• 한국항공우주학회지
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• 제38권3호
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• pp.243-248
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• 2010

본 연구에서는 인공위성의 관성 모멘트 추정을 위해 MRP(Modified Rodrigues Parameter) 자세 변수기반의 추정기를 설계하였다. MRP는 인공위성 자세 결정시 쿼터니 언(Quaternion) 파라미터의 구속 조건으로부터 발생하는 필터의 오차 공분산 행렬의 특이(Singularity) 현상을 피할 수 있는 장점이 있다. 한편 MRP의 경우 자세각 변위가 클 경우에 역시 특이현상이 발생할 수 있어 이를 피하기 위해 적절한 자세각 범위에서 인위적인 기준 운동을 생성하여 필터 설계에 적용하였다. 쿼터니언 파라미터의 단점을 극복하여 보다 안정된 오차 공분산 갱신 결과의 필터의 개선된 성능을 예상할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.1048-1051
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• 2020

본 논문에서는 사람의 손에 관한 개별적으로 분리되어 진행되고 있는 손 위치 추정, 손 자세 추정, 손 동작 인식 작업을 통합하는 Faster-RCNN기반의 프레임워크를 제안하였다. 제안된 프레임워크에서는 RGB 동영상을 입력으로 하여, 먼저 손 위치에 대한 박스를 생성하고, 생성된 박스 정보를 기반으로 손 자세와 동작을 인식하도록 한다. 손 위치, 손 자세, 손 동작에 대한 정답을 동시에 모두 가지는 데이터셋이 존재하지 않기 때문에 Egohands, FPHA 데이터를 동시에 효과적으로 사용하는 방안을 제안하였으며 제안된 프레임워크를 FPHA데이터에 평가하였다., 손 위치 추정 정확도는 mAP 90.3을 기록했고, 손 동작 인식은 FPHA의 정답을 사용한 정확도에 근접한 70.6%를 기록하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.31-34
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• 2022

본 논문에서는 손목 부착형 웨어러블(Wearable) RGB 카메라를 통해 취득한 손 이미지에 최적화된 손 자세 추정모델과 학습방법을 제안한다. 최근 의료분야에서 활발하게 인공지능이 사용되고 있으며 그 중 이미지 인식을 중심으로 하는 진단 분야[1]가 괄목할만한 성과를 보인다. 본 연구에서는 웨어러블 카메라를 통해 얻은 손 자세를 활용하여 질병 진단에 적용할 계획이다. 또한, 본 연구수행을 통해 질병진단에 필요한 데이터 측정비용 절감 및 개인 맞춤형 진단서비스를 제공할 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.469-475
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• 2015

본 논문은 반도체 센서를 이용하여 공간상 시스템의 자세를 정확히 측정할 수 있도록 확장 칼만 필터를 설계하는 방법에 관한 연구이다. 공간상 자세는 관성좌표계(고정 좌표계)로부터 몸체에 부착된 회전좌표계의 상호 관계로 표현한다. 자세를 표현하는데 있어서 간결한 방법인 쿼터니언을 상태변수로 이용하며, 속도 센서로부터 계측된 값을 입력으로 가정하고, 상태 변화를 추정하였다. 그리고 가속도 센서로부터 획득된 값을 관측 데이터로 하여 추정한 값과의 정합과정을 통해 최적의 추정치를 얻어낸다. 이때 추정의 정밀도를 높이기 위해 추정 주기를 센서특성에 맞춰 조절하도록 확장 칼만 필터를 설계하였다. 그 결과, 3축 속도 센서와 3축 가속도 센서를 이용하여 설계된 추정기의 RMS(: Root Mean Square) 추정오차가 시뮬레이션에서 약 1.7 [$^{\circ}$] 이하로 유지되었고, 실험에서 100 [ms] 의 주기로 상태추정을 함으로 추정기가 유용함을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.304-310
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• 2010

현대를 살아가는 현대인들이 경험하는 만성통증 및 디스크는 성인의 80% 이상이 경험하는 흔한 질병이다. 이러한 질환들 중 교통사고, 추락 등 물리적인 충격에 의한 발생율은 10%정도이며 대부분이 습관적으로 부적합한 자세를 취하게 되어 특정 부위에 지속적인 스트레스가 쌓여 발생하게 된다. 이처럼 부적합한 자세가 오랫동안 이어져 질환의 원인이 되는 것을 알면서도 고쳐지지 않는 이유는 지속적인 반복을 통한 습관화로 인하여 부적합한 자세를 바로 인지하지 못함으로써 바르게 교정하지 못하고 지속되어지기 때문이다. 따라서 본 시스템은 자세를 측정할 수 있는 센서들을 사용자에게 부착 후 사용자의 자세에 따른 데이터를 수집하여 정확한 자세를 측정하고 자세추정알고리즘을 이용하여 해당 자세의 적합여부를 추정한다. 사용자가 부적합한 자세를 지속적으로 취할 경우 이를 인지할 수 있도록 한다. 그리고 적합한 자세로 변경하도록 유도하여 부적합한 자세의 습관화를 방지하는데 목적을 두고 있다. 또한 부적합한 자세의 원인을 분석 후 제거하여 적합한 자세를 취하는데 보조자의 기능을 수행 한다. 정확한 측정을 통한 반복적인 인지 학습을 통해 올바른 자세를 습관화 한다면 성장기 어린이와 만성 질환자에게 많은 도움을 줄 것으로 생각 된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.41-51
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• 2018

최근 영상 감시 분야에서는 지능형 영상 감시 시스템에 딥 러닝 기반 학습 방법이 적용되어 범죄, 화재, 이상 현상과 같은 다양한 이벤트들을 강건하게 탐지 할 수 있게 되었다. 그러나 3차원 실세계를 2차원 영상으로 투영시키면서 발생하는 3차원 정보의 손실로 인하여 폐색 문제가 발생하기 때문에 올바르게 객체를 탐지하고, 자세를 추정하기 위해서는 폐색 문제를 고려하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존 RGB 정보에 깊이 정보를 추가하여 객체 탐지 과정에서 나타나는 폐색 문제를 해결하여 움직이는 객체를 탐지하고, 탐지된 영역에서 컨볼루션 신경망을 이용하여 인간의 관절 부위인 14개의 키포인트의 위치를 예측한다. 그 다음 자세 추정 과정에서 발생하는 자가 폐색 문제를 해결하기 위하여 2차원 키포인트 예측 결과와 심층 신경망을 이용하여 자세 추정의 범위를 3차원 공간상으로 확장함으로써 3차원 인간 자세 추정 방법을 설명한다. 향후, 본 연구의 2차원 및 3차원 자세 추정 결과는 인간 행위 인식을 위한 용이한 데이터로 사용되어 산업 기술 발달에 기여 할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.76-77
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• 2022

본 논문에서는 다시점에서의 자세 추정 결과를 정합하여 3D 볼류메트릭 데이터 시퀀스의 3D 자세 추정 결과의 떨림을 줄이는 방법을 제안한다. 볼류메트릭 모델을 중심으로 원을 그리며 일정 각도 간격의 시점에서 본 모델을 평면에 투사한다. 투영하여 얻은 2D 영상에 대해 Openpose를 이용하여 2D 자세 추정을 진행한 뒤, 2D 관절 정보를 정합하여 3D 관절 위치를 국한한다. 각도 간격에 따라 다른 3D 관절의 떨림의 정도를 수치화하여 표로 나타내고, 안정적인 결과를 위한 최소 조건을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권8호
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• pp.63-70
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• 2006

초소형 비행체는 초소형, 초경량이기 때문에 매우 작고 가벼운 MEMS형 센서만이 초소형 비행체 자동 비행 장치에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 MEMS 형 관성센서의 항법 성능을 향상시키기 위해 가속도계와 자이로를 혼합하는 알고리즘으로 자세 비교 보상을 이용한 혼합 방법을 제시하고 기존의 퍼지 추정을 이용한 혼합 방법과 시뮬레이션을 통해 성능을 비교한다. 이를 통하여 자세 비교 보상 방법을 이용한 혼합 방법이 기존의 퍼지를 기반으로 하는 혼합 방법보다 초소형 비행체 자세 추정에 보다 더 우수한 성능을 가짐을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.811-813
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• 2005

주어진 영상에서 인체를 찾고 그 자세를 인식하기 위해 자세나 조영 조건의 변화에 됨 민감한 방법으로 구성요소에 기반한 접근이 있다. 본 논문에서는 10개의 구성요소와 그들간의 유연한 연결로 구성된 인체모델을 사용한다. 각 구성요소는 기하학적, 명시적, 다른 구성요소와의 연결요소에 대한 정보로 구성되어 있다. 인체구성요소 사이의 계층적 연결은 일반-상세 탐색으로 시간효율적인 인체 매칭을 가능케 한다. 본 논문에서는 새로운 인체를 찾을 때마다 인체 구성요소를 갱신함으로써 자세 및 조명 변화에 보다 적응적으로 자세를 추정하는 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권12호
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• pp.509-516
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• 2022

3차원 공간에서 물체들의 정확한 자세 예측은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 많은 응용 분야들에서 폭넓게 활용되는 중요한 시각 인식 기술이다. 물체들의 자세 예측을 위한 과거 연구들은 대부분 각 인식 대상 물체마다 정확한 3차원 CAD 모델을 요구한다는 한계점이 있었다. 이러한 과거 연구들과는 달리, 본 논문에서는 3차원 CAD 모델이 없어도 RGB 컬러 영상들만 이용해서 미지 물체들의 자세를 예측해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델은 적응형 깊이 추정기인 AdaBins를 이용하여 스스로 미지 물체 자세 예측에 필요한 각 물체의 깊이 지도를 효과적으로 추정해낼 수 있다. 벤치마크 데이터 집합들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 유용성과 성능을 평가한다.