• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.1
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• pp.28-32
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• 2001

인간의 손동작 인식은 오랫동안 언어로서의 역할을 해왔던 통신수단의 한 방법이다. 현대의 사회가 정보화 사회로 진행됨에 따라 보다 빠르고 정확한 의사소통 및 정보의 전달을 필요로 하는 가운데 사람과 컴퓨터간의 상호 연결 혹은 사람의 의사 표현에 있어 기존의 장치들이 가지는 단점을 보안하며 이 부분에 사람의 두 손으로 표현되는 자유로운 몸짓을 이용하려는 연구가 최근에 많이 진행되고 있는 추세이다. 본 논문에선 2차원 입력 영상으로부터 동적인 손동작의 사용 없이 손의 특징을 이용한 새로운 인식 알고리즘을 제안하고, 보다 높은 인식률과 실 시간적 처리를 위해 Radial Basis Function Network 및 부가적인 특징점을 통한 손동작의 인식을 구현하였다. 또한 인식된 손동작의 의미를 바탕으로 인식률 및 손동작 표현의 의미성에 대한 정확도를 판별하기 위해 로봇의 제어에 적용한 실험을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.59-62
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• 2006

본 논문에서는 CNN 모델과 WFMM 신경망의 특성을 상호 결합한 손동작 인식기법을 제안한다. 특징 추출 모듈로 사용된 CNN 모델은 움직임 정보에 기초한 특징지도상에서 특징의 위치 이동이나 왜곡에 의한 성능 저하를 개선시키는 계층간 연결구조를 갖는다. WFMM 신경망에 기반한 패턴 분류 모듈은 간결하고 강력한 학습기능을 지원하며, 학습된 신경망은 분류 능력을 그대로 유지한 상태에서 추가 학습이 가능하다는 장점을 지닌다. 또한 이 패턴 분류 모델은 학습패턴으로부터 특징의 상대적 중요도를 평가하는, 이른바 특징 선정 기법을 지원한다. 본 논문에서는 제안된 모델의 동작 특성과 학습 알고리즘을 소개하고, 손동작 인식문제에 적용한 실험을 통하여 이론의 타당성을 평가한다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.1 no.3
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• pp.83-89
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• 2008

This paper introduces a visual object classification algorithm based on statistical information. Objects are characterized through the Histogram of Oriented Gradients (HOG) method and classification is performed using Multiclass AdaBoost. Salient features of an object's appearance are detected by HOG blocks Blocks of different sizes are tested to define the most suitable configuration. To select the most informative blocks for classification a multiclass AdaBoostSVM algorithm is applied. The proposed method has a high speed processing and classification rate. Results of the evaluation based on example of hand gesture recognition are presented.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.424-426
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• 2012

본 논문에서는 컬러영상 기반에서 배경과 잡음에 강인한 적응적 임계값 기반의 피부영역 기법을 제안하고 이를 활용한 응용프로그램을 제안한다. 배경과 전경을 분리시키는 코드북 알고리즘을 사용하여 배경을 제거하고, 분리된 영역에서 매 프레임 임계값과 모션에 따른 화소값을 검사하여 피부영역의 임계값을 갱신한다. 결과적으로 조명과 배경에 강인한 피부 영역 검출이 가능하며 이를 응용하여 사용자 인터페이스에 적용이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.484-489
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• 2010

본 논문에서는 인간의 신체 중 가장 편리하고 자주 사용되는 손을 인식하여 기계와 사람의 상호작용이 가능하게 하여 보다 편리한 기계의 사용이 이루어질 수 있도록 손인식을 통한 마우스제어 방법을제시하였다. CCD웹캠으로 받은 영상에서 스킨컬러 값을 기반으로 손영역을 추출하여 손동작을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 알고리즘의 장점은 손의 추출과 손가락 개수 파악이 저 사항의 환경에서도 빠르게 영상처리가 가능하다는 것이다. 이러한 장점을 이용하여 실생활에 적용, 기계와 더 편리한 커뮤니케이션의 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.918-921
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• 2015

최근, 기계와 사람이 상호작용을 하는 HCI(Human-Computer Interaction) 기술이 중요해지고 있다. 그 중에서도 연구가들 사이에서 신체의 골격을 인식하는 동작인식 카메라인 키넥트를 활용한 연구들이 급증하고 있다. 키넥트를 사람과 배경의 깊이를 인식 및 분석한 후 사람인지를 인지한다. 하지만 사람과 배경의 깊이 단계가 같을 경우 사람을 인식하기 힘들다는 한계점이 있다. 본 논문에서는, 이와 같은 한계점을 해결하기 위한 관련 논문을 비교, 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.1057-1058
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• 2015

본 논문에서는 e-러닝 시스템 및 직관적인 제스처를 제안한다. e-러닝 시스템은 휴대가 쉽고 비용효율성이 높은 모션센서를 사용하며, 학생이 사용하기 쉽게 직관적인 제스처와 간단한 인터페이스 구성에 초점을 맞추었다. 시스템 속 시각적 효과와 재미있는 그래픽은 학생들의 관심을 끌어 학습에 흥미를 높여주고 학습 능력을 향상시킬 수 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 2001.10a
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• pp.29.2-29
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• 2001

For the design of human-centered systems in which a human and machine such as a robot form a human-in system, human-friendly interaction/interface is essential. Human-friendly interaction is possible when the system is capable of recognizing human biosigns such as5 EMG Signal, hand gesture and facial expressions so the some humanintention and/or emotion can be inferred and is used as a proper feedback signal. In the talk, we report our experiences of applying the Soft computing techniques including Fuzzy, ANN, GA and rho rough set theory for efficiently recognizing various biosigns and for effective inference. More specifically, we first observe characteristics of various forms of biosigns and propose a new way of extracting feature set for such signals. Then we show a standardized procedure of getting an inferred intention or emotion from the signals. Finally, we present examples of application for our model of rehabilitation robot named.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.594-596
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• 2012

본 논문에서는 손 모션에 대하여 피부색 검출을 기반으로 전역적인 모션을 추적하고 모션 벡터를 생성하여 제스처를 인식하는 방법을 제안한다. 추적을 위하여 Shi-Tomasi 특징점 검출 방법과 Lucas-Kanade 옵티컬 플로우 추정 방법을 사용한다. 손 모션을 추적하는 경우 손의 모양이 다양하게 변화하므로 초기에 검출된 특징점을 계속적으로 추적하는 일반적인 방법으로는 손의 모션을 제대로 추적할 수 없다. 이에 본 논문에서는 프레임마다 새로운 특징점을 검출한 후 옵티컬 플로우를 추정하고 이상치(outlier)를 제거하여 손 모양의 변화에도 추적을 통한 모션 벡터 생성이 가능하도록 한다. 모션 벡터들로 인공 신경망을 사용한 판별 과정을 수행하여 최종적으로 손 모션 제스처에 대한 인식이 가능하도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.580-582
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• 2012

본 논문에서는 얼굴검출을 통한 실시간 피부색 모델링과 거리정보를 결합하여 손 영역을 검출하고 손 움직임에 따른 방향 및 원 제스처 인식을 위한 규칙 기반 인식방법을 제안한다. 기존과는 달리 손좌표를 사용하는 대신 기존 프레임과 현재 프레임에서의 손 좌표 차이를 이용하여 제스처 구간을 설정하고 자연스러운 제스처 동작에서의 속도변화를 고려할 수 있도록 한다. 실험 데이터는 5명을 대상으로 4방향과 원을 포함하여 총 5가지 제스처를 10회씩 실행하여 획득하였다. 이들 데이터에 대한 인식 실험에서 97%의 인식률을 보였다.