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.
본 논문에서는 키넥트 센서를 이용한 AdaBoost 기반 제스처 인식에 관한 알고리즘을 제안한다. 최근 스마트 TV에 대한 보급으로 관련 산업이 주목받고 있다. 기존 리모컨을 이용하여 TV를 컨트롤 하던 시대에서 벗어나 제스처를 이용하여 TV를 컨트롤 할 수 있는 새로운 접근을 제안한다. AdaBoost 학습 모델에 신체 정규화 된 시간 간격 특징 벡터의 집합을 특징 패턴으로 하여, 속도가 다른 동작들을 인식할 수 있도록 하였다. 또한 속도가 다른 다양한 제스처를 인식하기 위해 다중 AdaBoost 알고리즘을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 실제 동영상 플레이어와 연결하여 적용하였고, 실험 후 좌표 변화를 이용한 알고리즘에 비해 정확도가 향상되었음을 확인하였다.
손 제스처 인식을 위한 손 위치 검출 및 추적 알고리즘에 대한 많은 연구들이 이루어져 왔다. 검출된 손의 위치를 통한 사용자와 컴퓨터간의 인터랙션(Human Computer Interaction, HCI) 과정에서 손의 위치 좌표를 그대로 이용하는 방법은 비효율적이다. 본 논문에서는 제한된 이동 범위 내에서의 손의 위치 정보를 이용하여 컴퓨터상의 포인트를 효율적으로 컨트롤할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 손 위치 검출을 위해 깊이 센서를 이용하였으며 알고리즘의 효율성을 시험하기 위해 사용자의 손 움직임에 따른 포인트의 위치 변화를 관찰하였다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 추적되는 손의 위치를 이용해 효율적으로 포인트를 컨트롤함을 확인하였다.
본 연구는 기존의 프레젠터의 단순한 포인터 및 클릭 기능을 넘어선 다기능 제스처 인식 포인터의 구현이 주 목적이다. 주된 연구 내용으로는 적외선 발광 다이오드에서 나오는 빛을 인지하여 포인터의 궤적 인식을 하는 기술과 이를 응용한 어플리케이션의 개발에 있다. 본 하드웨어에는 기본적인 마우스 클릭 기능 외에도 적외선 발광 다이오드를 탑재하여 PC와 연결된 카메라가 이를 인지하도록 한다. 장점으로는 카메라가 항상 PC와 가까이 있을 필요가 없으므로 어느 장소이든 관계없이 적외선 투과 필터가 장착된 카메라 하나만 설치할 수 있는 곳이면 구현이 가능하며 적외선을 이용하므로 가시광선의 영향을 적게 받아 효율적으로 영상 처리를 할 수 있다는 데에 있다. 제스처 인식을 통하여 수많은 여러 가지 기능을 실행할 수 있으며, 보다 사용자와 인터랙티브한 작업이 가능해진다. 구현된 하드웨어와 소프트웨어 시스템은 프레젠테이션 및 게임 컨트롤에 사용되었다.
마우스나 키보드를 벗어나 직관적인 손을 이용하는 테이블 탑 디스플레이는 대부분 Touch 정보를 이용한다. 직접적인 터치에 손 형상 및 제스처를 이용할 수 있다면 보다 자유롭게 시스템을 컨트롤 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 테이블 탑 디스플레이에서의 손형상 인식을 기술한다.
최근 안드로이드, iOS 등의 셋톱박스 기반의 스마트 TV에 대한 보급에 따라 제스처로 TV를 컨트롤 할 수 있는 새로운 접근을 제안한다. 본 논문에서는 모노 카메라 센서를 이용한 AdaBoost 기반 제스처 인식에 관한 알고리즘을 제안한다. 우선, 신체 좌표 추출을 위해 가우시안 배경 제거 및 Camshift 기반 자세 추적 및 추정 알고리즘을 사용한다. AdaBoost 학습 모델을 신체 정규화된 광역 및 지역 특징 벡터의 집합을 특징 패턴으로 하여, 속도가 다른 동작들을 인식할 수 있도록 하였다. 또한 속도가 다른 다양한 제스처를 인식하기 위해 다중 AdaBoost 알고리즘을 적용하였다. CART 알고리즘을 이용하여 성공적인 중요 특징 벡터를 확인하고 중요도가 낮은 특징벡터를 제거하는 방식을 적용하면서 분류 성공률이 높은 최적의 특징 벡터를 탐색하였다. 그 결과 24개의 주성분 특징 벡터를 찾았으며, 기존 알고리즘에 비해 낮은 오분류율(3.73%)과 높은 인식률(95.17%)을 지닌 특징 벡터 및 분류기를 설계하였다.
본 논문에서는 기존 레거시 웨어러블 기기들을 활용한 CE기기들의 제어 방법을 분석하고 개선 필요 사항들을 도출하였다. 이러한 선행 연구들에서는 추가적인 웨어러블 형태의 기기들을 착용해야만하고, 제어 명령 전송 등을 위한 특정 공간으로 이동해야만 하는 단점이 존재하였다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 일반적인 스마트와치 형태의 웨어러블 기기를 활용하여, 기기를 제어할 수 있는 새로운 형태의 웨어러블 프레임워크를 제안하였다. 이를 통해, 스마트홈 서비스와 효과적으로 연계할 수 있는 시스템 구조와 제안 시스템의 효율성 검증 실험 결과를 소개하도록 한다.
기존의 스마트폰 음악 플레이어는 이어폰을 끼고 장소를 이동할 때 주변의 경고소리를 잘 듣지 못하는 위험함이 있고, 플레이어 컨트롤을 위해서는 화면을 보아야만 하는 불편함이 많았기 때문에 이를 해결하고자 멀티모달 자동제어 기법을 사용한 새로운 플레이어를 제안하였다. 주변의 dB(데시벨)을 입력받아 자동으로 볼륨을 제어해주며, 음성 명령과 터치 제스처 모드를 통해 화면을 보지 않고도 플레이어의 일부 기능을 제어할 수 있도록 하였다.
현대 정보 사회에서 정보격차라는 장벽이 존재한다. 이러한 장벽 때문에 장애인들은 세상과 소통하는 데 어려움이 있다. 최근 스마트 기술의 발달에 따라 스마트 기기는 장애인들에게 필수품이 되어가고 있다. 현재 장애인들의 스마트 애플리케이션 접근성 향상은 큰 관심을 받고 있다. 본 논문의 목적은 장애인의 스마트접근성 향상을 위한 가이드라인을 개발하는 것이다. 이 가이드라인은 기존의 모마일 접근성 가이드라인에 기초를 두고 개발하였다. 가이드라인은 다음과 같다. 즉, 스마트기기에서 청색 최소화, 입력창에 자동 포커스 제공, 행위 추적, 폰트 칼라 변경 가능, 모션에 의한 응급상황 공지, 제스처 인식, 컨트롤 위치, 스크롤링 금지, 시각경고메시지의 음성화 서비스, 아이콘에 대한 텍스트레벨 부착 등을 포함한다.
본 논문은 착용형 증강현실(Augmented Reality, AR) 기반 체험형 콘텐츠인 AR 돌탑 콘텐츠를 제안한다. 착용할 수 있는 형태의 증강현실이 주목받고 있음에도 불구하고 기술 수용은 산업현장 등 특수한 목적으로의 응용이 집중적으로 개발되고 있는 현황이다. 반면 제안한 AR 돌탑 콘텐츠는 일반 사용자들이 공감하고 쉽게 참여할 수 있도록 '돌탑' 소재를 바탕으로 하고 있으며, 이동 환경에서 공간을 활용하고 자연스러운 손 제스처를 바탕으로 돌을 찾고 쌓을 수 있도록 구성하였다. 제안한 AR 돌탑 콘텐츠는 HoloLens 2 환경에서 구현되었으며 소규모 미술관에서 파일럿 전시를 통해 일반 사용자를 대상으로 평가를 수행하였다. 평가 결과 콘텐츠에 대한 전반적인 만족도는 평균 3.85로 나타났으며, 돌탑 소재에 대한 콘텐츠 적절성은 4.15로 매우 높게 나타났다. 특히, 그중에서도 콘텐츠 이해도와 사운드에 대한 만족도는 높게 나타났으나, 객체인지와 신체 적응도 및 객체 컨트롤에서 다소 낮은 만족도를 보였다. 위와 같은 사용자 평가를 통해 소재에 대한 공감대와 긍정적인 반응을 확인하고, 착용형 AR 환경에서의 체험과 상호작용에서의 일반 사용자의 어려움을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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