본 논문에서는 키넥트 센서를 활용하여 노년층을 위한 헬스케어 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 어플리케이션 메뉴는 전체 동작과 부분 동작으로 구성한다. 각 동작은 국민 건강증진센터에서 노년층에 장려하는 신체 각 부위별 스트레칭 10개 동작들을 구현한다. 신체의 각 부위는 온몸, 목, 무릎, 종아리로 분류한다. 전체 동작은 총 10개의 연속적인 동작들로 구성했으며 각 동작을 5초 이상 취할 경우 다음 동작으로 자동적으로 넘어가도록 구현한다. 각 동작이 진행되면서 동작 캐릭터 상태가 노년에서 청년으로 점점 젊어지게 함으로써 흥미를 느끼도록 한다. 부분 동작은 신체 어느 한 부분을 집중적으로 스트레칭 하고자 하는 사용자들에게 원하는 신체 부위(온몸, 목, 무릎, 종아리) 중 1개를 선택하여 집중적으로 스트레칭 할 수 있도록 구현한다. 전체적인 사운드는 어플리케이션의 분위기에 적합하도록 조용한 종류의 사운드로 구현하여 사용자로 하여금 편안한 감정을 느끼도록 구현한다.
본 논문에서는 키넥트 센서의 RGB영상을 이용하여 얼굴을 검출하고 검출된 영역의 깊이정보를 템플릿으로 사용하여 다수개의 얼굴을 추적하는 방법을 제안한다. 이 논문은 [1]의 단일 얼굴 추적방법을 다수의 얼굴을 추적하도록 확장한 것이다. 다수의 얼굴추적을 실시간으로 처리하기 위하여 영상을 down sampling 하여 사용한다. 얼굴 검출은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 피부색만을 이용, 탐색영역을 최대한 축소하여 수행 시간 및 오검출율을 줄인다. 얼굴추적은 깊이정보를 템플릿으로 하며, 깊이값에 따라 크기, 탐색영역을 조정하고, 또한 일정 프레임마다 얼굴을 검출하며 겹침, 새로 나타남, 영상 밖으로 사라짐 등의 얼굴추적 시 발생하는 문제를 해결한다.
Facial diagnosis based on quantitative facial features has been studied in many Korean medicine fields, especially in Sasang constitutional medicine. By the rapid growing of 3D measuring technology, generic and cheap 3D sensors, such as Microsoft Kinect, is popular in many research fields. In this study, the possibility of using Kinect in facial diagnosis is examined. We introduce the development of facial feature extraction system and verify its accuracy and repeatability of measurement. Furthermore, we compare Sasang constitution diagnosis results between DSLR-based system and the developed Kinect-based system. A Sasang constitution diagnosis algorithm applied in the experiment was previously developed by a huge database containing 2D facial images acquired by DSLR cameras. Interrater reliability analysis result shows almost perfect agreement (Kappa = 0.818) between the two systems. This means that Kinect can be utilized to the diagnosis algorithm, even though it was originally derived from 2D facial image data. We conclude that Kinect can be successfully applicable to practical facial diagnosis.
마우스와 키보드와 같은 입력장치를 사용하여 할 수 있는 게임들은 많이 출시되었다. 그러나 최근에 키넥트와 Wii와 같이 인체를 움직여 인식을 받는 게임들이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 사람의 손 모션을 정확하게 인식하는 센서들 중 하나인 립 모션 컨트롤러를 사용하여 즐길 수 있는 야구게임 개발에 대하여 다룬다. 개발된 게임의 주요 요소는 캐릭터, 야구장이 속하는 배경, 애니메이션으로 구성되어 있으며, 3인칭 시점의 야구게임 형식으로 진행된다. 이 게임의 가장 큰 특징은 게임 사용자가 립모션 컨트롤러를 활용하여 색다른 게임 플레이가 가능하다는 점이다.
We propose an object recognition system and experiential game contents using Kinect to maximize object recognition rate by utilizing underwater robots. we implement an ice hockey game based on object-aware interactive contents to validate the excellence of the proposed system. The object recognition system, which is a preprocessor module, is composed based on Kinect and OpenCV. Network sockets are utilized for object recognition communications between C/S. The problem of existing research, degradation of object recognition at long distance, is solved by combining the system development method suggested in the study. As a result of the performance evaluation, the underwater robot object recognized all target objects (90.49%) with 80% of accuracy from a 2m distance, revealing 42.46% of F-Measure. From a 2.5m distance, it recognized 82.87% of the target objects with 60.5% of accuracy, showing 34.96% of F-Measure. Finally, it recognized 98.50% of target objects with 59.4% of accuracy from a 3m distance, showing 37.04% of F-measure.
Park, Jong Hoon;Sim, Dae Han;Jun, Young Pyo;Lee, Hongrae
한국컴퓨터정보학회논문지
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제26권6호
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pp.37-46
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2021
본 논문에서는 Azure Kinect를 사용하여 요가 자세의 정확도를 측정하고 판단하는 프로그램을 설계하고 구현하였다. 이 프로그램은 Azure Kinect Camera와 센서를 통해 사용자의 모든 관절 위치를 측정한다. 측정한 관절의 값은 두 가지 방법으로 정확도를 판단하는 데이터로 사용된다. 측정된 관절 데이터는 삼각법과 피타고라스의 정리를 통하여 관절의 각도를 구한다. 또한, 측정된 관절 값은 상대적인 위치 값으로 변경한다. 각각 계산하여 구한 값은 목표하고자 하는 자세의 관절 값 및 상대적 위치 값과 비교하여 정확도를 판단한다. Azure Kinect Camera를 통해 사용자가 본인의 자세를 확인할 수 있도록 화면을 구성하고 사용자의 자세 정확도를 피드백으로 전달해 사용자의 자세 향상을 유도한다.
본 논문에서는 미디어 플레이어 제어가 어려운 지체 장애인들을 위해 음성과 동작 인식 기반의 미디어 제어 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 사용자의 음성 인식을 위해 먼저 명령어를 정하고, 명령에 매핑되는 키워드 관리하는 데이터 모델을 생성한다. 그리고 이 데이터 모델을 JSON 파일로 정제하여 사용한다. 그리고 키넥트 센서를 활용한 동작 인식은 오른쪽 어깨를 중심으로 오른쪽 손목의 좌표값을 인식함으로써 동작 인식 제어 컨트롤을 실행한다. 오른쪽 어깨를 기준점으로 오른쪽 손목의 좌표값으로 현재 팔의 위치를 정하고, 영역 1~4 에 따라 동작을 인식한다.
본 논문에서는 키넥트 센서 기반으로 하는 동작 인식 애플리케이션을 설계하고 구현 한다. 이 애플리케이션은 본인이 응원하는 특정 연예인의 영상을 보고, 응원하는 동작을 하면 점수를 취득하게 되고, 누적되는 점수에 따라 그 연예인에 대한 기여도를 알 수 있도록 구현한다. 프레임별 조인트 움직임의 차이를 구하여 사용자의 움직임에 따른 점수를 부여하는 기능을 구현한다. 또한 전체 랭킹 시스템을 통해 동일한 연예인을 응원하는 사용자들이 공동의 소속감을 가지고, 더 나아가 자신들이 응원하는 연예인의 순위를 올리기 위한 경쟁을 유도하는 기능을 구현한다. 점수가 누적되면 단계별로 추가적인 애니메이션을 제공하여 흥미있게 볼 수 있는 기능도 구현한다.
본 논문에서는 건축물 진동저감장치에 적용되는 액체감쇠기 내 유체 자유표면의 동적 거동 계측을 위해 저가형 RGB-depth 센서인 Microsoft사 $Kinect^{(R)}$ v2의 활용과 계측시스템을 구축하는 방법을 제안하였다. $Kinect^{(R)}$ v2의 성능검토 및 실효성 확인, SDK(software development kit)를 사용한 실시간 모니터링, 3D 공간상에서 유체의 표면 정보 취득, 기존 비디오 센싱기법과의 비교를 통해 본 연구에서 제안한 유체의 동적 거동 계측 시스템의 정확성과 우수성을 검증하였다. 제안된 계측시스템을 활용하여 소형 수조 내 액체에 대한 동적 거동 정밀계측을 수행하였으며, 이를 바탕으로 광범위한 가진입력에 대한 유체 자유표면의 동적 거동 특징을 확인하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 RGB-depth센서의 건축물 진동저감 적용을 통해 정밀한 모니터링 시스템을 구축하고 최적화된 액체감쇠기의 설계 및 운용을 기대할 수 있다.
실내 위치 기반 서비스는 사람과 물체 간의 거리에 기반한 서비스를 제공한다. 이러한 실내 위치 기반 서비스는 최근 키넥트와 같은 저렴한 가격의 깊이 센서를 활용하여 구현하는 경우가 증가하고 있다. 다수의 깊이 센서들은 사람의 위치를 트랙킹하는 기능을 기본으로 제공한다. 하지만 물체의 위치는 직접 수동으로 측정해야 한다. 물체의 3차원 위치를 획득하기 위해서는 3차원 인터랙션이 필요한데 이는 일반 사용자들에게는 어렵다는 단점이 있다. 반면에 일반 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 GUI (Graphical User Interface) 의 경우에는 3차원 위치 획득이 제한된다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하고자 개발된 ILOCAT (Interactive LOcation Context Authoring Toolkit)을 제안한다. ILOCAT 은 일반 사용자들이 실공간에서 GUI를 활용하여 쉽게 물체의 3차원 위치를 취득할 수 있도록 설계되었다. 본 논문은 ILOCAT 의 디자인 및 구현을 상세히 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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