• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1319-1323
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• 2004

In this paper, a problem of Thai sign language recognition using a neural network is considered. The paper addresses the problem in classifying certain signs conveying quantitative meaning, e.g., large or small. By treating those signs corresponding to different quantities as derived from different classes, the recognition error rate of the standard multi-layer Perceptron increases if the precision in recognizing different quantities is increased. This is due the fact that, to increase the quantitative recognition precision of those signs, the number of (increasingly similar) classes must also be increased. This leads to an increase in false classification. The problem is due to misinterpreting the amount of quantity the quantitative signs convey. In this paper, instead of treating those signs conveying quantitative attribute of the same quantity type (such as 'size' or 'amount') as derived from different classes, here they are considered instances of the same class. Those signs of the same quantity type are then further divided into different subclasses according to the level of quantity each sign is associated with. By using this two-level classification, false classification among main gesture classes is made independent to the level of precision needed in recognizing different quantitative levels. Moreover, precision of quantitative level classification can be made higher during the recognition phase, as compared to that used in the training phase. A standard multi-layer Perceptron with a back propagation learning algorithm was adapted in the study to implement this two-level classification of quantitative gesture signs. Experimental results obtained using an electronic glove measurement of hand postures are included.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.9-19
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• 2012

디지털 콘텐츠에서 HCI로 활용되는 가상 인간은 얼굴 표정과 신체자세와 같은 모달을 이용하여 다양한 감정을 표현하지만 비언어적 다중모달의 조합에 대한 연구는 많지 않다. 감정을 표현하는 가상 인간을 제작하려면 계산 엔진 모델은 얼굴 표정과 신체자세와 같은 비언어적 모달의 조합이 사용자에 의해 어떻게 인식되는지를 고려해야 하기 때문에 본 연구는 가상 인간의 감정 표현 디자인에 필요한 비언어적 다중모달의 영향을 분석하여 제시한다. 먼저 가상 인간에 대한 다중모달 별 감정 인식을 평가하여 다른 모달간의 상대적 영향성을 분석하였다. 그리고 일치하는 얼굴과 자세 모달을 통해 기본 감정 및 정서가와 활성화 인식에 대한 영향을 평가하며 감정이 불일치하는 다중모달을 통해 일상생활에서 빈번하게 드러나는 중첩된 감정의 인식 정도를 관측하였다. 실험 결과, 가상 인간의 얼굴과 신체자세의 표정이 일치하면 감정 인식이 용이하며, 얼굴 표정으로 감정 카테고리를 판별하지만 감정의 활성화 차원 판단에는 자세 모달리티가 선호됨을 확인하였다. 본 연구 결과는 감정을 드러내는 가상 인간의 행동 동기화 및 애니메이션 엔진 시스템 구현에 활용할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.291-296
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• 2010

본 논문에서는 카메라 등에 의한 영상정보에서 주행로의 환경에 의한 주행체의 전후 및 좌우로 기울어지는 자세 변화를 감지하는 방법을 제시한다. 주행체의 자세가 어떤 방향으로 기울게 되면 그에 따라 영상정보의 피사체 위치가 상하 또는 좌우로 기울어져 변화한다. 이는 사람이 평형기관 외에 시각에 의하여 자세 변화를 감지하고 그에 따라 반응하는 것과 같은 원리이다. 본 논문에서 제시한 방법은 카메라를 통하여 얻은 영상에서 영상정보뿐 아니라 부수적으로 자세변화 감지동작도 수행할 수 있음을 제시하였고 그 내용을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.50-53
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• 2003

We describe a method for estimating new hand views from a single 2D hand image using decomposed approach with subgroup-based scheme. With this method, we can get the simplicity in the sense of computation by comparing the image with models in the promising subgroup instead of comparing with all models. It shows more effectiveness in recognition by process depend on each subgroup and easy of extension.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1883-1886
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• 2003

Gait is defined as "a manor of walking". It can used as a biometric measure to recognize known persons. Gait is an idiosyncratic feature determined by an individual's weight, stride length, and posture combined with characteristic motion. but its feature extracted from images varies with the viewpoint. In this paper, we propose a gait recognition method using a planer homography, which is robust for viewpoint variation. We represent an individual as key-silhouettes. And we endow key-silhouettes with weight calculated using the characteristic of PCA. Experimental result shows that proposed method is robust for viewpoint variation as images synthesised same viewpoint.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2032-2035
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• 2003

This paper focused on the possibility of face recognition using Flexible let Point Setting method in Gabor Filter Based Face Recognition. Gabor Filter is very sensible to the Texture variation. Therefore, any little change in the face expression or rotation of posture make recognition rate down significantly. A suggested solution for this problem is the Flexible Jet Point Setting. A significant effect of this method is that the number of Jet Point has been reduced from over 150 to under 30 even though the change of recognition rate between two methods is neglectable, Furthermore a set of feature values which results from a set of Gabor filtering became insensible to face variation such as expression, rotation, and light effect. Retinex Algorithm which has been developed by NASA are used as pre-processing.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.153-161
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• 2022

일상생활의 전반에 걸쳐 필요한 생활용품들이 자동화, 스마트화, 지능화됨으로 인해 물리적인 활동이 줄고 앉아 있는 시간이 늘어가는 추세이다. 최근 헬스케어 연구에서는 앉아 있는 시간에 비례해서 비만, 당뇨병, 심장혈관질환, 그리고 조기사망의 가능성이 높아진다고 보고되었다. 본 논문에서는 전도성 섬유 기반 전기용량성 압력 센서를 이용한 실시간 앉은 자세 교정 방석을 개발한다. 자세 교정 방석의 핵심 부품인 전도성 섬유를 이용한 압력 센서를 개발하고, 저전력 기반의 압력 측정 회로를 개발한다. 자세 교정 방석에서 BLE(Bluetooth Low Energy) 근거리 무선통신을 이용하여 실시간으로 측정된 센서값을 스마트 폰으로 전송할 수 있는 기능을 제공하고, 이 센서값을 통해 앉은 자세의 상태를 확인할 수 있도록 모바일 앱을 개발한다. 모바일 앱에서는 앉은 자세를 시각화하여 실시간으로 확인할 수 있고 잘못된 자세로 일정시간 유지할 경우 알람으로 알릴 수 있다. 또한, 앉아 있는 시간 및 자세 정확도를 그래프로 시각화할 수 있도록 한다. 본 논문의 교정 방석을 통해 사용자의 앉아 있는 자세 상태를 인지하여 실제적으로 사용자 자세 교정에 얼마나 효과적인지를 실험해 보고 타제품과 비교하여 차별성과 우수성을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.63-72
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• 2014

본 논문에서는 깊이 카메라를 이용한 사용자의 손 모양 인식 시스템을 제안한다. 특히, 본 시스템에서 이용된 손 모양 템플릿은 수화 언어 중 한국어를 채택 하였다. 손 모양 인식 시스템은 손의 특징 검출과 특징들을 이용한 손 인식으로 크게 2 단계의 작업으로 나눌 수 있다. 손의 특징으로는 손가락의 개수, 길이, 손바닥의 넓이 등이 있다. 특징을 추출하기 위해 본 논문에서는 거리 변환(Distance Transform)을 이용한 손의 뼈대 검출 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하면 기존의 윤곽선(Contour)을 이용한 손가락 검출보다 정확도 측면에서 향상된다. 손 모양 인식으로 손의 특징을 이용하여 각 분기를 잘 나눌 수 있는 결정 트리(Decision Tree)를 사용한다. 사용자의 입력을 이용하면 분기값이 정확하게 나오지 못하므로 이 분기 값을 결정하기 위해 해당 분기마다 SVM을 이용하여 분기값을 결정하였다. 실험결과에서는 기존의 연구 방법보다 제안된 방법이 특징 추출과 인식하는데 있어 더욱 개선되었음을 보인다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권6호
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• pp.603-610
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• 2015

본 논문에서는 기울기 센서와 고도계 센서로 구성된 다중모드 센서를 통하여 일정 공간내의 거주자의 자세 및 행동 패턴을 수집, 분석하여 거주자의 위치를 추론함으로써, 현재 거주자가 위치한 공간을 인지하는 시스템을 제안한다. 여기에서 제안된 센서 시스템의 하드웨어 구성과 소프트웨어 알고리즘에 대하여 설명하고, 다중모드 센서를 통하여 획득한 데이터로부터 거주자의 자세 및 행동을 분석한 후에 거주자가 존재하는 공간을 추론하는 프로세스에 대하여 설명한다. 마지막으로 거주자의 자세 및 행동 분석과 공간인지 기능을 검증하기 위하여 실제 환경 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 시스템의 효용성과 타당성을 검토한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.374-380
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• 2010

This paper proposes a wearable interface for a tendon-driven robotic hand prosthesis. The proposed interface is composed of a dataglove to measure finger and wrist joint angle, and a micro-control board with a wireless RF module. The interface is used for posture control of the robotic hand prosthesis. The measured joint angles by the dataglove are transferred to the main controller via the wireless module. The controller works for directly controlling the joint angle of the hand or for recognizing hand postures using a pattern recognition method such as LDA and k-NN. The recognized hand postures in this study are the paper, the rock, the scissors, the precision grasp, and the tip grasp. In experiments, we show the performances of the wearable interface including the pattern recognition method.