21세기 거의 모든 업무는 컴퓨터로 시작해서 컴퓨터로 끝이 난다. 실제로 우리나라의 컴퓨터 보급률은 70퍼센트를 넘는다. 하지만 컴퓨터 보급률이 높다고 해서 좋은 것만은 아니다. 왜냐하면 그로 인해 생길 수 있는 문제점이 있을 수 있기 때문이다. 컴퓨터를 사용하여 생길 수 있는 문제점은 다양하지만 우리 팀은 마우스 사용으로 인한 문제점에 초점을 맞추어 생각해보았다. 그 결과 손목의 사용을 줄이는 에어마우스라는 제품을 고안해내게 되었다. 공중에서 센서가 부착된 펜을 이용하여 마우스포인터를 컨트롤 하는 에어 마우스는 기존의 마우스로 인해 생길수 있는 문제점을 해결할 수 있을 것이다.
최근 HMD 기기의 보급화로 1인칭 슈팅 게임(FPS; First-Person Shooter), 레이싱 게임 등의 직접적으로 경험하기 어려운 환경을 체험하는 시뮬레이터 게임에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 이러한 시뮬레이터 게임들은 현실감 있는 체험을 위해서 큰 부피의 콘솔과 부가적인 사용자 조작 장치를 요구하는 고가의 제품이 대부분이다. 따라서 본 논문에서는 사실감을 극대화 하고, 작은 부피, 적은 비용으로 즐길 수 있는 저격 시뮬레이터 게임을 위한 아두이노 에어 마우스를 구현한다. 구현한 아두이노 에어 마우스는 가속도 센서와 자이로 센서 값을 기반으로 동작하며, 특히 Unity3D 환경에서 탄도학이 적용된 저격 시뮬레이터 게임에서 테스트한 결과보다 높은 사실감을 보였다.
테이블 탑 디스플레이는 인간과 컴퓨터간의 자연스러운 상호작용을 위하여 개발된 인터페이스 중 하나이다. 이것은 인간의 직관적인 도구인 손을 이용하여 컴퓨터와 상호작용을 하기 때문에 기존의 마우스를 이용하는 시스템에 비해 사용자의 흥미를 더욱 유발시킬 수 있으며 따라서 현재 이러한 시스템을 활용하기 위한 많은 컨텐츠들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 테이블 탑 디스플레이 인터페이스에서 자연스러운 물체의 상호작용을 지원하는 물리엔진을 구현하였다. 이를 위해 테이블 탑 평면상에서 물체의 선택을 가능하게 하는 2차원 관점의 3차원 변환을 지원하고, 물체가 이동할 때와 물체와 물체의 충돌 시 나타나는 물리현상을 벡터연산을 통해 구현하였고, 네트워크를 통해 다중 사용자 환경에서 물리엔진이 구동되도록 하였다. 본 논문에서는 테이블 탑에서 이와 같은 기능들의 구현을 에어하키 게임을 통해 보인다. 에어 하키는 테이블 위에 퍽을 놓고 라켓으로 퍽을 쳐서 상대방의 골문에 넣어 점수를 얻는 게임이다. 본 논문에서 제안한 물리엔진을 이용함으로써 사용자는 보다 실감나는 인터페이스를 느낄 수 있다.
본 논문에서는 키보드나 마우스와 같은 인풋 디바이스 없이 손동작만으로 컴퓨터를 조작할 수 있는 차세대 인터페이스인 에어 인터페이스를 구현하였다. 이 시스템 구현을 위해 먼저 적외선 카메라와 적외선 LED를 사용하였고, 또한 적외선의 전반사의 원리를 이용하였다. 이를 통해 획득된 적외선 영상은 다양한 영상처리 기술을 통해 손 영역을 분할, 검출하게 되고, 검출된 정보를 이용하여 다양한 메타포를 구현 하였으며, 최종적으로 개별적인 제어 이벤트에 각각 맵핑되어 컴퓨터를 제어 및 동작하는 과정을 수행하게 된다. 본 연구에서는 손 영역의 검출과 추적, 인식과정 등을 자세히 서술하였으며, 다양한 메타포도 함께 소개가 된다. 그리고 본 연구에서 사용된 기술을 더욱 발전시키면 사회 전반적으로 다양한 부분에서 적극 활용될 것으로 기대된다.
본 논문은 CCTV 관제에서 동작 인식을 위한 색상 기반 손과 손가락 탐지 기술을 제안하였다. 논문의 목표는 피부색을 기반으로 한 손 영역 탐지 및 손동작 인식에 대한 강인한 방법을 제안하는 것이다. 탐지된 손 영역과 손동작 인식 기술은 에어 마우스 및 스마트 TV를 조정하는데 적용될 수 있으며 홈시어터 및 감성 센서를 기반으로 하는 장치들을 조종하기 위하여도 사용될 수 있다. 입력 영상으로부터 손 영역을 구분하기 위하여 색상 기반 윤곽선 추출 방법이 사용되어지고 윤곽이 구분된 손으로부터 y좌표값을 계산하여 손가락 끝점을 탐지한다. 손가락 끝점의 위치를 탐지한 후에, R채널만을 이용하여 추적을 하며 손동작 인식에 있어서 차영상 기법을 적용하여 잡영상 제거와 같은 강인한 면을 보여준다. 제안하는 방법으로 손가락 끝점의 추적과 손동작 인식에 관련된 많은 실험을 진행하였고, 실험 결과는 기존의 방법보다 성능 면에 있어서 96% 이상의 정확도를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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