• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.2595-2600
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• 2012

본 연구에서는 전자기기의 사용이 불편한 장애인이나 노인들을 위한 새로운 인터페이스를 제안한다. 제안한 방식은 대부분의 전자기기에 적용되고 있는 물리적 스위치 방식의 인터페이스를 마이크와 3축 가속도 센서가 달린 헤드셋을 이용하여 음성인식과 모션인식을 통해 전자기기를 사용하는 방식이다. 음성인식은 마이크를 통해 명령이 전달되고 음성인식 모듈을 통해 PC의 마우스를 컨트롤한다. 그리고 모션인식은 머리를 움직여 헤드셋에 있는 3축 가속도 센서가 마우스 포인터를 제어하여 명령을 수행하게 된다. 제안한 인터페이스 방식의 유용성을 확인하기 위해 헤드셋을 제작하고, 제작된 헤드셋을 이용하여 실험실과 식당, 도서관 등에서 실험을 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1735-1736
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• 2008

In this research, a riding robot system named as "RideBot" is developed for health-care and entertainments. The developed riding robot can follow the intention of horseman and can simulate the motion of horse. The riding robot mechanisms are used for many functions of attitude detection, motion sensing, recognition, common interface and motion-generations. This riding robot can react on health conditions, bio-signals and intention informations of user. One of the objectives of this research is that the riding robot could catch user motion and operate spontaneous movements. In this paper, we develope the saddle mechanism which can generate 3 degrees-of-freedom riding motion based on the intention of horseman. Also, we develope reins and spur mechanism for the recognition of the horseman's intention estimation and the bio-signal monitoring system for the health care function of a horseman. In order to evaluate the performance of the riding robot system, we tested several riding motions including slow and normal step motion, left and right turn motion.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.436-442
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• 2016

There are a lot of sports when you left the victory and the defeat of the match the referee subjective judgment. In particular, TaeKwonDo pumse How accurate a given action? Is important. Objectively evaluate the subjective opinion of victory and defeat in a sporting event and the technology to keep as evidence is required. This study was implemented a system for recognizing Taekwondo executed through the number of motion recognition device. Step Sensor also used to detect a user's location. This study evaluated the rate matching the standard gesture data and the motion data. Through multiple gesture recognition equipment was more accurate assessment of the Taekwondo action.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.368-374
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• 2011

This paper proposes a robot control human interface using Markov model (HMM) based hand signal recognizer. The command receiving humanoid robot sends webcam images to a client computer. The client computer then extracts the intended commanding hum n's hand motion descriptors. Upon the feature acquisition, the hand signal recognizer carries out the recognition procedure. The recognition result is then sent back to the robot for responsive actions. The system performance is evaluated by measuring the recognition of '48 hand signal set' which is created randomly using fundamental hand motion set. For isolated motion recognition, '48 hand signal set' shows 97.07% recognition rate while the 'baseline hand signal set' shows 92.4%. This result validates the proposed hand signal recognizer is indeed highly discernable. For the '48 hand signal set' connected motions, it shows 97.37% recognition rate. The relevant experiments demonstrate that the proposed system is promising for real world human-robot interface application.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.119-129
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• 2007

본 논문에서는 두 대의 카메라를 직각으로 배치하여 얻은 동영상에서 인체의 실루엣을 이용하여 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 실루엣에서 전역 특징과 지역 특징을 추출하며, 이 특징들은 정적인 프레임에만 있느냐에 따라 정적 특징과 동적 특징으로 다시 나뉜다. 추출된 특징들은 RBF 신경망을 훈련시키기 위해 사용된다. 제안된 신경망은 정적 특징을 입력층으로 보내고, 동적 특징은 인식을 위한 추가적인 특징으로 이용한다. 본 논문에서 제안된 신경망 동작 인식 시스템은 유아들의 동작 교육에 적용되었다. 동작 교육을 위해 제시되는 기본 동작은 걷기, 뛰기, 앙감질 등의 이동 동작과 구부리기, 뻗기, 균형 잡기, 회전하기 등 비 이동 동작으로 구분된다. 제안된 시스템은 동작교육을 위해 7가지 기본 동작을 학습시킨 신경망으로 성공적으로 동작 인식을 하였다. 제안된 시스템은 유아의 공간감각 계발을 위한 동작교육 시스템에 활용될 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.483-486
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• 1999

In this paper, we present a real-time hand gesture recognition system that controls motion of a human avatar based on the pre-defined dynamic hand gesture commands in a virtual environment. Each motion of a human avatar consists of some elementary motions which are produced by solving inverse kinematics to target posture and interpolating joint angles for human-like motions. To overcome processing time of the recognition system for teaming, we use a Fuzzy Min-Max Neural Network (FMMNN) for classification of hand postures

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.377-378
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• 2018

본 논문은 이전에 발표한 "FPGA와 OpenCV를 이용한 눈동자 모션인식을 통한 의사소통 시스템"을 보완한다. 몸을 자연스럽게 움직일 수 없는 전신마비, 루게릭 환자들을 위한 시스템으로, 눈동자의 모션을 인식하여 FPGA에서 텍스트를 실시간으로 선택한다. 본 논문에서는 사용자가 전신마비 환자인 것을 기반으로 눈 검출 기능의 연산을 최소한으로 줄여 모션인식의 속도를 향상키는 알고리즘을 제안한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.397-402
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• 2024

음성 인식과 모션 인식 기술은 다양한 스마트 디바이스에 적용되어 사용되고 있으나, 단순한 명령어 인식 형태로 구성되어 단순 기능으로 사용되고 있다. 인식 데이터에 대한 단순 기능에서 벗어나 다양한 분야에서 학습된 데이터를 기반으로 전문적인 명령어 수행 능력이 요구되고 있다. 현재 세계적으로 경쟁이 이루어지고 있는 생성형 AI를 활용하여 사용자에게 최적의 데이터를 제공하고, 음성 인식과 모션 인식을 통해 상호작용할 수 있는 시스템 플랫폼에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구를 위해 설계한 주요 기술 프로세스는 음성 및 모션 인식 기능, AI 기술 적용, 양방향 커뮤니케이션 등 기술을 이용한 설계하였다. 본 논문에서는 AI 기술을 적용한 디바이스와 음성인식과 모션 인식 기술을 통해 디바이스와 사용자 간 양방향 커뮤니케이션을 다양한 입력방식에 의해 이루어질 수 있도록 하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.343-352
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• 2012

본 논문에서는 DID 시스템에서 사용할 수 있는 제스쳐 인식을 이용한 비접촉식 인터페이스를 구현하였다. 비접촉식 인터페이스는 별도의 부착물 없이 키넥트 카메라만을 사용함으로, 사용자의 편의와 공간적인 활용도를 높일 수 있다. 손 동작인식에는 사용자의 손 움직임의 기울기와 속력을 인식하는 방향성 기반의 인식 기법을 채용하였고 손 모양인식을 위해서 YCbCr 칼라모델을 이용한 손 영역 추출과 손 넓이의 원을 이용한 영상처리 기술로 손가락의 수를 인식하였다. 이러한 손 동작인식과 손 모양인식을 이용하여 다음 페이지, 이전 페이지, 화면 위로, 화면 아래로, 커서 움직임, 클릭 등의 이벤트를 발생시켜 DID 시스템 제어 명령으로 사용하였으며, 구현한 시스템을 갖고 동작 실험한 결과 93%의 명령 인식률을 보여 실용화의 가능성을 확인할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1100-1108
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• 2015

A camera-based real-time hand posture and gesture recognition system is proposed for controlling various devices inside automobiles. It uses an imaging system composed of a camera with a proper filter and an infrared lighting device to acquire images of hand-motion sequences. Several steps of pre-processing algorithms are applied, followed by a background normalization process before segmenting the hand from the background. The hand posture is determined by first separating the fingers from the main body of the hand and then by finding the relative position of the fingers from the center of the hand. The beginning and ending of the hand motion from the sequence of the acquired images are detected using pre-defined motion rules to start the hand gesture recognition. A set of carefully designed features is computed and extracted from the raw sequence and is fed into a decision tree-like decision rule for determining the hand gesture. Many experiments are performed to verify the system. In this paper, we show the performance results from tests on the 550 sequences of hand motion images collected from five different individuals to cover the variations among many users of the system in a real-time environment. Among them, 539 sequences are correctly recognized, showing a recognition rate of 98%.