• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.215-219
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• 1997

명령어로 사용되는 핸드 제스처가 사용자에게 더 많은 친밀감을 주기 위해서는 사용자가 자신의 원하는 형태로 제스처를 정의할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 카메라를 통해 입력되는 사용자의 핸드 제스처를 명령어로 이용하는 지능적 사용자 인터페이스에 대하여 소개한다. 지능적 사용자 인터페이스는 제스처 명령어로 이용되는 핸드 제스처의 종류를 사용자가 임의대로 정의할 수 있도록 제스처 명령어 습득 모듈을 포함한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.85-91
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• 2004

최근 들어 인간의 의지를 컴퓨터에 전달하기 위한 수단으로 컴퓨터 시각기반 방식으로 제스처를 인식하고자 하는 연구가 널리 진행되고 있다. 제스처 인식에서 가장 중요한 이슈는 알고리즘의 단순화와 처리 시간의 감소이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 기하학적 집합론에 근거하고 있는 수학적 형태론을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 키 아이디어는 형태론적 형상분해를 적용하여 얻은 원시형상 요소들의 중심점을 연결하는 궤적을 추적하는 것이다. 핸드 제스처 시퀀스의 중심점 궤적은 핸드 제스처의 형상에 관련된 중요한 정보를 내포하고 있다. 이러한 특징에 근거하여 본 연구에서는 원시형상 요소들의 중심점 궤적과 직접적으로 관련되는 체인코드 에지벡터로부터 형상의 특징벡터를 계산하여 핸드 제스처 시퀀스를 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하고, 실험을 통하여 그 유용성을 증명하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.74-87
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• 2017

본 연구는 아직 제품으로 등장하지 않은 플렉시블 디스플레이 기반의 소형 원통형 디스플레이를 위한 사용자 정의 기반의 핸드 제스처 도출을 목표로 한다. 이를 위하여 먼저 소형 원통형 디스플레이의 크기와 기능을 정의하고, 해당 기능 수행을 위한 태스크를 도출하였다. 이후 가상의 원통형 디스플레이 인터페이스와 이를 조작하기 위한 물리적 오브젝트를 각각 구현하여 사용자들이 실제 원통형 디스플레이를 조작하는 것과 유사한 환경을 제작하였고, 제스처 도출을 위한 태스크를 수행했을 경우 발생하는 결과를 가상의 원통형 디스플레이에 제시하여 사용자들이 해당 조작에 적합하다고 판단되는 제스처를 정의할 수 있도록 하였다. 도출된 각 태스크 별 제스처 그룹에서 빈도수를 토대로 대표 제스처를 선정하였으며, 각 제스처에 대한 의견 일치 점수를 도출하였다. 마지막으로 제스처 분석 및 사용자 인터뷰를 기반으로 제스처 도출에 활용되는 멘탈 모델을 관찰 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.232-235
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• 2022

본 논문은 딥러닝과 핸드 제스처, 미디어 파이프를 이용하여 비접촉식 키오스크를 만들어 (코로나19로 인한) 감염병 예방 및 대형마트에서 원하는 물건을 검색 후 편리한 구매를 위해 구현한 내용을 다룬다. 단순한 핸드 제스처 인식만을 이용한 것이 아니라 그림을 그리는 비접촉 제스처 인식을 더해 하나의 예술로써 제스처 인식을 더 많이 사용하고자 했다. 또한 하나의 손가락으로 그림을 그리는 것이 아닌 주먹을 쥐었을 때 그 중심을 인식해 그림을 그리는 방법을 이용해 기존의 방법보다 더 안정감 있게 그릴 수 있게 구현하였다. 현실에서 사용하기 위해 세부적인 기능들은 학습을 통해 기존보다 정확도가 향상된 미디어 파이프를 이용하였다. 빠른 처리 속도와 정확성에 초점을 두는 것이 아닌 하나의 미디어 아트로써 키오스크를 설계하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.1173-1175
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• 2019

소음이 심하거나 긴급한 상황 등에서 서로 다른 핸드제스처에 대한 인식을 컴퓨터의 입력으로 받고 이를 특정 명령으로 인식하는 등의 연구가 로봇 분야에서 연구되고 있다. 그러나 핸드제스처에 대한 전처리 과정에서 RGB데이터를 활용하거나 또는 스켈레톤을 활용하는 연구들이 다양하게 연구되었지만, 실생활에서의 노이즈가 많아 분류 정확도가 높지 않거나 컴퓨팅 파워의 사용이 과다한 문제가 발생했다. 본 논문에서는 RGBD 이미지를 사용하여 Hand Gesture를 트레이닝 받은 Keras 모델을 통해 입력받은 Hand Gesture을 분류하는 연구를 진행하였다. Depth Camera를 통하여 입력받은 Hand Gesture Raw-Data를 Image로 재구성하여 딥러닝을 진행하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.486-493
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• 2023

본 논문에서는 FMCW 레이다 기반의 포인트 클라우드와 LSTM을 이용한 자동 핸드 제스처 영역 추출 및 인식 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식과 다른 다음과 같은 독창성이 있다. 첫 번째, 기존의 range-doppler 등의 2D 이미지를 입력 벡터로 하는 방식과 다르게 시계열 형태의 포인트 클라우드 입력 벡터는 레이다 전방에서 발생하는 시간에 따른 움직임을 좌표계 형태로 인식할 수 있는 직관적인 입력 데이터이다. 두 번째, 입력 벡터의 크기가 작기 때문에 인식에 쓰이는 딥러닝 모델도 가볍게 설계할 수 있다. 제안하는 기법의 수행 과정은 다음과 같다. FMCW 레이다로 측정된 거리, 속도, 각도 정보를 활용해 x, y, z 좌표 형식과 도플러 속도 정보를 포함한 포인트 클라우드를 활용한다. 제스처 영역은 속도 정보를 통해 얻어진 도플러 포인트를 이용하여 제스처의 시작과 끝 지점을 파악해 자동으로 핸드 제스처 영역을 추출하게 된다. 추출된 제스처 영역의 시점에 해당하는 시계열 형태의 포인트 클라우드는 최종적으로 본 논문에서 사용한 LSTM 딥러닝 모델의 학습 및 인식에 활용되게 된다. 제안하는 기법의 객관적인 신뢰성을 평가하기 위해 다른 딥러닝 모델들과 MAE를 산출하는 실험과 기존 기법들과 인식률을 산출하는 실험을 수행하여 비교하였다. 실험 결과, 시계열 형태의 포인트 클라우드 입력 벡터 + LSTM 딥러닝 모델의 MAE 값이 0.262, 인식률이 97.5%로 산출되었다. MAE는 낮을수록, 인식률은 높을수록 우수한 결과를 나타내므로 본 논문에서 제안한 기법의 효율성이 입증되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.3971-3975
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• 2013

본 논문은 핸드 제스쳐에 의해 증강현실 내의 가상 객체 제어기술로, HOG기반의 핸드 제스쳐 인식을 제안하고 있다. 인식을 위한 특징점들은 HOG불럭들에 의하여 결정되며, 크기가 다른 여러 불럭들을 시험하여 가장 적절한 불럭구성을 결정하며, AdaBoostSVM기법을 사용하여 분류 목적에 가장 적절한 불럭들을 추출한다. 실험 결과 핸드 제스쳐 인식률은 94% 이었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.47-53
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• 2024

본 연구는 어포던스 개념을 적용하여 가상 환경에서의 제스처 인식 과정에서 자연스러운 동작을 유도함으로써 상호작용과 몰입감을 향상하기 위한 인터랙티브 기술 활용을 제안한다. 이를 위해 샘플링 및 정규화 과정을 포함한 선분 인식 알고리즘을 활용하여 실제 손동작과 유사한 제스처를 인식하는 기법을 제안한다. 이러한 선분 인식은 본 논문에서 설계한 <VR Spell> 게임에서 마법진을 그리는 동작에 적용되었다. 실험 방법으로는 4개의 선분 인식 동작에 대한 인식률을 검증하였다. 본 논문은 실시간 핸드 트래킹 기술을 가상 환경, 특히 VR 게임과 같은 실감 콘텐츠에 적용하여 사용자에게 더 높은 몰입감과 재미를 추구하는 VR 게임을 제안하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권2호
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• pp.91-96
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• 2015

본 논문에서는 원격디스플레이를 제어하기 위하여 공중에서 섬세한 손동작을 인식할 수 있는 핸드 헬드형 포인팅 디바이스인 AirPincher를 제안한다. AirPincher는 현재 존재하고 있는 손동작 인식 기술 중 장갑을 이용한 기술과 디스플레이 근처에 설치하는 카메라를 이용한 기술의 단점을 극복하기 위해 고안되었다. 장갑을 이용한 기술은 사용 시 매번 탈착을 해야 하는 불편함이 존재하고 설치형 카메라를 이용한 기술은 사용자와 원격 디스플레이 간의 거리에 따라 제스처 인식 효율이 상이한 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 AirPincher는 사용자가 한 손으로 디바이스를 잡고 사용하도록 설계되었다. 손가락 동작은 AirPincher에 탑재되어있는 근접한 센서들에 의해 인식되어 섬세한 손가락 움직임을 인식할 수 있다. 본 논문에서는 AirPincher를 사용하는 두 가지 포인팅 방법을 제안하고 이들의 성능을 분석하기 위한 실험을 진행하였다. 실험은 AirPincher를 사용하기 위한 공중에서의 효율적인 가상 입력공간의 크기를 찾는 실험과 AirPincher를 사용한 연속 포인팅 방법과 불연속 포인팅 방법을 비교하는 실험으로 구성되었다.