일상생활을 살아나가면서 발생하는 안전사고 중에 어린이에게 가장 위협적인 사고는 보행 중 발생하는 교통사고이다. 사고발생 후의 대책이나 처리보다 사고를 미연에 방지하기 위해 어린이 스스로 몸을 유지할 수 있는 안전에 대한 바른 습관 및 태도를 형성시켜주는 교통안전 교육이 강조되야 한다. 본 논문에서는 기능성게임으로서 교통안전교육을 가장 효율적으로 학습할 수 있는 방안의 하나로 어린이의 몸을 활용해 교통안전 준수체험 교육훈련을 할 수 있는 체감형 교통안전교육게임을 설계해보고 3차원 동작인식기술을 다양한 기능성게임에 적용할 수 있는 가능성을 제시하였다.
오늘날 일상생활에서 인간과 함께 생활하는 로봇들은 자연스러운 의사소통 방법이 요구된다. 따라서 기존의 단순한 로봇 제어 방식을 이용하여 제어하는 것 보다 실제 사람과 상호작용 하는 것과 같은 방식의 제어방식이 요구되고 있다. 기존의 연구들은 사람의 행동 자체를 인식하는 것에 초점이 맞추어져 있어서 자연스러운 의사소통을 하기 어렵다. 본 논문에서는 모바일 로봇을 제어하는 방법으로 자연스러운 손동작을 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden markov model) 과 퍼지추론을 이용하는 방법을 제안한다. 키넥트 센서를 이용해 색상 데이터와 깊이 데이터를 획득하고 사람의 손을 검색하고 HMM과 Mamdani 퍼지추론을 이용하여 손동작을 인식한다. 인식된 결과를 로봇에게 전달하여 원하는 방향으로 이동시킨다.
본 논문에서는 모바일 로봇이 자연스러운 손동작을 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden markov model)을 이용하여 인식해 원하는 명령을 수행하는 방법을 제안한다. 기존의 손동작 기반 로봇 제어 방식은 정해진 몇 종류의 제스처를 사용했었고, 따라서 지시동작이 자연스럽지 않았다. 또한 정해진 제스처를 미리 공부해야하여 불편했었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 손동작을 인식하는 방법에 대한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 3차원 카메라를 사용해 색상 데이터와 깊이 데이터를 얻어서, 사람의 손을 검색하고 그 동작을 인식한다. 여기서 동작을 인식하는 방법으로 HMM을 사용하였으며, 인식된 결과를 로봇에게 전달하여 원하는 방향으로 이동시킨다.
본 논문에서는 손짓을 이용하여 로봇에게 명령을 내릴 때, 사용자의 여러 가지 손짓 중 의미 있는 동작을 추출하기 위한 방법을 제시한다. 로봇에게 명령을 내릴 때, 사람들의 손짓은 준비동작, 본 동작, 마무리 동작으로 구분할 수 있다. 여기에서 본 동작이 로봇에게 명령을 전달하는 의미 있는 동작이고 다른 동작은 그 동작을 위한 의미 없는 보조 동작이다. 따라서 연속적인 손짓에서 본 동작만을 추출해야 한다. 또한 사람들은 무위식적으로 손을 움직일 수 있는데 이러한 동작들 역시 의미가 없는 동작으로 로봇이 판단하여야 한다. 본 연구에서는 키넥트 센서를 이용하여 획득한 거리영상에서 사람의 골격자료를 획득하여 손을 추출하고, 칼만필터를 이용하여 손의 위치를 추적하면서 의미 있는 손동작과 의미 없는 손동작을 구분하고 은닉 마코프 모델을 이용하여 손짓을 인식한다.
실내 위치 기반 서비스는 사람과 물체 간의 거리에 기반한 서비스를 제공한다. 이러한 실내 위치 기반 서비스는 최근 키넥트와 같은 저렴한 가격의 깊이 센서를 활용하여 구현하는 경우가 증가하고 있다. 다수의 깊이 센서들은 사람의 위치를 트랙킹하는 기능을 기본으로 제공한다. 하지만 물체의 위치는 직접 수동으로 측정해야 한다. 물체의 3차원 위치를 획득하기 위해서는 3차원 인터랙션이 필요한데 이는 일반 사용자들에게는 어렵다는 단점이 있다. 반면에 일반 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 GUI (Graphical User Interface) 의 경우에는 3차원 위치 획득이 제한된다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하고자 개발된 ILOCAT (Interactive LOcation Context Authoring Toolkit)을 제안한다. ILOCAT 은 일반 사용자들이 실공간에서 GUI를 활용하여 쉽게 물체의 3차원 위치를 취득할 수 있도록 설계되었다. 본 논문은 ILOCAT 의 디자인 및 구현을 상세히 설명한다.
목적: 견관절의 운동 기능에 대한 평가는 견관절 질환의 진단 및 경과를 파악하는 데 있어 중요하다. 본 연구는 정상군 및 견관절질환을 가진 환자군에 대해 깊이 센서 기반 동작 분석 시스템을 통한 관절 운동을 동적으로 분석하여 문헌 고찰과 함께 보고하는 바이다. 대상 및 방법: 70명의 피험자가 연구에 참여하였으며 정상군 30명과 견관절 질환을 가진 환자 40명으로 분류하였다. 견관절 질환을 가진 환자 40명은 4가지 질환(회전근개 파열, 유착성 활액막염, 충돌 증후군, 회전근개 관절병증)으로 세분화하였다. 총 3회 반복된 외전 및 내전 운동 시 시간에 따른 각도를 깊이 센서 기반 동작 분석 시스템으로 측정하였으며, 최대 외전 각도, 최대 외전 각 속도, 최대 내전 각속도, 외전/내전 시간 비를 계산하였다. 상기 매개 변수들에 대해 정상군 30명과 환자군 40명을 비교하는 한편, 정상군 30명과 4가지 질환군별 10명, 총 5개 군을 비교하였다. 결과: 견관절 질환을 가진 환자군에서는 정상군에 비해 감소된 최대 외전 각도(θmax), 최대 외전 각속도(ωmax), 최대 내전 각속도(ωmin)를 보였으며, 증가된 외전/내전 시간 비(tabd/tadd)를 보였다. 세분화된 질환군별 비교에서는 최대 외전 각도(θmax)와 최대 외전각속도(ωmax)가 정상군에 비해 유착성 활액막염 환자군 및 회전근개 관절병증 환자군에서 감소되었고, 외전/내전 시간 비(tabd/tadd)가 정상군에 비해 유착성 활액막염 환자군, 회전근개 파열 환자군 및 회전근개 관절병증 환자군에서 증가되었다. 결론: 깊이 센서 기반 동작 분석 시스템을 사용한 견관절의 운동 분석을 통해 관절 운동 범위뿐 아니라 각속도 등의 동적 운동 변수를 측정할 수 있었으며, 이를 통해 견관절의 더 정확한 기능 평가 및 심도 있는 질환의 이해가 가능할 것이다.
본 논문에서는 사용자들이 손쉽게 마커기반과 제스처 상호작용 방법들을 적용한 증강현실 콘텐츠를 제작할 수 있는 증강현실 저작도구 시스템을 제안한다. 기존의 증강현실 저작도구들은 가상의 객체를 증강하는데 초점이 맞춰져 있었고, 이러한 증강현실 콘텐츠와 상호작용을 하기 위해서는 사용자가 마커나 센서를 이용하는 방법을 사용하였다. 우리는 이러한 제한적인 상호작용 방법의 문제점을 마커기반 상호작용 방법과 깊이 인식 카메라인 Kinect를 사용한 제스처 상호작용 방법을 적용시킴으로써 해결하고자 한다. 제안하는 시스템에서는 사용자가 인터페이스를 통하여 간단한 형태의 마커기반 증강현실 콘텐츠를 쉽게 제작할 수 있다. 또한, 능동적으로 사용자가 증강현실 콘텐츠와 상호작용할 수 있는 방법들을 제공하고 있다. 본 연구에서 제공하는 상호작용 방법으로는 마커기반의 상호작용 방법으로 2개의 마커를 이용한 방법과 마커의 가림현상(Occlusion)을 이용한 방법이 있다. 그리고 사용자의 맨손을 인식, 추적하여 객체의 확대 축소, 이동, 회전이 가능한 제스처 상호작용 방법을 제공한다. 저작도구 시스템에 대한 사용성 평가와 마커 및 제스처 상호작용에 대한 사용성을 비교평가하여, 본 연구의 긍정적 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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