• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제19권2호
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• pp.90-94
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• 2000

본 논문에서는 HMM 기반의 인식시스템에서 신뢰성이 낮은 입력패턴을 거절하기 위해 필요한 임계 문턱값을 효과적으로 추정하는 방법을 제안한다. Anti-model을 이용한 거절방식은 통계적 가설(statistical hypothesis)에 근거하여 주어진 입력에 대한 HMM과 anti-model 간의 유사도를 임계 문턱값과 비교하여 거절 여부를 결정한다. HMM은 각 클래스 별로 출력값의 편차가 심하게 나타나므로 일률적인 문턱값을 적용하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 각 클래스 별로 HMM 생성을 위해 사용된 학습데이터를 이용하여 클래스에 종속적인 임계 문턱값을 추정하는 방법을 제안한다. 각 클래스에서의 임계 문턱값은 학습데이터에 대한 HMM과 anti-model 간의 유사도로부터 추정된다. 실험에서는 HMM 기반의 3차원 손 제스처 인식시스템에 대해 제안한 문턱값 추정방법을 적용하여 거절검사를 수행하였다. 실험 결과로부터 제안한 임계 문턱값 추정방법이 anti-model 구현 방식에 관계없이 적용이 가능하고 추정된 문턱값을 이용하여 부적절한 입력 패턴을 적절하게 거절할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권1호
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• pp.82-91
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• 2009

수화 적출은 연속된 손 동작에서 의미 있는 수화 단어를 검출 및 인식하는 것을 말한다. 수화는 손의 움직임과 모양의 변화가 다양하기 때문에 수화 문장에서 수화를 적출하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 특히, 자연스러운 수화 문장에는 의미 있는 수화, 수화가 아닌 손동작이 무작위로 발생한다. 본 논문에서는 CRF(Conditional Random Field)에 기반한 적응적 임계치 모델을 제안한다. 제한된 모델은 수화 어휘집에 정의된 수화 손동작과 수화가 아닌 손동작을 구별하기 위한 적응적 임계치 역할을 수행한다. 또한, 수화 적출 및 인식의 성능 향상을 위해 손 모양 기반 수화 인증기, 짧은 수화 적출기, 부사인(subsign) 추론기를 제안된 시스템에 적용하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 연속된 수화 동작 데이타에서 88%의 적출률, 사전에 적출된 수화 동작 데이타에서 94%의 인식률을 보였으며, 적응적 임계치 모델, 짧은 수화 적출기, 손 모양 기반 수화 인증기, 부사인 추론기를 사용하지 않은 CRF 모델은 연속된 수화 동작 데이터에서 74%의 적출률, 사전에 적출된 수화 동작 데이타에서 90%의 인식률을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.1060-1065
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• 2011

본 논문에서 제안 방법은 카메라로 들어오는 입력 영상에서 색상정보를 이용해 손을 인식한다. 이는 인식된 손을 이용해 마우스 포인터를 제어한다. 또한 마우스 포인터를 통해 특정 명령을 수행할 수 있도록 설계한다. 기존의 상호 작용 멀티미디어 시스템은 펜이나 마우스등과 같은 특정 외부 입력 장치들에 의존하였기 때문에 사용자가 불편함을 많이 느꼈다. 하지만 본 논문에서 제안하는 방법은 외부 입력 장치가 필요 없이 손을 이용하여 이러한 단점을 보완한다. 실험 방법으로는 카메라로부터 획득된 영상에서 색 정보를 이용하여 손 영역과 배경을 분리하고, 분리된 손 영역의 중심 좌표를 이용하여 모니터 상의 마우스 포인터 좌표를 결정한다. 이 좌표를 이용해 미리 입력된 영역에 마우스 포인터를 위치시키면 로봇에게 이동 명령을 실행하게 된다. 실험 결과로 제안한 알고리듬은 손 인식 률은 더 정확해졌지만, 여전히 조명에 따른 컬러 값의 변화에 민감하다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.51-56
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• 2023

본 연구는 CNN에 기반한 한국 숫자지화 인식 시스템의 입력데이터인 표면 근전도 신호에 대한 샘플링 주파수가 CNN의 학습 성능에 미치는 영향을 검토하였다. 표면 근전도의 샘플링 주파수가 크면 수집한 많은 양의 입력데이터에 대한 학습 시간이 길어지므로 실시간 시스템의 구현이 어려움이 발생하고 고가의 표면 근전도 측정장비를 필요로 하므로 표면근전도 신호의 샘플링 주파수 선정에서 적정선이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 1,024Hz, 512Hz, 256Hz, 128Hz 그리고 64Hz의 샘플링 주파수를 선정하고 선정된 샘플링 주파수로 측정한 표면근전도 신호를 입력으로 CNN 학습 성능을 비교하였다. 비교 연구 결과는 선정된 모든 샘플링 주파수로 획득한 표면근전도 신호를 입력데이터를 활용한 CNN 학습 모두가 한국 숫자지화 일부터 다섯을 100% 인식하였으며, 그중에서도 256Hz의 샘플링 주파수로 획득한 표면근전도 신호를 입력데이터로 활용한 CNN 학습이 가장 짧은 시간 안에 이루어졌다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권6호
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• pp.471-478
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• 2009

최근 다양한 3차원 콘텐츠 및 응용 프로그램의 개발되고, 컴퓨터 사용자 계층이 다양화됨으로 인하여 인터페이스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 사용자가 손을 이용하여 윈도우를 효율적으로 제어할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 기존 인터페이스에 관한 연구들은 고가의 장비를 사용하거나 복잡한 제스처 인식, 또는 부가적인 도구인 마커 등을 사용하는 문제가 있다. 이러한 단점을 개선하기 위하여 새로운 시각적 비접촉 인터페이스를 제안한다. 손을 사용하여 윈도우를 제어하기 위하여 HSV 색상공간을 이용하여 손 영역을 검출한다. 그리고 거리변환 행렬과 손 외곽선의 곡률을 이용하여 손의 중심과 손가락의 위치를 파악한다. 손의 중심과 손가락 위치를 이용하여 본 논문에서 제안하는 7가지의 제어 동작 중 사용자가 의도하는 동작을 파악하여 인터페이스로써 활용한다. 제안하는 인터페이스는 스테레오 카메라를 사용함으로써 사유자가 3차원 공간에서 거리감을 가지고 제어할 수 있도록 하였다. 그리고 간단한 손동작으로 제어하고자 하는 객체를 시각적으로 접촉할 수 있도록 함으로써 직관적인 제어가 가능하도록 하였다. 마지막으로 제안하는 인터페이스를 활용한 응용을 통해서 효율성을 확인한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권10호
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• pp.836-850
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• 2009

포즈인식은 최근에 유비쿼터스 환경, 행위 예술, 로봇 제어 등에서 그 필요성이 증가되고 있는 분야로써, 컴퓨터비전, 패턴인식 등에서 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 포즈인식 연구들은 사람의 회전이나 이동에 따라서 불안정한 인식률을 보인다는 단점을 갖고 있다. 이는 포즈 인식을 위해 추출한 특징이 사람의 회전, 이동 등의 다양한 변수에 영향을 크게 받기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는, 다 시점(multi-view) 환경에서의 3D Star Skeleton과 주성분 분석(principal component analysis: PCA)에 기반한 사람의 회전에 강건한 특징 추출을 제안한다. 제안된 시스템은 포즈의 특징 추출을 위해 다 시점 환경 기반의 visual hull을 생성하는 과정에서 획득 가능한 깊이 정보를 표현하는 8개의 projection map을 입력데이터로 사용한다. 이를 통해 포즈의 3D 정보를 반영하는 3D Star Skeleton을 구성하고 주성분 분석 기반의 회전에 강건한 특징을 추출한다. 실험결과에서는 다양하게 회전된 사람으로부터 생성된 3D Star Skeleton에서 특징을 추출하고 다양한 인식기를 통해 포즈인식을 해보았으며, 제안된 특징 추출 방법이 사람의 회전에 강건함을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.1-6
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• 2014

본 연구에서 $(2D)^2$ PCA 알고리즘을 이용한 최적 RBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시뮬레이터을 설계한다. CCD 카메라로 야간에 이미지를 취득할 경우 조도가 낮기 때문에 인식을 수행하기 어려운 수준의 이미지가 취득되는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 나이트 비전 카메라를 이용하여 야간 얼굴을 취득하였다. 또한 얼굴과 비얼굴 이미지 영역에서 야간 얼굴 이미지를 검출하기 위해 Ada-Boost 알고리즘을 사용한다. 그리고 히스토그램 평활화를 이용하여 이미지의 왜곡 현상을 최소화 한다. 이렇게 얻어진 고차원 이미지를 저차원으로 축소하기 위해 $(2D)^2$ PCA 알고리즘을 사용했다. 다항식 기반 RBFNNs을 이용한 지능형 패턴 분류 모델을 통하여 얼굴인식을 수행 한다. 마지막으로 차분진화 알고리즘을 사용하여 파라미터를 최적화 한다. $(2D)^2$ PCA를 최적 RBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시스템의 성능 평가를 위하여 IC&CI Lab data를 사용하고 실제 얼굴 인식 시스템을 설계한다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.57-63
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• 2007

본 연구는 Tiled Display 기반의 협업 환경에서 인터랙션을 위한 적외선 포인터를 구현하는 목적으로 진행되었다. 적외선 발광 다이오드에서 나오는 빛을 인지하여 포인터의 궤적을 인식하는 기술과 이를 응용하여 여러 분야에 접목시키는 것에 주안점을 두었다. 기본적인 마우스 클릭 기능과 단순 포인팅 기능을 제공하는 기존의 포인터와는 달리 적외선 발광 다이오드가 탑재된 포인터를 조립, 이용하여 기존의 기능뿐만 아니라 컴퓨터와 사용자 간의 새로운 커뮤니케이션 수단을 제공하고 있다. 장점으로는 책상, 테이블과 같은 제한된 공간을 벗어나서 적외선 투과 필터가 장착된 카메라 하나만 설치할 수 있는 곳이면 구현이 가능하며 적외선을 이용하므로 가시광선의 영향을 적게 받아 효율적으로 영상 처리를 할 수 있다는 데에 있다. 그리고 적외선을 이용한 사용자의 모션을 추적, 인식하여 복합적이 여러 가지 기능을 실행할 수 있으며, 보다 더 사용자와 인터랙티브한 작업이 가능하다. 구현된 하드웨어와 소프트웨어 시스템은 프레젠테이션 및 게임 컨트롤 등에 사용되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.129-137
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• 2014

수부와 상지 질환을 가지고 있는 환자가 질환 회복을 위해서 재활치료를 받게 된다. 재활치료는 신체 기능을 회복, 유지시키기 위해 환자의 활동에 대해 중재를 시행하고 물리적 자극을 이용하여 치료하는 것으로, 이는 반복하여 꾸준히 시행하는 것이 가장 중요하다. 본 논문에서는 손상 받은 수부의 기능을 향상시키고 회복시키기 위해 능동적인 활동으로 치료를 제공할 수 있는 수부재활 시스템의 개발 내용에 대해 기술한다. 이 시스템은 손의 움직임을 포착 추적하는데 특화된 디바이스인 립모션을 활용하여 환자 스스로 따라할 수 있는 6 가지 수부재활 운동 패턴을 제공한다. 이를 통해 환자가 일상생활에서 지속적으로 재활운동을 수행하도록 함으로써 치료의 성과를 향상시키도록 한다.