This paper is a study on the hand gesture recognition using Instance-based teaming, Symbolic learning algorithms and Power Glove which supplies information on finger position, hand position and orientation. The data were carefully examined, and a few features of the data that would serve as good discriminants between signs when used with the learning algorithms were extracted. The hand gesture data collected from 5 people were applied to the teaming algorithms. In spite of the noise and accuracy constraints of the equipment used, some accuracy rates were achieved.
A novel high precision spatial positioning method utilizing the electromagnetic momentum, i.e., Electromagnetic Momentum Positioning (EMP), is proposed in this paper. By measuring the momentum of the electromagnetic field around the small current loop, the relative position between the sensor and the current loop is calculated. This method is particularly suitable for the application of close-range and high-precision positioning, e.g., data gloves and medical devices in personal healthcare, etc. The simulation results show that EMP method can give a high accuracy with the positioning error less than 1 mm, which is better than the traditional magnetic positioning devices with the error greater than 1 cm. This method lays the foundation for the application of data gloves to meet the accurate positioning requirement, such as the high precision interaction in Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR) and personal wearable devices network.
Until now, neuropsychological tests can diagnose the brain dysfunction, however, cannot distinguish the objective data of experiment enough to distinguish the relationships between brain dysfunction and cerebropathia. In this paper, an automatic cognitive test equipment system with 6-axis motion sensors was proposed for the automation of neuropsychological tests. Fist-Edge-Palm(FEP) test and Go-no go test were used to evaluate motor programming of frontal lobe. The motion data from the specially designed motion glove are transmitted wirelessly to a computer to detect the gestures automatically. The healthy 20 and 11 persons are investigated for the FEP and Go-No go test, respectively. The recognition rates of gestures of FEP and Go-No go test are min. 91.38% and 89.09%. In conclusion, the automations of cognitive tests are successful to diagnose the brain diagnostics quantitatively.
본 연구에서는 경남지역에 근무하는 소방공무원의 보호장비 착용실태를 연구하여 소방공무원의 안전보건에 대한 기초자료를 제공하고자 시도되었으며, 연구에서 얻어진 결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 소방용 보호장비에 대한 전체 신뢰도는 3.19로 조사되었으며 신뢰도 향상을 위한 개선이 필요할 것으로 판단된다. 둘째, 소방공무원은 보호장비 중 가죽제 안전화(2.68), 장갑(2.67) 그리고 고무제 안전화(2.59)등에 낮은 만족도를 나타내었으며, 고무제 안전화(2.75), 다음으로 장갑(2.77), 가죽제 안전화(2.97)의 상태가 좋지 않은 것으로 조사되었다. 셋째, 소방용 보호장비에 대하여 소방공무원은 전체적으로 착용감과 무게에 많은 애로를 겪고 있는 것으로 나타났으며, 이를 개선하기 위하여 인체공학적 디자인과 고성능 경량의 소재 개발 등이 필요하다.
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.
본 논문에서는 다양한 분야에 사용되는 드론의 제어에 편의성과 접근성을 높이기 위해 스마트 글러브를 통한 짐벌 카메라 제어를 구현하였다. 스마트 글러브는 사람의 제스처를 파악하여 블루투스를 통해 신호를 전달한다. 전달받은 신호는 GCS(Gound Control Station)을 통해 드론에 적합한 신호로 변환한다. 스마트 글러브의 신호는 짐벌락을 방지하기 위해 쿼터니언 방식으로 표현되지만, 짐벌 카메라의 경우 Roll, Pitch, Yaw의 방식을 사용하기에 변환이 필요하다. 데이터 변환 임무를 수행한 GCS는 Wi-Fi를 통해 드론의 제어보드로 입력 신호를 전송한다. 제어보드에서는 전송받은 신호를 PWM 방식으로 생성하여 출력된다. 출력된 신호는 SBUS 방식을 통해 짐벌 카메라에 입력되어 제어하게 된다. 스마트 글러브의 입력 신호는 짐벌 카메라에 출력까지 평균 0.093 s, 최대 0.099 s로 실시간 사용에 문제가 없음을 보였다.
2차원 영상 센서를 이용하여 조종자의 3차원 손 위치를 인식하고 이를 기반으로 원격으로 6축 로봇팔을 제어하는 시스템을 개발하였다. 시스템은 물체의 영상정보를 인식하는 2차원 영상 센서 모듈, 영상정보를 로봇팔 제어 명령어로 전환하는 알고리즘, 자체 제작한 6축 로봇팔 및 제어 시스템으로 구성된다. 영상 센서는 조종자가 착용한 장갑의 모양과 색을 인지하여 크기 및 위치정보를 출력하게 되며, 본 연구에서는 이러한 위치 및 물체를 둘러싼 크기 정보를 이용하여 로봇 선단의 속도를 제어한다. 연구 방법의 검증은 자체 제작된 6축 로봇으로 실행하였으며, 조종자의 손동작 조종에 의한 실험을 통해 제안한 영상정보 제어 및 로봇 선단 제어 방법이 성공적으로 동작함을 확인하였다.
This study was performed to get basic data for gloves size system and pattern planning suitable Korean hand shape. Data was collected through measuring hand size of man and woman from age 18 to 30 as subjects living in metropolitan area. by analysing the measured data, the difference in man and woman and the gloves size system was established. The results of study are as follows: 1. The Deviation of hand girths and hand lengths was larger than that of hand width in both man group and woman group. In all items. deviation in man was larger than woman. 2. In sex difference, there was difference between mall group and woman group in all items. In age difference, there was difference between mall group and woman group in mainly girth and the difference was bigger in group under 24 years old than in group over 24 years old. 3. The weight showed the highest $correlation(r{\geqq}0.8)$ with girths and high correlation with widths $(r{\geqq}0.7).$ The height showed the highest positive $correlation(r{\geqq}0.8)$ with and elbow length and high correlations with width and girths item. There were high positive correlation between vertical lengths in hand and between horizontal lengths but low correlation between vertical lengths and horizontal lengths. 4. The basic parts for gloves size system, hand lengths and hand girths were divided into 1cm interval. The results shouted that $91.0\%$ of man group were ranged from 18cm to 20cm section and $92.4\%$, of woman group were ranged from 16cm to 18cm section. 5. The interval which has the highest covet· rate was hand length 19cm and hand girth 20cm interval which covered $18.65\%$ of man group. The intervals which showed cover rate more than $5\%$ was total 7 and they covered $73.1\%$ of man group. The interval which has which has the highest cover rate was hand length 17cm and hand girth 17cm interval which covered $21.37\%$ of woman group. The intervals which showed cover rate more than $5\%$ was total 6 and they covered $72.5\%$ of total woman group.
As a preliminary study of finding the relationship between the force at the grip and the success rate during putting stroke, the putting grip sensor system using FSR sensors was developed. The system consisted of the hardware which had the sensor part with 8 sensors per putting glove and data acquisition part as well as the software which had the real-time monitoring program and the offline post-processing program. After experiments with elite-golfer using this system, it is possible to suggest the proper force ranges at the grip during putting stroke.
본 논문은 영화, 방송, 애니메이션 등의 다양한 동영상 콘텐츠에 수화 애니메이션을 합성하여 동영상 콘텐츠를 청각 및 언어장애인들에게 이해시키기 위한 수화 통역 VR 콘텐츠 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 수화 사전에 있는 수화들을 3D 애니메이션으로 DB화하기 위해, 모션 캡처 시스템과 데이터 글러브를 사용하여 실제 사람처럼 자연스러운 애니메이션을 생성하였다. 최종적으로 동영상 콘텐츠의 자막이나 대본의 구문분석을 한 후, 이를 수화용 단어자막을 통해 수화 애니메이션을 DB에서 검색한 후, 실시간적으로 기존 동영상 콘텐츠와 동기합성을 하여 수화 통역 콘텐츠를 제공하는 VR 콘텐츠 시스템을 구현하였고 이 시스템을 동화용 애니메이션에 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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