이용한 인식률은 약 89%를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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