본 동작포착 및 매핑 기반의 인간-로봇상호작용 플랫폼을 제안한다. 사람의 동작을 포착하고 포착된 동작에서 운동을 계획하고 기기를 작동하게 하는 포착, 처리, 실행을 수행하는 플랫폼의 설계, 운용 및 구현 과정을 소개한다. 제안된 플랫폼의 구현 사례로 신뢰성과 성능이 뛰어난 Kinect 기반 포착기, 처리기에 구현된 상호작용 사이버 아바타 로봇과 처리기를 통한 물리 로봇 제어가 기술되었다. 제안된 플랫폼과 구현 사례는 동작포착 및 매핑 기반의 새로운 기기 제어 작동 방식의 실현 방법으로 기대된다.
최근 산업의 발달로 인한 빌딩 등의 인텔리젼트화가 빠른 속도로 진행됨에 따라, 사무실환경, 주거환경에 있어서 쾌적성, 효율성, 편리성을 추구하게 되면서, 인간은 생활에서 다양한 디바이스를 사용 할 수 있게 되었다. 특히, 스마트TV 과 스마트폰 등이 널리 보급되면서 인간과 스마트 기기간의 인터랙션에 대한 관심이 증대되고 이러한 인터랙션을 위해 다양한 방법들이 연구되었지만 사람이 컨트롤러를 이용하여 인터랙션 해야 한다는 불편함과 한계점이 발생하였다. 본 논문에서는 사용자가 LED 제어를 컨트롤러 없이 제스처(손동작)를 통해 간편하게 인터랙션 및 제어 할 수 있도록 Kinect를 이용한 방법을 소개한다. Kinect 센서로부터 획득한 제스처의 관절 정보를 이용하여 발광 소재를 제어하는 인터페이스를 설계 및 구현하였다. 제스처(손동작)을 구현한 인터페이스를 통해 LED를 사용자가 원하는 대로 개별 제어 가능하다. 본 논문에서 설계한 인터페이스는 LED 제어 및 다양한 분야에 응용하여 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
Human body motion is a non-verbal part for interaction or movement that can be used to involves real world and virtual world. In this paper, we explain a study on natural user interface (NUI) in human hand motion recognition using RGB color information and depth information by Kinect camera from Microsoft Corporation. To achieve the goal, hand tracking and gesture recognition have no major dependencies of the work environment, lighting or users' skin color, libraries of particular use for natural interaction and Kinect device, which serves to provide RGB images of the environment and the depth map of the scene were used. An improved Camshift tracking algorithm is used to tracking hand motion, the experimental results show out it has better performance than Camshift algorithm, and it has higher stability and accuracy as well.
This paper presents a co-located and mobile interaction technique using smartphones in a global space. To effectively detect the locations and orientations of smartphones, the proposed approach utilizes Kinect that captures RGB image as well as 3D depth information. Based on the locations and orientations of smartphones, the proposed approach can support direct, collaborative and private interactions with the global space. Thus, it can provide more effective mobile interactions for local space exploration and collaboration.
In this paper, we propose a new approach to providing interactive and collaborative lens among multi-users for supporting level-of-detailed views using smartphones in a public display. In order to provide smartphone-based lens capability, the locations of smartphones are effectively detected and tracked using Kinect, which provides RGB data and depth data (RGB-D). In particular, human skeleton information is extracted from the Kinect 3D depth data to calculate the smartphone location more efficiently and correctly with respect to the public display and to support head tracking for easy target selection and adaptive view generation. The suggested interactive and collaborative lens using smartphones not only can explore local spaces of the shared display but also can provide various kinds of activities such as LOD viewing and collaborative interaction. Implementation results are given to show the advantage and effectiveness of the proposed approach.
There are many prior studies for more natural Human-Computer Interaction. Until now, the efforts is continued in order to recognize motions in various directions. In this paper, we suggest a user-specific recognition by hit detection method using Kinect camera and human proportion. This algorithm extracts the user-specific valid recognition rage after recognizing the user's body initially. And it corrects the difference in horizontal position between the user and Kinect, so that we can estimate a action of user by matching cursor to target using only one frame. Ensure that efficient hand recognition in the game to take advantage of this method of suggestion.
최근 디지털 네이티브 학습자를 위한 교수방법인 게임 활용 학습에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 초등학교 역사수업에 맞춰 개발된 Kinect 게임 활용 수업을 실시한 후 성공적으로 학습에 참여한 것으로 관찰된 학생 14명을 대상으로 인터뷰를 실시하여 참여적 학습 경험을 분석하였다. 연구 결과 학생들은 경쟁과 협력 놀이 요소에서는 '목표 달성'과 '상호작용'을, 디지털 놀이 요소에서는 '다감각적 자극', '환상과 호기심', '정확한 피드백', '우연', '통제감'을, 신체활동 놀이 요소에서는 '체감된 인지', '실재감'을 경험하면서 참여적 학습을 하는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 Kinect 게임 활용 수업을 참여적 학습을 위한 교수학습방법으로 도입할 기초자료로서 도움을 주고자 한다.
손 모양 인식은 자연스러운 인간-컴퓨터 상호작용을 위한 기반 기술이다. 본 논문에서는 Kinect 기반 손 모양 인식을 위해 효과적으로 손 영역을 검출하기 위한 방법에 대해 논의한다. Kinect는 컬러 영상과 적외선 영상(혹은 깊이 영상)을 동시에 획득할 수 있는 카메라이기 때문에, 손 영역을 검출하는 과정에서 컬러 정보와 깊이 정보를 활용할 수 있다. 즉, 손 영역은 스킨 컬러를 가지는 영역으로 검출될 수도 있으며, 일정한 깊이 값을 가지는 영역으로 검출될 수도 있다. 그러므로, 이러한 방법들의 성능을 분석하여, 손 영역의 실루엣이 깔끔하게 도출될 수 있도록 적절히 결합하는 방법이 마련되어야 한다. 이는 손 모양 인식률을 크게 좌우하기 때문이다. 최종적으로 일반적인 환경에서 손 영역 검출 방법의 차이에 따른 손 모양 인식률을 비교함으로써, 성능이 우수한 손 영역 검출 방법을 제안한다.
이 연구는 대형 고해상도 타일드 디스플레이를 활용한 천리안 해양관측위성 영상 가시화 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 타일드 디스플레이에서 멀티 터치와 키넥트 모션 제스쳐 인식 인터랙션을 제공하여 한반도 중심의 해양환경 위성 영상을 효과적으로 관측 및 분석 할 수 있도록 도와준다. 방대한 메모리양의 고화질 천리안 해양 관측 위성 영상은 멀티스케일 이미지 로드 기법을 사용하여 다양한 조작에서도 타일드 디스플레이 화면에 매끄럽게 출력되도록 하였다. 이 가시화 시스템은 기본적으로 특정 날짜에 해당하는 시간 단위의 해양관측 위성 영상을 동적으로 화면에 출력되며, 사용자는 멀티 터치나 키넥트 인터랙션을 통하여 영상을 자유롭게 확대 축소하고 상하좌우로 이동하며 다양한 기능 버튼을 누르는 등의 인터랙션을 할 수 있도록 하였다.
최근 마이크로소프트사의 키넥트(Kinect)를 이용하여 객체를 추적하거나 인식하는 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 같은 환경에서 손을 검출하고 추적하는 기술은 휴먼-인터페이스 개발의 가장 기본적인 기술이다. 본 논문에서는 키넥트를 이용하여 단색으로 제한되지 않은 환경에서 검출된 손의 경계를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 키넥트 센서의 깊이영상(Depth Image)에서 추출된 손의 영역과 칼라영상에서 피부색(Skin Color)의 검출 결과를 결합하여 손 영역의 정확도를 개선한다. 제안된 방법으로 손 영역의 검출을 수행한 결과 깊이영상만 사용한 방법 보다 손 영역을 검출하는 정확도를 높일 수 있음을 보였다. 제안된 방법이 수화나 제스처 인식 시스템에 적용된다면 정확도 개선에 많은 기여를 하리라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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