• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07c
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• pp.2895-2898
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• 2003

In this study, our primary goal is to classify the EMG(electromyographic) signals including the specific patterns related to hand motions in an arm. To do this, the EMG recognition method based on the LP coefficients and delay between multi-channels obtained by cross-correlation function is presented. The study consists of three functional parts, which are pans for obtaining the EMG signals from am muscle, analyzing LP coefficients and delay parameter obtained by cross-correlation function, and recognizing specific patterns. In the experiment, the result of the present method is compared with the results of the conventional methods. We expect that the results of this study is very effective in the mobile computer and wearable computer environment.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1990.11a
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• pp.170-172
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• 1990

In a large power transformer, an insulating oil is forced to circulate for cooling the heat generated by the losses within the windings and core. When oil flows and rubs against various materials, including insulating paper and steel, electrostatic charges are separated at the interface of the oil and the solid material. This paper considers the polarity and the streaming electrification of the various materials which are used in transformer. As a result of this study, it is confirmed that the leakage current on the solid material, such as paper, is charged negative. On the other hand, the solid material, such as steel, is positively charged.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.10a
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• pp.837-840
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• 1998

In this paper, we designed the computer input device for rehabilitation of people with hand disabilities. This input device is made up of two Gyrostar sensors attached in the orthnormal directions of x, y axes. Gyrostar is a sensor for angular Acceleration. This device is attached by the user's head side. Head movement is detected by analysing and processing the output wave signals from the sensors therefore enabling the user to move the mouse pointer that helps to operate the computer. This method does not necessitate a complex hardware or a long installation process, which was formerly the case, and uses real time algorithms which enables simple emulation of a computer mouse. The interface of this device and the mouse are the same.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.338-339
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• 2016

손 제스처는 스마트 글래스 등 웨어러블 기기의 NUI(Natural User Interface)로 부각되고 있으며 이를 위해서는 손 제스처 검출 및 인식 기능이 요구된다. 또한, 최근 MPEG 에서는 IoT(Internet of Thing) 환경에서의 미디어 소비를 위한 표준으로 IoMTW(Media-centric IoT and Wearable) 사전 탐색이 진행되고 있으며, 손 제스처를 표현하기 위한 메타데이터도 하나의 표준 기술요소로 논의되고 있다. 본 논문에서는 스마트 글래스 환경에서의 손 제스처 인식을 위한 과정으로 스테레오 영상을 통한 손 윤곽선 검출과 이를 메타데이터로 서술하기 위하여 베지에(Bezier) 곡선으로 표현하는 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.166-167
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• 2017

가상 현실에 대한 관심이 높아지면서, 가상 물체와 사람 사이의 보다 자연스러운 상호작용이 중요하게 되었다. 그 중 가장 많이 사용되는 방식 중 하나가 바로 손동작이다. 사람들은 손동작을 통해 자신의 감정을 전달하거나 자신의 의견을 표현할 수 있기 때문에 손동작은 Natural User Interface(NUI)의 중요한 위치를 차지하고 있다. 본 논문에서는 사람들의 손동작 중 비교적 큰 비중을 차지하는 반복적인 궤적을 그리는 손동작 인식을 위한 방법을 제안한다. 손이 움직이는 방향과 거리의 3 차원 좌표 값을 이용하여 벡터화를 한 후, 이 데이터를 Fast Fourier transform(FFT)와 Support Vector Machine(SVM)을 통해 반복적인 손동작을 인식함으로써 자연스러운 손동작을 비교적 정확히 인식할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.178-180
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• 2003

EEG-based brain computer interface(BCI) provides a new communication channel between human brain and computer. EEG data is a multivariate time series so that hidden Markov model (HMM) might be a good choice for classification. However EEG is very noisy data and contains artifacts, so useful features mr expected to improve the performance of HMM. In this paper we addresses the usefulness of principal component features with Hidden Markov model (HHM). We show that some selected principal component features can suppress small noises and artifacts, hence improves classification performance. Experimental study for the classification of EEG data during imagination of a left, right up or down hand movement confirms the validity of our proposed method.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1995.10a
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• pp.925-928
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• 1995

Recently, the system of the industry demands quick and accurate measurement for the mass production and high quality. Also, we need to improve the accuracy to decrease the failure rate in automatic assembly processing and improve the confidence, durability and the compatibility of parts. To answer this tendency and requirement, we have developed many accrate measuring instruments and methods. In this paper, we develop the whidows program using the DSP board(TMS320C25) which is used the data acquisition and the Visual C $^{++}$ , a windows programming language. We perform the measurement, analysis and output process in GUI(Graphic User Interface)environment. By using system, we will save the time required for the hand-worked measurement and avoid the useless iterative measurement. Furthermore, we expect to improve the productivity through automotive quality control in manufacturing process.s.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.367-370
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• 2009

증강현실에서 자연스럽고 인간 친화적인 인터페이스로는 비전 기반의 손동작을 이용한 인터페이스가 가장 각광받고 있다. 그러나 복잡한 배경에서 손을 찾고 손동작을 인식하는 것은 여전히 어려운 문제로 남아 있다. 특히, 배경에 살색을 가진 물체가 많이 있다면 이 문제는 더욱 해결하기 어려워진다. 이 논문은 손 영역을 정확하게 검출 하는 방법에 초점이 맞춰져 있으며, 효과적인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기본적으로 손과 팔을 포함하는 영역이 다른 피부색 영역과 다른 밝기를 가지고 있다고 가정한다. 구체적으로 제안하는 방법은 밝기 차이를 이용하여 피부색 영역으로부터 손과 팔을 포함하는 영역을 검출한다. 본 논문에서는 밝기 차이를 구분하는 방법으로 �o지(edge) 영상을 이용한다. 그 다음 손과 팔의 기하학적 특징을 이용하여 손목을 찾고 손을 포함하는 사각형 영역을 검출한다. 마지막으로 사각형 영역으로부터 손을 찾아낸다. 손을 찾는 방법 또한 약간 다르지만 비슷한 밝기 기반의 추출 방법을 사용한다. 우리는 간단한 손동작 기반의 증강현실 인터페이스를 구현함으로써 제안한 방법의 효용성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.129-132
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• 2009

컴퓨터의 소형화로 휴대성과 공간의 제약이 없는 컴퓨터 인터페이싱 방법의 필요성이 증가하고 있으며, 이와 관련하여 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)을 위한 제스처 기반의 제어방식에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기존의 손동작 인터페이스 구현들은 컴퓨터를 제어하기 위하여 사용방법에 대한 선행학습이 필요하였다. 이 논문은 사용자의 손 모양과 손끝 정보만을 가지고 선행학습이 요구되지 않는 간편한 인터페이스 구현방법을 제안하였다. 이를 위해 1대의 웹캠과 인텔의 오픈소스 영상처리 라이브러리 OpenCv를 사용하였다. 차영상과 화소값 기반의 영상처리과정을 통해 실시간으로 손 영역을 추적하고 이를 이진화 시켰다. 손가락의 움직임도 값이 변하지 않도록 중심모멘트를 설정하여 마우스 커서 움직임을 상대적으로 활용하였다. 상황에 따라 손 끝점을 절대적 좌표로 활용하여 손이 웹캠에서 벋어날 때 움직임을 자연스럽게 연결시켰다. 마지막으로 검지의 움직임 하나 만으로 마우스 클릭 이벤트를 수행함으로써 보다 사용자에게 친숙한 핸드마우스 인터페이스를 구현하였다.

• Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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• v.22 no.2
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• pp.151-162
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• 2004

MnSb layers were grown on GaAs(100), (111)A and (111)B substrates by hot wall epitaxy under various growth conditions. Growth condition dependence of structural properties of the layers was examined. The growth direction and structural properties of MnSb/GaAs(100) depend on Sb source and substrate temperatures. The smooth MnSb(10.1)/GaAs(100) interface was obtained under the appropriate growth condition. On the other hand, MnSb(00.1) layers were grown on GaAs(111) substrates. The quality of the layers on (111)B was superior to that on GaAs(111)A, but degraded as in increasing Sb source temperature during the growth. The $Mn_2Sb$ domain was generated in the layers grown under conditions of low Sb source temperature and high substrate temperature on GaAs(111) substrates.