• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.197-200
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• 2007

본 논문에서는 로봇 컨트롤 시스템을 위해 입력 받은 영상부터 몇 가지의 손 제스처를 인식하는 비전기반 손 제스처 인식방법을 제안한다. 로봇으로부터 입력 받은 이미지는 로봇의 위치, 주변환경, 조명 등 여러 요인에 따라 다양하게 존재한다. 본 논문은 다양한 환경에서 입력되는 영상으로부터 시스템이 로봇 컨트롤을 위해 미리 지정한 몇 가지 제스처를 인식하도록 한다. 먼저 이미지 조명 변화에 강한 손 제스처 인식을 위하여 레티넥스 이미지 정규화를 적용한 후, YCrCb 공간 상에서 입력된 영상에서 손 영역을 검출 후 위치를 추정한다. 인식된 손 영역에서 특징벡터를 추출함으로서 입력 영상내의 존재할 수 있는 손의 크기나 손의 회전각도 등에 상관없이 필요로 하는 제스처를 인식하도록 한다. 제안된 제스처 인식 결과는 로봇컨트롤을 위한 기존의 제스처인식과 비교하여 성능을 측정하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.807-810
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• 2010

본 논문에서는 복수 개의 터치 입력 장치를 통해 각각의 제스처를 입력하고, 입력된 제스처와 화면에 출력되는 제스처의 일치여부 및 정확도를 판단하는 제스처 기반의 게임 시스템을 제안한다. 구현된 시스템은 복수 개의 터치 패널과 Desktop 또는 Embedded Board 등의 프로세싱 장치의 하드웨어와 SDL(Simple Directmedia Layer) 라이브러리를 기반으로 한 소프트웨어로 구성된다. 시스템은 미리 정의된 방향을 가지는 3가지의 제스처를 제공하며 사용자의 제스처 입력을 받아 화면에 출력된 제스처와 비교해 일치여부, 정확도를 판단하여 4가지의 결과를 출력한다. 구현된 시스템에 기존의 콘텐츠를 변환 적용하거나 새로운 기획을 이용하여 새로운 게임 시스템을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.173-176
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• 2001

본 논문에서는 저차원 제스처 특징 공간에서 연속적인 인간의 제스처 영상을 계층적 클러스터링을 이용하여 인식할 수 있는 방법에 대해 소개한다. 일반적으로 제스처 공간에서 모델 패턴들과 매칭하기 위해서는 모든 모델 영상과 연속적인 입력영상들간의 거리평가로 인식을 수행하게 된다. 여기서 제안한 방법은 모델영상들을 연속성을 가진 클러스터로 분류하여 입력 영상과 계층적으로 비교할 수 있으며 동작에 관한 구체적 정보를 얻을 수 있다. 이 방법은 매칭 속도와 인식률을 개선하고 인식결과를 학습에 이용할 수 있는 장점이 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.496-498
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• 2004

본 논문에서는 컴퓨터 액션 게임 중에 하나인, 퀘이크 II 게임을 위한 제스처 기반의 인터페이스를 제안한다. 제안된 인터페이스는 연속된 입력 영상열로부터 재스처를 검출하고 인식하기 위해 HMM 올 사용한다. 먼저 재스처를 검출하기 위해 입력 영상열로부터 포즈 심볼열을 추출하여 사용한다. 인식하기 위해 사용된 HMM은 추출된 포즈 심볼을 입력받아, 상태 확률값을 계산하여 계속적으로 갱신한다 이때 갱신되는 상태 확률값 중에 각 제스처에 속하는 특정상태의 확률값이, 미리 정의된 임계간과 비교하여 초과하면 검출되고 인식된다. 현재 제안된 시스템은 실제 퀘이크 II 게임에서 키보드버튼과 마우스를 통해 입력되는 명령어들 중에서 게임을 진행하기 위해 먼저 필요한 움지임과 시점 변환에 관계되는 명령어들을 13 개의 제스처로 표현하고 이 제스처 명령어를 검출하고 인식한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.768-770
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• 2016

현재 NUI(Natural User Interface)는 차세대 입력 방식으로 주목을 받고 있다. 이미 한글 입력에 관한 NUI가 다양하게 연구 및 개발되고 있지만, 한글 입력 NUI는 직관성과 정확도의 부족과 불완전한 인식률 등의 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 사용자의 핸드 제스처를 인식하기 위해 Leap Motion 장치를 사용하고, 한글의 글자 조합 원리를 바탕으로 자음과 모음 입력의 제스처를 분리하여 인식의 정확도를 높인다. 그리고 모음의 방향성을 참고하여 한글 입력에 직관성을 향상할 수 있는 핸드 제스처를 연구한다. 이를 통해 사용자가 NUI 환경의 디바이스를 좀 더 정확하고 빠르게 조작할 수 있도록 돕는다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.49-58
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• 2011

터치스크린을 이용한 스마트 디바이스의 보급이 활성화되어 한글 입력방식도 다양해지고 있다. 본 논문에서는 스마트 디바이스에 적합한 한글 입력방식을 조사 분석하고 오토마타 이론을 이용하여 터치 UI에 적합한 제스처 형태의 한글 입력방식에서 사용할 수 있는 간단하고 효율적인 오토마타를 제시하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.215-219
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• 1997

명령어로 사용되는 핸드 제스처가 사용자에게 더 많은 친밀감을 주기 위해서는 사용자가 자신의 원하는 형태로 제스처를 정의할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 카메라를 통해 입력되는 사용자의 핸드 제스처를 명령어로 이용하는 지능적 사용자 인터페이스에 대하여 소개한다. 지능적 사용자 인터페이스는 제스처 명령어로 이용되는 핸드 제스처의 종류를 사용자가 임의대로 정의할 수 있도록 제스처 명령어 습득 모듈을 포함한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.891-896
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• 2007

지금까지 진행된 제스처 인식 연구는 한 사람을 대상으로 정적인 환경을 가정하여 이루어져 왔다. 본 논문에서는 복수의 등장인물이 존재하는 환경에서 대화 상대를 선택하여 제스처를 인식하는 방법에 대해 기술한다. 먼저 복수의 인물이 존재하는 환경에서 배경영역을 제외한 행위자의 영역을 추출한다. 그 후 각각의 행위자를 트래킹하면서 카메라와 가장 가까이 있는 행위자를 대화 상대자로 선택한다. 대화상대자가 선택되면 스테레오 카메라에서 입력된 영상에서 추출된 실루엣 이미지를 이용하여 얼굴과 두 손을 특징 영역으로 하여 매 프레임마다 Kalman filter를 사용하여 각 영역을 트래킹한다. 트래킹되는 특징 영역의 2차원 좌표 값을 모델 제스처의 2차원 좌표 값과 비교하여 가장 높은 유사값을 갖는 모델 제스처를 입력 제스처로 인식하게 된다. 본 논문에서 사용한 방법은 복수의 등장인물이 있는 경우 효과적으로 행위 대상자를 선택하여 제스처를 인식할 수 있다. 또한 제스처 인식에 있어서 단순한 큐 매칭을 사용함으로써 계산이 복잡하지 않은 장점이 있다. 실험을 통해 본 논문에서 제시한 방법을 적용함으로써 복수의 인물이 등장하는 환경에서 제스처 인식이 가능함을 입증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.775-777
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• 2004

본 논문에서는 테트리스 게임을 위한 비젼 기반의 인터페이스를 제안하고 있다 제안된 인터페이스는 카메라로부터 실시간으로 입력되는 연속 영상에서 손의 제스처를 인식하고, 인식된 제스처를 게임의 명령으로 사용한다 테트리스 게임에 필요만 6개의 명령은 손의 자세로 정의되는 세 종류의 정적 제스처와 손의 자세와 움직임으로 정의되는 세 종류의 동적 제스처 정의된다. 손의 자세는 손 영역의 불변 모멘트로 표현하였고, 입력된 손 영역의 자세는 미리 학습된 불변 모멘트 값들과의 거리차이를 비교하여 분류한다. 실험 결과에서 제안된 시스템이 실시간 테트리스 게임의 인터페이스로 적용가능함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.844-846
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• 2005

본 논문은 시점에 독립적인 제스처 인식을 위하여 볼륨 모션 템플릿을 제안한다. 기존 제스처 연구에서 시점 문제와 행동 속도의 편차는 중요하면서도 어려운 문제이다. 첫째, 시점 문제는 하나의 단안 카메라나 스테레오 카메라를 이용하는 단방향 카메라 환경에서 발생하며 해결하기 어려운 문제이다. 모든 시점에서 학습시켜야 하는 기존 연구의 단점을 해결하기 위해, 다양한 시점입력에 독립적으로 인식을 할 수 있는 볼륨 모션 템플릿을 제안한다. 볼륨 모션 템플릿은 깊이 정보와 모션의 방향성 통해 최적의 가상 시점을 제공한다. 또한 볼륨 모션 템플릿을 이용하여 시스템의 신뢰성과 확장성 또한 개선하였다. 두 번째, 제스처가 발생 시마다 생기는 속도의 편차 문제이다. 입력 제스처의 시간-정규화를 통해 해결할 수 있는데, 시간 정보 대신 모션 량을 사용하여 이를 해결하였다. 볼륨 모션 템플릿을 이용하여 다양한 시점 입력에 대해 실험하였고, 기존 모션 히스토리 이미지와 비교하여 시점에 독립적인 결과를 얻었다.