• 대한인간공학회지
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• 제31권4호
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• pp.551-556
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• 2012

Objective: This study presents the effect of visual feedback on one-hand gesture performance in vision-based gesture recognition system when people use gestures to control a screen device remotely. Backgroud: gesture interaction receives growing attention because it uses advanced sensor technology and it allows users natural interaction using their own body motion. In generating motion, visual feedback has been to considered critical factor affect speed and accuracy. Method: three types of visual feedback(arrow, star, and animation) were selected and 20 gestures were listed. 12 participants perform each 20 gestures while given 3 types of visual feedback in turn. Results: People made longer hand trace and take longer time to make a gesture when they were given arrow shape feedback than star-shape feedback. The animation type feedback was most preferred. Conclusion: The type of visual feedback showed statistically significant effect on the length of hand trace, elapsed time, and speed of motion in performing a gesture. Application: This study could be applied to any device that needs visual feedback for device control. A big feedback generate shorter length of motion trace, less time, faster than smaller one when people performs gestures to control a device. So the big size of visual feedback would be recommended for a situation requiring fast actions. On the other hand, the smaller visual feedback would be recommended for a situation requiring elaborated actions.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권7호
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• pp.1280-1286
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• 2001

본 연구에서는 작업자의 일정한 동작을 보다 효율적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 먼저, 작업자의 동작을 촬영한 동영상에서 연속된 프레임간의 차를 기반으로, 고정된 배경과 움직이는 대상을 분리한다. 다음으로, 에지 검출을 이용하여 동작의 중심 위치를 추정하여 연속적으로 움직이는 동작을 인식할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 설계한 동작 인식시스템은 기존의 산업헌장에서 적용되고 있는 동작인식 시스템의 문제점을 보완하기 위하여 작업자의 동작을 고정된 CCTV로 촬영한 영상을 인식의 대상으로 취함으로써 동작 정보를 얻기 위한 각종 장비들이 최소화되었다. 또한, 작업자의 신체 부분별 특성을 추출하기 위한 계산 작업에 소요되는 시간을 줄이기 위하여 프레임간의 차연산과 에지검출을 통한 동작인식을 실시하여 인식에 필요한 작업시간을 단축하여, 효율적이면서 비용이 저렴한 동작 인식시스템을 설계하였다.

• 동력기계공학회지
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• 제18권4호
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• pp.97-103
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• 2014

In this paper, the authors consider a robot motion control to cope with painting, welding jobs and etc. Especially, a method for easy recognition and regeneration of the robot motions made by the operator is proposed. The method is based on the process of accurate modelling, controller design and experimental evaluation. In this study, the model and controller for all motions are obtained individually, where the control system is designed on the robust control framework. And the experiment result with good control performance is presented.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.151-158
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• 2019

재해로 인한 부상 및 만성 질환 등의 다양한 요인으로 신체적 장애를 가진 환자, 혹은 신체의 노화로 인하여 몸의 움직임의 범위가 제한된 노인과 같은 경우, 치료의 일종으로 병원에서의 재활 프로그램의 참여를 권장 받는 경우가 있다. 그러나 이들은 신체의 거동이 불편하므로 보호자의 동행 없이 재활 프로그램의 참여를 위한 이동이 쉽지 않다. 또한, 병원에서는 각각의 환자 및 노인들에게 재활 운동을 지도해주어야 하는 불편함이 존재한다. 이러한 이유로, 이 논문에서는 모션 인식을 통하여 집에서도 타인의 도움 없이 재활 운동이 가능한 원격 재활 프로그램을 개발하였다. 해당 시스템은 사용자 집의 스테레오 카메라와 컴퓨터를 이용하여 구동할 수 있으며, 모션 인식 기능을 통하여 사용자의 실시간 운동 상태 확인이 가능하다. 사용자가 재활 운동에 참여하는 동안, 시스템은 사용자의 특정 부위의 관절가동범위(Joint ROM; Joint Range of Motion)를 저장하여 신체 기능의 향상도를 확인한다. 이 논문에서는 시스템의 검증을 위하여 총 4명의 실험군이 참여하였으며, 총 3종류의 운동을 각 9회씩 반복한 데이터를 이용하여 각 실험군의 시작 및 마지막 운동의 관절가동범위의 차이를 비교하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.17-23
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• 2016

NUI is a motion interface. It uses the body of the user without the use of HID device such as a mouse and keyboard to control the device. In this paper, we use a Pi Camera and sensors connected to it with small embedded board Raspberry Pi. We are using the OpenCV algorithms optimized for image recognition and computer vision compared with traditional HID equipment and to implement a more human-friendly and intuitive interface NUI devices. comparison operation detects motion, it proposed a more advanced motion sensors and recognition systems fused connected to the Raspberry Pi.

• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.25-29
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• 2016

본 논문에서는 인체의 전자기장을 측정하는 EPS(Electronic Potential Sensor)를 이용하여 비접촉 동작인식 시스템에 적용하기 위한 연구를 진행하였다. 센서에서 나오는 데이터를 이용하여 동작인식에 적합한 시스템을 설계하기 위한 신호 수집 및 신호처리 시스템을 구현하였다. AC 형태의 입력 데이터 값에 10Hz LPF(Low Pass Filter) 및 H/W 샘플링 속도를 고려하여 선형적인 DC 형태의 데이터로 변형하였다. 센서간의 배열을 고려한 데이터 차분 과정을 통해 목표물의 2차원 움직임 정보를 추출하여 전체 시스템에 대한 특성평가를 수행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1103-1109
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• 2014

디지털 영상 처리 분야에서 사람의 동작 인식은 다양하게 연구되고 있으며, 최근에는 깊이 영상을 이용한 방법이 매우 유용하게 사용되고 있다. 하지만 깊이 측정 센서의 위치와 각도에 따라 깊이 영상에서의 객체 크기나 형태가 왜곡되므로 사물 및 사람의 인식 과정에서 인식률이 감소하는 경우가 발생한다. 따라서 뛰어난 성능을 보장하기 위해서는 측정 센서에 의한 왜곡 보정은 반드시 고려되어야 할 사항이다. 본 논문에서는 동작 인식 시스템의 인식률을 향상시키기 위한 전처리 알고리즘을 제안한다. 깊이 측정 센서로부터 입력되는 깊이 정보를 실제 공간 (Real World)으로 변환하여 왜곡 보정을 수행한 후 투영 공간 (Projective World)으로 변환한다. 최종적으로 제안된 시스템을 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 구현하였으며 Kinect를 사용하여 실시간으로 성능을 테스트하였다. 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx Zynq-7000 FPGA Board에 탑재하여 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.21-28
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• 2019

Recent years with the development of artificial intelligence and the success of the deep model, they have been deployed in all fields of computer vision. Action recognition, as an important branch of human perception and computer vision system research, has attracted more and more attention. Action recognition is a challenging task due to the special complexity of human movement, the same movement may exist between multiple individuals. The human action exists as a continuous image frame in the video, so action recognition requires more computational power than processing static images. And the simple use of the CNN network cannot achieve the desired results. Recently, the attention model has achieved good results in computer vision and natural language processing. In particular, for video action classification, after adding the attention model, it is more effective to focus on motion features and improve performance. It intuitively explains which part the model attends to when making a particular decision, which is very helpful in real applications. In this paper, we proposed a 3D dense convolutional network based on attention mechanism(ADD-Net), recognition of human motion behavior in the video.

• 한국생산제조학회지
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• 제26권1호
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• pp.20-29
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• 2017

Motion synchronization between developed real and virtual robots for object recognition and target tracking is introduced. ASUS's XTION PRO Live is implemented as a sensor and configured to recognize walls and obstacles, and perceive objects. In order to create virtual reality, Unity 3D is adopted to be associated with the real robot, and the virtual object is controlled by using an input device. A Bluetooth serial communication module is used for wireless communication between the PC and the real robot. The motion information of a virtual object controlled by the user is sent to the robot. Then, the robot moves in the same way as the virtual object according to the motion information. Through motion synchronization, two scenarios, which map the real space and current object information with virtual objects and space, were demonstrated, yielding good agreement between the two spaces.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권5호
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• pp.347-358
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• 2009

손동작을 인식하는 연구가 오랫동안 이뤄져 왔지만 대개의 시스템들이 값비싼 깊이 카메라를 사용하거나 여러 개의 카메라를 사용해 분석하는 등 그 비용이 크며 작동이 가능한 작업 공간이 지극히 제한적이었다. 본 논문에서는 가전제품을 원격 제어하기 위한 목적으로 두 개의 회전 모터를 사용해 작업 공간을 확대하고 저렴한 일반 카메라를 사용해서 효율적으로 손동작을 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템은 입력된 카메라의 자세 정보와 이미지상의 2차원적 손가락 위치 정보를 이용하여 3차원 궤적을 추정하고 이를 동작 평면으로 투영시켜 의미 있는 선형 동작 패턴으로 복원한다. 또한 본 논문에서는 개발된 시스템을 테스트하여 주어진 목적에 맞는 정확도를 가지는 작업 영역을 정의한다.