본 논문에서는 키넥트 센서 기반의 테마파크 신장 측정 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 키넥트 센서에서 측정하는 사용자의 거리 정보와 키넥트 센서에서 인식한 스켈레톤 정보와 조인트 정보를 활용하여 사용자의 신장을 측정한다. 또한 측정한 신장이 시스템에서 제한한 수치를 넘을 시에는 통과여부를 스피커로 출력한다.
본 논문에서는 키넥트 센서를 이용한 제스처 인식 방법을 개발하고, 이를 이용한 격투액션 제어 인터페이스를 제안한다. 제스처의 패턴 특징을 추출하기 위해서는 단순한 절대 위치 정보를 이용하는 것이 아닌, 어깨를 중심으로 한 신체 비율 특성을 고려하여 특징을 추출하는 방법을 이용한다. 하지만 동일한 제스처를 수행하더라도 키넥트 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표값들은 팔의 길이와 방향에 따라 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 그래서 논문에서는 제스처를 모델링하고 분석하기 위해 주성분 분석법을 사용하는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로서 데이터가 가지는 에러의 영향을 줄일 수 있게 되고, 차원축약의 효과를 얻을 수 있게 된다. 또한 동작 인식 시스템의 동작 제약을 줄이기 위한 방법으로 수정된 매칭 알고리즘을 제안한다.
키넥트는 사용자의 동작을 인식하고, 마이크 모듈로 음성을 인식하는 센서이다. 최근, 키넥트는 재활 치료 분야, 교육 분야 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 교육 분야 중에서도 음악, 발레 등의 예체능 교육 분야들에 키넥트를 활용한 연구가 진행되고 있는데, 본 논문에서는 예체능 교육 분야인 피아노 교육 분야에 키넥트를 활용한다. 본 논문에서는 저가의 접근성이 높은 키넥트를 이용해 전문가와 학습자의 자세 위치 값을 인식 및 비교해 학습자에게 피드백을 제공함으로써 학습자가 혼자 있을 경우에도 객관적인 수치에 의해 자신의 자세를 교정할 수 있는 피아노 교육 방안을 제안 및 구현한다. 제안하는 키넥트 기반 피아노 교육 시스템은 키넥트를 이용하여 학습자에게 피드백을 줄 수 있는 최초의 피아노 교육 시스템이며, 전문가의 관절 위치와 학습자의 관절 위치를 비교하는 알고리즘을 제안 및 구현한다. 또한, 학습자와 전문가의 관절 위치 비교 시 오차 허용 정도를 달리하는 실험을 통하여 오차 허용 정도별 자세의 정확도를 측정한다.
키넥트의 성공적인 등장 이후 이 센서를 이용하여 사용자의 아바타에 해당하는 3차원 캐릭터의 움직임을 제어하는 많은 인터액티브 콘텐츠가 제작되었다. 하지만, 키넥트의 특성 상 사용자는 키넥트를 정면으로 바라보아야 하며, 모션 또한 제자리에서 수행할 수 있는 동작 정도만으로 국한되었다. 이 단점은 게임에서 가장 중요한 요구기능 중 하나인 가상공간 내비게이션을 수행하지 못하게 하는 근본적인 이유가 되었다. 본 논문은 이와 같은 단점을 해결하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 두 단계로 이루어진 본 방법은 첫 번째 단계로서 사용자의 내비게이션 의도를 파악하기 위해 제자리 걷기 동작 제스처인식을 수행한다. 내비게이션 의도가 파악되면, 다음 단계에 현재 제자리 걷기동작을 상체와 하체 모션으로 자동으로 분리한 후, 미리 입력 받은 하체모션캡처 데이터를 현재 캐릭터 속도를 반영하여 수정한 뒤 분리된 원래 하체모션과 자연스럽게 교체한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 이용하면, 키넥트 센서를 통해 사용자의 상체 모션을 그대로 반영함과 동시에 모션캡처 데이터를 이용하여 하체 동작을 실제 걷는 동작으로 바꾸어주기 때문에 사용자가 조정하는 3차원 캐릭터는 가상공간을 자연스럽게 내비게이션할 수 있다.
본 논문에서는 다선형 PCA(Principal Component Analysis)를 이용한 키넥트 센서 기반 댄스 모션분류방법을 제안한다. 댄스 모션 분류를 수행하기 위해서, 먼저 키넥트 데이터 깊이 영상과 이진영상을 보간법을 통해 데이터의 크기를 정렬시켜준다. 다음으로 다선형 주성분 분석 기법 (MPCA)을 이용하여 연속된 댄스모션영상들에 대한 특징을 추출하고, 유클리디안 분류기를 통해 클래스 분류한다. 본 실험에 사용된 데이터베이스는 키넥트 센서를 기반으로 전문 댄서 4명을 통해 취득된다. 총 100곡의 K-POP을 선정하였고, 곡마다 2개의 포인트 안무를 통해 총 200개의 포인트 댄스모션 데이터베이스를 구축하였다. 실험결과 제안된 방법은 89.5%의 성능을 나타낸다.
최근에는 청소년과 어른 대상으로한 운동을 많이 함으로써 운동은 그 어느 때 보다 인기를 얻고 있다. 하지만 그에 따른 사고도 점차 많이 일어나고 있다. 이는 신체활동 능력의 높이는 동시에 운동자세교정을 해주고 사고방지를 하고자 스포츠, 교육, 3D 가상현실 일부 사용되는 몰입형 프로그램으로 설계 했다. 본 프로그램에서는 사용자 동작을 효과적으로 인식 할 수 있는 키넥트(Kinect)를 사용하여 인터페이스를 제작하였고 향후 연구를 통해 운동자세효과를 검증하고 다양한 운동 그리고 재활치료등 개발할 필요가 있음을 시사한다.
본 논문은 빛을 이용한 영상 투사 매체인 프로젝터와 사용자의 신체를 인식하는 키넥트 센서를 이용하여 움직이는 사람의 손에 영상을 프로젝션 매핑하는 시스템 개발을 제안한다. 기존 프로젝션 매핑은 고정된 물체에 영상을 투사하는 경우가 대부분이지만, 본 시스템은 움직이는 손을인식해 손바닥의 중심점에 영상을 투사하여 사용자에게 새로운 인지 경험을 제공하기 위해 개발되었다. 본 논문에서는 시스템 제작 과정과 이를 기반으로 제작된 콘텐츠와 응용 예에 대해 설명한다. 하드웨어구성과 조립방법을 구체적으로 제시하고객체지향개발 방법을 통한 오픈 소프트웨어 구조 개발과정에 대해 자세히 서술한다. 안정적인 사영을위해 3차원 공간상에서 프로젝터와 키넥트 센서 좌표 캘리브레이션, 그리고 키넥트 센서 좌표 노이즈, 손떨림으로 인해 발생하는 노이즈 감소 방법을 실험 결과와 함께 제시한다.
본 논문에서는 키넥트 센서에 의해 획득한 스켈레톤 정보를 이용하여 스노보드 동작을 시각화 할 수 있는 도구를 제안한다. 스노보드 동작에서 가장 기본이 되는 동작은 BBP(Balanced Body Position)자세로서 안정된 턴 동작을 위한 기본 기술이다. 본 논문에서는 BBP자세를 분석하여 가장 이상적인 동작을 실현할 수 있는 시각화 도구를 구현한다. 키넥트 센서로 부터 획득한 좌표정보를 이용하여 발목, 무릎, 엉덩이 관절의 각도와 몸의 중심축을 추적하여 표준 자세와 비교분석한다. 분석결과는 OpenGL 라이브러리를 통하여 최종 결과 화면을 구성하였다. 본 연구결과는 스노보드 턴 동작을 분석하는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
개인별 건강관리에 대한 관심이 증가함에 따라 다양한 형태의 운동관리 프로그램이 개발되고 있다. 본 연구에서는 개인별 맞춤 트레이닝 관리를 위해 키넥트 센서를 활용한 셀프 운동 교정 프로그램을 개발하였다. 셀프 운동 교정 프로그램의 동작 과정은 다음과 같이 구성된다. 1)키넥트 센서를 활용하여 사용자의 운동 모습을 촬영 2) USB 어댑터를 이용하여 PC와 연동한 후 실시간으로 골격분석 및 좌표를 추출 및 각도를 계산 3)표준 자세의 데이터와 비교, 분석하여 잘못된 동작을 인식 4)잘못된 동작이 인식되면 음성지원을 통해 실시간 알림, 운동이 끝난 후 수집되는 운동 기록(횟수, 영상) 데이터를 데이터베이스에 저장하고 열람 및 관리할 수 있도록 함으로써 효율적으로 개인 운동교정이 가능하다.
본 논문에서는 키넥트와 압력센서를 이용하여 수면자의 수면자세를 인식할 수 있는 수면자세 모니터링 시스템을 제안하였다. 기존 수면 모니터링 시스템은 장시간 착용해야 하는 불편함과 구속감으로 인해 수면의 질을 저하시킬 우려가 있다. 이러한 점을 해소하기 위해 압력센서와 키넥트 카메라를 이용하여 무구속 저비용의 효율적인 시스템을 구현하였고, 수면 매트형식으로 제작하여 그 유효성을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 수면자세 모니터링 시스템은 실시간으로 수면자세를 감지하고 사용자의 수면시간 및 상태를 파악하여 건강한 수면습관을 들이는 방법을 권고할 수 있다. 향후에는 수집된 데이터를 이용하여 웰니스 및 헬스케어 모바일 응용 서비스로의 활용이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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