• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.91-100
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• 2014

본 논문에서 우리는 인간 동작 인식 기술을 카메라 기반, 추가적인 하드웨어 기반, 그리고 주파수 기반 기술들로 분류한다. 각 기술 항목에 대한 대표적인 기술사례들을 설명하고, 그들의 장점과 단점을 기술한다. 인간 동작 인식 기술에 대한 중요한 성능 이슈 항목을 정의하고, 소개된 인간 동작 인식 기술들을 정의된 성능 이슈 항목에 따라 분석한다. 분석 결과 카메라 기반 인간 동작 인식 기술들은 공통적으로 손쉽게 사용할 수 있고, 높은 정확도로 동작을 인식할 수 있지만, 비용적, 인지 범위 등의 단점이 있다. 이에 비해 추가 하드웨어 기반 동작 인식 기술들은 공간의 제약, 빛이나 소음 등의 영향을 받지 않거나 최소화하였지만, 사용자가 직접 착용을 해야 하는 단점을 가진다. 최근에는 이러한 문제점을 보완하고자 주파수 기반 동작 인식 기술들이 연구 및 개발 중에 있다. 이들은 공간의 제약을 줄이고, 추가적 장비 없이 쉽게 동작인식을 할 수 있지만 아직 상용화 되지 않은 초기 연구 단계이며, 다른 신호나 주파수가 정확도에 영향을 줄 수 있다는 단점이 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1348-1353
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• 2006

본 논문은 3 차원 게임 제어를 위한 인간의 동작인식에 대하여 기술하고 있다. 사용자의 편의성을 위하여 게임에 직관적으로 적용할 수 있는 인간의 동작들을 마커프리 모션 캡쳐 장비를 이용하여 취득하고, 이를 실시간으로 인식하는 동작 인식 시스템을 개발하였다. 또한, 개발된 동작인식기를 이용한 3차원 게임으로의 응용시스템의 접근 방식에 대하여 기술하고 있다. 개발된 동작 인식기는 LDA 방식에 기반을 둔 확률적 접근 방식으로 실시간으로 빠르고 정확하게 응용 시스템에 필요한 인간의 동작을 구별할 수 있도록 설계되었다. 개발된 시스템에서는 인식된 결과를 실시간으로 실제 어플리케이션에 전달하여 그 결과를 직접 사용자가 판단하여 다음 동작을 수행 할 수 있도록 되어 있다. 본 논문은, 이러한 실제 시스템의 개발을 통하여, 3 차원 인간 동작의 간단하고 유용한 활용 방법에 대한 해법을 제시하고 있다.

• 전자통신동향분석
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• 제20권2호통권92호
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• pp.14-20
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• 2005

인간과 로봇과의 자연스러운 상호작용을 위하여 시각을 기반으로 한 사용자 의도 및 행위 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 제스처 인식은 시각을 기반으로 한 인식 분야에서 핵심 기술 분야로 연구되어 왔으며 최근에는 로봇이 인간에게 자연스러운 서비스를 제공해 주거나 로봇의 동작을 제어하기 위해 연구되고 있는 분야이다. 본 고에서는 기존에 제어된 제스처 인식 기술과 최근 인간-로봇의 상호작용을 위한 제스처인식 기술에 대하여 알아본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.1110-1111
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• 2019

비전 기반 제스처 인식은 비 침입적이고 저렴한 비용으로 자연스러운 인간-컴퓨터 상호 작용을 제공한다. 로봇의 사용이 증가함에 따라 인간-로봇 상호 작용은 점점 더 중요해질 것이다. 최근 효율적인 딥러닝 기술이 연구되고 있다. 본 연구는 인간 컴퓨터 상호 작용을 위해 CNN을 기반으로 한 얼굴 및 손 동작의 인식을 위해 객체 검출 기법의 적용 결과를 제시한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.409-415
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• 2006

컴퓨터와 인간사이의 원활한 의사소통 및 인터랙션을 위해 기존의 키보드, 마우스를 대체할 수 있는 다양한 입력장치들이 개발되고 있다. 하지만 정보를 탐색, 접근하는 데에 있어서 기존의 장치들은 클릭과 같은 제한적인 동작만을 입력 값으로 받아들이므로 이러한 방식에 익숙하지 않은 사용자의 입장에서는 부자연스러움을 느끼는 요인이 된다. 사용자의 제스처를 인식할 수 있는 인터페이스를 통해 일상에서 사물을 사용할 때의 행동양식을 그대로 가져올 수 있다면, 디지털 콘텐츠에 접근하는데 있어 보다 직관적이고 편리하게 컴퓨터와 의사소통 될 수 있다. 제스처는 동작의 자율성이 높고 때로 그 의미를 파악하기 모호하기 때문에 동작들을 정확히 인식하여 구분할 필요가 있다. 본 논문에서는 이를 바탕으로 효과적인 제스처 인터페이스의 구현을 위해 필요한 점들을 살펴보고, 기술적 구현을 통해 디지털 콘텐츠와의 인터랙션을 보여주고자 한다. 정보 접근에 있어 가장 익숙하고 전통적이라 할 수 있는 책의 메타포를 통해 페이지를 넘기는 행동양식을 인식할 수 있는 인터페이스를 개발하고 이를 입력장치로 사용한다. 사용자의 동작을 인식, 파악하여 책을 앞뒤로 넘기거나 탐색하며 원하는 정보에 접근할 수 있도록 유도하고 손 동작을 통한 인터페이스를 수단으로 컴퓨터와의 유연한 의사소통이 가능하도록 구현한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.154-157
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• 2011

인간의 동작 인식은 가상 현실 시스템 및 게임 등에 적용할 수 있는 컴퓨터 비전 분야의 요소 기술 중 하나로써, 최근까지 그 연구과 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 빠르고 정확한 동작 인식을 위해, 실루엣과 모션 특징이 결합된 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전역 특징을 이용한 후보 동작 선정 및 지역 특징을 이용한 검증 2 단계로 구성된다. 전역 특징은 Motion History Image의 Hu 모멘트를 이용해 계산되며, 후보 동작의 선정은 이들의 통계치를 이용해 결정한다. 한정된 후보 동작들 중 입력 동작을 정확히 인식하기 위해, 공간 및 방향성 비닝 기법으로 추출된 광류와 실루엣 특징을 지역 특징으로 이용한다. 최종 인식 결과는 Hu 모멘트 통계치와의 유사도 및 지역 특징의 학습을 통해 생성된 Support Vector Machine의 결과를 고려하여 결정된다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해, 실세계에서 사용 빈도가 높으며 동작의 변화가 큰 13 개의 제스처를 선정하여 데이터 셋을 구성하였다. 실험 결과 제안하는 방법의 연산 시간은 50 ms, 인식 정확도는 95%임을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제1권2호
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• pp.40-46
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• 2012

본 논문은 비전 기반 신체 제스처 인식 결과를 입력인터페이스로 사용하는 상호작용 콘텐츠에 대해 기술한다. 제작된 콘텐츠 는 아시아의 공통문화요소인 도깨비를 소재로 사용하여 지역 문화에 친숙하게 접근할 수 있도록 하였다. 그리고 콘텐츠를 구성 하는 시나리오는 도깨비와의 결투장면에서 사용자의 제스처 인식을 통해 결투를 진행하므로 사용자는 자연스럽게 콘텐츠 시나리오에 몰입할 수 있다. 시나리오의 후반부에서는 사용자는 시간과 공간이 다른 다중의 결말을 선택할 수 있다. 신체 제스처 인식 부분에서는 키넥트(KINECT)를 통해 얻을 수 있는 각 신체 부분의 3차원좌표를 이용하여 정지동작인 포즈를 활용한다. 비전기반 3차원 인체 포즈 인식 기술은 HCI(Human-Computer Interaction)에서 인간의 제스처를 전달하기 위한 방법으로 사용된다. 특수한 환경에서 단순한 2차원 움직임 포즈만 인식할 수 있는 2차원 포즈모델 기반 인식 방법에 비해 3차원 관절을 묘사한 포즈모델은 관절각에 대한 정보와 신체 부위의 모양정보를 선행지식으로 사용할 수 있어서 좀 더 일반적인 환경에서 복잡한 3차원 포즈도 인식할 수 있다는 장점이 있다. 인간이 사용하는 제스처는 정지동작인 포즈들의 연속적인 동작을 통해 표현이 가능하므로 HMM을 이용하여 정지동작 포즈들로 구성된 제스처를 인식하였다. 본 논문에서 기술한 체험형 콘텐츠는 사용자가 부가적인 장치의 사용 없이 제스처 인식 결과를 입력인터페이스로 사용하였으며 사용자의 몸동작만으로 자연스럽게 콘텐츠를 조작할 수 있도록 해준다. 본 논문에서 기술한 체험형 콘텐츠는 평소 접하기 어려운 도깨비를 이용하여 사용자와 실시간 상호작용이 가능케 함으로써 몰입도와 재미를 향상시키고자 하였다.

• 디자인학연구
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• 제20권3호
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• pp.257-268
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• 2007

인간 대 컴퓨터 인터페이스의 발전은 기술의 발전에 크게 의존되어 왔다. 그러나 인위적 환경을 통한 커뮤니케이션 방법인 키보드, 마우스나 OMR 등의 비직관적 인터페이스를 넘어선 직관적 인터페이스의 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 더불어 일반 가정에서도 대형화면 TV의 급속한 보급과 디지털환경을 통한 다양한 서비스의 제공이 이뤄지고 있다. 이러한 인터페이스와 TV환경의 변화는 인간 대 TV의 인터페이스에 획기적 변화를 요구하게 되었다. 기존의 인터페이스에서 동작인식을 기반으로 하는 인터페이스로의 전환은 보다 직관적인 인터페이스로서 제시될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 지시동작인식이론과 디지털 TV 인터페이스 분석에 대한 이론을 바탕으로, 이에 요구되는 최소기능 추출 후 인터뷰를 통해 추출된 지시동작을 분석하는 기초적 연구이다. 이를 통해 디지털 TV에서 요구되어지는 특정 기능에 대한 동작모형을 제시하여 이에 적합한 인터페이스 환경을 디자인하는데 대한 기초자료로 활용하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.89-95
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• 2023

인간 행동 인식 (Human action recognition, HAR) 기술은 스포츠 분석, 인간과 로봇 간의 상호작용, 대형 사이니지 콘텐츠 등의 애플리케이션에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 몰입형 대형 사이니지 콘텐츠를 위한 STAGCN (Spatial temporal attention graph convolutional network) 기반 인간 행동 인식 시스템을 제안한다. STAGCN은 attention mechanism을 통해 스켈레톤 시퀀스의 시공간적 특징에 서로 다른 가중치를 부과하여, 동작 인식에 중요한 관절 및 시점을 고려할 수 있다. NTU RGB+D 데이터셋을 사용한 실험 결과, 제안된 시스템은 기존 딥러닝 모델들에 비해 높은 분류 정확도를 달성한 것을 확인했다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권3호
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• pp.209-218
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• 2013

인간의 동작 인식에 대한 이전 연구는 주로 관절체로 표현된 신체 움직임을 추적하고 분류하는데 초점을 맞춰 왔다. 이 방식들은 실제 이미지 사용 환경에서 신체 부위에 대한 정확한 분류가 필요하다는 점이 까다롭기 때문에 최근의 동작 인식 연구 동향은 시공간상의 관심 점과 같이 저수준의, 더 추상적인 외형특징을 이용하는 방식이 일반화되었다. 하지만 몇 년 사이 자세 예측 기술이 발전하면서 자세 기반 방식에 대한 시각을 재정립하는 것이 필요하다. 본 연구는 외형 기반 방식에서 저수준의 외형특징만으로 분류기를 학습시키는 것이 충분한지에 대한 문제를 제기하면서 자세 예측을 이용한 효과적인 자세기반 동작인식 방식을 제안하였다. 이를 위해 다양한 감정을 표현하는 동작 시나리오를 대상으로 외형 기반, 자세 기반 특징 및 두 가지 특징을 조합한 방식을 비교하였다. 실험 결과, 자세 예측을 이용한 자세 기반 방식이 저수준의 외형특징을 이용한 방식보다 감정 동작 분류 및 인식 성능이 더 나았으며 잡음 때문에 심하게 망가진 이미지의 감정 동작 인식에도 자세 예측을 이용한 자세기반의 방식이 효과적이었다.