• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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• pp.111-113
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• 2012

KINECT is a gesture recognition camera produced by Microsoft Corp. KINECT SDK are widely available and many applications are actively being developed. Especially, KIET (Kinect Image Extraction Technique) has been used mainly for extracting moving objects from the input image. However, KIET has difficulty in extracting the human head due to the absorption of light. In order to overcome this problem, this paper proposes a new method for improving the KIET performance by using both color-image and depth image. Through experimental results, it is shown that the proposed method performs better than the conventional KIET algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1088-1091
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• 2017

최근 그래픽스 기반의 가상현실 기술의 발전과 관심이 증가하면서 3D 객체와의 자연스러운 상호작용을 위한 방법들 중 손 제스처 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 가상현실 3D 오브젝트와의 상호작용을 위한 MCSVM 기반의 손 제스처 인식을 제안한다. 먼저 다양한 손 제스처들을 립모션을 통해 입력 받아 전처리를 수행한 손 데이터를 전달한다. 그 후 이진 결정 트리로 1차 분류를 한 손 데이터를 리샘플링 한 뒤 체인코드를 생성하고 이에 대한 히스토그램으로 특징 데이터를 구성한다. 이를 기반으로 MCSVM 학습을 통해 2차 분류를 수행하여 제스처를 인식한다. 실험 결과 3D 오브젝트와 상호작용을 위한 16개의 명령 제스처에 대해 평균 99.2%의 인식률을 보였고 마우스 인터페이스와 비교한 정서적 평가 결과에서는 마우스 입력에 비하여 직관적이고 사용자 친화적인 상호작용이 가능하다는 점에서 게임, 학습 시뮬레이션, 설계, 의료분야 등 많은 가상현실 응용 분야에서의 입력 인터페이스로 활용 될 수 있고 가상현실에서 몰입도를 높이는데 도움이 됨을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.612-615
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• 2016

본 논문에서는 EPIC(Electric Potential Integrated Circuit) 센서를 통해 추출된 동작신호에 대해 이산 웨이블릿 변환（Discrete Wavelet Transform : DWT)과 선형 판별분석（Linear Discriminant Analysis : LDA), Support Vector Machine(SVM)을 사용하는 동작 분류 시스템을 제안한다. EPIC 센서 신호에 대해 이산 웨이블릿 변환을 사용하여 웨이블릿 계수인 근사계수(approximation coefficients)와 상세계수(detail coefficients)를 구한 후, 각각의 웨이블릿 계수에 대해 특징 파라미터를 추출한다. 이 때, 특징 파라미터는 14개의 통계적 특징 추출 파라미터 중에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 통하여 선택한 우수한 특징 파라미터이다. 웨이블릿 계수들에서 추출한 특징 파라미터는 선형 판별분석을 적용하여 차원을 축소하고 SVM의 훈련 및 분류에 사용한다. 실험결과, 4가지 동작에 대한 EPIC 센서 신호분류에서 제안된 방법의 분류율이 99.75%로 원신호에 대한 HMM 분류율 97% 보다 높은 정확률을 보여주었다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.3
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• pp.73-80
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• 2018

This study introduces an interactive drawing system, a tool that allows user to sketch and draw with his own intentions. The proposed system enables the user to express more creatively through a tool that allows the user to reproduce his original idea as a drawing and transform it using his body. The user can actively participate in the production of the artwork by studying the unique formative language of the spectator. In addition, the user is given an opportunity to experience a creative process by transforming arbitrary drawing into various shapes according to his gestures. Interactive drawing systems use the segmentation of the drawing image as a way to extend the user's initial drawing idea. The system includes transforming a two-dimensional drawing into a volume-like form such as a three-dimensional drawing using image segmentation. In this process, a psychological space is created that can stimulate the imagination of the user and project the object of desire. This process of drawing personification plays a role of giving the user familiarity with the artwork and indirectly expressing his her emotions to others. This means that the interactive drawing, which has changed to the emotional concept of interaction beyond the concept of information transfer, can create a cooperative sensation image between user's time and space and occupy an important position in multimedia society.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.7 no.8
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• pp.211-218
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• 2018

In this study, we propose an algorithm to detect eating activity and estimation mealtime using 6-axis inertial sensor. The eating activity is classified into three types: food picking, food eating, and lowering. The feature points of the gyro signal are selected for each gesture, and the eating activity is detected when each feature point appears in the sequence. Morphology technique is used to post-process to detect meal time. The proposed algorithm achieves the accuracy of 94.3% and accuracy of 84.1%.

• The Journal of Korea Robotics Society
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• v.1 no.1
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• pp.58-65
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• 2006

The emotional interface is essential technology for the robot to provide the proper service to the user. In this research, we developed emotional components for the service robot such as a neural network based facial expression recognizer, emotion expression technologies based on 3D graphical face expression and joints movements, considering a user's reaction, behavior selection technology for emotion expression. We used our humanoid robots, AMI and AMIET as the test-beds of our emotional interface. We researched on the emotional interaction between a service robot and a user by integrating the developed technologies. Emotional interface technology for the service robot, enhance the performance of friendly interaction to the service robot, to increase the diversity of the service and the value-added of the robot for human. and it elevates the market growth and also contribute to the popularization of the robot. The emotional interface technology can enhance the performance of friendly interaction of the service robot. This technology can also increase the diversity of the service and the value-added of the robot for human. and it can elevate the market growth and also contribute to the popularization of the robot.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.184-187
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• 2010

본 논문에서는 터치 제스처의 인식을 위해 시도된 여러 방법 중 테이블탑 디스플레이상에서 HMM을 이용한 제스처의 학습과 사용에 대해 제안한다. 터치 제스처는 제스처의 획(stroke)에 따라 single stroke와 multi stroke로 분류할 수 있다. 그러므로 제스처의 입력은 영상프레임에서 터치 궤적에 따라 변하는 방향 벡터를 이용하여 방향코드로 분석될 수 있다. 그리고 분석된 방향코드를 기계학습을 통하여 학습시킨 후, 인식실험에 사용한다. 제스처 인식 학습에는 총 10개의 제스처에 대하여 100개 방향코드 데이터를 이용하였다. 형태를 갖추고 있는 제스처는 미리 정의되어 있는 제스처와 비교를 통하여 인식할 수 있다. (4 방향 드래그, 원, 삼각형, ㄱ ㄴ 모양 >, < ) 미리 정의되어 있는 제스처가 아닌 경우에는 기계학습을 통하여 사용자가 의미를 부여한 후 제스처를 정의하여 원하는 제스처를 선택적으로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 테이블탑 디스플레이 환경에서 사용자의 터치제스처를 인식하는 시스템을 구현하였다. 앞으로 테이블탑 디스플레이 환경에서 터치 제스처 인식에 적합한 알고리즘을 찾고 멀티터치 제스처를 인식하는 연구도 이루어져야 할 것이다.

• Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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• v.16 no.4
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• pp.43-53
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• 2020

There are three standards for FIDO1 authentication technology: Universal Second Factor (U2F), Universal Authentication Framework (UAF), and Client to Authenticator Protocols (CTAP). FIDO2 refers to the WebAuthn standard established by W3C for the creation and use of a certificate in a web application that complements the existing CTAP. In Korea, the FIDO certified market is dominated by UAF, which deals with standards for smartphone (Android, iOS) apps owned by the majority of the people. As the market requires certification through FIDO on PCs, FIDO Alliance and W3C established standards that can be certified on the platform-independent Web and published 『Web Authentication: An API for Accessing Public Key Credentials Level 1』 on March 4, 2019. Most PC do not contain biometrics, so they are not being utilized contrary to expectations. In this paper, we intend to present a model that allows login in PC environment through biometric recognition of smartphone and FIDO UAF authentication. We propose a model in which a user requests login from a PC and performs FIDO authentication on a smartphone, and authentication is completed on the PC without any other user's additional gesture.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.24 no.3
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• pp.355-372
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• 2021

Recently, high-performance HMDs (Head-Mounted Display) are becoming wireless due to the growth of virtual reality technology. Accordingly, environmental constraints on the hardware usage are reduced, enabling multiple users to experience virtual reality within a single space simultaneously. Existing multi-user virtual reality platforms use the user's location tracking and motion sensing technology based on vision sensors and active markers. However, there is a decrease in immersion due to the problem of overlapping markers or frequent matching errors due to the reflected light. Goal of this study is to develop a multi-user virtual reality moving platform in a single space that can resolve sensing errors and user immersion decrease. In order to achieve this goal hybrid sensing technology was developed, which is the convergence of vision sensor technology for position tracking, IMU (Inertial Measurement Unit) sensor motion capture technology and gesture recognition technology based on smart gloves. In addition, integrated safety operation system was developed which does not decrease the immersion but ensures the safety of the users and supports multimodal feedback. A 6 m×6 m×2.4 m test bed was configured to verify the effectiveness of the multi-user virtual reality moving platform for four users.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.803-806
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• 2010

본 논문에서는 스크린을 터치를 하지 않고 또한 스크린의 영역의 크기에 상관없이 제스처를 이용하여 인터랙션이 가능한 제스쳐 인식 모듈을 이용한 대규모 멀티 인터랙티브 디스플레이 시스템을 제안한다. IR laser를 이용하여 인터랙션 영역을 생성하고 band pass filter를 장착한 적외선 카메라를 이용하여 인터랙션 영역 안의 영상을 획득한다. 획득되어진 영상은 제안하는 영상처리모듈을 이용하여 이진화->블랍-라벨링 과정을 거쳐 잡음을 제거한 후 인터랙션 영역 안에서 이루어지는 인터랙션 좌표를 획득한 후 Packet으로 저장한다. 저장 된 Packet은 네트워크 통신 시스템을 이용하여 Server로 보내어지고 Server에서는 메타포분석모듈을 이용하여 분석하여 결과를 메타포이벤트로 저장한 후 콘텐츠에 보낸다. 콘텐츠에서는 받은 메타포이벤트에 따라서 콘텐츠 결과를 보여 줌으로써 스크린을 터치 하지 않아도 터치 인터랙션이 가능하며 스크린 영역에 제한 없이 많은 사용자가 동시에 사용이 가능한 시스템 사용이 가능하도록 한다. 본 시스템은 향후 보다 다양한 인터랙션과 시스템 크기의 확장으로 보다 많은 사용자가 동시에 사용가능하며 다양한 인터랙션을 사용할 수 있는 인식 디바이스로써 활용이 가능하다.