• 대한인간공학회지
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• 제35권5호
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• pp.319-341
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• 2016

Objective:This research analyzed the lower-limb motion in kinetic and kinematic way while walking on various terrains to develop Foot-Ground Contact Detection (FGCD) algorithm using the Inertial Measurement Unit (IMU). Background: To estimate the location of human in GPS-denied environments, it is well known that the lower-limb kinematics based on IMU sensors, and pressure insoles are very useful. IMU is mainly used to solve the lower-limb kinematics, and pressure insole are mainly used to detect the foot-ground contacts in stance phase. However, the use of multiple sensors are not desirable in most cases. Therefore, only IMU based FGCD can be an efficient method. Method: Orientation and acceleration of lower-limb of 10 participants were measured using IMU while walking on flat ground, ascending and descending slope and stairs. And the inertial information showing significant changes at the Heel strike (HS), Full contact (FC), Heel off (HO) and Toe off (TO) was analyzed. Results: The results confirm that pitch angle, rate of pitch angle of foot and shank, and acceleration in x, z directions of the foot are useful in detecting the four different contacts in five different walking terrain. Conclusion: IMU based FGCD Algorithm considering all walking terrain possible in daily life was successfully developed based on all IMU output signals showing significant changes at the four steps of stance phase. Application: The information of the contact between foot and ground can be used for solving lower-limb kinematics to estimating an individual's location and walking speed.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.633-638
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• 2005

얼굴 추출은 휴먼 인터페이스와 생체 인식 및 보안을 위해 매우 중요한 분야이다. 본 논문에서는 동영상에서 얼굴의 윤곽선을 추출하기 위해, DCM(Dilation of Color and Motion)필터와 동적 윤곽선 모델(Active Contour Model) 적용한다. 먼저, 본 논문에서 제안된 DCM 필터는 모폴로지의 팽창 연산이 적용된 얼굴 색상영상과 차영상을 결합하고 이를 다시 팽창한 것으로 동영상에서 복잡한 배경을 제거하고 얼굴 영역을 검출하기 위해 사용된다. 동적 윤곽선 모델은 초기 곡선에 영향을 많이 받으므로, 얼굴과 눈, 입의 기하학적인 비율을 이용하여 회전정도를 구한 후, 이를 이용하여 초기 곡선을 자동으로 설정한다. 에지가 약한 부분에서의 윤곽선 추출을 위해, 스네이크의 영상에너지로 에지영상과 밝기영상을 함께 사용하였다. 복잡한 배경이 있는 실내 환경에서 총 5명으로부터 양 눈이 보이는 다양한 헤드 포즈 영상을 25장씩 샘플링하여 총 125장에 대해 실험한 결과, 얼굴 윤곽선의 평균 추출률은 98.1%, 평균 처리시간은 0.2초로 나타났다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권10호
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• pp.161-167
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• 2015

본 논문에서는 첨단 주택에서 가전기기 에너지 절약을 위한 재실 기반 에너지 절약 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 센싱 시스템과 홈 게이트웨이 시스템으로 구성된다. 센싱 시스템은 사람의 움직임을 감지하는 PIR 센서를 장착한 무선 센싱 노드와 CT센서를 이용하여 전류 사용량을 측정하고 무선으로 전달하는 스마트 플러그로 구성된다. 스마트 플러그를 이용하여 가전기기의 전류 소모량을 측정하고, 방과 문에 설치한 재실 감지 센서를 이용하여 거주자의 재실 유무를 확인하였다. 제안한 시스템은 부재 공간의 불필요한 전기 에너지 사용량을 스위치를 끔으로서 절약한다. 실험 결과 재실 기반으로 전기 에너지를 절약한다면 약 34%를 절약할 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권4호
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• pp.127-132
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• 2005

가상현실을 이용한 사람의 빠른 움직임을 추출하여 파형으로 나타내는 동작곡선이나 자연계에서 실제로 관측되는 대기 전기변동량과 같은 전자계 신호의 시간 변동량은 매우 복잡하다. 이러한 신호의 관측파형에 대하여 변곡점과 같은 신호의 특징을 정확히 결정하는 것이 중요하다. 잡음이 신호에 중첩될 때 종래의 방법으로는 변곡점의 검출이 어렵다. 본 논문에서는 신호에 잡음이 첨가될 때 웨이브릿 임계치 잡음제거와 정규형 자연관측필터를 적용하여 정확한 변곡점 추출이 가능함을 보인다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제27권5호
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• pp.237-244
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• 2006

This study proposes an approach to the performance improvement of EMG(Electromyogram) pattern recognition. MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)'s approach is molded after the characteristics of the human hearing organ. While it supplies the most typical feature in frequency domain, it should be reorganized to detect the features in EMG signal. And the dynamic aspects of EMG are important for a task, such as a continuous prosthetic control or various time length EMG signal recognition, which have not been successfully mastered by the most approaches. Thus, this paper proposes reorganized MFCC and HMM-GMM, which is adaptable for the dynamic features of the signal. Moreover, it requires an analysis on the most suitable system setting fur EMG pattern recognition. To meet the requirement, this study balanced the recognition-rate against the error-rates produced by the various settings when loaming based on the EMG data for each motion.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권6_1호
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• pp.927-939
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• 2022

This study was conducted to develop a Web-GIS based monitoring module of smart city that can effectively respond, manage and improve situation in all stages of illegal dumping management on a city scale. First, five technologies were set for the core technical elements of the module configuration. Five core technical elements are as follows; video screening technology based on motion vector analysis, human behavior detection based on intelligent video analytics technology, mobile app for receiving civil complaints about illegal dumping, illegal dumping risk model and street cleanliness map, Web-GIS based situation monitoring technology. The development contents and results for each set of core technical elements were evaluated. Finally, a Web-GIS based 'illegal dumping monitoring module' was proposed. It is possible to collect and analyze city data at the local government level through operating the proposed module. Based on this, it is able to effectively detect illegal dumpers at relatively low cost and identify the tendency of illegal dumping by systematically managing habitual occurrence areas. In the future, it is expected to be developed in the form of an add-on module of the smart city integration platform operated by local governments to ensure interoperability and scalability.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.73-80
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• 2023

최근 최저시급의 가파른 인상으로 인건비에 대한 부담이 늘어남과 함께 코로나19의 여파로 무인 상점의 점유율이 높아지고 있는 추세이다. 그로 인해 무인 점포를 타겟으로 하는 도난 범죄들도 같이 늘어나고 있어 이러한 도난 사고를 방지하기 위해 Just-Walk-Out 시스템을 도입하고 고비용의 LiDAR 센서, 가중치 센서 등을 사용하거나 수동으로 지속적인 CCTV 감시를 통해서 확인하고 있다. 하지만 이런 고가의 센서를 많이 사용할수록 점포 운영에 있어 비용 부담이 늘어나게 되고, CCTV 확인은 관리자가 24시간 내내 감시하기 어려워서 사용이 제한적이다. 본 연구에서는 이런 센서들이나 사람에 의지하는 부분을 해결할 수 있고 무인점포에서 사용할 수 있는 저비용으로 도난 등의 이상행동을 하는 고객을 탐지하여 클라우드 기반의 알림을 제공하는 인공지능 영상 처리 융합 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 본 연구에서는 mediapipe를 이용한 모션캡쳐, YOLO를 이용한 객체탐지 그리고 융합 알고리즘을 통해 무인 점포에서 수집한 행동 패턴 데이터를 바탕으로 각 알고리즘들에 대한 정확도를 확인하며 다양한 상황 실험을 통해 융합 알고리즘의 성능을 증명했다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권3호
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• pp.61-69
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• 2010

본 논문에서는 행동 탐지 기반으로 사람의 지시행위를 인식하여 지시방향의 객체를 선택하고 이를 추적하는 시스템을 제안한다. 일반적으로 사람은 무엇인가를 지시할 경우, 얼굴 방향을 목표물에 두게 된다. 따라서 얼굴과 손끝을 연결한 직선을 지시방향이라 간주하고, 지시된 객체를 선택한다. 제안된 알고리듬에서는 카메라를 통해 입력된 영상으로부터 움직임 영역을 검출하기 위해 배경 차분을 사용하여 실시간으로 관심 객체의 움직임을 추출한다. 보행 여부의 판단은 주성분(PCA) 분석과 객체의 움직임 변위로 결정되며, 이 때 사람이 정지 상태면, 머리를 기준으로 손에 이르는 벡터 관계를 계산하여 사용자의 지시방향을 최종적으로 결정한다. 실험결과를 통하여 다시점 카메라를 이용한 다각도의 영상에서 사람의 지시 방향을 정확하게 추정해 냄으로서 제안된 알고리즘의 유효성을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권6호
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• pp.570-579
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• 2005

표정인식 연구는 맨$\cdot$머신 인터페이스 개발, 개인 식별, 가상모델에 의한 표정복원 등 응용가치의 무한한 가능성과 함께 다양한 분야에서 연구되고 있다 본 논문에서는 인간의 기본정서 중 행복, 분노, 놀람, 슬픔에 대한 4가지 표정을 얼굴의 강체 움직임이 없는 얼굴동영상으로부터 간단히 표정인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 얼굴 및 표정을 결정하는 요소들과 각 요소의 특징영역들을 색상, 크기 그리고 위치정보를 이용하여 자동으로 검출한다. 다음으로 Gradient Method를 이용하여 추정한 광류 값으로 특징영역들에 대한 방향패턴을 결정한 후, 본 연구가 제안한 방향모델을 이용하여 방향패턴에 대한 매칭을 행한다. 각 정서를 대표하는 방향모델과의 패턴 매칭에서 그 조합 값이 최소를 나타내는 부분이 가장 유사한 정서임을 판단하고 표정인식을 행한다. 마지막으로 실험을 통하여 본 논문의 유효성을 확인한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권12호
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• pp.509-516
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• 2017

사람들은 항상 사건들과 접하고 말소리 지각과 같은 사건을 지각하는데 별 어려움이 없다. 생물학적 운동의 지각과 마찬가지로, 말소리 지각에 대한 두 이론이 논쟁해 왔다. 이 논문의 목적은 말소리 지각에 대해 설명하고 말소리 지각에 대한 운동이론과 직접지각 이론을 비교하는 것이다. 운동이론학자들은 인간은 운동신경의 명령에 의해 말소리를 지각하고 생성해 내기 때문에 인간은 말소리 지각에 있어서 특별한 감각을 가지고 있다고 주장해 왔다. 하지만, 직접지각 이론학자들은 말소리 지각은 여느 다른 소리를 지각하는 것과 다르지 않다고 제안했다. 왜냐하면, 말소리를 지각하는 것은 다른 모든 사건을 지각하는 것과 마찬가지로 필요한 정보를 직접 탐지하면 되기 때문이다. 음성공학과의 융합에 있어서 이러한 인간의 기본적인 말소리 지각 능력을 먼저 이해하는 것이 중요하다. 따라서 이러한 말소리 지각에 대한 기본적인 이해는 인공 지능, 음성 인식 기술, 음성 인식 시스템 등에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.