오늘날 CUI, GUI 외 NUI를 이용한 컴퓨팅 환경이 각광받고 NUI를 이용한 소프트웨어와 디바이스가 봇물처럼 쏟아져 나오고 있다. 이와 발맞춰 이전에 연구한 '키넥트를 이용한 동작과 음성을 인식하기 위한 컴퓨터 인터페이스 구현' 내용의 현실화가 필요하게 되었다. 이전 연구에서는 기술을 습득하고 개량을 목적으로 했다면 본 연구는 UX를 고려하여 사용자에게 친근하고 쉬운 사용에 대해 연구한다
현대의 PC 환경에서 사용자 인터페이스의 변화는 계속하여 발전할 것으로 기대된다. HCI 전용 인터페이스는 종래의 CLI; Command Line Interface의 시대에서 MS-Windows 기반의 Graphic User Interface의 시대로 전환되어 왔으며, 가까운 미래에는 NUI; Natural User Interface의 시대로 도래함은 부정할 수 없는 현실이다. 미래에는 전통적인 표준 입력 장치인 키보드, 마우스를 탈피하여 새로운 개념의 입력 장치들이 개발되고, 터치 방식과 같이 인간의 직관적 인지능력을 흉내 낸 인터페이스로 발전할 것이다. 본 논문에서는 NUI의 사례 연구로서 닌텐도 WiiRemote를 Bluetooth와 함께 PC에 연동하여 차세대 인터페이스인 PC Controller를 설계, 사람 제스처를 통한 자연스런 한글입력의 가능성을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권5호
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pp.2363-2374
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2016
Communication occurs through verbal elements, which usually involve language, as well as non-verbal elements such as facial expressions, eye contact, and gestures. In particular, among these non-verbal elements, gestures are symbolic representations of physical, vocal, and emotional behaviors. This means that gestures can be signals toward a target or expressions of internal psychological processes, rather than simply movements of the body or hands. Moreover, gestures with such properties have been the focus of much research for a new interface in the NUI/NUX field. In this paper, we propose a method for recognizing the number of fingers and detecting the hand region based on the depth information and geometric features of the hand for application to an NUI/NUX. The hand region is detected by using depth information provided by the Kinect system, and the number of fingers is identified by comparing the distance between the contour and the center of the hand region. The contour is detected using the Suzuki85 algorithm, and the number of fingers is calculated by detecting the finger tips in a location at the maximum distance to compare the distances between three consecutive dots in the contour and the center point of the hand. The average recognition rate for the number of fingers is 98.6%, and the execution time is 0.065 ms for the algorithm used in the proposed method. Although this method is fast and its complexity is low, it shows a higher recognition rate and faster recognition speed than other methods. As an application example of the proposed method, this paper explains a Secret Door that recognizes a password by recognizing the number of fingers held up by a user.
본 논문에서는 지구전기장 왜란신호를 전위차로 변환하는 EPIC(Electric Potential Integrated Circuit) 센서를 이용한 NUI(Natural User Interface) 기술의 요소기술인 신호검출 전자회로를 기반으로 LED 조명을 제어하는 시스템을 구현하였다. 기존에는 CIB 개발 장비를 통해서만 제한적인 형태로 이용 가능했던 신호를 모든 EPIC 센서 각각의 신호를 추출할 수 있도록 개발된 신호검출 전자회로를 이용하였다. 이렇게 추출한 신호는 이후 손동작 인식프로세스에서 특징추출 등의 과정에서 더 많은 자유도와 성능개선 효과를 보여준다. 설계되어 제작된 회로의 실제 응용시스템으로서 적용성을 검증하기 위하여 4개의 손동작으로 LED 조명의 on/off 와 밝기를 조정할 수 있는 시스템을 설계하였다. 기존의 EPIC 센서를 이용하여 명령체계를 구축하고 인터페이스 제어신호를 이용하여 보다 빠른 패턴인식 처리 속도를 얻을 수 있었다.
In this study, we implement a natural user interface/experience framework using multi-sensors: Microsoft Kinect, Leap Motion, and Myo Armband. The framework is designed for customers to use in various types of interactive applications. We integrate the functions of three sensors into an application and provide an interface for customers, who can use it to interact with a computer easily. The framework can track body information in real-time, and accurately recognize the motion of different body parts.
내추럴 유저 인터페이스 기술(NUI)의 발달은 게임이나 컴퓨터 사용 및 기타 전자기기 사용법에 일대 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 스마트 폰 사용자의 얼굴을 식별하고 또한 얼굴 움직임 동작을 감지하여 증강현실을 구현한다. 모바일 기기의 전면 카메라를 이용하여 얼굴의 위치를 Viola-Jones방법을 사용하여 검색하고 검색한 얼굴의 식별 및 움직임 검출을 Eigenface 알고리즘을 사용하며, 식별된 사람에 대응되는 그래픽스 오브젝트를 GPS나 가속도 센서 등의 정보와 후면 카메라의 영상과 함께 합성하는 증강현실 시스템을 구현한다. 증강현실 시스템은 모바일 기기의 성능에 적합한 알고리즘 및 방법으로 구현하여야 한다.
The objectives of this paper are to obtain an empirical equations regarding the correlations between heat transfer and pressure drop of oval fin-tube heat exchanger having large diameter using wilson plot method. It was difficult to find any recommendable heat transfer and friction factor correlation available for our large diameter experimental cases. Overall heat transfer coefficients are composed of the heat transfer coefficients both inside and outside tubes. The resulting empirical correlations for the Nui and f-factor are given as $Nu_i=0.0146Re^{0.809}Pr^{0.3}$ and $f=4.366Re^{-0.64}$, respectively. The empirical correlations of the Nui and f-factors were developed for the large diameter oval finned-tube heat exchanger as a function of the Reynolds number. As the EG(Ethylene glycol) and air flow rate increases, the heat transfer rate and pressure drop is increased largely.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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