• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.924-927
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• 2018

본 논문에서는 거동이 불편한 환자나 장애인들을 위해 신체에 착용하는 부가적인 장비 없이 멀리 있는 가전을 직접 움직이지 않고 편리하게 제어할 수 있는 RGB-D 카메라를 활용한 손 인식과 딥러닝 기반 IoT 장치 컨트롤 시스템을 제안한다. 특히, 제어하고자 하는 장치의 위치를 알기 위하여 YOLO 알고리즘을 이용하여 장치를 인식한다. 또한 그와 동시에 RGB-D 카메라의 라이브러리를 이용하여 사용자의 손을 인식, 현재 사용자 손의 위치와 사용자가 취하는 손동작을 통하여 해당 위치의 장치를 제어한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.229-236
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• 2016

본 논문에서는 3차원 공간에서 손 위치를 추적하고 움직임 궤적을 분석하여 원거리에서 판서가 가능한 기술을 제안한다. 3차원 공간에서 손으로 입력하는 한글 음절은 글자 획과 이동 획이 구분되지 않아 음절의 종류를 구분하기 힘들다. 이에 본 논문에서는 한글 음절을 구성하는 획을 글자 획과 이동 획으로 구분한 후 이동 획은 제거하고 글자 획만을 출력하는 방법을 제안한다. 우선, 필기체 음절의 궤적에서 획의 끝 점을 검출하고, 검출한 끝 점 정보를 이용하여 입력 음절을 획 단위로 분리한다. 음절 집합으로부터 8가지의 획 패턴을 정의한 후 분리한 획에 대해서는 방향 코드를 기반으로 획 패턴을 분류한다. 그리고 이를 기반으로 최종적으로 획의 유형을 글자 획과 이동 획으로 분류한다. 분류된 획의 유형을 기반으로 입력된 음절에서 이동 획은 제거하고 글자 획만을 출력하여 가독성이 있는 음절 표시가 가능하도록 한다. 360개의 음절 집합에 대해 정확도를 측정하여 획의 패턴은 88.3%, 획의 유형 구분은 91.1%의 정확도를 얻었다.

• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제2권1호
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• pp.26-37
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• 2015

A lot of researchers have been investigating interactive portable projection systems such as a mini-projector. In addition, in exhibition halls and museums, there is a trend toward using interactive projection systems to make viewing more exciting and impressive. They can also be applied in the field of art, for example, in creating shadow plays. The key idea of the interactive portable projection systems is to recognize the user's gesture in real-time. In this paper, a vision-based shadow gesture recognition method is proposed for interactive projection systems. The gesture recognition method is based on the screen image obtained by a single web camera. The method separates only the shadow area by combining the binary image with an input image using a learning algorithm that isolates the background from the input image. The region of interest is recognized with labeling the shadow of separated regions, and then hand shadows are isolated using the defect, convex hull, and moment of each region. To distinguish hand gestures, Hu's invariant moment method is used. An optical flow algorithm is used for tracking the fingertip. Using this method, a few interactive applications are developed, which are presented in this paper.

• 한국생산제조학회지
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• 제24권6호
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• pp.703-709
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• 2015

In this work, a robot aimed at grapping and delivering an object by using a simple finger-pointing command from a hand- or arm-handicapped person is introduced. In this robot system, a Leap Motion sensor is utilized to obtain the finger-motion data of the user. In addition, a Kinect sensor is also used to measure the 3D (Three Dimensional)-position information of the desired object. Once the object is pointed at through the finger pointing of the handicapped user, the exact 3D information of the object is determined using an image processing technique and a coordinate transformation between the Leap Motion and Kinect sensors. It was found that the information obtained is transmitted to the robot controller, and that the robot eventually grabs the target and delivers it to the handicapped person successfully.

• 융합정보논문지
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• 제10권6호
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• pp.19-27
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• 2020

본 연구에서는 나날이 발전하는 카메라의 해상도 기술과 SNS의 이미지 공유를 통해서 고해상도로 찍은 이미지를 손쉽게 구할 수 있고, 이미지를 통해서 사람의 손가락 지문을 손쉽게 채취하여 이를 악용할 수 있다는 가능성을 고려해 이를 방지하는 기술을 제시한다. 이 기술을 개발하기 위해서는 Python 언어를 이용한 Opencv와 opencv안의 Blur 처리를 해주는 라이브러리 등을 사용한다. 우선 이미지에서 손을 찾아주기 위해서 딥러닝 기반의 학습된 Hand Key point Detection 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘을 이용해 손가락 마디를 찾아 이 마디의 좌표를 이용해 이미지에서의 손가락 지문 부위만을 따로 blur 처리를 해줌으로써 원본 이미지에서의 손상을 최소화하면서 손가락 지문을 보호할 수 있다. 향후 정확한 손가락 추적 알고리즘의 개발로 스마트폰 카메라 app의 내부 옵션으로 사용하여 고해상도의 이미지에서의 지문을 보호할 수 있을 것이다.

• 한국해양공학회지
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• 제11권3호
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• pp.170-179
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• 1997

This paper presents a hybrid navigation system for AUV to locate its position precisely in rough sea. The tracking system is composed of various sensors such as an inclinometer, a tri-axis magnetometer, a flow meter, and a super short baseline(SSBL) acoustic position tracking system. Due to the inaccuracy of the attitude sensors, the heading sensor and the flowmeter, the predicted position slowly drifts and the estimation error of position becomes larger. On the other hand, the measured position is liable to change abruptly due to the corrupted data of the SSBL system in the case of low signal to noise ratio or large ship motions. By introducing a sensor fusion technique with the position data of the SSBL system and those of the attitude heading flowmeter reference system (AHFRS), the hybrid navigation system updates the three-dimensional position robustly. A Kalman filter algorithm is derived on the basis of the error models for the flowmeter dynamics with the use of the external measurement from the SSBL. A failure detection algorithm decides the confidence degree of external measurement signals by using a fuzzy inference. Simulation is included to demonstrate the validity of the hybrid navigation system.

• 산업기술연구
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• 제21권B호
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• pp.265-272
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• 2001

The human arm is modeled by three rigid bodies(the upper arm, the forearm and the hand)with seven degree of freedom(three in the shoulder, two in the elbow and two in the wrist). The objective of this work is to present a method to determine the three-dimensional kinematics of the human elbow joint using a magnetic tracking device. Euler angle were used to determine the elbow flexion-extension, and the pronation-supination. The elbow motion for the various driving conditions is measured through the driving test using a simulator. Discomfort levels of elbow joint motions were obtained as discomfort functions, which were based on subjects' perceived discomfort level estimated by magnitude estimation. The results showed that the discomfort posture of elbow joint motions occurred in the driving motion.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권4호
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• pp.482-490
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• 2017

The radar signal processing procedure is divided into the pre-processing such as frequency down converting, down sampling, pulse compression, and etc, and the post-processing such as doppler filtering, extracting target information, detecting, tracking, and etc. The former is generally designed using FPGA because the procedure is relatively simple even though there are large amounts of ADC data to organize very quickly. On the other hand, in general, the latter is parallel processed by multiple DSPs because of complexity, flexibility and real-time processing. This paper presents the radar signal processor design using FPGA which includes not only the pre-processing but also the post-processing such as doppler filtering, bore-sight error, NCI(Non-Coherent Integration), CFAR(Constant False Alarm Rate) and etc.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.594-596
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• 2012

본 논문에서는 손 모션에 대하여 피부색 검출을 기반으로 전역적인 모션을 추적하고 모션 벡터를 생성하여 제스처를 인식하는 방법을 제안한다. 추적을 위하여 Shi-Tomasi 특징점 검출 방법과 Lucas-Kanade 옵티컬 플로우 추정 방법을 사용한다. 손 모션을 추적하는 경우 손의 모양이 다양하게 변화하므로 초기에 검출된 특징점을 계속적으로 추적하는 일반적인 방법으로는 손의 모션을 제대로 추적할 수 없다. 이에 본 논문에서는 프레임마다 새로운 특징점을 검출한 후 옵티컬 플로우를 추정하고 이상치(outlier)를 제거하여 손 모양의 변화에도 추적을 통한 모션 벡터 생성이 가능하도록 한다. 모션 벡터들로 인공 신경망을 사용한 판별 과정을 수행하여 최종적으로 손 모션 제스처에 대한 인식이 가능하도록 한다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.89-106
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• 2022

최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.