• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.15-23
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• 2020

Recently, the increase in the elderly population due to an aging society has led to a relative increase in senile diseases such as vascular dementia or Alzheimer's disease, and the social burden for rehabilitation has increased. In addition, studies have been conducted for the risk assessment and prevention of musculoskeletal disorders. The purpose of this study is to suggest a system that can be used to help with dementia prevention training by tracking the movement of motion and virtual reality contents for the risk factors of musculoskeletal disorders of the elderly. We propose a training method for preventing dementia through musculoskeletal motion analysis algorithm and virtual reality content. Through motion recognition algorithm based on motion region design, we will track and analyze the moving radius of the target joint. The purpose of this study is to calculate and evaluate scores based on the time to accomplish the goals on virtual reality contents for the prevention of musculoskeletal disorders and the support of dementia prevention training, and the degree of difficulty, and to analyze the correlation between the results of performing K-MMSE and VR contents.

• 로봇학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.283-291
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• 2013

Methods for measuring or estimating of ground shape by a laser range finder and a vision sensor(exteroceptive sensors) have critical weakness in terms that these methods need prior database built to distinguish acquired data as unique surface condition for driving. Also, ground information by exteroceptive sensors does not reflect the deflection of ground surface caused by the movement of UGVs. Thereby, UGVs have some difficulties regarding to finding optimal driving conditions for maximum maneuverability. Therefore, this paper proposes a method of recognizing exact and precise ground shape using Inertial Measurement Unit(IMU) as a proprioceptive sensor. In this paper, firstly this method recognizes attitude of a robot in real-time using IMU and compensates attitude data of a robot with angle errors through analysis of vehicle dynamics. This method is verified by outdoor driving experiments of a real mobile robot.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1256-1259
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• 2002

In this paper, we have proposed license plate recognition system for multi-national vehicle license plate using geometric features along with hybrid and seven segment pattern vectors. In the proposed system, we suggested to find horizontal and vertical relation after going through preparation process with inputted real-time license plate image of Korea and Japan, and then to classify license plate with using characteristic and geometric information of license plates. It classifies the extracted license plate images into letters and numbers, such as local name, local number, classification character and license consecutive numbers, and recognize license plate of Korea and Japan by applying hybrid and seven segments pattern vectors to classified letter and number region. License plate extraction step of the proposed system uses width and length information along with relative rate of Korean and Japanese license plate. Moreover, it exactly segmentation by letters with using each letter and number position information within license plate region, and recognizes Korean and Japanese license plates by applying hybrid and seven segment pattern vectors, containing characteristics related to letter size and movement within segmented letter area. As the result of testing the proposed system in real experiment, it recognized regardless of external lighting conditions as well as classifying license plates by nations, Korea and Japan. We have developed a system, recognizing regardless of inputted structural character of vehicle licenses and external environment.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제7권1호
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• pp.11-16
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• 2020

Deep Learning has become the most important technology in the field of artificial intelligence machine learning, with its high performance overwhelming existing methods in various applications. In this paper, an interactive window service based on object recognition technology is proposed. The main goal is to implement an object recognition technology using this deep learning technology to remove the existing eye tracking technology, which requires users to wear eye tracking devices themselves, and to implement an eye tracking technology that uses only usual cameras to track users' eye. We design an interactive system based on efficient eye detection and pupil tracking method that can verify the user's eye movement. To estimate the view-direction of user's eye, we initialize to make the reference (origin) coordinate. Then the view direction is estimated from the extracted eye pupils from the origin coordinate. Also, we propose a blink detection technique based on the eye apply ratio (EAR). With the extracted view direction and eye action, we provide some augmented information of interest without the existing complex and expensive eye-tracking systems with various service topics and situations. For verification, the user guiding service is implemented as a proto-type model with the school map to inform the location information of the desired location or building.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권4호
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• pp.618-632
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• 2010

This paper presents a novel approach to control the augmented reality (AR) objects robustly in a marker-less AR system by fingertip tracking and hand pattern recognition. It is known that one of the promising ways to develop a marker-less AR system is using human's body such as hand or face for replacing traditional fiducial markers. This paper introduces a real-time method to manipulate the overlaid virtual objects dynamically in a marker-less AR system using both hands with a single camera. The left bare hand is considered as a virtual marker in the marker-less AR system and the right hand is used as a hand mouse. To build the marker-less system, we utilize a skin-color model for hand shape detection and curvature-based fingertip detection from an input video image. Using the detected fingertips the camera pose are estimated to overlay virtual objects on the hand coordinate system. In order to manipulate the virtual objects rendered on the marker-less AR system dynamically, a vision-based hand control interface, which exploits the fingertip tracking for the movement of the objects and pattern matching for the hand command initiation, is developed. From the experiments, we can prove that the proposed and developed system can control the objects dynamically in a convenient fashion.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.247-252
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• 2017

이 연구의 목적은 SVM 기술에 근거한 시각 보조기에 주로 의존하는 청각 장애인을 위한 영어 모음 발음에 대한 시각 교습 방법을 제안하는데 있다. 귀로 듣기 어려운 소리로부터 SVM 기술을 사용하여 소리 특징을 추출함으로써, 각 모음의 입술 모양이 추출되었다. 모음에 대한 입술 모양의 세련미는 언어 학습자가 발음기의 움직임을 눈으로 쉽게 볼 수 있다는 점에서 유리하며, 청각 장애인을 위한 영어 모음을 학습하고 가르치는 데 유용할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권1호
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• pp.29-36
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• 2017

본 논문에서는 손목형 가속도계를 이용하여 운동 가속도가 거의 없는 식사 행동을 인식하기 위한 방법을 제안한다. 먼저 손목 방향에 작용하는 중력 가속도를 이용하여 중력 방향과 손목 방향 간의 각도를 구하고, 특정 각도 영역에서 첨두값과 첨미값이 존재하는 경우 손목이 왕복하는 동작을 검출한다. 손목 왕복 동작 발생 횟수를 누적하여 그 횟수가 10회 이상일 경우 검출 시점으로 5분 전까지 식사 시간으로 간주하며, 그 지속시간이 7분 이상인 경우에만 식사 시간으로 추론한다. 대학원생 4명으로부터 수집한 2128분 데이터를 통해 식사 시간을 추론한 결과 95.63%의 정확도를 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.235-242
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• 2019

최근 딥러닝을 비롯한 인공지능 기술의 활용이 다양한 분야에서 활발해지고 있으며, 특히 딥러닝 기술 기반의 객체 인식 및 검출에 뛰어난 성능을 보이는 여러 알고리즘들이 발표되고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 편의성이 효과적으로 반영된 모바일 헬스케어 애플리케이션 구현에 대한 적절한 방향성을 제시하고자 한다. 기존의 피트니스 애플리케이션들에 대한 이용 만족도 연구 및 모바일 헬스케어 애플리케이션에 대한 현황을 파악하여, 이로부터 피트니스 애플리케이션 시장에서의 생존과 우위를 확보하는 동시에, 최근 주목 받고 있는 인공지능 기술의 효과적인 적용에 의한 성능 개선을 통해 기존 이용자 유지 및 확대를 도모하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.226-228
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• 2021

구글사에서 출시된 ML Kit API의 Pose detection를 사용한 영상기반 낙상 알고리즘을 제안한다. Pose detection 알고리듬을 사용하여 추출된 신체의 33개의 3차원 특징점을 활용하여 낙상을 인식한다. 추출된 특징점을 분석하여 낙상을 인식하는 알고리듬은 k-NN을 사용한다. 영상의 크기와 영상내의 인체의 크기에 영향을 받지 않도록 정규화과정을 거치며 특징점들의 상대적인 움직임을 분석하여 낙상을 인식한다. 본 실험을 위해 사용한 13개의 테스트 영상중 13개의 영상에서 낙상을 인식하여 100%의 성공률을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.141-146
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• 2017

최근 지속적으로 발생하고 있는 메르스와 같은 신종 감염병은 초기발견, 격리, 위기대응 등 많은 대응책을 필요로하고 있으며 아울러 일반인의 문병과 간호 간병 통합서비스 시행 등 병원의 문화가 바뀌는 추세이다. 그러나 병원에서 근무하는 의료인의 자격조건, 규정 등이 까다로와지면서 해외에서는 린넨, 폐기물, 수액 이동 등 로봇으로 가능한 부분은 대체하는 추세이다. 본 연구에서는 병원 내에서 발생하는 각종 물품의 배송 업무를 수행할 수 있는 IoT 기반의 병원 물류 로봇으로 다양한 종류의 물건을 원하는 위치까지 안전하게 이동 할 수 있는 기술에 대하여 연구하였다. 병원 내 로봇의 이동은 사람 또는 사물간 충돌을 발생 시킬 수 있기 때문에 충돌을 최소화 해야 한다. 충돌을 최소화하기 위해서는 로봇의 이동 경로에 사물의 유무를 판단하고 사물이 있다면 이동하는 것인지 아닌지를 인지해야 한다. 그래서 얼굴/전신정보 검출과 3D Vision 영상분할 기술을 이용하여 장애물의 상황 정보를 생성하였다. 생성 된 정보를 활용하여 로봇 이동 범위 내 사물과 사람을 고려한 맵을 생성하여 로봇이 안전하고 효율적으로 운행 될 수 있도록 하였다.