• 한국통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.332-339
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• 1986

한글문자패튼의 인식율을 향상시키기 위해서 Gaussian 확율밀도 함수를 이용한 형태정규화의 한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력패튼의 패튼 영역을 추출하여 2변수보간법으로 패튼의 크기를 정규화 한 후, 크기 정규화된 패튼의 상관계수를 0으로 하는 선형변환을 시켜 문자패튼의 기하학적 기울어짐 변형을 정규화시켰다. 입력패튼과 형태정규화된 패튼간의 관계를 이론적으로 해석하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 이론의 타당성을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권4호
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• pp.319-326
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• 2014

모바일 보안의 증가에 따라, 지식에 근거한 사용자 이름, 패스워드 방식의 개인 인증에 대한 실패를 경험한 사용자들은 개인 식별과 인증에서 손 형상, 지문 인식, 목소리와 같은 생체 정보를 사용하는 것을 더욱 선호하게 되었다. 그러므로 모바일 보안을 위해 개인 식별과 인증에서 생체 인증을 사용하는 것은 인터넷 상에서 고객과 판매자들 모두에게 신뢰성을 준다. 본 연구는 개인 식별과 인증을 위해 iphone4와 galaxy s2의 모바일 폰 영상으로부터 손형상, 손 바닥 특징, 손가락 길이와 너비 등의 손 생체 정보를 인식하는 시스템을 개발한다. 본 연구의 손 생체 정보인식 시스템은 영상 획득, 전처리, 잡음 제거, 표준 특징패턴 추출, 개별 특징패턴 추출 그리고 손 생체 정보 인식의 6가지 단계로 구성한다. 실험에서 사용한 입력 데이터는 50명의 실험자의 손 형상 영상과 손 바닥 영상으로 구성한 250장의 데이터에 대한 평균 인식률은 93.5%이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.516-520
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• 2007

This paper presents a intuitive, simple and easy smart home TV remote control system using the hand gesture recognition. Hand candidate regions are detected by cascading policy of the part of human anatomy on the disparity map image, Exact hand region is extracted by the graph-cuts algorithm using the skin color information. Hand postures are represented by shape features which are extracted by a simple shape extraction method. We use the forward spotting accumulative HMMs for a smart home TV remote control system. Experimental results show that the proposed system has a good recognition rate of 97.33 % for TV remote control in real-time.

• 한국의류학회지
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• 제23권8호
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• pp.1139-1148
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• 1999

This paper discussed the assessment of hand of denim fabrics finished by enzymatic hydrolysis. The semantic differential scale established using the database collected from university students. Analyzing the subjective rating by common factor analysis with oblimin rotation five factors expressing the hand were induced. Factor one was the surface property related to the surface roughness or softness Factor two was the durability which was related to the compactness and bearing strength Factor three was the sense of weight which was related to the thickness and weight. The moisture related properties and the sense of shape recovery were the forth and fifth factors respectively. the evaluations on the surface property weight and moisture related properties were similar by men and women However the shape recovery and the durability were evaluated differently. Surface and weight related properties were important factors judging the hand of fabrics by both group.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.1067-1075
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• 2006

본 논문에서는 손동작 인식을 위한 개선된 손동작 움직임 표현방법을 제안한다. 제안된 방법은 다양하고 통일된 손동작 움직임을 인식하기 위해서 수화(한글수화) 시 사용되는 손동작에 적용시킨 표현방법이다. 수화 특히, 한글수화(KSL)는 수화소(Cheremes)라는 요소들, 즉, 손의 이동 방향, 손가락모양, 손의 위치 등의 조합에 의해 단어 또는 문장이 완성되어 의미 있는 수화가 완성된다. 본 논문에서는 한글 수화에서 이용되는 수화소(Cheremes)를 5개의 수화소 즉, 손의 이동방향(HMO),손가락모양(FS), 손의 방향(H0), 손의 위치(HP) 및 사용하는 손의 수(HN)로 분류, 표현한다. 손의 이동방향(HMO)은 수화에서 단어 또는 문장을 표현하는데 사용되는 방향을 고려하여 17개의 방향성분으로 표현한다. 손가락 모양(FS)은 수화동작에서 사용되는 손가락의 모양에 따라 17개의 성분으로 표현할 수 있으며, 또한, 손의 바닥을 이용하는지 손등을 이용하는지에 따라 손의 방향(HO)이 2가지 특징으로 표현된다. 손의 현재 위치(HP)는 수화동작에서 손이 놓이는 위치를 의미하며, 머리영역에서 가슴영역까지 전체 8개의 영역으로 나뉘어 표현한다. 마지막으로 사용하는 손의수는 수화동작에서 손 하나만을 사용하는지 양쪽 모두를 사용하는 지를 나타내는 것으로, 2가지 특징으로 표현한다. 제안된 손동작 표현방법을 한글수화의 단어 및 문장 모두에 적용한 결과 모든 KSL이 제안된 표현방법으로 완벽하게 표현됨을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.805-814
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• 2013

본 논문에서는 손목 부착형 카메라의 시점불변 특성을 이용하여 조명 변화에 강인한 손 영역 추출 방법을 제안하고, 추출된 손 영역 정보를 이용하여 손 모양을 인식하는 시스템을 다룬다. 손목 부착형 카메라 장치는 물리적으로 시점불변의 영상을 제공하는 장점이 있으며, 본 논문은 이러한 특성을 적극 활용하여 적응형 히스토그램을 기반으로 베이지안 규칙을 사용하여 손 영역을 추출한다. 사전에 구축된 RGB 히스토그램으로부터 HSV 히스토그램을 생성하고, 현재의 영상으로부터 추출된 손 영역 정보를 이용하여 HSV 히스토그램을 갱신한다. 또한, 사용자 독립모델(User independent model)과 사용자 종속모델(User dependent model)의 장점을 고려하여 사용자가 사용함에 따라 사용자 독립모델에서 사용자 종속모델로 수렴하는 사용자 적응 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 인식 성능을 평가하기 위해 16개의 지문자에 대한 인식률을 측정하여 27.91%의 인식률 증가 결과를 얻을 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.343-352
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• 2012

본 논문에서는 DID 시스템에서 사용할 수 있는 제스쳐 인식을 이용한 비접촉식 인터페이스를 구현하였다. 비접촉식 인터페이스는 별도의 부착물 없이 키넥트 카메라만을 사용함으로, 사용자의 편의와 공간적인 활용도를 높일 수 있다. 손 동작인식에는 사용자의 손 움직임의 기울기와 속력을 인식하는 방향성 기반의 인식 기법을 채용하였고 손 모양인식을 위해서 YCbCr 칼라모델을 이용한 손 영역 추출과 손 넓이의 원을 이용한 영상처리 기술로 손가락의 수를 인식하였다. 이러한 손 동작인식과 손 모양인식을 이용하여 다음 페이지, 이전 페이지, 화면 위로, 화면 아래로, 커서 움직임, 클릭 등의 이벤트를 발생시켜 DID 시스템 제어 명령으로 사용하였으며, 구현한 시스템을 갖고 동작 실험한 결과 93%의 명령 인식률을 보여 실용화의 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.267-274
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• 2005

본 논문에서는 별도의 센서 없이 영상만을 이용하여 실시간으로 손 영상을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 손은 모양이 매우 복잡하기 때문에 2차원 모양의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 색상정보를 이용하여 손 영역이 정확히 추출되며 계산량이 적고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 영상 인식에 적합하다. 본 논문에서는 손의 모양제시 방향이 변하는 경우에도 인식을 가능하게 하기 위해 주성분 분석법을 사용하여 인식오차를 줄이는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로써 손 영상이 3차원적으로 회전에 의해 변하는 경우도 인식가능하게 되었다. 또한 에지방향성 데이터를 이용하기에 주성분 공간 생성 시간을 현저히 줄이게 되었다.

• 패션비즈니스
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• 제27권4호
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• pp.21-37
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• 2023

This study aimed to classify the hand types of adult males aged 20 to 69 years using three-dimensional measurement data from the 2020 8th Korean Anthropometric Survey, the latest measurement data from the National Institute of Standards and Technology Size Korea, and explore the characteristics of each type. Through this, I aimed to draw implications for the development of work gloves. The factors that make up an adult male's hand were categorized into hand and finger thickness factors, palm length factors, and finger length factors. Adult male hands were categorized into four types: small, thin hands and long fingers; thick, long fingers; medium, short hands and fingers; and large, thin, short fingers. The analysis showed that the younger the age, the more slender and long the hands and fingers, and as age increased, hands and fingers became shorter and thicker. Implications for the development of work gloves included the need for size segmentation based on the age of the work glove user, changes in the way glove dimensions are set based on hand length and hand circumference, and the need to segment gloves by the type of work. Hand typing in future research should be done according to occupational groups, and glove patterns should be developed for each type of work based on the results of this study.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.1564-1572
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• 2011

본 논문에서는 증강현실을 위한 히스토그램 기반의 손 인식 기법을 제안한다. 손동작 인식은 사용자와 컴퓨터 사이의 친숙한 상호작용을 가능하게 한다. 하지만, 비젼 기반의 손동작 인식은 복잡한 손의 형태로 인한 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인식에 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 손의 형태적인 특징을 이용한 새로운 모델을 제안한다. 제안하는 기법에서 손 인식은 카메라로부터 획득한 영상에서 손 영역을 분리하는 부분과 인식하는 부분으로 구성된다. 카메라로부터 획득한 영상에서 배정을 제거하고 피부색 정보를 이용하여 손 영역을 분리한다. 다음으로 히스토그램을 이용하여 손의 특징점을 구하여 손의 형태를 계산한다. 마지막으로 판별된 손인식 정보를 이용하여 3차원 객체를 제어하는 증강현실 시스템을 구현하였다. 실험을 통해 제안한 기법의 구현 속도가 빠르고 인식률도 91.7%로 비교적 높음을 확인하였다.