• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제6권5호
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• pp.536-542
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• 2000

본 논문은 제스춰를 이용하여 3차원 인체 모델의 동작을 지시하고 생성하는 시각 스크립트 언어를 제안한다. 인체와 같은 다관절체의 동작 생성을 위해서는 일반적으로 많은 세부적 작업과 전문성을 요구한다. 그러나 동작의 추상적 의미 전달을 통한 동작 생성이 가능하다면 동작 생성을 위한 작업량의 감소와 더불어 동작 시나리오 작성이 보다 용이할 것이다. 본 논문에서 제시하는 시각 스크립트는 실생활에서 손짓을 이용한 제스춰로 의미를 전달하는 것처럼 동작의 종류와 방향, 경로 등을 지시학 위해서 마우스 드래깅으로 입력되는 궤적이다. 따라서 시각 스크립트를 이용하면 동작의 의미적 기술이 가능하며 동작 경로 등의 공간적 속성을 시각적으로 부여할 수 있다. 그리고 동작 대상이 되는 신체 부위나 드래킹 속도 등의 제약 조건을 이용하여 동일한 형태의 시각 스크립트로도 다양한 인체 동작을 지시할 수 있도록 하였다. 이러한 시각 스크립트를 이용한 인체 동작 제어 시스템의 구현을 통해서 보다 직관적인 시각 제스춰를 통한 동작 제어가 가능함을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.179-184
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• 2010

인간의 보다 나은 삶을 위한 유비쿼터스 사회에서 센서 네트워크기술과 함께 중요시 되고 있는 기술이 자동제어 및 모션제어기술이다. 산업현장 및 생활환경에서 GUI 환경의 보다 빠르고 정밀한 모션제어 및 위치제어기술에 대한 요구는 날로 늘어가고 있다. 특히, GUI 환경의 개선과 산업현장의 변화에 빠르게 적응할 수 있도록 PC 기반의 모션 제어시스템에 대한 수요가 날로 증가하고 있다. 본 연구에서는 높은 신뢰성과 정밀한 모션제어를 제공하는 NI PXI-7352 컨트롤러와 스텝 모터를 활용하여 사용자인터페이스를 획기적으로 증대시킨 그래픽기반 시스템 프로그래밍언어인 LabVIEW를 기반으로 산업현장에서 다양하게 응용할 수 있는 고성능 2축 스텝 모션 제어시스템을 개발하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권11C호
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• pp.1071-1076
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• 2006

본 논문에서는 수화 인식을 위한 얼굴 및 손 추적시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 검출 및 추적 단계로 구분된다. 검출 단계에서는 신호의 주체인 얼굴과 손에 위치한 피부 특징을 이용하였다. CbCr 공간에서의 타원 모델을 구성하여 피부 색상을 검출하고 피부 영역을 분할한다. 그리고 크기와 얼굴 특징을 이용하여 얼굴과 손 영역을 정의한다. 추적 단계에서는 동작 추정을 위하여 첫 번째 손 영역으로 예측된 다음의 손위치를 연산함으로써 두 번째 손의 영역을 유도해낸다. 그러나 갑작스런 움직임의 속도 변화가 있을 경우 연속된 프레임에서 추적된 위치는 부정확하였다. 이러한 점을 해결하고자 손 영역에 대하여 반복적인 재연산을 수행하여 적응적으로 영역을 찾음으로써 오차를 보정하도록 하였다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 방법보다 4%의 처리 시간이 증가된 반면, 예측 오차는 96.87%까지 감소시킬 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.8-15
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• 1997

본 논문에서는 하나의 TMS320C31 Digital Signal Processor (DSP)를 사용하여 실시간으로 동작하는 Motion Picture Experts Group-1 (MPEG-1) 오디오 인코더 시스템을 구현하였다. 우선 MPEG-1 Audio Layer-2 및 심리음향모델-1 관련 기본 알고리듬을 C-언어로 구현하여 기본 동작을 확인하였다. 그리고 전체실행 시간을 줄이기 위하여, 이를 다시 Texas Instruments (Tl) 어셈블리어로 작성하였다. 마지막으로, MPEG-1 오디오 인코더 시스템을 위한 실제 DSP 하드웨어 회로 보드를 설계, 제작하였다. Analog-to-Digital Converter (ADC) 제어, 입출력 제어, 그리고 DSP 보드에서 PC로의 비트열 전송과 같은 주변 모듈들은 Very High Speed Hardware Description Language (VHDL)을 사용하여 Field Programmable Gate Array (FPGA)로 구현하였다. 제작된 시스템은 48 KHz로 샘플링 되는 스테레오 오디오 신호를 실시간으로 처리하여 192 kbps 비트율로 부호화된 비트열을 출력시킨다. 다양한 형태의 스테레오 오디오 신호를 통해, 제작된 오디오 인코더 시스템의 실시간 동작과 양질의 오디오 신호가 복원됨을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권3호
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• pp.389-398
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• 2008

청각장애우들과 일반인과의 커뮤니케이션을 위한 구화체계가 연구되고 있지만 사회적인 무관심과 시장성의 결여로 기존 교사가 일일이 지도하는 비효율적 교육 방식으로 진행되고 있다. 이러한 단점을 극복하기위하여 3차원 애니메이션 및 디지털 테크놀로지 기술을 활용한 콘텐츠를 개발이 필요하다. 캐릭터 제작을 위한 표준얼굴 및 표준구형 조사를 위해 국내 서울 및 경기지역 초등학교 $3{\sim}6$학년 학생의 얼굴관련 데이터를 충분히 수집하여 해당 연령층 학생들의 얼굴과 구형에 대한 표준을 도출하였다. 이러한 자료는 청각장애우를 위한 콘텐츠개발의 기초자료 뿐 아니라 실질적으로 적용할 수 있는 표준치수 및 표준 형태를 제공할 수 있다. 캐릭터 구화 애니메이션 시스템은 3D캐릭터 애니메이션을 응용하여 대화를 이해하고 자신의 의사표현을 교육하는 시스템으로 3D 기술과 모션캡쳐를 접목시켜 가정 및 특수교육 기관에서 언어교육이 필요한 청각장애아동들의 언어교육에 효과적인 학습을 지원한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권4호통권316호
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• pp.48-54
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• 2007

손 모양은 청각장애인의 의사소통 수단인 수화에서 중용한 요소 중 하나이다. OpenGL 기반의 가상현실 공간에서 수화 동작을 표현하기 위해서는 수화 동작 데이터를 삽입하고 수정하는 편집 프로그램이 필요하다. 하지만, 기준의 수화 동작 편집기는 수화를 잘 이해하지 못하는 일반 사용자가 손 모양을 정확하게 편집하거나 표현하는데 어려움이 있다. 또한, 수화 사전에 포함되는 각 수화 단어의 데이터 수가 많기 때문에 이를 효율적으로 생성하고 저장하는 프로그램이 필요하다. 본 논문에서는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 통해 다양한 손 모양을 쉽게 편집하고 생성된 손 모양 데이터를 데이터베이스에 저장할 수 있는 손 모양 편집 프로그램을 개발하였다. 생성된 손 모양 코드는 수화 동작을 생성하기 위한 수화 단어 편집기에 연결되어 수화 데이터베이스의 전체 용량을 감소시킨다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.105-110
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• 2016

현재, 국내 CNC 산업분야는 제조업의 패러다임 변화에 따라 공작기계에 첨단 기술의 적용이 활발하게 추진되고 있다. 즉, 공작기계의 제어를 담당하는 CNC의 IT화는 가장 중요한 부분을 차지하고 있다. 하지만 공작기계 분야에 모션제어 전문기술 부족의 가장 큰 이유는 PC기반의 컨트롤러의 경우 비중을 많이 차지하는 윈도우즈 언어를 사용하기 보다는 G-Code를 직접 좌표에 맞춰 코딩하거나 값비싼 외산 S/W를 통해 변환 하는 경우가 대부분이기 때문이다. 본 논문에서는 다양한 형태의 CAD 데이터를 손쉽게 G-Code 데이터로 변환할 수 있는 G-Code 변환 프로그램 및 CAD&CAM과 응용 소프트웨어를 개발하고 이 변환된 데이터를 바로 로봇을 통해 원하는 동작을 시킬 수 있는 전용 모션 컨트롤러를 구현한다.

• 전기학회논문지
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• 제63권6호
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• pp.813-819
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• 2014

The purpose of this study was to extract accurate parameters of facial movement features using 3-D motion capture system in speech recognition technology through lip-reading. Instead of using the features obtained through traditional camera image, the 3-D motion system was used to obtain quantitative data for actual facial movements, and to analyze 11 variables that exhibit particular patterns such as nose, lip, jaw and cheek movements in monosyllable vocalizations. Fourteen subjects, all in 20s of age, were asked to vocalize 11 types of Korean vowel monosyllables for three times with 36 reflective markers on their faces. The obtained facial movement data were then calculated into 11 parameters and presented as patterns for each monosyllable vocalization. The parameter patterns were performed through learning and recognizing process for each monosyllable with speech recognition algorithms with Hidden Markov Model (HMM) and Viterbi algorithm. The accuracy rate of 11 monosyllables recognition was 97.2%, which suggests the possibility of voice recognition of Korean language through quantitative facial movement analysis.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.191-193
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• 2017

물리적 객체 기반 및 프레임 단위로 촬영되는 스톱 모션 애니메이션은 전통적인 애니메이션 기술이다. 이는 독립 예술 형태로서 긴 세월의 축적으로 독특한 예술 언어를 형성했다. 애니메이터의 끊임없는 연구와 함께 스톱 모션 애니메이션은 디지털 기술과 적극적으로 결합하여 재료 사용 및 촬영 기술의 발전에 큰 진전을 이루었다. 디지털 기술의 도입은 예술적 표현을 풍부하게 할뿐 아니라 새로운 시대의 지속 가능한 개발을 위한 기반을 마련했다. 본 연구는 3D 프린터 기술이 스톱모션 애니메이션의 제작과정과 산업에 어떠한 영향을 미치는지 탐색하고자 한다.

• 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.