• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1183-1188
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• 2016

키넥트 센서 버전 2는 컴퓨터 비전과 엑스 박스와 같은 엔유아이 인터페이스로 마이크로소프트에서 출시한 카메라의 일종이다. 이는 높은 프레임 속도로 컬러 영상과 깊이 영상, 오디오 입력 및 스켈레톤 데이터를 취득 할 수 있다. 이러한 다양한 타입의 데이터 정보를 제공해 주기 때문에 이것은 다른 범위의 연구자들을 위한 리소스가 된다. 본 논문에서는 깊이 이미지를 사용하여 우리는 키넥트 범위내에서 특정 영역을 감시하는 시스템을 제시한다. 타켓 영역은 깊이의 최소, 최대 값의 크기에 따라서 그 공간을 모니터링 할 수 있다. 컴퓨터 비전 라이브러리 (Emgu CV)를 사용해서 만약 어떤 오브젝트가 타겟 영역에서 검출된다면 그것을 추적하고 키넥트 카메라는 RGB 이미지를 데이터베이스 서버에 전송한다. 따라서 안드로이드 플랫폼 기반 모바일 애플리케이션을 통해 키넥트 타켓 지역에서 수상한 움직임이 감지되었음을 사용자에게 통지하고 그 장면의 RGB 영상을 표시하기 위해 개발되었다. 사용자는 모니터링 영역 또는 제한 구역과 관련된 다른 경우에서 가치 있는 물건의 대해 최선의 방법으로 반응하고 실시간 통지를 얻는다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.24-29
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• 2014

본 논문에서는 키넥트 적외선 프로젝터를 통해 깊이를 감지할 수 있는 카메라를 이용하여 사람 움직임을 추적하고 본 논문에서 제안한 몸동작 모델 인식을 통하여 3D 콘텐츠를 제어하는 기법을 제안 한다. 본 논문에서 제안하는 사람의 동작 인식 모델은 사람의 오른팔과 왼팔의 손목, 팔꿈치, 어께 움직임의 거리를 계산하여 좌, 우, 상, 하, 확대, 축소, 선택 등의 7가지 동작 상태를 인식한다. 본 연구에서 제안한 키넥트 기반의 동작 인식 모델은 기존의 접촉식 방식의 인터페이스와 비교할 때 특정센서 또는 장비 부착에 대한 불편함을 없애고 고비용의 하드웨어 시스템을 이용하지 않음으로서 사람의 자연스런 몸동작 이동에 따른 저 비용 3D 콘텐츠 제어 기술을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.818-819
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• 2014

최근 안경을 쓰지 않고 3차원 입체 영상을 볼 수 있는 무안경식 3차원 디스플레이 중에서 DIBR(Depth-Image-Based Rendering) 기반의 중간 영상을 생성하는 연구가 많이 진행되고 있다. DIBR 기반의 중간 영상 생성 방법은 정확한 깊이 정보를 요구하기 때문에 기존의 연구에서는 고가의 깊이 카메라를 활용하였다. 본 연구에서는 마이크로소프트사의 키넥트 센서를 이용한 실사 영상과 깊이 영상을 기반으로 다시점 중간 영상을 생성할 수 있는 시뮬레이션 프로그램을 개발하였다. 이 시뮬레이션은 키넥트(Kinect)를 활용한 저해상도의 깊이 영상으로부터 자연스러운 다시점 영상을 획득하는 것을 목적으로 하며, 이를 위해 생성된 영상의 품질을 평가할 수 있는 기능을 통합적으로 제공한다. 본 논문에서는 이러한 시뮬레이션 프로그램의 시스템 구조와 구현에 대해서 설명한다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.447-458
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• 2012

본 논문에서는 키넥트 센서로부터 획득한 관절 정보를 이용하여 손 제스처를 인식하는 방법을 나타낸다. 관절 정보에 대한 관찰열을 표현하기 위한 특징으로 방향 변형에 강인한 다각도 결합 히스토그램 특징을 제안한다. 제안한 특징은 다양한 각도의 양자화 레벨을 갖는 여러 개의 각도 히스토그램들을 결합함으로써, 사람 및 환경에 따라 발생할 수 있는 제스처의 방향 변형에 강인하게 제스처를 표현한다. 또한, 다각도 결합 히스토그램으로 표현된 제스처 관찰열은 랜덤 결정 포레스트 분류기와 잘 겹합되어 높은 성능으로 제스처의 클래스를 인식한다. 키넥트 센서로부터 획득한 정적 및 동적 타입의 손 제스처 데이터셋에서 실험을 진행하였고, 다른 제스처 특징 및 분류기를 갖는 방법과의 인식 성능 비교를 통해 제안하는 방법의 우수함을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.403-411
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• 2022

체감형 스포츠 게임은 모션 센서나 카메라 등을 활용하여 신체 움직임을 기반으로 운동하는 게임으로 게임을 즐기면서 체력 향상 등 운동 효과를 얻을 수 있다. 기존 연구에서 체감형 스포츠 게임 관련하여 사용성 평가 등 다양한 분야의 연구들이 진행되었다. 하지만 아직까지 체감형 스포츠 게임을 개인플레이 또는 팀플레이 할 때 사용자들에게 어떻게 운동 효과를 미치는 지 논의가 없었다. 따라서 본 연구에서는 개인플레이와 팀플레이가 가능한 닌텐도 스위치 게임을 이용하여 사용자의 ECG(Electrocardiogram) 심전도 정보와 키넥트 센서의 골격 정보를 측정하여 사용자의 운동 효과를 비교 분석하였다. 본 논문에서는 실험 설계와 방법 그리고 심전도와 키넥트 기반의 정량적 측정 결과와 실험 후 주관적인 설문조사에 대한 분석 결과를 토론한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.179-185
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• 2014

본 논문은 인간과 상호작용하는 엔터테인먼트 4족 애완 로봇과 스마트폰에서 로봇 조종이 가능한 로봇제어기 및 로봇에서 제공하는 센서 정보들을 이용하여 컴퓨터에서 가정용 기기들을 제어하는 홈스마트제어시스템을 구현하기 위한 것으로 로봇은 20 자유도를 가지면서 Microsoft사의 키넥트 센서, 적외선거리 센서, 3축 모션 센서, 그래픽 LCD, 온습도 및 가스 센서로 구성되어 있다. 로봇의 엔터테인먼트 기능을 구현하기 위하여 보행 알고리즘, 키넥트 센서를 이용한 모션 및 음성인식 알고리즘, 감정표현을 위한 알고리즘을 제시하였으며 로봇을 조종할 수 있는 스마트폰 로봇제어 알고리즘 및 가정용 기기를 제어하는 홈스마트제어 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘들은 구현한 로봇과 컴퓨터 및 스마트폰에 적용하여 실험으로 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.1-10
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• 2018

혼잡한 돈방에서 사육되는 이유자돈들의 공격적인 이상행동들은 축산농가의 경제적 손실을 야기할 뿐만 아니라 동물복지입장에서도 바람직하지 않다. 이러한 문제점의 해결책으로, 최근 IT기반의 연구들이 소개되고 있으나 혼잡한 돈방에서의 돼지 객체 탐지는 여전히 도전적인 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 개별 돼지의 탐지를 위한 키넥트 카메라와 딥러닝 기반의 새로운 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다음과 같다. 1) 키넥트 카메라로부터 취득한 깊이 영상에서 배경 차영상 기법과 깊이 임계값을 이용하여 서있는 돼지만을 탐지한다, 2) 딥러닝 알고리즘 중 최근 가장 빠르고 높은 정확도를 보이는 YOLO(You Only Look Once)를 이용하여 서있는 돼지들을 탐지한다. 본 연구의 실험 결과에 의하면, 제안된 시스템은 경제적인 비용(저가의 키넥트 센서)과 시스템 정확도(평균 99.40% 객체 검출율과 탐지 정확도)로 개별 돼지 객체들을 실시간으로 탐지할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2727-2732
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• 2014

최근 마이크로소프트사의 키넥트(Kinect)를 이용하여 객체를 추적하거나 인식하는 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 같은 환경에서 손을 검출하고 추적하는 기술은 휴먼-인터페이스 개발의 가장 기본적인 기술이다. 본 논문에서는 키넥트를 이용하여 단색으로 제한되지 않은 환경에서 검출된 손의 경계를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 키넥트 센서의 깊이영상(Depth Image)에서 추출된 손의 영역과 칼라영상에서 피부색(Skin Color)의 검출 결과를 결합하여 손 영역의 정확도를 개선한다. 제안된 방법으로 손 영역의 검출을 수행한 결과 깊이영상만 사용한 방법 보다 손 영역을 검출하는 정확도를 높일 수 있음을 보였다. 제안된 방법이 수화나 제스처 인식 시스템에 적용된다면 정확도 개선에 많은 기여를 하리라 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.275-276
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• 2016

본 논문에서는 무구속적으로 사용자의 잘못된 자세를 인지하여 바른 자세로 유도하기 위한 자세 교정 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 시스템은 사용자의 자세 정보를 인식하기 위하여 키넥트 센서를 사용하였으며, 바른자세 및 잘못된 자세 4가지를 판단할 수 있는 자세 판별 알고리즘을 개발하였다. 또한 사용자 편의성 및 접근성을 향상시키기 위하여 PC 뿐만 아니라 스마트폰에서도 사용자 자세를 확인할 수 있는 실시간 모니터링 어플리케이션을 구현하였다. 시스템의 성능평가를 위하여 대학생 5명을 대상으로 자세 판별 실험을 진행하였으며, 실험결과 민감도는 0.88, 특이도는 0.98로 자세 판별 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.1106-1112
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• 2013

키넥트는 이용자의 신체를 이용하여 게임과 엔터테인먼트를 경험할 수 있는 주변기기로 2010년 초 마이크로소프트사에서 발표하여 공개하였다. 본 논문은 키넥트에서 제공하는 세 가지 센서를 이용한 동작 인식 기능을 이용한 기타리듬 게임의 개발과 관련 기술에 대하여 다룬다. 리듬 게임은 게임의 여러 장르 중에서 매우 단순하고 학습기간이 짧으며, 신체의 활발한 활동성과 리듬성을 이용하기 때문에 피씨, 콘솔기기, 스마트폰 등 다양한 기기에서도 널리 활용되고 있는 장르이다. 본 논문에서 구현한 리듬게임은 화면구성과 게임화면을 DirectX 11버전에서 구현하였으며, 키넥트를 이용하여 게이머의 손동작 인식을 수행하기 위하여 OpenNI API를 사용하였으며 신체 움직임을 표현하기 위하여 OpenGL 라이브러리를 사용하였다.