현재 컴퓨터 기반 악기 연주장치에 사용되는 입력장치로는 키보드, 마우스 등의 기본장치, 스마트폰에 널리 사용되는 터치방식, 그리고 전자악기의 MIDI 인터페이스 등과 같이 다양하다. 본 연구에서는 Kinect의 3차원 영상데이터를 이용하여 효율적으로 손가락 움직임을 검출하는 방법을 제안하고 이 정보를 이용하여 피아노 연주 입력장치를 구현함으로써 PC기반 피아노 연주시스템 구현의 편리성을 보였다.
본 연구는 프레젠테이션 조작을 위한 동작 인식 시스템을 제안한다. 기존에는 프레젠테이션 조작을 위해서 로컬 입력 장치 또는 원격 입력 장치를 이용했다. 하지만 로컬 입력 장치를 이용하면 프레젠테이션 진행이 원활해 지지 않고 원격 입력장치는 제한적인 조작 기능을 가진다. 이런 제약을 개선하기 위해 동작 인식 센서인 Kinect를 이용한다. 따라서 본 연구는 Kinect 센서를 이용하여 효과적인 의사 전달을 위해 프레젠테이션을 하는데 있어 필요한 기능들을 구현한다. 구현된 시스템은 원격에서 효과적인 프레젠테이션을 가능케 한다.
실시간 원격 감지 시스템은 많은 감시 상황에서 중요한 가치를 지니고 있다. 실시간 원격 감지 시스템은 누군가가 그의 장소에서 무슨 일이 일어나고 있는지를 알 수 있게 한다. Kinect의 V2는 컴퓨터에게 눈의 역할을 제공하며 컬러와 깊이 이미지, 오디오 입력과 골격 데이터 등 다양한 데이터를 생성 할 수 있는 새로운 유형의 카메라이다. 본 논문에서는 깊이 이미지와 함께 Kinect V2의 센서를 사용하여, Kinect에 의해 덮인 공간에서의 모니터링 시스템을 제공한다. 따라서 Kinect 카메라에 의해 덮인 공간에 기초하여, 최소 및 최대 거리를 설정함으로써, 깊이의 범위를 이용하여 감시하는 대상 지역을 정의한다. 대상 공간에서 추적 개체가 있는 경우, 컴퓨터 비전 라이브러리(Emgu CV)에서 Kinect 카메라는 이미지 전체의 색상을 캡처하고, 이를 데이터베이스로 전송함으로써 인터넷이 있으면 어디서나 사용자가 자신의 모바일 장치를 통해 접속할 수 있다.
A 3D camera-based on-site work-related musculoskeletal disorder risk assessment(WMDs) tool has been developed. The device consists of Kinect a 3D camera manufactured by Microsoft, a servo-motor, and a mobile robot. To complement inherent narrow field of view(FOV) of Kinect, Kinect is rotated according to PID servo-control algorithm by a servo-motor attached underneath, to track movement of a subject, producing skeleton-based motion data. With servo-control, full 360 degrees tracking of a test subject is possible by single Kinect. It was found from experimental tests that the proposed device can be successfully employed for on-site WMDs risk assessing tool.
자연스러운 3D 실감영상을 감상하기 위해서는 많은 시점의 영상이 필요하며 과거 스테레오 디스플레이 장치로부터 최근 그 시점 수가 크게 늘어난 디스플레이 장치로 기술 발전이 이뤄지고 있으며 이에 따라 다시점 콘텐츠를 생성하기 위한 다양한 기술이 개발되어 있다. 다시점 콘텐츠를 생성하기 위하여 ToF 카메라 및 적외선 패턴을 이용한 방법이 주로 이용되고 있으며 이를 활용한 다시점 콘텐츠 생성을 하는 시도가 이뤄지고 있다. ToF 카메라는 PMD사의 제품 및 SwissRanger 사의 제품이 대표적이며 적외선 패턴을 이용한 방식은 MS사의 Kinect가 대표적이며 본 제품들을 활용한 기술 비교를 통하여 다시점 콘텐츠 생성의 결과 및 이를 비교한 장단점을 구분하였다. PMD사의 ToF 카메라는 두 개 이상의 광원을 사용하여 Depth 추출시에 Hole 영역의 크기가 작으나 ToF 영상의 해상도가 매우 작아 고화질의 콘텐츠를 생성하기 위하여 별도의 영상처리 알고리즘이 요구되었다. 반면 MS사의 Kinect는 Depth 영상의 해상도가 상대적으로 커서 영상처리 알고리즘의 복잡도가 작아지나 Depth 추출을 위한 카메라와 RGB 카메라의 위치가 공간적으로 떨어져 있어 이를 보정하기 위한 알고리즘이 요구되며 다시점 변환시 화질에 있어 상대적으로 떨어지는 것으로 나타났다.
오늘날 컴퓨터의 사용이 대중화 되면서 키보드나 마우스와 같은 기존의 사용자 인터페이스에 비해 보다 편리하고 자연스러운 인터페이스에 대한 연구가 활발히 진행되면서, 최근 마이크로소프트의 동작 인식 모듈인 키넥트에 대한 관심이 높아지고 있다. 키넥트는 내장된 센서를 통해 신체의 주요 관절의 움직임 및 깊이 정보를 인식할 수 있으며 내장 마이크를 통해 간단한 음성인식도 가능하다. 본 논문에서는 OpenCV 라이브러리를 키넥트에 접목하여, 키넥트의 깊이 데이터, skeleton tracking, labeling 알고리즘으로 손 영역 추출 및 움직임의 정보를 인식하여 가상 마우스와 가상 키보드를 구현하고, 음성인식을 통해 기존 입력 장치의 기능을 구현하는 것을 목표로 한다.
끊이지 않는 차량 인명피해 사고들로 인해, 그 원인을 분석하고 방지하는 장치 및 기술들이 다양하게 나오고 있다. 그 중에서 대표적으로 블랙박스 및 후방카메라 등이 있다. 이러한 기술이 발전함에도 불구하고 차량 인명사고가 계속 발생하고 있다. 그 이유는 운전자의 부주의나 차량이 후진 시에 사람이 갑자기 차량의 뒤로 지나가거나 기존의 후방 감지시스템이 어린이들을 제대로 감지하지 못하였기 때문이다. 따라서 본 논문은 사고를 방지하기 위한 Kinect를 이용한 후방 카메라와 사고의 원인을 정확하게 밝혀주는 블랙박스를 통합한 후방 블랙박스 시스템을 설계하고자 한다.
본 논문에서는 건축물 진동저감장치에 적용되는 액체감쇠기 내 유체 자유표면의 동적 거동 계측을 위해 저가형 RGB-depth 센서인 Microsoft사 $Kinect^{(R)}$ v2의 활용과 계측시스템을 구축하는 방법을 제안하였다. $Kinect^{(R)}$ v2의 성능검토 및 실효성 확인, SDK(software development kit)를 사용한 실시간 모니터링, 3D 공간상에서 유체의 표면 정보 취득, 기존 비디오 센싱기법과의 비교를 통해 본 연구에서 제안한 유체의 동적 거동 계측 시스템의 정확성과 우수성을 검증하였다. 제안된 계측시스템을 활용하여 소형 수조 내 액체에 대한 동적 거동 정밀계측을 수행하였으며, 이를 바탕으로 광범위한 가진입력에 대한 유체 자유표면의 동적 거동 특징을 확인하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 RGB-depth센서의 건축물 진동저감 적용을 통해 정밀한 모니터링 시스템을 구축하고 최적화된 액체감쇠기의 설계 및 운용을 기대할 수 있다.
키넥트(Kinect) 센서를 이용한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특히, 키넥트 센서는 2차원 칼라 영상 뿐만 아니라 2차원의 깊이(depth) 정보를 제공하므로 그 활용가치가 높다고 볼 수 있다. 현재 주목받고 있는 분야는 제어시스템 분야를 들 수 있으며, 인체 모션을 이용하여 특정 명령을 수행하거나 기계의 움직임을 제어할 수 있도록 하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 키넥트 센서를 이용하여 윈도우즈 운영체제의 키보드와 마우스를 하나로 통합하고 Window7 기반의 응용프로그램을 제어할 수 프로그램을 설계하여 다양한 입력 모션에 대한 패턴인식을 통하여 3차원 입력장치의 구현을 키넥트 기반으로 실현 가능한 것을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 이동 물체의 색상이 배경 내 색상과 동일하거나 유사한 색상이 존재하는 경우 컬러기반에서 효과적으로 이동 물체의 추적 방법을 다루고 있다. 대표적인 컬러 기반 추적방법인 CamShift 알고리즘은 배경 영상에 이동물체의 색상이 존재하는 경우 불안정한 추적을 보여주고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 물체의 Depth 정보를 병합한 CamShift 알고리즘을 제안하고 있다. Depth 정보 영상의 모든 픽셀의 거리정보를 측정하는 Kinect 장치로부터 구할 수 있다. 실험결과 이동물체의 거리정보를 병합시킨 제안된 추적 방법은 기존 CamShift 알고리즘의 불안정한 추적기능을 보완하였고, CamShift 알고리즘만 사용한 경우와 비교해 볼 때 추적성능을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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