• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.726-728
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• 2016

본 연구에서는 leap motion을 이용하여 실시간 MIDI controller를 설계하였다. Windows상에서 virtual MIDI port를 생성한 후 DAW(Digital Audio Workstation) 또는 VST(Virtual Studio Technology)와 해당 port와 프로토콜에 연결되어 통신을 수행한다. MIDI controller는 손동작 및 모양을 실시간으로 탐지해서 해당 데이터를 MIDI 데이터로 변환시킨다. 이 변환 된 데이터는 설정 된 포트와 미리 입력 된 MIDI CC(Control Change)에 따라 전송된다. 따라서 기존의 MIDI controller보다 유연한 MIDI 입력을 지원하는 목적을 가진다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권5호
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• pp.343-350
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• 2015

마우스와 키보드와 같은 입력장치를 사용하여 할 수 있는 게임들은 많이 출시되었다. 그러나 최근에 키넥트와 Wii와 같이 인체를 움직여 인식을 받는 게임들이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 사람의 손 모션을 정확하게 인식하는 센서들 중 하나인 립 모션 컨트롤러를 사용하여 즐길 수 있는 야구게임 개발에 대하여 다룬다. 개발된 게임의 주요 요소는 캐릭터, 야구장이 속하는 배경, 애니메이션으로 구성되어 있으며, 3인칭 시점의 야구게임 형식으로 진행된다. 이 게임의 가장 큰 특징은 게임 사용자가 립모션 컨트롤러를 활용하여 색다른 게임 플레이가 가능하다는 점이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.333-334
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• 2018

This is a study on controlling a drone (DJI Mavic Air) with simple hand gesture using Leap Motion controller. Four component involve are MacBook, Leap Motion controller, Android device, and DJI Mavic Air. All of this component are connected through USB, Bluetooth, and Wi-Fi technology. The studies main purpose are to show that by controlling a drone through Leap Motion, drone amateur user can easily learn how to control a drone, and because of longer drone control range can be archived things such as search and rescue mission will be possible.

• ETRI Journal
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• 제46권2호
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• pp.250-262
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• 2024

Air-writing recognition is relevant in areas such as natural human-computer interaction, augmented reality, and virtual reality. A trajectory is the most natural way to represent air writing. We analyze the recognition accuracy of words written in air considering five features, namely, writing direction, curvature, trajectory, orthocenter, and ellipsoid, as well as different parameters of a hidden Markov model classifier. Experiments were performed on two representative datasets, whose sample trajectories were collected using a Leap Motion Controller from a fingertip performing air writing. Dataset D₁ contains 840 English words from 21 classes, and dataset D₂ contains 1600 English words from 40 classes. A genetic algorithm was combined with a hidden Markov model classifier to obtain the best subset of features. Combination ftrajectory, orthocenter, writing direction, curvatureg provided the best feature set, achieving recognition accuracies on datasets D₁ and D₂ of 98.81% and 83.58%, respectively.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권4호
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• pp.186-192
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• 2021

In this paper, we evaluated prediction accuracy of Euler angle spectrograph classification method using a convolutional neural networks (CNN) for hand gesture recognition in augmented reality (AR) cognitive rehabilitation system based on Leap Motion Controller (LMC). Hand gesture recognition methods using a conventional support vector machine (SVM) show 91.3% accuracy in multiple motions. In this paper, five hand gestures ("Promise", "Bunny", "Close", "Victory", and "Thumb") are selected and measured 100 times for testing the utility of spectral classification techniques. Validation results for the five hand gestures were able to be correctly predicted 100% of the time, indicating superior recognition accuracy than those of conventional SVM methods. The hand motion recognition using CNN meant to be applied more useful to AR cognitive rehabilitation training systems based on LMC than sign language recognition using SVM.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1615-1620
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• 2017

VR 관련 기술들의 발달로 인하여 VR 기기의 성능이 좋아지고 보급화가 가능한 가격이 되면서 많은 사람들이 VR 기술을 쉽게 접할 수 있게 되었다. VR 드로잉 어플리케이션은 사용자에게 복잡하지 않으며 완성도가 높은 어플리케이션으로 교육 및 공연 등에 사용되고 있다. 컨트롤러를 사용하여 공간 드로잉 하는 인터페이스 방식은 사용자의 드로잉 인터페이스가 컨트롤러에 제약적이 된다. 본 연구에서는 HMD 전면부에 Leap Motion을 부착하여 HMD 전면부에서 움직이는 사용자의 손을 추적하여 곡면을 그림으로써 컨트롤러를 사용해보지 않은 사용자도 직관적으로 드로잉 어플리케이션을 사용할 수 있는 시스템을 제안하였다.

• 한국생산제조학회지
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• 제24권6호
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• pp.703-709
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• 2015

In this work, a robot aimed at grapping and delivering an object by using a simple finger-pointing command from a hand- or arm-handicapped person is introduced. In this robot system, a Leap Motion sensor is utilized to obtain the finger-motion data of the user. In addition, a Kinect sensor is also used to measure the 3D (Three Dimensional)-position information of the desired object. Once the object is pointed at through the finger pointing of the handicapped user, the exact 3D information of the object is determined using an image processing technique and a coordinate transformation between the Leap Motion and Kinect sensors. It was found that the information obtained is transmitted to the robot controller, and that the robot eventually grabs the target and delivers it to the handicapped person successfully.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.1-8
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• 2013

실제 사람의 움직임을 촬영하여 얻은 동작 데이터는 인체운동의 메커니즘을 이해하거나 가상 캐릭터의 애니메이션을 합성하기 위한 목적으로 널리 활용되고 있다. 주어진 동작 데이터로부터 원하는 동작을 검색하는 작업은 찾아낸 동작을 분석하고 편집하기 전에 선행되어야 하는 주요 과정이다. 본 논문은 기술어와 같은 별도의 메타 데이터 없이 원본 데이터에 내재된 정보만을 이용하여 검색을 수행하는 새로운 내용 기반 동작 데이터 검색 방법을 제안한다. 주로 신체 자세의 골격 형태나 평면 상의 이동 궤적에 초점을 맞춘 기존 검색 방식과 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 3차원 공간 상의 궤적을 질의로 입력 받아서 손, 발, 허리와 같은 신체 부위의 이동 궤적이 그와 가장 유사한 일련의 동작 구간들을 검출한다. 사용자가 직관적으로 공간적 궤적을 묘사할 수 있도록 하기 위하여, 본 논문의 실험에서는 손가락의 공간적 움직임을 정밀하게 추적할 수 있는 Leap Motion 제어기를 입력 도구로 사용하였다. 드리블, 슈팅 등의 다양한 동작이 포함된 농구 동작 데이터로부터 미리 선택된 수십 여개의 동작을 검색하는 사용자 테스트를 수행하여 제안된 방법의 효용성을 평가하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제18권4호
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• pp.116-119
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• 2019

User interface/experience and realistic game manipulation play an important role in virtual reality first-person-shooting game. This paper presents an intuitive hands-free interface of gaming interaction scheme for FPS based on user's gesture recognition and VR controller. We focus on conventional interface of VR FPS interaction, and design the player interaction wearing head mounted display with two motion controllers; leap motion to handle low-level physics interaction and VIVE tracker to control movement of the player joints in the VR world. The FPS prototype system shows that the design interface helps to enjoy playing immersive FPS and gives players a new gaming experience.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.730-732
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• 2016

본 논문에서는 보다 보안을 높이기 위해서 인가된 사용자의 암호를 번호로 구성하지 않고, 사용자만이 알고 있는 간단하면서도 독특한 손가락의 움직임 패턴으로 구성하고, 이를 적용한 보안 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템은 등록단계에서 립모션 컨트롤러(Leap Motion Controller)를 사용하여 손가락의 보안패턴을 입력받았으며, OpenGL과 OpenCV를 사용하여 구현하였다. 실험 결과 제안하는 시스템은 잘못된 보안 패턴을 정확히 걸러내었으며, 정인식률도 91.4%로 만족할 만한 성능을 보여주었다.