• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.518-521
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• 2015

컴퓨터 비전이나 감시영상 시스템에서 유동인구 수 측정은 보안 및 경제적 측면에서 중요한 과제이다. 본 논문에서는 RGB센서와 Depth센서를 이용해서 유동 인체를 식별하고 추적하며, 유동인구 수를 측정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 받아온 영상에서 유동인체를 검출하고, 검출된 인체를 추적한다. 추적된 정보는 이동방향 인식을 하기 위해 사용된다. 중첩에 대한 문제를 해결하기 위해 Merge&Separate 방법과 Kinect Merge&Separate방법을 제안한다. 검출된 유동인체에 대한 정보는 다양한 변수들로 저장된다. 또한 RGB센서와 Depth센서의 장단점을 상호 보완할 수 있는 인체 매칭 시스템을 제안한다. 본 논문의 실험은 자체적으로 제작한 영상을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험을 통하여 제안된 유동인구 수 측정 시스템이 유동인구 검출률을 향상시킬 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.116-119
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• 2013

본 논문에서는 결합형 양방향 필터를 이용하여 실시간으로 깊이 영상을 구하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 Kinect 깊이 카메라로부터 얻은 깊이 영상의 화질을 실시간으로 향상시키기 위해 GPU 내의 상수 메모리와 2차원 영상 처리에 적합한 텍스쳐 메모리를 사용했다. 또한, 단일 화소에 대한 결합형 양방향 필터 연산을 각 GPU 쓰레드(thread)에 할당한 다음 병렬로 처리하여 계산량을 현저히 감소시킨다. 실험 결과를 통해, 제안한 실시간 깊이 영상 보정 방법이 깊이 영상의 화질을 향상시켰고, 초당 260화면의 속도로 동작하는 것을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.900-902
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• 2018

본 논문에서는 키넥트 센서와 아이트랙킹 센서를 이용하여 동작 제스처와 시선 추적하는 방법을 나타내고 이것을 사격 게임에 적용한다. 제스처는 키넥트 센서로 인식이 되고 모델로는 팔목, 손을 이용한다. 시선 추적은 아이트랙킹을 이용하였고 더불어 눈의 위치 값을 이용해 사람이 고개를 돌렸는지까지 알 수 있다. 이 시스템을 통해 키넥트와 아이트랙킹의 연동을 통한 컨텐츠가 얼마나 가능성이 있는지 제시하고 평가하였고, 앞으로도 새로운 활용방안이 나올 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.892-895
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• 2018

본 논문에서는 키넥트(kinect)의 인체 추적 기능을 사용하여 다중 레이어 기능을 제공하는 제스처 인식 기반 드로잉 시스템을 설계 구현하였다. 제안된 드로잉 시스템은 제스처를 통해 자유롭게 그림을 그릴 수 있는 시스템으로 그림을 그리는 붓의 굵기 선택, 지우개를 이용한 그림 지우기, 사물을 이용한 물감색 선택, 템플릿을 이용한 그림그리기 등을 수행하는 다양한 제스처가 정의 되어 있고, 제스처를 이용하여 화면에 자유롭게 그림을 그릴 수 있도록 함으로써 사용자의 몰입감과 흥미를 높일 수 있도록 설계 구현되었다. 제안 시스템은 원하는 템플릿을 이용하여 색칠하기를 수행하는 템플릿 기반 드로잉 레이어와 템플릿 없이 자유롭게 그림을 그리는 프리 드로잉 레이어를 지원함으로써 다양한 그림 그리기가 가능하도록 구현되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.872-875
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• 2014

재난방지 및 구호에 사용되는 로봇의 주된 목적은 인간이 직접적인 접근을 할 수 없는 지역을 사전에 탐사하여 인간으로 하여금 올바른 판단을 돕기 위함에 있다. 하지만, 재난 지역에서는 통신장애 문제나, 육안 식별이 불가능한 상황, 원격조정을 통하여 로봇이 업무 수행에 상당한 제약을 받는다. 이 문제를 해결하기 위해 "LED-RGB 칼라센서를 이용한 상호위치 인식 방법연구"[1]을 수행하였으나, RGB의 인식거리가 상당히 짧고, 판단이 모호한 단점이 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 이를 개선한 RGB-D센서를 이용하여 RGB의 인식거리를 증가시켰다. 또한 더욱 높은 정확성을 이용하기 위해, Depth를 사용하여 사물들의 특징점들을 랜드마크로 하고 랜드마크로부터의 상대위치를 파악하여 위치를 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 마지막으로 상호인식 알고리즘을 이전 방식과 비교하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.40-42
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• 2019

색상 영상과 이에 상응하는 깊이 영상으로 3차원 비디오를 만드는 방법은 최근 키넥트 깊이 카메라와 같이 저가임에도 불구하고 높은 성능을 보이는 카메라가 시중에 출시되면서 다양한 형태의 응용분야에 많이 사용되기 시작했다[1]. 본 연구는 TOF(Time Of Flight) 카메라와 RGB 카메라가 같이 있는 키넥트를 이용해서 깊이 영상에서 보행자를 탐지한다. 전처리 작업으로 배경 깊이 맵을 미리 저장하고, 깊이의 차이로 보행자 유무를 알아낸다. 보행자를 지속적으로 탐지하기 위해 CAMShift 알고리즘을 사용해 라벨링과 보행자 추적을 하며, 보행자의 진행 방향과 속도를 탐지하기 위해 Dense Optical Flow를 사용해 보행자의 벡터 정보를 저장한다. 보행자가 깊이 맵 밖으로 나가면 해당 보행자에 대한 탐지를 종료한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1400-1403
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• 2015

사람들의 TV 시청 경향을 조사해보면, 시청 도중에 다른 매체를 사용하거나 일을 하면서 소리만 듣는 경우가 많이 있다. 이 경우 화면 출력을 위한 전력 낭비의 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 효율적으로 해결하기 위한 기술에 대하여 제안한다. 제안한 방법에서는 키넥트 센서를 이용하여 깊이 및 컬러 영상을 촬영하고 분석하여 사람들이 TV시청을 하지 않을 경우 화면을 자동으로 꺼 주고, 사람이 나타나면 다시 켜주는 형태로 동작한다. 기존 절전 기능이 단지 인간의 습관에 의존하거나, 센서 반향을 이용해 물체의 유무를 따진 후 전원을 완전히 차단하는 등 단순한 방법에 의존하였음에 비해 제안하는 방법은 대상의 움직임을 추적하여 좀 더 세밀하고 효과적인 절전을 가능하도록 한다.

• 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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• 2012.11a
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• pp.1529-1530
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• 2012

현재 컴퓨터 조작하는 방식은 입력장치인 키보드로 조작하는 CUI, 마우스로 조작하는 GUI가 있지만 키보드와 마우스를 사용하기 불편한 장소나 불편한 사람이 동작과 음성만으로 컴퓨터를 조작하는 NUI를 구축하여 보다 나은 컴퓨팅환경을 제공하고 새로운 형식의 콘텐츠를 제공할 수 있는 기틀 마련한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.375-377
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• 2012

인터랙티브아트의 상호작용이라는 관점에서 볼 때 관객과 작품이 상호작용하기 위해선 하드웨어적인 장치가 필수적으로 존재해야 한다. Kinect Sensor는 인체를 구성하는 다양한 관절의 좌표를 추출하는 기능을 통해 실시간으로 모션트래킹을 가능하게 하고 이것을 다양한 컨텐츠에 적용하여 활용 할 수 있다. 이 논문은 인체의 관절좌표를 기반으로한 사용자의 2D, 3D아바타를 생성하는 과정에 대해 기술한다. 각각의 방법은 서로 다른 제작방식과 특성을 가지고 있기 때문에 컨텐츠의 성격에 따라 적용할 수 있고 앞으로 이러한 인터랙션적인 부분과 컨텐츠 분야를 연구할 계획이다.