• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.170-180
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• 2015

뉴미디어 기술과 디바이스의 발달에 따라서 유아 교육 분야에서 새로운 콘텐츠에 대한 다양한 시도들이 발생하고 있다. 본 연구는 유아를 대상으로 시지각과 사회성 증진을 목적으로 키넥트를 활용한 에듀테인먼트 콘텐츠을 개발하였다. 시각으로 인지된 내용을 신체를 사용한 그리기를 통해 재현함으로써 시지각 능력을 강화시키고 또래유아와의 놀이 활동 속에서 자연스러운 신체접촉과 협동과정을 경험하여 사회성 증진을 강화시키도록 설계하였다. 이 콘텐츠는 유아의 흥미를 유발할 수 있는 캐릭터 개발 및 스토리 기반의 영상 제작과 프로세싱을 활용한 인터랙티브 프로그래밍을 통해 프로토타입으로 개발되었다. 1차 파일럿 테스트를 통해 개선점을 도출하였고, 2차 파일럿 테스트에서 유아들이 수정된 콘텐츠를 쉽게 따라하고 적극적으로 참여하는 것이 관찰되었다. 이는 개발된 콘텐츠가 아이들에게 자연스럽게 놀이 과정을 통해서 사물을 인지하고 서로 어울림으로써 에듀테인먼트 콘텐츠로서의 가능성을 가지고 있음을 보여주고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1686-1694
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• 2014

본 논문에서는 키넥트(Kinect)를 통해 획득한 깊이 영상에서 손가락의 모양을 인식하는 새로운 기법을 제안한다. 각도 변화에 강인하게 하기 위하여 입력 손 영상의 회전 보상 각도를 계산한 뒤 강체(rigid) 변환을 통하여 손 영상을 회전 변환시킨다. 회전 보상 각도를 계산하기 위하여 손 영상의 경계선을 추출한 뒤 경계선을 이루는 화소들의 좌표의 변화를 관찰한다. 제안하는 기법에서는 손가락 모양을 인식하기 위하여 손 영역에서 최 상단, 최 우측, 최 좌측 화소 좌표를 획득한 뒤, 손가락의 기하학적 특징에 착안하여 좌표들 사이의 거리 변화와 좌표들 사이의 각도변화 그리고 손 영역의 화소 면적을 이용하게 된다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.21-27
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• 2015

본 논문에서는 방송국 그린 스튜디오에 서 있는 연기자와 CG로 표현되는 스페셜 이펙트(물, 불, 연기 등)와의 상호작용을 제공하는 시스템을 제안한다. 기존의 가상 스튜디오는 주로 CG 배경과 연기자 촬영 영상을 정합하는 방법에 초점을 맞추고 있다. 기존의 연구와 달리 본 논문에서는 실제 연기자와 상호작용하는 비주얼 이펙트를 시뮬레이션하는데 집중함으로써 TV 화면에서 새로운 영역을 표현하고자 한다. 연기자 동작에 비주얼 이펙트를 연동하기 위하여 깊이 카메라를 이용하여 연기자 동작을 추출한다. 이를 3차원 벡터 필드로 변환하고 Navier Stokes 방정식의 외력으로 적용하여 물, 불, 연기의 유체를 시뮬레이션한다. 특히, 물의 상호작용을 사실적으로 표현하기 위하여 물에 연동되는 스플레쉬의 상호작용도 함께 시뮬레이션하여 물이 등장하는 비주얼 이펙트의 사실감을 극대화시켰다. TV의 실시간 녹화를 지원하기 위하여 GPU 프로그래밍을 도입하여 VFX의 실시간 상호작용을 지원하는 기능도 추가하였다. 제안된 방법의 유용성은 물, 불, 연기, 바다 속 물고기 떼 등의 VFX 시뮬레이션과 연기자와의 상호작용 실험을 통하여 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권2호
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• pp.763-774
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• 2015

Hand posture recognition has been a wide region of applications in Human Computer Interaction and Computer Vision for many years. The problem arises mainly due to the high dexterity of hand and self-occlusions created in the limited view of the camera or illumination variations. To remedy these problems, a hand posture recognition method using 3-D point cloud is proposed to explicitly utilize 3-D information from depth maps in this paper. Firstly, hand region is segmented by a set of depth threshold. Next, hand image normalization will be performed to ensure that the extracted feature descriptors are scale and rotation invariant. By robustly coding and pooling 3-D facets, the proposed descriptor can effectively represent the various hand postures. After that, SVM with Gaussian kernel function is used to address the issue of posture recognition. Experimental results based on posture dataset captured by Kinect sensor (from 1 to 10) demonstrate the effectiveness of the proposed approach and the average recognition rate of our method is over 96%.

• 공학교육연구
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• 제19권6호
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• pp.49-56
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• 2016

The Human Robot Interface (HRI) based on 3D depth sensor on the docent robot is developed and the localization algorithm based on extended Kalman Filter (EKFLA) are proposed through the capstone design by graduate students in this paper. In addition to this, the performance of the proposed EKFLA is also analyzed. The developed HRI system consists of the route generation and localization algorithm, the user behavior pattern awareness algorithm, the map data generation and building algorithm, the obstacle detection and avoidance algorithm on the robot control modules that control the entire behaviors of the robot. It is confirmed that the improvement ratio of the localization error in EKFLA on the scenarios 1-3 is increased compared with the localization algorithm based on Kalman Filter (KFLA) as 21.96%, 25.81% and 15.03%, respectively.

• ETRI Journal
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• 제40권4호
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• pp.522-530
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• 2018

In this study, we developed a robotic walker that actively controls its speed and direction of movement according to the user's gait intention. Sensor fusion between a low-cost light detection and ranging (LiDAR) sensor and inertia measurement units (IMUs) helps determine the user's gait intention. The LiDAR determines the walking direction by detecting both knees, and the IMUs attached on each foot obtain the angular rate of the gait. The user's gait intention is given as the directional angle and the speed of movement. The two motors in the robotic walker are controlled with these two variables, which represent the user's gait intention. The estimated direction angle is verified by comparison with a Kinect sensor that detects the centroid trajectory of both the user's feet. We validated the robotic walker with an experiment by controlling it using the estimated gait intention.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제5권1호
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• pp.16-24
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• 2015

The kinetic façade system is an interactive building envelope which is adaptive to environmental condition by transforming the behaviour of its components. The design process of kinetic façade system calls for a novel approach. It needs to support designers to adopt technologies from multidisciplinary fields such as physical computing and robotics. In this paper, prototyping method is introduced as a useful technique for implementing kinetic façade systems. In order to incorporate prototyping method into architectural design process, two aspects are investigated in digital design studio: (1) The interactions between digital and analogue environments (2) The role of traditional design tools. Furthermore, the role of BIM is investigated by analyzing two aspects.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.918-921
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• 2015

최근, 기계와 사람이 상호작용을 하는 HCI(Human-Computer Interaction) 기술이 중요해지고 있다. 그 중에서도 연구가들 사이에서 신체의 골격을 인식하는 동작인식 카메라인 키넥트를 활용한 연구들이 급증하고 있다. 키넥트를 사람과 배경의 깊이를 인식 및 분석한 후 사람인지를 인지한다. 하지만 사람과 배경의 깊이 단계가 같을 경우 사람을 인식하기 힘들다는 한계점이 있다. 본 논문에서는, 이와 같은 한계점을 해결하기 위한 관련 논문을 비교, 분석하고자 한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제7권2호
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• pp.195-200
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• 2019

Media art, which is a combination of media technology and art, is making a lot of progress in combination with AI, IoT and VR. This paper aims to meet people's needs by creating a video that simulates the dance moves of an object that users admire by using media art that features interactive interactions between users and works. The project proposed a universal image synthesis system that minimizes equipment constraints by utilizing a deep running-based Skeleton estimation system and one of the deep-running neural network structures, rather than a Kinect-based Skeleton image. The results of the experiment showed that the images implemented through the deep learning system were successful in generating the same results as the user did when they actually danced through inference and synthesis of motion that they did not actually behave.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.29-37
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• 2016

인간은 의사소통을 통해서 상호관계를 유지시키고 발전시켜나간다. 의사소통은 크게 언어적 의사소통과 비언어적 의사소통으로 나뉜다. 언어적 의사소통은 말 또는 글을 사용하는 것이고 비언어적 의사소통은 몸동작으로 의사를 전달하는 것이다. 우리는 일상생활에서 대화를 할 때 말과 더불어 제스처를 함께 사용한다. 제스처는 비언어적 의사소통에 속하며, 다양한 형태와 움직임으로 의사를 전달할 수 있다. 이러한 이유로 제스처는 HCI 분야와 HRI 분야에서 NUI/NUX를 구현하기 위한 수단으로 각광받고 있다. 본 논문에서는 키넥트와 손의 기하학적인 특징을 사용하여 손 영역 검출과 손가락 개수를 인식하는 방법을 제안한다. 키넥트가 제공하는 깊이 영상을 이용하여 영상에서 손 영역을 검출하고 손의 윤곽선과 중점의 거리를 비교하여 손가락 개수를 파악한다. 본 논문에서 제안한 방법에 따른 손가락 개수 인식률은 평균 98.5%이고 수행시간은 0.065ms이다. 이 방법은 기존의 연구와 비교 했을 때, 인식 속도가 빠르며, 복잡도가 O(n),으로써 성능 또한 우수하다. 향후 이를 통해 제스처의 인식 가능한 범위를 증가시켜 보다 컴퓨터와 인간의 상호작용이 수월해지는데 도움이 될 것이다.