• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.147-156
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• 2024

본 논문은 장시간 디지털 기기 사용자를 위한 거북목 자세 교정 및 예방 시스템의 설계에 대해서 소개한다. 우리나라의 거북목 환자는 그 수가 2018년부터 2021년까지 13퍼센트 증가하였으며 아직까지 현재 시점의 최신 통계자료에 따르면 호전되지 않은 상황이다. 거북목은 질병 특성상 치료보단 예방이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 대부분의 노트북에 있는 내장 카메라 기반의 시스템을 설계하여 시스템의 접근성을 높였으며, Google Mediapipe 오픈소스의 Pose Estimation, Face Landmarks Detection, Iris Tracking, Depth Estimation 등의 기능을 통해 별도의 인공지능 모델이 필요 없도록 설계하여 낮은 비용으로 사용자로 하여금 손쉽게 거북목을 예방하도록 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.190-191
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• 2022

본 논문에서는 RGB-D 카메라와 Mediapipe 모듈을 이용한 신체 추적 및 리깅 프레임 워크를 제안한다. Openpose 및 Mediapipe를 통해 스켈레톤 정보를 추출할 수 있으며, 이 정보를 그래픽스 엔진의 입력으로 사용하여 휴머노이드 아바타 기능을 통해 각 캐릭터의 아바타가 다르더라도 리깅을 구현할 수 있다. 결과적으로 수작업을 통해 리깅을 구현하는 시간을 단축시킬 수 있다. 두 모듈과 RGB-D 카메라를 통해 획득한 3차원 스켈레톤 정보를 통해 실시간으로 사용자를 추적하고 자동 rigging하는 그래픽스 엔진 프레임 워크를 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.489-490
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• 2023

본 논문에서는 신체 영상 인식 기술을 이용한 운동 자세 교정 시스템을 제안하고 개발하였다. 구글에서 제공하는 미디어파이프 포즈(MediaPipe Pose) 오픈소스를 사용하여 웹캠으로 사용자의 운동 동작을 실시간으로 인식하여, 인식된 신체 구조의 33개의 관절 위치로 Pose Landmark를 사용하여 사용자의 운동 자세에 대한 횟수 카운트, 운동 동작의 정확도 측정을 할 수 있게 하여 혼자 운동하거나 처음 운동하는 사람들에게 운동의 접근성을 높이고, 올바른 자세로 운동을 하도록 유도할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.150-159
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• 2022

본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 산업현장에서 활동하는 여러 근로자의 영상 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로 부터 개별 영상 분석을 통해 헬멧의 착용 여부와 낙상 사고 여부를 확인하는 방법을 구현한다. 근로자의 영상 객체를 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모델인 YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지를 이용하여 헬멧의 착용여부를 판단하기 위해 따로 5,000장의 다양한 헬멧 학습 데이터 이미지를 만들어서 사용하였다. 또한, 낙상사고 여부를 판단하기 위해서 Mediapipe의 Pose 실시간 신체추적 알고리즘을 사용하여 머리의 위치를 확인하고 움직이는 속도를 계산하여 쓰러짐 여부를 판단하였다. 결과에 신뢰성을 주기위한 방법으로 YOLO의 바운딩 박스의 크기를 구하여 객체의 자세를 유추하는 방법을 추가하고 구현하였다. 최종적으로 관리자에게 알림 서비스를 위하여 텔레그램 API Bot과 Firebase DB 서버를 구현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1323-1329
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• 2021

손 표현 인식을 위해서는 손의 정적인 형태를 기반으로 하는 손 자세 인식과 손의 동적인 움직임을 기반으로 하는 손 동작 인식이 함께 사용된다. 이 논문에서는 손 표현 인식을 위해 손가락의 위치와 형태를 기반으로 하는 계층적 손 자세 모델을 제안한다. 손 자세 인식을 위해서는 오픈소스인 미디어파이프를 기반으로 하고, 손가락 상태를 나타내는 모델과 이를 통해 손 자세를 나타내는 모델을 계층적으로 구성하였다. 손가락 모델 역시 손가락 하나의 굽힘과 손가락 두 개의 닿음을 사용하여 계층적으로 구성하였다. 제안하는 모델은 손을 통해 정보를 전달하는 다양한 응용에 사용할 수 있으며, 수화에서의 숫자 인식에 적용하여 그 유용성을 검증하였다. 제안하는 모델은 수화 인식 이외에 컴퓨터의 사용자 인터페이스에서 다양한 응용이 가능할 것으로 기대한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.215-217
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• 2021

본 논문은 3D 공간에서 사용자를 추출한 뒤, 체적 정보 분석을 통한 3D 스켈레톤(skeleton) 분석 과정을 통해 정확도 높은 다수 사용자의 위치 추적 기술에 대해 연구하였다. 이를 위하여 YOLO(You Only Look Once)를 활용하여 실시간으로 객체를 검출(Real-Time Object Detection)한 뒤 Google의 Mediapipe를 활용해 스켈레톤 추출, 스켈레톤 정규화(normalization)를 통한 스켈레톤의 크기 및 상대적 비율 계산, RGB 영상 스케일링(Scaling) 후 주요 마디 인접 영역의 RGB 색상 정보를 추출하는 방법을 통해 정확도가 개선된 높은 성능의 다중 사용자 추적 기술을 연구하였다.