영상 미디어를 위한 사용자 인터랙션은 다양한 형태로 개발되고 있으며, 특히, 인간의 제스처를 활용한 인터랙션이 활발히 연구되고 있다. 그 중에, 손 제스처 인식의 경우 3D Hand Model을 기반으로 실감 미디어 분야에서 휴먼 인터페이스로 활용되고 있다. 손 제스처 인식을 기반으로 한 인터페이스의 활용은 사용자가 미디어 매체에 보다 쉽고 편리하게 접근할 수 있도록 도와준다. 이러한 손 제스처 인식을 활용한 사용자 인터랙션은 컴퓨터 환경 제약 없이 빠르고 정확한 손 제스처 인식 기술을 적용하여 영상을 감상할 수 있어야 한다. 본 논문은 오픈 소스인 미디어 파이프 프레임워크와 머신러닝의 k-NN(K-Nearest Neighbor)을 활용하여 빠르고 정확한 사용자 손 제스처 인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 컴퓨터 환경 제약을 최소화하기 위하여 인터넷 서비스가 가능한 웹 서비스 환경 및 가상 환경인 도커 컨테이너를 활용하여 사용자 손 제스처 인식 기반의 입체 영상 제어 시스템을 설계하고 구현한다.
본 논문은 사용자와 시스템간의 인터페이스 관련 표준화를 추진 중인 ISO/IEC/JTC1의 SC35 UI의 제스처 기반 UI 요소 및 요구사항 및 제스처 기반 UI 표준 프레임워크를 분석하고, 이를 기반으로 GIML(Gesture-based Markup language) 마크업 언어 설계에 대해 제안 한다.
본 논문은 립모션을 사용하여 사용자의 손동작을 인식함으로써 보다 현실감 있는 슈팅 게임 조작 방식을 제공한다. 슈팅 게임에서 필수적인 발사, 위치 이동, 시점 변화, 줌 인/아웃 등의 기능을 구현했으며, 사용자 평가를 통해 게임 인터페이스를 친숙하고 직관적인 손동작으로 대체함으로써, 기존 마우스/키보드 대비 조작의 용이성, 흥미, 확장성 등의 측면에서 우수함을 확인하였다. 구체적으로, 마우스/키보드를 이용한 인터페이스의 사용자 만족도(1~5)는 평균 3.02인 반면, 손동작을 이용한 인터페이스는 3.57이었다.
Recently, various kinds of new computer controlled devices have been introduced in a wide range of areas, and convenient user interfaces for controlling the devices are strongly needed. To implement natural user interfaces(NUIs) on top of the devices, new technologies like a touch screen, Wii Remote, wearable interfaces, and Microsoft Kinect were presented. This paper presents a natural and intuitive gesture-based model for controlling contents of LCD display. Microsoft Kinect sensor and its SDK are used to recognize human gestures, and the gestures are interpreted into corresponding commands to be executed. A command dispatch model is also proposed in order to handle the commands more naturally. I expect the proposed interface can be used in various fields, including display contents control.
최근 많은 시스템이 사용자에 착용되어 사용자의 의도를 추론하고, 그에 맞는 서비스를 제공한다. 항상 사용자가 지니게 되는 모바일 기기에 장착될 센서에 의해 진행되는 이러한 흐름에서 가속도 센서는 이미 선두적인 역할을 하고 있다. 가속도 센서는 각종 움직임 정보를 수집하며, 제스처 기반의 사용자 인터페이스의 개발에 매우 유용하다. 보통 제스처 등의 시계열 패턴을 인식하기 위해서 많은 연산이 필요하며 연산능력이 상대적으로 부족한 모바일 환경에서는 보다 효율적인 기법이 요구된다. 본 논문은 저수준과 고수준으로 이루어진 모션 라이브러리기반 2 단계 인식기를 제안한다. DTW 를 기반으로 동작하는 3 차원 가속도 기반 저수준 인식기와 언어적으로 기술된 정보를 기반으로 하여 복합적인 동작에 대한 인식기로 구성된 모션 라이브러리를 구성하여 모바일 환경에 적합하도록 하였다.
최근 모바일 기기의 보급에 따른 모바일 컴퓨팅 교육 환경의 조성으로 스마트폰의 교육적 활용방안에 대한 많은 논의가 이루어지고 있다. 이에 본 연구는 초등학교 수학에서 중요도가 높아지는 암산 지도를 위한 초등학생 저 중학년용 안드로이드 암산 애플리케이션을 개발하였다. 특히 초등학생들의 인지적 발달특성을 고려하여 손가락을 이용한 조작활동으로 값을 입력하는 제스처 입력기반의 인터페이스를 사용하여 흥미와 집중력을 높이고자 하였다 학생들은 이 애플리케이션을 통행 자연수의 덧셈과 �y셈의 기초를 익히고 자연수의 곱셈과 나눗셈의 기초를 순차적으로 학습하게 된다. 또한 시간과 공간의 제약없이 일정량의 문제를 일정시간 동안에 게임처럼 즐기며 계산 속도와 정확성을 향상시킬 수 있도록 하였다.
멀티터치 관련 연구는 전반사 장애 현상(FTIR: Frustrated Total Internal Reflection)의 원리를 기반으로 기존 방법을 이용하여 단지 구현하는 것이 대부분이다. 또한 멀티 터치점(Blob-Points) 검출이나 사용자 제스쳐 인식에 있어서 성능 향상을 위한 소프트웨어적 해법에 관한 연구는 드문 실정이다. 따라서 본 논문에서는 확산 투광(DI: Diffused Illumination) 방식을 기반으로 개선된 터치점 검출과 사용자 제스쳐 인식에 의한 멀티터치 테이블-탑 디스플레이를 구현한다. 제안된 방법은 실행 중인 어플리케이션 내의 객체들을 위한 동시 변형 멀티터치 명령을 지원하며, 제안한 사전 테스팅(Pre-Testing) 방법에 의해서 멀티 터치점 검출 과정에서 시스템 지연 시간의 감소가 가능하다. 구현된 멀티터치 테이블-탑 디스플레이 장치는 OSC(Open Sound Control) 프로토콜을 기반으로 하는 TUIO(Tangib1e User Interface Object) 환경에서 Flash AS3 어플리케이션을 제작하여 시뮬레이션 한 결과 최대 37% 시스템 지연 시간의 감소와 멀티터치 제스쳐 인식에서 성공적인 결과를 보였다.
웨어러블 단말기에서 가장 문제가 되고 있는 부분은 디스플레이 장치이다. 이러한 문제의 해결 방안으로 안경처럼 착용하는 모니터의 일종인 HMD(Head Mounted Display)가 개발되어 사용되고 있다. 그러나 HMD에서도 문제점은 존재한다. HMD를 착용하고 멀티미디어 콘텐츠를 감상하는 도중에 콘텐츠를 선택하거나 실행할 경우 버튼, 키, 마우스 등을 조작해야 하나, HMD를 착용한 경우에는 매우 불편하다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 가장 근본적인 방법은 새로운 인터페이스를 개발하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 제스처 인식 기반의 웨어러블 영상시청 시스템을 개발하였다.
최근 산업의 발달로 인한 빌딩 등의 인텔리젼트화가 빠른 속도로 진행됨에 따라, 사무실환경, 주거환경에 있어서 쾌적성, 효율성, 편리성을 추구하게 되면서, 인간은 생활에서 다양한 디바이스를 사용 할 수 있게 되었다. 특히, 스마트TV 과 스마트폰 등이 널리 보급되면서 인간과 스마트 기기간의 인터랙션에 대한 관심이 증대되고 이러한 인터랙션을 위해 다양한 방법들이 연구되었지만 사람이 컨트롤러를 이용하여 인터랙션 해야 한다는 불편함과 한계점이 발생하였다. 본 논문에서는 사용자가 LED 제어를 컨트롤러 없이 제스처(손동작)를 통해 간편하게 인터랙션 및 제어 할 수 있도록 Kinect를 이용한 방법을 소개한다. Kinect 센서로부터 획득한 제스처의 관절 정보를 이용하여 발광 소재를 제어하는 인터페이스를 설계 및 구현하였다. 제스처(손동작)을 구현한 인터페이스를 통해 LED를 사용자가 원하는 대로 개별 제어 가능하다. 본 논문에서 설계한 인터페이스는 LED 제어 및 다양한 분야에 응용하여 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
While increasing demand of the service for the disabled and the elderly people, assistive technologies have been developed rapidly. The natural signal of human such as voice or gesture has been applied to the system for assisting the disabled and the elderly people. As an example of such kind of human robot interface, the Soft Remote Control System has been developed by HWRS-ERC in $KAIST^[1]$. This system is a vision-based hand gesture recognition system for controlling home appliances such as television, lamp and curtain. One of the most important technologies of the system is the hand gesture recognition algorithm. The frequently occurred problems which lower the recognition rate of hand gesture are inter-person variation and intra-person variation. Intra-person variation can be handled by inducing fuzzy concept. In this paper, we propose multivariate fuzzy decision tree(MFDT) learning and classification algorithm for hand motion recognition. To recognize hand gesture of a new user, the most proper recognition model among several well trained models is selected using model selection algorithm and incrementally adapted to the user's hand gesture. For the general performance of MFDT as a classifier, we show classification rate using the benchmark data of the UCI repository. For the performance of hand gesture recognition, we tested using hand gesture data which is collected from 10 people for 15 days. The experimental results show that the classification and user adaptation performance of proposed algorithm is better than general fuzzy decision tree.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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