• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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• v.33B no.1
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• pp.15-24
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• 1996

This paper presents a new method for visual servoing to control the pose(position and orientation) of the robotic manipulators for grasping the 3-D moving object whose initial pose and moving informations are unknown by using the stereo camera. The stereo camera is mounted on the end-effector of robotic manipulator. In order to track the current pose of robotic manipulator to the desired pose, we use the image Jacobian, which is described by the differential transform, relating the change in image feature point to the change in the object's pose with respect to the camera. In this paper the simple PD controller is adopted for the robotic manipulator to track the desired pose. Finally, the effectiveness of the proposed method is confirmed by some computer simulations.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.10 no.6
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• pp.181-190
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• 2021

Sports activities conducted by multiple people are difficult to proceed in a situation where a widespread epidemic such as COVID-19 is spreading, and this causes a lack of physical activity in modern people. This problem can be overcome by using online exercise contents, but it is difficult to check detailed postures such as during face-to-face exercise. In this study, we present a model that detects posture and tracks movement using IT system for better non-face-to-face exercise content management. The proposed motion tracking model defines a body model with reference to motion analysis methods widely used in physical education and defines posture and movement accordingly. Using the proposed model, it is possible to recognize and analyze movements used in exercise, know the number of specific movements in the exercise program, and detect whether or not the exercise program is performed. In order to verify the validity of the proposed model, we implemented motion tracking and exercise program tracking programs using Azure Kinect DK, a markerless motion capture device. If the proposed motion tracking model is improved and the performance of the motion capture system is improved, more detailed motion analysis is possible and the number of types of motions can be increased.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.4 no.1
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• pp.66-76
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• 2005

In this study, star visibility analysis of a star tracker is performed by using a statistical apprach. The probability of the Sun and the Earth proximity, the solar array masking probability, and the solar array blinding probability by the Sun light are obtained from the arbitrary chosen satellite positions as a function of a line of sight vector of the star tracker in several satellite attitude modes. This analysis demonstrates that the optimized star tracker accomodations can be determined to be an elevation angle -40o and two azimuth angles $-35^{circ}$ and $-150^{circ}$.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.105-106
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• 2018

본 논문에서는 동적 프로젝션 맵핑을 구현하기 위하여 3차원 공간의 깊이 정보와 대상 객체의 색상영상에서의 특징점을 추출하여 3차원 공간상에서 움직이는 2차원 평면 객체의 자세를 안정적으로 추정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 타겟 이미지를 출력하여 타겟 이미지 보다 큰 평면 패널에 부착하고, 이 평면 패널을 3차원 공간상에서 움직이는 환경에서 타겟 이미지의 자세를 안정적으로 추정하기 위하여 고안되었다. 제안 기법에서는 우선 패널이 움직일 수 있는 깊이 영역을 지정하여 해당 깊이 영역에 존재하는 2차원 패널을 추출하고, 패널의 사각영역을 추출한다. 또한, 색상 영상에 SURF 알고리즘을 적용하여 2차원 평면상에 부착된 타겟 이미지의 영역을 색상 특징을 기반으로 함께 추출하여 패널의 사각 영역과 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 추출한다. 셋업 단계에서 추출된 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 이용하여, 조명의 변화에 의하여 순간적으로 타겟 이미지의 특징점 추적에 실패한 경우, 패널의 사각 영역에 의해 계산된 타겟 이미지의 상대적 위치 정보를 계산하여 자세 추정에 사용함으로써 움직이는 타겟 이미지의 3차원 자세를 안정적으로 추정할 수 있도록 하였다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.172.1-172.1
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• 2012

위성은 발사 후 임무수행을 위하여 필수적인 자세정보를 획득해야 한다. 별 추적기는 궤도상에서 별의 위치를 파악하여 상대적인 위성의 위치를 확인하는 데에 사용하는 감지기이다. 별 추적기는 태양, 지구, 달 등의 광원으로부터 오는 빛을 차단해 주는 시야각제한기(baffle), 광학계소자(CCD) 및 렌즈, 열제어소자(cooler) 그리고 전원 및 전자박스 등으로 구성된다. 위성은 발사 전 조립시험 기간 동안 전자파, 진동, 열/진공 등의 환경시험 통하여 수차례의 성능 유무를 확인한다. 이 환경시험 전과 후에는 위성의 모든 전장품의 기능시험을 수행하여, 각 전장품의 환경영향 유무를 판별한다. 특히 벌 추적기 관련시험으로, 광학계 성능 검증을 위한 광학적 자극시험과 전자박스의 구동확인을 위한 전자박스 점검시험이 있다. 본 논문에서는 지상에서 수행한 별 추적기의 기능시험 결과를 분석하여 건정성 동향을 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.303-304
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• 2014

본 논문에서는 연속적인 이미지 정보를 이용하여 스노보더의 무게 중심을 분석하는 시각화 도구를 설계한다. 스노보드는 무게중심 운동으로 최대한 자세 긴장도를 낮추는 것이 중요하다. 자세긴장도에 영향을 미치는 요소 중에 가장 중요한 것이 기저면과 무게중심인데 본 연구에서는 자세에 따른 무게 중심의 이동과 안정성을 추적하여 비교분석하기 위한 도구를 설계한다. 본 연구결과는 향후 스노보드 시각화 도구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.289-290
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• 2020

본 논문에서는 오픈 소스인 openpose skeleton tracking 기술을 이용하여 특정 운동 동작을 영상처리 기술과 딥러닝 기술로 인체 자세에 대해서 인지와 상황 판단하여 운동 동작에 대한 인식 결과를 도출할 수 있다. 먼저 입력받은 영상을 전달받아서 딥러닝 인식 시스템를 통해 인식 결과을 추출한 뒤 비교, 분석한 후에 사전 등록된 운동 동작 명칭으로 화면에 표시하여 이용자가 정확한 동작을 취할 수 있도록 지도하는 데 활용할 수 있다. 또한, 이 기술은 행동 인식부터 얼굴 인식, 손동작 인식 등에 다양하게 활용할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.3
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• pp.558-567
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• 2017

In this research, we developed an efficient real-time human exercise pose estimation system using multiple Kinects. The main objective of this system is to measure and recognize the user's posture (such as knee curl or lunge) more accurately by employing Kinects on the front and the sides. Especially it is designed as an extensible and modular method which enables to support various additional postures in the future. This system is configured as multiple clients and the Unity3D server. The client processes Kinect skeleton data and send to the server. The server performs the multiple-Kinect calibration process and then applies the pose estimation algorithm based on the Kinect-based posture recognition model using feature extractions and the weighted averaging of feature values for different Kinects. This paper presents the design and implementation of the human exercise pose estimation system using multiple Kinects and also describes how to build and execute an interactive Unity3D exergame.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.1
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• pp.111-118
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• 2022

In computer vision research, the two-dimensional human pose is a very extensive research direction, especially in pose tracking and behavior recognition, which has very important research significance. The acquisition of human pose targets, which is essentially the study of how to accurately identify human targets from pictures, is of great research significance and has been a hot research topic of great interest in recent years. Human pose recognition is used in artificial intelligence on the one hand and in daily life on the other. The excellent effect of pose recognition is mainly determined by the success rate and the accuracy of the recognition process, so it reflects the importance of human pose recognition in terms of recognition rate. In this human body gesture recognition, the human body is divided into 17 key points for labeling. Not only that but also the key points are segmented to ensure the accuracy of the labeling information. In the recognition design, use the comprehensive data set MS COCO for deep learning to design a neural network model to train a large number of samples, from simple step-by-step to efficient training, so that a good accuracy rate can be obtained.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.493-496
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• 2009

Many AR (Augmented Reality) applications have been interested in a marker-less tracking since the tracking methods give camera poses without attaching explicit markers. In this paper, we propose a new marker-less page recognition and tracking algorithm for an AR book application such as DigilogBook. The proposed method only requires orthogonal images of pages, which need not to be trained for a long time, and the algorithm works in real-time. The page recognition is done in two steps by using SIFT (Scale Invariant Feature Transform) descriptors and the comparison evaluation function. And also, the method provides real-time tracking with 25fps ~ 30fps by separating the page recognition and the frame-to-frame matching into two multi-cores. The proposed algorithm will be extended to various AR applications that require multiple objects tracking.