• 한국항행학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.242-247
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• 2014

접촉식 동작인식기반 사용자 인터페이스 기술(touch user interface)의 발전은 새로운 사용자 경험(UX)인 아이폰의 등장과 성공에 있다고 할 수 있다. 특히 애플 아이폰이 출시된 이후, 기존에 많이 쓰였던 전통적인 사용자 경험인 키보드와 마우스라는 큰 틀에서 벗어나게 된다. 현재는 4세대 기술인 비접촉식 동작인식 기반 사용자 인터페이스 기술이 접촉식 인터페이스 기술을 대체하는 방향으로 발전하고 있으며, 3세대에서 4세대로 이동한다고 할 수 있다. 본 논문에서는 비접촉식 인터액션 기술에 대한 선도기업을 중심으로 소개할 예정이며, 현재 선보이고 있는 최신 기술과 향후 선보일 기술에 대해 분석하고 비교해 본다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.159-160
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• 2015

본 논문에서는 사용자의 제스처를 인식하여 동작하는 비 접촉식 크로마키 시스템을 제안한다. 이를 위해서 키넥트 카메라로부터 깊이(depth) 이미지와 RGB 이미지를 입력받는다. 먼저 깊이 카메라와 RGB 카메라의 위치 차이로 인한 불일치(disparity)를 보정하고, 깊이 이미지에 대해 모폴로지 연산을 수행하여 잡음을 제거한 후 RGB 이미지와 결합하여 객체 영역을 추출한다. 추출된 객체영역을 분석하여 사용자 손의 위치와 모양을 인식하고 손의 위치와 모양을 포인팅 장비로 간주하여 크로마키 시스템을 제어한다. 실험을 통해 비접촉식 크로마키 시스템이 실시간으로 동작함을 확인하였다.

• 복식문화연구
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• 제25권4호
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• pp.529-542
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• 2017

The purpose of this study is to utilize technology as basic data for smart clothing product research and development. This technology can recognize user's motion according to characteristics types and functions of wearable smart clothing products. In order to analyze the case of motion recognition products, we searched for previous research data and cases referred to as major keywords in leading search engines, Google and Naver. Among the searched cases, information on the characteristics and major functions of the 42 final products selected on the market are examined in detail. Motion recognition for smart clothing products is classified into four body types: head & face, body, arms & hands, and legs & feet. Smart clothing products was developed with various items, such as hats, glasses, bras, shirts, pants, bracelets, rings, socks, shoes, etc., It was divided into four functions health care type for prevention of injuries, health monitor, posture correction, sports type for heartbeat and exercise monitor, exercise coaching, posture correction, convenience for smart controller and security and entertainment type for pleasure. The function of the motion recognition smart clothing product discussed in this study will be a useful reference when designing a motion recognition smart clothing product that is blended with IT technology.

• 스마트미디어저널
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• 제3권2호
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• pp.14-19
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• 2014

본 논문에서는 스마트 TV, 스마트폰으로 대표되는 스마트 장치에서 비접촉식 전위계차 센서(CEPS)로부터 추출된 동작신호를 k-NN과 DTW 알고리즘을 이용하여 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 CEPS 신호는 칼만 필터를 이용해서 잡음을 제거해주고 정규화를 시켜준다. 다음 인식 속도를 향상시키고 분류에 방해되는 성분제거 하기 위해 PCA 알고리즘을 사용해서 신호의 차원을 축소시켰다. 그리고 k-NN과 DTW 알고리즘을 사용하여 인식 작업을 수행하였다. 실험 결과에서는 앞서 언급된 2개의 스마트 장치 환경 셋팅에 대해서 설명하고 각각의 환경에서 추출된 신호를 제안된 알고리즘에 의해서 인식을 하였다. 기존 인식 알고리즘의 결합과 분해를 통해 다양한 결과를 비교 분석함하고 90% 이상의 인식률을 달성함으로써 제안된 방법의 우수성을 증명하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.24-29
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• 2014

본 논문에서는 키넥트 적외선 프로젝터를 통해 깊이를 감지할 수 있는 카메라를 이용하여 사람 움직임을 추적하고 본 논문에서 제안한 몸동작 모델 인식을 통하여 3D 콘텐츠를 제어하는 기법을 제안 한다. 본 논문에서 제안하는 사람의 동작 인식 모델은 사람의 오른팔과 왼팔의 손목, 팔꿈치, 어께 움직임의 거리를 계산하여 좌, 우, 상, 하, 확대, 축소, 선택 등의 7가지 동작 상태를 인식한다. 본 연구에서 제안한 키넥트 기반의 동작 인식 모델은 기존의 접촉식 방식의 인터페이스와 비교할 때 특정센서 또는 장비 부착에 대한 불편함을 없애고 고비용의 하드웨어 시스템을 이용하지 않음으로서 사람의 자연스런 몸동작 이동에 따른 저 비용 3D 콘텐츠 제어 기술을 보여준다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.343-352
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• 2012

본 논문에서는 DID 시스템에서 사용할 수 있는 제스쳐 인식을 이용한 비접촉식 인터페이스를 구현하였다. 비접촉식 인터페이스는 별도의 부착물 없이 키넥트 카메라만을 사용함으로, 사용자의 편의와 공간적인 활용도를 높일 수 있다. 손 동작인식에는 사용자의 손 움직임의 기울기와 속력을 인식하는 방향성 기반의 인식 기법을 채용하였고 손 모양인식을 위해서 YCbCr 칼라모델을 이용한 손 영역 추출과 손 넓이의 원을 이용한 영상처리 기술로 손가락의 수를 인식하였다. 이러한 손 동작인식과 손 모양인식을 이용하여 다음 페이지, 이전 페이지, 화면 위로, 화면 아래로, 커서 움직임, 클릭 등의 이벤트를 발생시켜 DID 시스템 제어 명령으로 사용하였으며, 구현한 시스템을 갖고 동작 실험한 결과 93%의 명령 인식률을 보여 실용화의 가능성을 확인할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제4권1호
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• pp.33-38
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• 2015

분 논문에서는 전위계 센서를 이용한 비접촉식 동작인식거리를 확장하기 위해 1K Hz 이하의 극저주파 EMI를 제거하는 기법과 제스처 동작 시작점 추출을 위한 PLN(Power Line Noice)을 이용하는 기법을 제시한다. 스마트기기 상에 장착된 전위계차 센서 주변에서 발생하는 극저주파대역의 전기장의 세기를 측정하여 효율적인 센서의 배치를 통해 EMI를 제거하는 동시에 60Hz 대역의 PLN 잡음은 오히려 동작 시작점 검출을 위하여 이용하는 기법을 제안한다. 이 후, 접지를 통해 스마트 기기 및 센서의 회로에서 발생하는 전원선 잡음을 제거하고, 스마트 TV와 센서의 사이를 차폐시킴으로써 스마트 기기에서 발생하는 전기적 잡음을 제거한다. 마지막으로 필터기법을 이용하여 남아있는 미세 잡음을 제거한다. 전위계차 센서를 스마트기기의 비접촉식 원격제어에 활용하기 위한 극저주파대역 EMI의 효과적인 제거 기법 및 성능을 분석하였으며, 또한 전위계차 센서의 비접촉식 응용에 난제중 하나인 동작시작점 검출을 위한 효과적인 방법을 제시하여 제스처 인식거리를 실제 응용가능한 3m 이상으로 확장할 수 있음을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1906-1907
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• 2011

본 논문에서는 손 영역 스켈레톤 모델을 이용한 비접촉식 스크린 입력 장치를 제안한다. 제안하는 방법은 HCbCr 컬러 모델을 생성한 후 손 후보 영역을 추출하고, 손 영역을 추출하기 위해 레이블링 기법을 사용한다. 손 이외의 피부를 제거하기 위해 손 크기 이하의 객체는 필터링을 거친 후 최종적인 손 영역을 추출한다. 손 영역의 특징점은 무게 중심법과 굴곡 기법을 이용하여 추출한다. 특징점을 연결하여 손의 스켈레톤 모델을 생성하고 각 손가락에 터치 이벤트를 부여한다. 손가락의 구부러진 각도를 이용하여 터치 동작을 인식 및 실행하게 된다.

• 방송과미디어
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• 제22권1호
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• pp.10-18
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• 2017

본 연구는 비접촉식 센서 기반의 웨어러블 디바이스를 이용한 딥러닝 기반의 제스처 인식에 대한 연구이다. 이를 위하여 Flexible MSG 센서를 기반으로 한 Flexible Epidermal Tactile Sensor를 사용하였으며, Flexible Epidermal Tactile Sensor는 손, 손가락 제스처를 취했을 때 손목, 손가락과 연결되어 있는 근육들의 움직임에 따라 발생하는 피부 표면의 전극을 취득하는 센서이다. 실험을 위하여 7가지 손, 손가락 제스처를 정의하였으며, 손목의 꺾임, 손목의 뒤틀림, 손가락의 오므림과 펴짐, 아무 동작도 취하지 않은 기본 상태에 대한 제스처로 정의하였다. 실험 데이터 수집에는 손목이나 손가락에 부상, 장애등이 없는 일반적인 8명의 참가자가 참가하였으며 각각 한 제스처에 대하여 20번씩 반복하여 1120개의 샘플을 수집하였다. 입력신호에 대한 제스처를 학습하기 위해 본 논문에서는 1차원 Convolutional Neural Network를 제안하였으며, 성능 비교를 위해 신호의 크기를 반영하는 특징벡터인 Integral Absolute Value와 Difference Absolute Mean Value를 입력신호에서 추출하고 Support Vector Machine을 사용하여 본 논문에서 제안한 1차원 CNN과 성능비교를 하였다. 그 결과 본 논문에서 제안한 1차원 CNN의 분류 정확도가 우수한 성능을 나타냈다.

• 융합보안논문지
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• 제12권6호
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• pp.31-37
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• 2012

오늘날 자동차 기술의 핵심은 IT 기반 융합 시스템기술로 변화하고 있다. 다양한 IT 기술을 접목하여 운전 중 다양한 상황에 대응하고 또한 운전자의 편의성을 지원하는 기술적 추세를 보이고 있다. 본 논문에서는 운전자의 안전성과 편의성을 증대하기 위해 영상 정보를 기반으로 도로 정보를 검출해 운전자에게 알려주고, 버튼을 직접 손으로 눌러야 하는 물리적 인터페이스를 대체할 비접촉식 인터페이스 기술을 융합한 Augmented Driving System (ADS) 기술을 제안한다. 본 기술은 카메라로부터 입력 받은 영상 정보를 제안된 알고리즘을 통해 앞차와의 거리, 차선, 교통 표지판을 검출하고 차량 내부를 주시하는 카메라와 운전자의 음성을 인식할 마이크를 기반으로 기본 음성인식과 동작인식이 융합된 인터페이스 기술을 제공한다. 이러한 요소 기술들은 운전자가 인지하지 못하더라도 운전자에게 현재의 주행상황을 인지하여 자동으로 알려줌으로써 교통사고 확률을 크게 낮출 수 있을 것이며, 또한 다양한 운전 중 기능 조작을 편리하게 지원함으로써 운전자의 전방 주시에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서 개발된 기술을 통해 테스트를 실시해 본 결과 표지판인식, 차선검출, 앞차와의 거리 검출 등의 인식률이 약 90% 이상이 되었다.