• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.197-207
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• 2014

본 논문에서는 실용적인 TOF 카메라인 키넥트(Kinect) 한 대를 이용하여 골프 스윙의 자동 분석에 필요한 스윙 특징들을 자동 추출하는 효율적인 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 키넥트가 제공하는 관절정보와 깊이(Depth) 정보를 이용하여, 골프스윙에서 중요한 7개의 키프레임과 각 키프레임에서 중요한 스윙특징들을 자동 추출한다. 10명의 골퍼들로부터 구한 50회의 스윙데이터에 대하여 성능을 확인 하였다. 제안한 방법은 설치가 간단하면서도 비용이 저렴한 환경에서 의미 있는 3차원 골프스윙 특징 추출이 가능하고, 구체적인 수치 값을 자동으로 제시하므로 실제적인 자가 스윙분석 시스템 개발에 사용될 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.268-269
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• 2021

본 논문에서는 RGB이미지와 Depth 이미지를 촬영할 수 있는 촬영 장비인 Azure Kinect를 사용해 다시점 촬영 시스템 구성을 위한 카메라 동기화 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에는 8대의 Azure Kinect 카메라를 사용하고 있으며 각 카메라는 3.5-mm 오디오 케이블로 연결되어 외부동기화 신호를 전달한다. 그리고 이미지를 저장할 때 발생하는 메모리에서의 병목현상을 최소화하기 위해 촬영 시스템의 동작을 16개의 버퍼로 나누어 병렬 컴퓨팅으로 진행한다. 이후 동기화 여부에 따른 차리를 디바이스 타임스탬프를 기준으로 하여 비교한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제36권5호
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• pp.228-234
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• 2015

The balance ability significantly decreased in the elderly because of deterioration of the neural musculature regulatory mechanisms. Several studies have investigated methods of improving balance ability using real-time systems, but it is limited by the expensive test equipment and specialized resources. Recently, Kinect system based on depth data has been applied to address these limitations. Little information about accuracy/inaccuracy of Kinect system is, however, available, particular in motion analysis for evaluation of effectiveness in rehabilitation training. Therefore, the aim of the current study was to evaluate accuracy/inaccuracy of Kinect system in specific rotational movement for balance rehabilitation training. Six healthy male adults with no musculoskeletal disorder were selected to participate in the experiment. Movements of the participants were induced by controlling the base plane of the balance training equipment in directions of AP (anterior-posterior), ML (medial-lateral), right and left diagonal direction. The dynamic motions of the subjects were measured using two Kinect depth sensor systems and a three-dimensional motion capture system with eight infrared cameras for comparative evaluation. The results of the error rate for hip and knee joint alteration of Kinect system comparison with infrared camera based motion capture system occurred smaller values in the ML direction (Hip joint: 10.9~57.3%, Knee joint: 26.0~74.8%). Therefore, the accuracy of Kinect system for measuring balance rehabilitation traning could improve by using adapted algorithm which is based on hip joint movement in medial-lateral direction.

• 항공우주기술
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• 제11권2호
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• pp.140-148
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• 2012

자율 주행을 위해 주행 지도, 위치 추적 및 목적지까지의 최단 경로 설정 연구가 필요하다. 특히 실내에서는 GPS 신호를 수신 받을 수 없기 때문에 이미지 프로세싱과 같은 방법을 통해 현재 위치를 인식하고 3차원 지도를 생성해야 한다. 본 논문에서는 Depth 카메라인 키넥트를 이용하여 3차원 지도를 생성하고, 일반 카메라로 촬영한 2차원 이미지를 이용하여 3차원 지도에서 현재 위치를 파악하는 방법에 대해 설명한다. 그리고 지도에서 장애물을 확인하고 단순화하는 방법에 대해서도 설명한다.

• 로봇학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.96-103
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• 2014

Global localization is one of the essential issues for mobile robot navigation. In this study, an indoor global localization method is proposed which uses a Kinect sensor and a monocular upward-looking camera. The proposed method generates an environment map which consists of a grid map, a ceiling feature map from the upward-looking camera, and a spatial feature map obtained from the Kinect sensor. The method selects robot pose candidates using the spatial feature map and updates sample poses by particle filter based on the grid map. Localization success is determined by calculating the matching error from the ceiling feature map. In various experiments, the proposed method achieved a position accuracy of 0.12m and a position update speed of 10.4s, which is robust enough for real-world applications.

• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.393-400
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• 2013

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.248-251
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• 2016

본 논문에서는 타이어 표면의 돌출문자를 인식하여 데이터화 및 수집하는 방법에 관하여 논하였다. 본 논문에서는 기존의 문자를 인식 시스템과 달리 타이어의 돌출문자 인식에 대해 전 처리 단계에서 키넥트 카메라 영상을 이미지 데이터로 변환한 후, 문자 영역을 탐색한다. 그 후 이진 영상, 노이즈 필터 등을 통하여 이미지 개선을 하여 숫자 및 글자를 분석한다. 인식 단계에서는 문자의 판별 등을 이용하여 인식 하고 추가적으로 타이어 정보 인식 오류 보정 알고리즘을 통하여 글자의 오류인식에 대한 보정을 하여 타이어의 돌출 문자를 100% 인식하고자 한다. 본 논문에서는 타이어 문자를 인식하는 방법과 기술을 개발하고자 한다. 이미 문자 인식을 하는 많은 방법들이 있지만, 타이어 문자는 일반적인 문자인식과 다르게 추가된 기술을 요구하기 때문에 문자 인식을 하는 추가 기술 방식과 알고리즘을 개발하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.501-507
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• 2012

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.

• Advances in robotics research
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• 제1권2호
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• pp.127-140
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• 2014

This work presents an IR-based system for parking assistance and obstacle detection in the automotive field that employs the Microsoft Kinect camera for fast 3D point cloud reconstruction. In contrast to previous research that attempts to explicitly identify obstacles, the proposed system aims to detect "reachable regions" of the environment, i.e., those regions where the vehicle can drive to from its current position. A user-friendly 2D traversability grid of cells is generated and used as a visual aid for parking assistance. Given a raw 3D point cloud, first each point is mapped into individual cells, then, the elevation information is used within a graph-based algorithm to label a given cell as traversable or non-traversable. Following this rationale, positive and negative obstacles, as well as unknown regions can be implicitly detected. Additionally, no flat-world assumption is required. Experimental results, obtained from the system in typical parking scenarios, are presented showing its effectiveness for scene interpretation and detection of several types of obstacle.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.1003-1007
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• 2015

Depth calibration is a procedure for finding the conversion function that maps disparity data from a depth-sensing camera to actual distance information. In this paper, we present an optimal depth calibration method for Kinect$^{TM}$ sensors based on an experimental design and convex optimization. The proposed method, which utilizes multiple measurements from only two points, suggests a simplified calibration procedure. The confidence ellipsoids obtained from a series of simulations confirm that a simpler procedure produces a more reliable calibration function.