• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.338-339
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• 2016

손 제스처는 스마트 글래스 등 웨어러블 기기의 NUI(Natural User Interface)로 부각되고 있으며 이를 위해서는 손 제스처 검출 및 인식 기능이 요구된다. 또한, 최근 MPEG 에서는 IoT(Internet of Thing) 환경에서의 미디어 소비를 위한 표준으로 IoMTW(Media-centric IoT and Wearable) 사전 탐색이 진행되고 있으며, 손 제스처를 표현하기 위한 메타데이터도 하나의 표준 기술요소로 논의되고 있다. 본 논문에서는 스마트 글래스 환경에서의 손 제스처 인식을 위한 과정으로 스테레오 영상을 통한 손 윤곽선 검출과 이를 메타데이터로 서술하기 위하여 베지에(Bezier) 곡선으로 표현하는 기법을 제시한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.7
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• pp.25-30
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• 2012

멀티터치 스크린 상에서의 접촉식 제스처 UI(User Interface)는 사용자가 안정적으로 손을 사용할 수 있는 정적인 상황에서 편리하게 사용할 수 있다. 하지만, 조깅을 한다거나 운전을 하는 등의 동적인 상황에서는 접촉식의 제스처 인터페이스는 심각한 사용성 문제를 야기 시킬 수 있다. 이에 본 연구에서는 정지 및 운동 상황 모두에서 사용할 수 있는 비접촉성 제스처 기반 인터랙션을 개발하고자 하였다. 비접촉성 제스처 UI 인식 방식은 컴퓨터 센서 제스처, 멀티 터치 제스처, 자이로 센서 세 가지로 제한하였다. 그리고 본 연구를 통해 정지 상황과 운동 상황에서 MP3 플레이어를 시용할 수 있는 제스처의 어휘 목록을 개발하였다. 마지막으로 본 연구의 제한점과 시사점을 논의하였다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.9 no.1
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• pp.57-64
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• 2014

Recently, many human-friendly communication methods have been studied for human-machine interface(HMI) without using any physical devices. One of them is the vision-based gesture recognition that this paper deals with. In this paper, we define some gestures for interaction with objects in a predefined virtual world, and propose an efficient method to recognize them. For preprocessing, we detect and track the both hands, and extract their silhouettes from the low-resolution hand images captured by a webcam. We modeled skin color by two Gaussian distributions in RGB color space and use blob-matching method to detect and track the hands. Applying the foodfill algorithm we extracted hand silhouettes and recognize the hand shapes of Thumb-Up, Palm and Cross by detecting and analyzing their modes. Then, with analyzing the context of hand movement, we recognized five predefined one-hand or both-hand gestures. Assuming that one main user shows up for accurate hand detection, the proposed gesture recognition method has been proved its efficiency and accuracy in many real-time demos.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.5
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• pp.13-20
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• 2015

In this paper, we propose an algorithm that can recognize not only the number of stretched fingers but also determination of attached fingers for extracting features required for hand gesture recognition. The proposed algorithm detects the hand area in the input image by the skin color range filter based on a color model and labeling, and then recognizes various hand gestures by extracting the number of stretched fingers and determination of attached fingers using curvature information extracted from outlines and feature points. Experiment results show that the recognition rate and the frame rate are similar to those of the conventional algorithm, but the number of gesture cases that can be defined by the extracted characteristics is about four times higher than the conventional algorithm, so that the proposed algorithm can recognize more various gestures.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2006.06a
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• pp.57-62
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• 2006

휴대용 단말기의 소형화 및 지능화와 더불어 차세대 PC 기반의 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아짐에 따라 최근에는 펜이나 음성 입력 멀티미디어 등 여러 가지 대화 모드를 구비한 멀티 모달 상호작용 (Multi-Modal Interaction MMI)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 잡음 환경에서의 명확한 의사 전달 및 휴대용 단말기에서의 음성-제스처 통합 인식을 위한 인터페이스의 연구를 목적으로 Voice-XML과 Wearable Personal Station(WPS) 기반의 음성 및 내장형 수화 인식기를 통합한 멀티 모달 명령어 인식 시스템 (Multi-Modal Instruction Recognition System : MMIRS)을 제안하고 구현한다. 제안되어진 MMIRS는 한국 표준 수화 (The Korean Standard Sign Language : KSSL)에 상응하는 문장 및 단어 단위의 명령어 인식 모델에 대하여 음성뿐만 아니라 화자의 수화제스처 명령어를 함께 인식하고 사용함에 따라 잡음 환경에서도 규정된 명령어 모델에 대한 인식 성능의 향상을 기대할 수 있다. MMIRS의 인식 성능을 평가하기 위하여, 15인의 피험자가 62개의 문장형 인식 모델과 104개의 단어인식 모델에 대하여 음성과 수화 제스처를 연속적으로 표현하고, 이를 인식함에 있어 개별 명령어 인식기 및 MMIRS의 평균 인식율을 비교하고 분석하였으며 MMIRS는 문장형 명령어 인식모델에 대하여 잡음환경에서는 93.45%, 비잡음환경에서는 95.26%의 평균 인식율을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.898-900
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• 2005

강인한 행동 인식을 하기 위해서는 연속적인 전신 제스처 입력에서부터 의미 있는 부분만을 분할하는 기술이 필요하다. 하지만 의미 없는 행동을 정의하고, 모델링 하기 어렵기 때문에, 연속적인 행동에서 중요한 행동만을 분할한다는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 연속적인 전신 행동의 입력으로부터 의미있는 부분을 분할하고, 동시에 인식하는 방법을 제안한다. 의미 없는 행동을 제거하고, 의미 있는 행동만을 적출하기 위해 garbage 모델을 제안한다. 이 garbage 모델에 의해 의미 있는 부분만 HMM의 입력으로 사용되어지며, 학습되어진 HMM 중에서 가장 높은 확률 값을 가지는 모델을 선택하여. 행동으로 인식한다. 제안된 방법은 20명의 3D motion capture data와 Principal Component Analysis를 이용하여 생성된 80개의 행동 데이터를 이용하여 평가하였으며, 의미 있는 행동과, 의미 없는 행동을 포함하는 연속적인 제스처 입력열에 대해 $98.3\%$의 인식률과 $94.8\%$의 적출률을 얻었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.43 no.1 s.307
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• pp.17-26
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• 2006

This paper proposes a novel hidden Markov model (HMM)-based gesture recognition method and applies it to an HCI to control a computer game. The novelty of the proposed method is two-fold: 1) the proposed method uses a continuous streaming of human motion as the input to the HMM instead of isolated data sequences or pre-segmented sequences of data and 2) the gesture segmentation and recognition are performed simultaneously. The proposed method consists of a single HMM composed of thirteen gesture-specific HMMs that independently recognize certain gestures. It takes a continuous stream of pose symbols as an input, where a pose is composed of coordinates that indicate the face, left hand, and right hand. Whenever a new input Pose arrives, the HMM continuously updates its state probabilities, then recognizes a gesture if the probability of a distinctive state exceeds a predefined threshold. To assess the validity of the proposed method, it was applied to a real game, Quake II, and the results demonstrated that the proposed HMM could provide very useful information to enhance the discrimination between different classes and reduce the computational cost.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.4
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• pp.545-559
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• 2020

In this paper, we propose a content creation framework that enables users without programming experience to easily create interactive media content that responds to user gestures. In the proposed framework, users define the gestures they use and the media effects that respond to them by numbers, and link them in a text-based configuration file. In the proposed framework, the interactive media content that responds to the user's gesture is linked with the dynamic projection mapping module to track the user's location and project the media effects onto the user. To reduce the processing speed and memory burden of the gesture recognition, the user's movement is expressed as a gray scale motion history image. We designed a convolutional neural network model for gesture recognition using motion history images as input data. The number of network layers and hyperparameters of the convolutional neural network model were determined through experiments that recognize five gestures, and applied to the proposed framework. In the gesture recognition experiment, we obtained a recognition accuracy of 97.96% and a processing speed of 12.04 FPS. In the experiment connected with the three media effects, we confirmed that the intended media effect was appropriately displayed in real-time according to the user's gesture.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.9
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• pp.1-8
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• 2010

In this paper, we propose a large scale entertainment system based on gesture recognition for learning Chinese character contents. The system is consisted of parts that forecast user's posture in two infrared images and part that recognize gestures from continuous poses. And we can divide and acquire in front side pose and side pose about one pose in each IR camera. This entertainment system is immersive in nature and convenient for its gestures based controlling system. Also, it can maximize information transmission because induce immersion and interest using two large size displays and various multimedia elements. The learning Chinese character contents can master Chinese character naturally because give interest to user and supply game and education at the same time. Therefore, it can expect synergy effect that can learn playing to user combining with large entertainment system based on gesture recognition.