모바일 게임은 이동 및 휴대가 가능하고 간단한 인터페이스를 가지고 있는 장점을 지니고 있다. 이러한 장점들은 콘텐츠의 양이 많지 않고, 인터페이스가 복잡하지 않아야 한다는 제스처 인식 기반 게임에 매우 적합한 내용들이다. 본 논문에서는 모바일 게임의 장점을 활용하여 제스처 인식 시스템이 구현된 곳이라면 사용자의 움직임이 모바일 게임에 직접 반영될 수 있는 제스처 인식 기반 모바일 게임 콘텐츠를 제안한다. 본 논문에서 기술한 콘텐츠는 사용자의 움직임을 인지하는 제스처 인식 부분과 통신 부분, 그리고 게임구현 부분으로 나누어진다. 제스처는 TOF 카메라로부터 얻어진 깊이 영상으로부터 사용자 영역을 얻고, 사용자 영상의 EOH 특징을 이용한 SVM을 통하여 인식된다. 그리고 테스트 영상을 실험하여 얻은 80% 이상의 제스처 인식 결과로부터 제스처 인식이 모바일 게임 콘텐츠의 입력으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 제안된 기술은 다양한 콘텐츠에 적용이 가능하지만 본 논문에서는 이동과 점프로 이루어진 간단한 인터페이스 방식의 게임 콘텐츠를 새롭게 제시한다.
In service robots, a number of human movements are analyzed using a variety of sensors. Vibration signals from walking movements of a human provide useful information about the distance and the movement direction of the human. In this paper, we measure the intensity of vibrations and detect both human walking pace and direction. In our experiments, vibration signals detected by microphone sensors provide good estimation of the distance and direction of a human movement. This can be applied to HRI (Human-Robot Interaction) technology.
Urban redevelopment make a short term effects without consideration about resident‘s lives. so, there are many problems and planners solve the problems to improve urban redevelopment based on resident leaded direction. The purpose of this research is to find inherent district which is character by residents. Most of them could be explained in relation to life, religious leadership, traditional cultural heritage and democratic movement. Group interviews at a field site were carried as the main methodology by people who have an intimate knowledge of the place facts. This research has implication on a cognitive and emotional community map of residents compared to the just physical and geographical map. The places and place recognition activities and movement can be a basic foundation for residents participation in improving their housing neighborhood environment.
This thesis aims to investigate new approaches to the control strategies of human arm movements and its application for the human interface. By analyzing myoelectric signal(MES) from the arm movements of the normal human subjects, neurological informations obtained patterned could be used to identify different movement patterns of the arm movement. In this paper Artificial neural network for separation of the contraction patterns of four kinds of arm movements, i.e. and flexion and extension of the elbow and adduction and abduction of the forearm were adopted through computer simulation and experiments results were compared with the experimental added-load arm movements.
As the need of automatized system has been increased recently together with the development of industrial and military technologies, the adaptive real-time target detection technologies that can be embedded on vehicles, planes, ships, robots and so on, are hgihly demanded. Accordingly, this paper proposes a novel approach to detect and segment the moving targets using the binary phase extraction joint transform correlator (BPEJTC), the advanced image subtraction filter and convex hull processing. The BPEJTC which was used as a target detection unit mainly for target tracking compensating the camera movement. The target region has been detected by processing the successful three frames using the advanced image subtraction filter, and has become more accurate by applying the developed convex hull filter. As shown by some experimental results, it is expected that the proposed approaches for compensation of the camera movement and segmentationof of target region, can be used for th emissile guiddance, aero surveillance, automatic inspectin system as well as the target detection unit of automatic target recognition system that request adaptive real-time processing.
In this paper, we propose a method to recognize the moving direction in the indoor environment by using the sensing system equipped with passive infrared (PIR) sensors and a deep learning algorithm. A PIR sensor generates a signal that can be distinguished according to the direction of movement of the user. A sensing system with four PIR sensors deployed by $45^{\circ}$ increments is developed and installed in the ceiling of the room. The PIR sensor signals from 6 users with 10-time experiments for 8 directions were collected. We extracted the raw data sets and performed experiments varying the number of sensors fed into the deep learning algorithm. The proposed sensing system using deep learning algorithm can recognize the users' moving direction by 99.2 %. In addition, with only one PIR senor, the recognition accuracy reaches 98.4%.
A walking navigation system (usually known as a locomotion interface) is an interactive platform which gives simulated walking sensation to users using sensed bipedal motion signals. This enables us to perform navigation tasks using only bipedal movement. Especially, it is useful for the certain VR task which emphasizes on physical human movement, or accompanies understanding of the size and complexity of building structures. In this work, we described system components of VR walking system and investigated several types of walking platform by literature survey. We adopted a MS Kinect depth sensor for the motion recognition and a treadmill which includes directional turning mechanism for the walking platform. Through the integration of these components with a VR navigation scenario, we developed a simple VR walking navigation system. Finally several technical issues were found during development process, and further research directions were suggested for the system improvement.
Necessity of paradigm change has been awared in urban redevelopment especially, in housing regeneration from uniform scratch without serious consideration about resident's lives to holistic approach based on local culture and residents' participation. The purpose of this research was to identify community places recognized and attached by residents of a housing improvement district which was scheduled to be changed for improvement of the area, in near future. This research itself was considered as an resident participation technique. Group interview at a field site was carried as the main research methodology. As results, valuable places cherished by residents were identified. Most of them could be explained in relation to religious leadership, traditional cultural heritage and democratic movement. In regeneration process those places which have a strong tie with residents needs to be deliberately considered as a target to be preserved rather than demolished. The places also play a role in diffusing a livable village making movement. The result is expected to be used to make a cognitive and emotional community map of residents which is meaningfully differentiated from just a physical and geographical map. The places, place recognition activities and diffusion movement for common appreciation can be a basic foundation for residents participation in improving their housing neighborhood environment, and in creating value added strategies for the area.
There is strong demand to create wearable PC systems that can support the user outdoors. When we are outdoors, our movement makes it impossible to use traditional input devices such as keyboards and mice. We propose a hand gesture interface based on image processing to operate wearable PCs. The semi-transparent PC screen is displayed on the head mount display (HMD), and the user makes hand gestures to select icons on the screen. The user's hand is extracted from the images captured by a color camera mounted above the HMD. Since skin color can vary widely due to outdoor lighting effects, a key problem is accurately discrimination the hand from the background. The proposed method does not assume any fixed skin color space. First, the image is divided into blocks and blocks with similar average color are linked. Contiguous regions are then subjected to hand recognition. Blocks on the edges of the hand region are subdivided for more accurate finger discrimination. A change in hand shape is recognized as hand movement. Our current input interface associates a hand grasp with a mouse click. Tests on a prototype system confirm that the proposed method recognizes hand gestures accurately at high speed. We intend to develop a wider range of recognizable gestures.
Non-geometric shapes in contemporary architecture was explained from the transcendental schema of Deleuze with his abstraction theory. In this explanation, the intensity, the movement and change and the sublime were suggested as the expressional elements of the transcendental abstraction related with the artistic sensation of architecture. First, the intensity as a power of sensation which acts to the body before the recognition of brain is mainly expressed with the movement of curved lines of architectural space. Second, the movement of change is expressed as the de-centralized and de-formalized nomadic curve as the line in architectural 'smooth space' which has unrestrained orientations. Third, the sublime is expressed in the hugeness, enormousness or sometimes uncanny in void space, which could be contradictively mixed with senses of displeasure and pleasure. The sublime feelings in architecture can be emerging by rationally overcoming the unpleasant senses of contradictive spaces in architecture or urban fabric. This study has explained those expressional elements with the architectural works of Steven Holl, Frank Gehry and Zaha Hadid.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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