• 전자공학회논문지B
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• 제33B권1호
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• pp.15-24
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• 1996

본 논문은 로봇 매니퓰레이터의 엔드 이펙터(end-effector)에 부착된 스테레오 카메라를 사용하여 움직이는 물체의 초기자세나 이동에 관한 정보가 미지인 3차원 물체의 파지(grasping)를 위해서, 로봇 매니퓰레이터의 자세(위치 및 방위)제어에 관한 새로운 비주얼 서보잉(visual servoing)을 제안한다. 로봇 매니퓰레이터의 현재의 자세를 목표자세에 잘 추적하기 위해서 본 논문에서는 카메라 자세에 대한 대상물체의 자세변화와 이미지상의 특정점 변화를 기술하는 관계식인 이미지 Jacobian을 미분변환을 이용하여 구했으며, 로봇 매니퓰레이터의 제어를 위해서는 간단한 PD제어기를 사용하였다. 마지막으로 다양한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 수법의 유효성을 확인했다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권6호
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• pp.181-190
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• 2021

여러 명이 모여서 진행되는 스포츠 활동은 코로나19와 같이 광범위하게 유행하는 전염병이 퍼지는 상황에서는 진행되기 어려우며, 이로 인해 현대인의 신체 활동 부족이 발생한다. 비대면으로 진행되는 운동 콘텐츠들을 이용하면 이런 문제점을 극복할 수 있지만, 대면 운동 시와 같은 세밀한 자세 확인이 어렵다. 본 연구에서는 보다 나은 비대면 운동 콘텐츠 운영을 위해서 IT 시스템에서 자세를 감지하고 움직임을 추적하는 모델을 제시한다. 제안하는 움직임 추적 모델은 체육학에서 널리 사용되는 움직임 분석 방법들을 참고하여 신체 모델을 정의하고 이에 따른 자세 및 움직임을 정의한다. 제안한 모델을 사용하면 운동에 쓰이는 움직임을 인식하고 분석할 수 있으며 운동 프로그램에서 특정 움직임의 횟수를 알 수 있고, 운동프로그램 수행 여부 감지도 가능하다. 제안한 모델의 유효성을 확인하기 위해 마커리스 모션 캡쳐 장비인 Azure Kinect DK를 사용하여 움직임 추적, 그리고 운동 프로그램 추적 프로그램을 구현하였다. 제안된 움직임 분석 모델을 개선하고 모션 캡쳐 시스템의 성능을 높인다면 보다 세밀한 움직임 분석이 가능하며, 적용할 수 있는 운동의 종류를 늘릴 수 있다.

• 항공우주기술
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• 제4권1호
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• pp.66-76
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• 2005

이 연구는 통계학적인 방법을 이용하여 별 추적기의 가시도를 해석하였다. 별 추적기의 시선벡터에 대한 함수로서, 몇 가지 위성 자세 모드 상태에서 임의의 위성의 위치로부터 별 추적기가 태양과 지구에 의해 가려지는 확률, 태양 전지판에 의해 별 추적기가 가려지는 확률, 태양 전지판에 의한 태양 빛의 반사 확률을 계산하였다. 별 추적기의 이용도가 가장 높은 영역을 찾아 별 추적기의 시선벡터 방향을 결정하였는데, 두개의 최적화된 별추적기의 배치는 각각 고도각 -40도, 방위각 -35도와 고도각 -40도, 방위각 -150도로 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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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.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.558-567
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• 2017

본 연구에서는 다수의 키넥트 센서를 이용하여 효율적인 실시간 운동 자세 추정 시스템을 설계하고 개발하였다. 이 시스템은 정면과 측면에 키넥트 센서를 사용하여, 한 개로 추적이 어려웠던 사용자의 특정 자세 (예를 들어, 무릎컬 또는 런지)를 보다 정확하게 측정하고 인식하는 것을 목적으로 한다. 그리고 추후 다양한 자세를 지원할 수 있도록 확장 가능하고 모듈화 된 방법으로 설계되었다. 이 시스템은 여러 클라이언트와 유니티 3D 서버로 구성된다. 클라이언트는 키넥트 골격 데이터를 처리하여 서버로 전송한다. 서버는 다중 키넥트를 보정하고, 각도와 거리를 기반으로 한 특징 값 추출하며 여러 대의 키넥트로부터 계산된 특징 값의 가중 평균을 사용하여 자세 인식 모델을 기반으로 자세 추정 알고리즘을 적용한다. 본 논문은 다중 키넥트 센서를 이용한 인간 운동 자세 추정 시스템의 설계 및 구현 방법을 제시하고, 체험형 유니티 3D 운동 게임에 적용한 예시를 설명한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.111-118
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• 2022

컴퓨터 비전 연구에서 2차원 인체 자세는 매우 광범위한 연구 방향으로 특히 자세 추적과 행동 인식에서 유의미한 분야다. 인체 자세 표적 획득은 이미지에서 인체 목표를 정확히 찾는 방법을 연구하는 것이 핵심이며 인체 자세 인식은 인공지능(AI)에 적용하는 한편 일상생활에 활용되고 있어서 매우 중요한 연구의의가 있다. 인체 자세 인식 효과의 우수성의 기준은 인식 과정의 성공률과 정확도에 의해 결정된다. 본 연구의 인체 자세 인식에서는 딥러닝 전용 데이터셋인 MS COCO를 기반하여 인체를 17개의 키 포인트로 구분하였다. 다음으로 주요 특징에 대한 세분화 마스크(segmentation mask) 방법을 사용하여 인식률을 개선하였다. 최종적으로 신경망 모델을 설계하고 간단한 단계별 학습부터 효율적인 학습에 이르기까지 많은 수의 표본을 학습시키는 알고리즘을 제안하여 정확도를 향상할 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.493-496
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• 2009

마커리스 추적 기술은 명시적 마커의 부착없이 실시간으로 카메라의 자세를 획득하게 해, 증강 현실 애플리케이션에서의 활용성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 마커리스 증강 현실책인 디지로그북에 적합한 새로운 비전기반 페이지 인식 및 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 페이지의 직교 영상만을 요구하며, 긴 학습 과정이 필요없고 실시간으로 동작한다. 실시간 페이지 인식은 페이지의 비교 우선 순위 평가 함수와 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 설명자를 활용하여 두 단계로 수행된다. 또한, 멀티 코어 프로그래밍을 이용하여 프레임간 특징점 추적과 페이지 인식을 분리해, 25fps ~ 30fps 의 카메라 추적 실시간성을 보장한다. 제안된 알고리즘은 향후 다수의 객체를 추적하는 증강 현실 애플리케이션에 확장될 수 있다.