어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크에 결합하여 언어 생성 모델에서 성능을 개선하였고, 이러한 성공은 다양한 신호처리 분야에 응용 및 확장되고 있다. 특정 입력 신호 부분에 선택적으로 집중함으로써, 어텐션 모델은 음성 인식, 이미지와 비디오 처리, 그리고 생체인식 등의 분야에서 더 높은 성능을 보여주고 있다. 어텐션 기반 모델은 심전도 신호를 이용한 개인식별 및 부정맥검출, 뇌파도 신호를 이용한 발작유형분류 및 수면 단계 분류, 근전도 신호를 이용한 제스처 인식 등에 사용되고 있다. 어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크의 해석 가능성과 설명 가능성을 향상시키기 위해 사용되기도 한다. 신호 처리 분야에서의 어텐션 모델 연구는 지속적으로 진행 중이며, 다른 분야에서의 잠재력 탐구에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서 본 논문은 어텐션 메카니즘을 이용한 생체신호처리 연구 동향 분석을 수행한다.
본 논문에서는 MHI(Motion History Image)의 형태학적 정보를 이용하여 동작을 인식하는 제스처 인식(Gesture Recognition) 시스템을 제안한다. 입력되는 영상으로부터 동작에 관한 정보를 제공하는 MHI를 획득하고, 이 MHI로부터 x, y 각각의 좌표에 대한 기울기(gradient) 영상을 추출한다. 각각의 기울기 영상에 형태 문맥기법(shape context method)을 적용하여 형태 정보를 추출하고, 추출된 형태 정보 값들을 특징 값으로 사용한다. 이렇게 획득한 특징값들을 최종적으로 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 학습 및 분류하여 동작을 인식한다. 제안하는 시스템은 MHI의 형태학적인 정보들을 사용함으로써 동작의 방향성을 인식할수 있고 다수 사람의 동작 인식이 가능하다. 뿐만 아니라 간단한 특징 추출 방법으로 높은 인식률의 시스템을 구현하였다.
SVM(Support Vector Machine) 알고리즘은 대표적인 기계 학습 분류 알고리즘으로 감정 분석, 제스처 인식 등 다양한 분야의 문제를 해결하기 위해 사용되고 있다. SVM 알고리즘은 분리경계면(Hyper-Plane) 또는 분리경계면 집합 중 지지벡터(Support Vector)라 불리는 특정한 점들로 이루어진 두 그룹 간의 거리 차이(Margin)를 최대로 하는 분리경계면을 이용하여 데이터를 분류하는 알고리즘이다. 높은 정확도를 제공하지만 처리 속도가 느리며 학습을 위해 대량의 데이터 및 메모리가 필요하기 때문에 자원이 제한적인 IoT 환경에서 사용이 어렵다. 본 논문에서는 자원이 제한된 IoT 노드를 기반으로 효율적으로 데이터를 학습하기 위해 K-means 알고리즘을 이용하여 SVM 알고리즘의 저전력화 방안을 연구한다.
본 논문은 증강현실 기술을 사용한 21C 영화들의 영화적 상상과 증강현실 예술의 예술적 상상을 중심으로 증강현실 콘텐츠 산업화의 미래에 관하여 연구하였다. 영화에서는 영화적 상상을 통해 미래의 기술을 보여주는 동시에 미래상을 제시하는 역할을 하고, 증강현실 예술은 기술적으로 구현할 수 있는 현재의 기술을 통해 미래 예술과 사회의 거시적인 문화를 포착하는 역할을 하고 있다. 조사된 영화들을 증강현실 기술별로 분류한 결과, 제스처 인식은 투명 디스플레이어 관련 기술과 연계하여 발전하고, 홀로그램 기술은 개별화된 커뮤니케이션 방식으로 변화되며, 생체인식은 다중 생체인식으로의 발전 가능성이 있고, 웨어러블 컴퓨터는 물리적인 신체증강 측면으로도 발전하여 산업화될 것으로 전망된다. 증강현실 예술에서 아바타의 다양한 활용은 홀로그램과 관련이 있고, 인체의 생체 현상의 활용은 생체인식으로 연계되며, 현실세계와 가상세계의 혼합은 제스처 인식을 통해 디스플레이어를 활용하고, HMD의 새로운 시도는 웨어러블 컴퓨터의 다변화와 함께 산업화될 것으로 보인다. 영화와 예술에서 상상과 구현을 통해 나타난 증강현실 콘텐츠는 인간 생활의 조력자 역할을 담당하고, 동시에 인간과 환경 간에 매개 없이 융화되는 방식으로 산업화되는 미래상을 제시한다.
The gesture classification has been applied to many fields. But it is not efficient in the environment for game interface with low specification devices such as mobile and tablet, In this paper, we propose a effective way for realistic game interface using k-nearest neighbors algorithm for gesture classification. It is time consuming by realtime rendering process in game interface. To reduce the process time while preserving the accuracy, a reconstruction method to minimize error between training and test data sets is also proposed. The experimental results show that the proposed method is better than the conventional methods in both accuracy and time.
본 논문은 핸드 제스쳐에 의해 증강현실 내의 가상 객체 제어기술로, HOG기반의 핸드 제스쳐 인식을 제안하고 있다. 인식을 위한 특징점들은 HOG불럭들에 의하여 결정되며, 크기가 다른 여러 불럭들을 시험하여 가장 적절한 불럭구성을 결정하며, AdaBoostSVM기법을 사용하여 분류 목적에 가장 적절한 불럭들을 추출한다. 실험 결과 핸드 제스쳐 인식률은 94% 이었다.
This paper presents a system which recognizes dynamic hand gestures for virtual reality(VR). A dynamic hand gesture is a method of communication for a computer and human who uses gestures, especially both hands and fingers. Since the human hands and fingers are not the same in physical dimension, the same form of a gestrue produced by two persons with their hands may not have the same numerical values which are obtained through electronic sensors. In this paper, we apply a fuzzy min-max neural network and feature analysis method using fuzzy logic for on-line pattern recognition.
웨어러블 컴퓨터는 사용자를 중심으로 의복과 기술이 결합된 기기로서 직관적이며 유연한 인터페이스가 요구된다. 현재 직관적인 입력방식으로 음성인식과 동작인식에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 동작인식의 경우 손동작을 이용한 장갑형태가 가장 많으며, 대부분 사용자 행동의 의미를 고려하지 않은 인위적인 제스처로 학습을 필요로 한다. 본 연구에서는 사용자가 일상적으로 하는 행동에서 의미를 추출하고, 웨어러블 컴퓨터의 인터페이스로서 적용가능성을 보고자 한다. 행동은 자극에 대한 신체의 움직임이다. 문헌을 통하여 신체의 움직임에 대한 66개의 동사를 추출하고 구체적인 움직임에 구문조사를 실시하였다. 조사된 구문에 대한 상황과 의미를 조사한 결과 행동은 의미에 따라 감정표현, 의사전달, 정보교류, 자기제어, 기기제어, 무의식적, 의례적의 7가지로 분류할 수 있었다. 그 중 의사소통과 대상을 제어하기 위한 행동을 중심으로 접근하였다. 행동의 의미와 현재 사용되고 있는 UI의 의미를 비교하여 인터페이스를 대응시켜 보았다.
비언어적 의사소통 수단은 언어적 의사소통을 보조하고 대체한다는 점에서 매우 중요하다. 다양한 비언어적 의사소통 수단 중 신체언어는 몸을 통한 의사소통 전반을 말한다. 애니메이션의 경우, 시나리오 전달에 있어서 캐릭터가 가장 중요한 역할을 하므로 이와 같은 신체언어 연출은 매우 중요한 요소 중 하나이다. 애니메이션의 의사소통 구조는 일반적인 의사소통 구조와는 달리 이중적인 의사소통 구조를 가지는데, 첫째는 화자 캐릭터와 청자 캐릭터 사이의 의사소통이고, 둘째는 영상과 관객 간의 의사소통으로 이는 첫 번째 의사소통 구조까지 모두 포함한다. 본 연구에서는 이러한 이중적 구조에 기반하여 애니메이션의 의사소통 구조를 담화내적, 담화외적 구조로 나누고, 기능적 분류법을 이용하여 캐릭터의 신체언어를 적응, 상징, 설명, 조정, 감정표현 행위로 분류하였다. 특히 본 연구의 분석 애니메이션에서 큰 비중을 차지한 설명행위는 화용론적 분류인 발화 행위론으로 세분화하였다. 그리고 분류된 각각의 신체언어를 분석하여 애니메이션에서 표현되는 신체언어의 특징을 규명하고, 효과적인 시나리오 전달과 관객의 감정이입을 도울 수 있는 효율적인 신체언어를 제안하고자 하였다.
애니메이션에서 등장한 의인화 동물과 인간의 비언어적 커뮤니케이션을 비교분석하여 동물캐릭터와 인간 캐릭터에서 표현되는 제스처의 차이점과 동물이 의인화 되었을 경우 인간과 유사한 정도를 연구하였다. 이를 기반으로 의인화에서 표현될 수 있는 유형을 인간에 가장 유사한 인간형과 동물에 가까운 동물형 그리고 두 가지 특징을 모두 포함한 혼합형 3가지로 분류하였다. 또한 의인화유형을 특징별로 세분화하여 동물캐릭터의 의인화 단계를 7단계로 제안하였다. 본 논문은 캐릭터설계자에게 동물캐릭터의 의인화에 대한 다양한 해석의 시각을 제공한다. 그리고 의인화된 동물캐릭터 설계용 데이터베이스 시스템 구축과 의인화 캐릭터를 활용한 애니메이션 자동화에 기초를 제공할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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