• 한국CDE학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.126-136
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• 2007

Teleconferences have been used in business sectors to reduce traveling costs. Traditionally, specialized telephones that enabled multiparty conversations were used. With the introduction of high speed networks, we now have high definition videos that add more realism in the presence of counterparts who could be thousands of miles away. This paper presents a new technology that adds even more realism by telecommunicating with hand gestures. This technology is part of a teleconference system named SMS (Smart Meeting Space). In SMS, a person can use hand gestures to manipulate meeting data that could be in the form of text, audio, video or 3D shapes. Fer detecting hand gestures, a machine learning algorithm called SVM (Support Vector Machine) has been used. For the prototype system, a 3D interaction environment has been implemented with $OpenGL^{TM}$, where a 3D human skull model can be grasped and moved in 6-DOF during a remote conversation between distant persons.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.935-942
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• 2011

본 연구는 카메라를 통하여 취득한 지화를 자동으로 인식하고, 컴퓨터를 제어하는 지화인식 시스템을 설계하고 구현하는데 목적이 있다. 먼저 영상을 취득하기 위하여 일반 카메라를 개조하여 적외선 CCD 카메라를 제작하였고, 입력영상의 전처리와 손의 특징들을 찾아 분석하여 손 모양에 따라 해당되는 지화를 판독하고, 이벤트를 발생시켜 마우스 제어와 프리젠테이션을 수행할 수 있는 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제안하는 지화인식 시스템은 미래형 정보기기의 마우스와 키보드를 대체할 수 있는 차세대 인터페이스로서의 사용가능성을 검증하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1289-1292
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• 1998

HCI(human computer interface) technologies have been often implemented using mouse, keyboard and joystick. Because mouse and keyboard are used only in limited situation, More natural HCI methods such as speech based method and gesture based method recently attract wide attention. In this paper, we present multi-modal input system to control Windows system for practical use of multi-media computer. Our multi-modal input system consists of three parts. First one is virtual-hand mouse part. This part is to replace mouse control with a set of gestures. Second one is Windows control system using speech recognition. Third one is Windows control system using gesture recognition. We introduce neural network and HMM methods to recognize speeches and gestures. The results of three parts interface directly to CPU and through Windows.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.1-5
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• 2014

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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.4801-4806
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• 2012

각종 첨단장비로 구성된 자동차는 편의성에 비해 안전성은 크게 강조하지 못하고 있다. 교통사고의 직접적인 원인이라고 할 수 있는 운전 중 딴 짓은 대부분 첨단장비의 인터페이스 조작에 있으며 운전자의 주의를 분산시켜 사고를 야기한다. 스마트 자동차에 대한 관심이 높아지면서 운전자 안전에 대한 다양한 연구가 모색되고 있다. 순간의 시선이동으로 인해 판단력과 조작능력을 상실 할 수 있는 현재의 인터페이스는 안전성이 보장되지 못한다. 본 논문에서는 이러한 운전자의 주의를 분산시키는 요소로 부터 안전성을 확보하기 위해서 차량 내 카메라를 이용하여 손동작을 인식하여 직관적인 제스처로 전화번호를 입력하거나 검색할 수 있는 안전한 다이얼링 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 직관적 동작과 TTS(Text To Speech)를 활용하여 사용자 편의성과 안전성을 높였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권1호
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• pp.38-51
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• 2023

인공지능에 기반한 손 제스처 인식 정보를 활용한 지능형 인터페이스 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 기능적으로 사용자 손 제스처의 추적 및 인식을 미디어파이프와 KNN, LSTM, CNN의 인공지능 기법을 사용해 다양한 동작을 빠르고 지능적으로 인식되는 인터페이스이다. 제안한 알고리즘 성능 평가를 위해 자체 제작한 2D 탑뷰 레이싱 게임과 로봇제어에 적용한다. 알고리즘 적용 결과 게임의 가상 객체의 다양한 움직임을 세밀하고 강건하게 제어할 수 있었으며, 실세계의 로봇 제어에 적용한 결과 이동과 정지, 좌회전, 우회전 등의 제어가 가능하였다. 또한 게임의 메인 캐릭터와 실세계 로봇을 동시에 제어하여 가상과 현실의 공존공간 상황 제어를 위한 지능형 인터페이스로 최적화된 동작도 구현하였다. 제안한 알고리즘은 신체를 활용한 자연스럽고 직관적 특성과 손가락의 미세한 움직임 인식에 따른 정교한 제어가 가능하며, 빠른 기간 내에 숙련되는 장점이 있어 지능형 사용자 인터페이스 개발을 위한 기본자료로 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.1480-1487
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• 2004

본 연구에서는 원격 카메라 로봇 제어를 위한 새로운 제스처 인식 방법을 제안하였다. 제스처 인식의 전처리 단계인 동적 제스처의 세그먼테이션이며, 이를 위한 기존의 방법은 인식 대상에 대한 많은 칼라정보를 필요로 하고, 인식단계에서는 각각 제스처에 대한 많은 특징벡터들을 요구하는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 연구에서는 동적 제스처의 세그먼테이션을 위한 새로운 Max-Min 탐색법과 제스처 특징 추출을 위한 평균 공간 사상법과 무게중심법, 그리고 인식을 위한 다층 퍼셉트론 신경망의 구조 둥을 제안하였다 실험에서 제안된 기법의 인식율이 90%이상으로 나타났으며, 이 결과는 원격 로봇 제어를 위한 휴먼컴퓨터 인터페이스(HCI : Human Compute. Interface)장치로 사용 가능함을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1423-1429
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• 2019

최근에, 효율적인 상호작용을 지원하는 시스템 인 휴먼 머신 인터페이스(HMI)가 인기를 끌고있다. 본 논문에서는 차량 상호작용방법 중 하나로 새로운 실시간 저비용 손동작 제어 시스템을 제안한다. 계산 시간을 줄이기 위해 RGB 카메라를 사용하여 손 영역을 감지할 때 많은 계산이 필요하므로 TOF (Time-of-Flight) 카메라를 사용하여 깊이 정보를 취득한다. 또한, 푸리에 기술자를 사용하여 학습 모델을 줄였다. 푸리에 디스크립터는 전체 이미지에서 적은 수의 포인트만 사용하므로 학습 모델을 소형화 할 수 있다. 제안 된 기법의 성능을 평가하기 위해 데스크탑과 라즈베리 pi 2의 속도를 비교했다. 실험 결과에 따르면 소형 임베디드와 데스크탑의 성능 차이는 크지 않다. 제스처 인식 실험에서 95.16 %의 인식률이 확인되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.43-53
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• 2012

본 논문에서는 화면상 약속된 동작을 찾고 추적하는 알고리즘을 이용한 사용자 인터페이스를 제안한다. 현재 frame과 복수의 이전 frame간의 차영상을 이용하여 움직임 영역을 검출하고 약속된 제스처를 취하는 영역을 제어대상으로 인식한다. 이를 통하여 사용자가 장갑을 사용한다던지, 인종, 피부색등에 구애받지 않고 손동작 영역을 검출해 낼 수 있다. 또한 기존 색체 분포 추적 알고리즘을 개량하여 유사한 배경을 가로지르는 경우의 무게중심 위치의 정확성을 높였다. 그 결과 기존 피부색 인식 방법에 비해 약속된 손동작 인식률의 향상이 있었으며 기존 색체 추적 알고리즘에 비교하여 추적 인식률 향상을 확인할 수 있었다.

• 대한산업공학회지
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• 제38권3호
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• pp.182-190
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• 2012

With the progress of both wire and wireless home networking technology, various projects on smart home have been carried out in the world (Harper, 2003), and at the same time, new approaches to interact with smart home systems efficiently and effectively have also been investigated. A gesture-based interface is one of these approaches. Especially with advance of gesture recognition technologies, a variety of research studies on gesture interactions with the functions of IT devices have been conducted. However, there are few research studies which suggested and investigated the use of gestures for controlling smart home appliances. In this research the gestures for selected smart home appliances are suggested based on a user centered approach. A total of thirty-eight functions were selected, and a total of thirty participants generated gestures for each function. Based on the Nielsen (2004), Lee et al. (2010) and Kuhnel et al. (2011), the gesture with the highest frequency for each function (Top gesture) has been suggested and investigated.