• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.507-514
• /
• 2022

가정에서 사람을 보조하기 위해 이동과 작업이 모두 가능한 모바일 매니퓰레이터의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 크기가 작고 낮은 가격으로 구성할 수 있는 모바일 매니퓰레이터를 개발하기 위해 모바일 로봇에 탑재할 수 있는 소형 매니퓰레이터 시스템을 개발하였다. 개발한 매니퓰레이터는 4자유도를 가지며, 끝단에 그리퍼와 카메라를 부착하여 물체의 인식과 인식한 물체에 대한 작업 수행이 가능하다. 개발한 매니퓰레이터는 수직 방향의 선형 이동이 가능하여 상대적으로 높이 위치한 사람의 손에 물건을 전달하거나 협업을 수행하는 데 유리하다. 개발한 매니퓰레이터의 4자유도 동작을 위한 4개의 액츄에이터를 매니퓰레이터의 베이스에 가깝게 배치하고 매니퓰레이터의 회전 관성을 줄임으로써 매니퓰레이터의 작업 중 안정성을 높이고 모바일 매니퓰레이터의 전복 위험을 낮추었다. 개발한 매니퓰레이터의 끝단에 위치한 카메라에서 RGB 영상을 획득하고 영상처리를 통해 물체를 인식하여 목표한 위치로 옮기는 픽 앤 플레이스 동작을 시험하였으며 로봇의 작업영역(workspace) 내에서 성공적으로 동작함을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제36권11호
• /
• pp.955-959
• /
• 2009

본 논문에서는 휴먼 객체들의 이동 궤적 정보를 기반으로 휴먼 상호 행동을 인식하기 위한 새로운 모델을 제안한다. 복잡한 휴먼 상호 행동들은 의미있는 작은 단위로 분할될 수 있는데 이를 '부-상호행동'이라 하며, 이들을 표현하는 모델들의 순차적 연결 또는 네트워크로 상호 행동을 모델링한다. 제안하는 모델은 서로 다른 상호 행동들에 공통적으로 나타나는 부-상호 행동들을 공유하도록 함으로써 모델의 복잡도를 낮추어 매우 효율적이다. 상호 행동 네트워크 모델의 동작 분석 및 기존 방법과의 비교 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제1권2호
• /
• pp.12-22
• /
• 2012

최근 비디오 감시, 로봇 시각 휴대폰 등 무수히 많은 카메라가 생활 속에 파고들면서 휴먼 동작 인식은 컴퓨터 시각 분야의 새로운 붐을 일으키고 있다. 자체로 그다지 흥미 있는 동작은 아니지만 걸음걸이 또는 보행은 가장 보편적으로 많이 관찰되는, 의심할 여지없이 사람의 대표적인 동작이다. 그리 오래되지 않은 과거에 보행자 인식의 관점에서 반짝 연구가 있었지만 관심의 길이가 짧은 만큼 보행 동작에 관한 체계적인 분석과 이해 없이 이루어졌었다. 본 연구에서는 일련의 점진적인 모델을 이용하여 보행 동작의 구조를 체계적으로 분석하고자 한다. 입력 영상 신호의 다양한 변형과 불완전성을 극복할 수 있는 동적 베이스망 기반의 보행자 모델과 보행 모델을 제시한다. 그리고 이변량 폰 미제스 분포의 조건부 밀도 함수를 기반으로 마르코프 체인의 이산 상태 공간을 연속 공간으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안된 모형화 프레임워크를 이용한 일련의 시험, 분석에서 보행자를 91.67% 인식하며 보행 동작을 보행 방향과 보행 자세의 두 가지 독립적인 성분으로 분리 해석할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.642-643
• /
• 2023

피트니스 분야 인공지능 서비스의 성능 개선을 AI모델 개발이 아닌 데이터셋의 품질 개선을 통해 접근하는 방식을 제안하고, 데이터품질의 성능을 평가하는 것을 목적으로 한다. 데이터 설계는 각 분야 전문가 10명이 참여하였고, 단일 시점 영상을 이용한 운동동작 자동 분류에 사용된 모델은 Google의 MediaPipe 모델을 사용하였다. 팔굽혀펴기의 운동동작인식 정확도는 100%로 나타났으나 팔꿉치의 각도 15° 이하였을 때 동작의 횟수를 인식하지 않았고 이 결과 값에 대해 피트니스 전문가의 의견과 불일치하였다. 향후 연구에서는 동작인식의 분류뿐만 아니라 운동량을 연결하여 분석할 수 있는 시스템이 필요하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제15권10호
• /
• pp.1196-1204
• /
• 2012

본 논문에서는 다양한 멀티미디어 매체의 제어 및 인터랙션을 위하여 별도의 입력장치 없이 사용자의 경험기반의 동작 인식을 통하여 멀티미디어 콘텐츠를 제어 하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 사용자 경험 기반 멀티미디어 콘텐츠 제어를 위한 휴먼 동작 인식 방법은 먼저, 카메라로부터 입력받은 영상을 조명의 변화에 크게 영향을 받지 않는 YCbCr컬러 영역으로 변환하여 피부색 추출과 모폴로지에 의한 잡음제거, Boundary Energy 및 Depth 영상을 이용하여 손 영역을 검출하였다. 검출된 손 영상에서 PCA 알고리즘을 이용하여 손 모양을 인식하고 차영상 및 모멘트 이론을 이용하여 손의 중심점 검출 및 궤적을 획득한 후, 손의 궤적을 시간을 기준으로 8분할하여 8방향 체인코드를 이용하여 심볼화하였다. 심볼화된 정보로 부터 HMM 알고리즘을 이용하여 손동작을 인식, 사용자의 동작 인식을 통하여 멀티미디어 콘텐츠를 제어하도록 하였다. 제안한 알고리즘을 실험에 적용한 결과 손 영역 검출은 94.25%, 손 모양 인식은 92.6%, 손 동작 인식은 85.86%, 얼굴 검출은 89.58%의 성능을 나타내었으며 이를 기반으로 컴퓨터 환경에서 생성 구축된 영상, 음성, 동영상, MP3, e-book 등과 같은 다양한 콘텐츠들을 동작인식만으로 제어할 수 있도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1047-1048
• /
• 2023

청각장애인은 수화 언어, 즉 수어를 통해 의사소통한다. 따라서 본 논문에서는 의료 상황에서 청각 장애인이 겪는 소통의 어려움을 해결하기 위해 의료 상황 중심의 수어 데이터셋을 구축한 뒤, R(2+1)D 딥러닝 모델을 이용해 수어 동작을 영상 단위로 인식하고 분류할 수 있도록 하였다. 그리고 이를 Django를 이용한 웹 사이트로 만들어 사용할 수 있게 하였다. 이 웹 페이지는 청각장애인 개인 뿐만 아니라 의료 사회 전반적으로 긍정적인 효과를 줄 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지A
• /
• 제16A권3호
• /
• pp.209-216
• /
• 2009

스마트 홈(smart home)은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스(Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 스마트 홈에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 스마트 홈에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커(tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경 이미지를 이용하였다(이미지1: 빈 방 이미지, 이미지2: 거주자가 제외 된 가구 및 가전 이미지, 이미지3: 전체 이미지). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요 되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.678-680
• /
• 2023

본 연구는 2022년 유네스코 인류무형유산 대표목록에 등재된 탈춤 동작을 디지털화하여 후속 세대에게 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다. 데이터 수집은 국가무형문화제로 지정된 탈춤 단체 13개, 시도무형문화재 단체 5개에 소속된 무형문화재, 전승자 39명이 관성식 모션 캡처 장비를 착용하고, 8대의 카메라를 이용하여 수집하였다. 데이터 가공은 바운딩박스를 수행하였고, 탈춤동작 추정은 YOLO v8을 사용하였고 탈춤 동작 분류는 YOLO v8에 CNN모델을 결합하여 130개의 탈춤을 분류하였다. 연구결과, mAP-50은 0.953, mAP50-95는 0.596, Accuracy 70%를 달성하였다. 향후 학습용 데이터셋 구축량이 늘어나고, 데이터 품질이 개선된다면 탈춤 분류 성능은 더욱 개선될 것이라 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제15권11호
• /
• pp.1377-1383
• /
• 2012

본 연구는 마우스의 입력을 사람의 손동작으로 대체하는 휴먼마우스 시스템에 관한 것이다. 모니터의 해상도가 커지면서 웹카메라와 모니터간의 해상도 차이로 인하여 단순히 웹카메라에서 손의 위치를 인식하여 포인터를 이동시키는 방법으로는 모니터의 모든 범위에 커서를 위치시킬 수가 없다. 따라서, 되돌아오는 동작을 반복하지 않고 마우스의 위치를 모니터의 가장자리까지 원하는 곳으로 편리하게 위치시키는 효과적인 방법을 제안한다. 또한, 다양한 마우스이벤트를 처리하기 위하여 엄지와 검지를 이용한 손가락 동작 인식을 제안하고 인식률을 측정한 결과, 97% 이상으로 그 유효성을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (D)
• /
• pp.444-448
• /
• 2008

유비쿼터스 스마트 홈 (ubiquitous smart home) 은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스 (Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 유비쿼터스 스마트 홀에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 유비쿼터스 스마트 홀에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커 (tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 우리는 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경이미지를 이용하였다 (이미지1 : 빈 방, 이미지2: 가구 및 가전, 이미지3: 이미지 2 와 거주자를 포함). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3 개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 우리는 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.