• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2014.10a
• /
• pp.501-504
• /
• 2014

자동차의 하중을 지탱하고 자동차의 방향 전환 유지와 노면 충격을 흡수 완화하며, 엔진의 구동력과 브레이크 작동 시 제동력을 노면에 전달하는 등의 기능을 수행하는 타이어의 상태는 안전과 직결되어 있다고 볼 수 있다. 주행 중 타이어의 불량으로 인한 사고는 무시할 수 없는 부분을 차지한다. 타이어의 편마모는 주행 안전성을 위한 타이어의 문제 중 하나로 운전자의 운전습관과 휠얼라이먼트의 이상 등으로 타이어의 특정 부위가 마모되는 증상을 말하는데, 객관적으로 정확하게 검증할 수 있는 측정방법이 없는 것이 현실이다. 본 논문에서는 현실의 주관적인 검증기준의 단점을 보완하고 키넥트 센서를 이용하여 각 타이어의 마모 정도를 체크하여 편마모를 객관적으로 검증할 수 있는 시스템을 설계하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2016.10a
• /
• pp.872-875
• /
• 2016

본 연구에서는 무구속적으로 사용자의 활동상태를 모니터링하고 이를 기반으로 산만도를 추정하기 위한 연구를 수행하였다. 사용자의 활동상태 모니터링을 위해서는 키넥트 센서를 활용하여 머리에서의 관절정보와 어깨관절정보를 검출하고, 각 검출지점의 시간당 좌표변화를 인덱스화하여 움직임 변화정도를 측정하였다. 이러한 움직임정보로부터 산만도의 추정을 위하여 움직임의 빈도와 움직임의 강도를 분석하고 이로부터 산만도를 추정하기위한 인덱스를 개발하였다. 실제 사용자의 활동상태로부터 추출된 움직임정보 및 산만도 추정인덱스의 모니터링을 위하여 PC기반의 모니터링 및 스마트폰기반의 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능평가를 위하여 키넥트를 이용한 산만도 추정 어플리케이션과 동시에 비디오 계측을 통해 움직임의 정도에 따른 산만도 추정식의 결과를 비교분석한 결과 개발된 산만도 추정시스템과 비디오분석결과의 상관관계가 높음을 실험으로 확인하였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• v.7 no.2
• /
• pp.195-200
• /
• 2019

Media art, which is a combination of media technology and art, is making a lot of progress in combination with AI, IoT and VR. This paper aims to meet people's needs by creating a video that simulates the dance moves of an object that users admire by using media art that features interactive interactions between users and works. The project proposed a universal image synthesis system that minimizes equipment constraints by utilizing a deep running-based Skeleton estimation system and one of the deep-running neural network structures, rather than a Kinect-based Skeleton image. The results of the experiment showed that the images implemented through the deep learning system were successful in generating the same results as the user did when they actually danced through inference and synthesis of motion that they did not actually behave.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.05a
• /
• pp.250-253
• /
• 2013

최근 카메라 영상을 이용한 제스처 인식 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 카메라 영상을 이용한 제스처 인식에서 많이 사용되는 학습 알고리즘에는 확률 그래프 모델인 HMM과 CRF 등이 있다. 이 학습 알고리즘들은 다차원의 연속된 실수 데이터를 가지고 모델을 학습하면 계산량이 많아진다. 본 논문에서는 팔 관절 위치 데이터를 k-평균 군집화 과정을 거쳐 1차원의 시계열 데이터로 변환 후, 제스처별로 HMM 모델을 학습하는 방법을 제안한다. 키넥트 센서를 통해 얻은 팔 관절 위치 데이터에 k-평균 군집화를 적용하여 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이를 HMM의 학습 및 인식에 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 분석하기 위하여, 다른 시계열 학습 알고리즘인 AP+DTW를 이용한 방법과의 비교 실험을 포함해 다양한 실험들을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.1693-1696
• /
• 2013

현재까지, 사람과 컴퓨터간의 인터페이스로 키보드와 마우스를 사용하여 왔다. 최근, 유비쿼터스 시대가 도래하면서 스마트 폰의 활용이 대두 되었고, 각 디바이스들은 하나로 통합되고 있다. 이에 따라 인터페이스도 NUI로 발전하였고 터치, 모션 트래킹, 음성, 표정 인식과 같은 멀티 모달 형식으로 더욱 높은 인지 능력과 직관적인 인터페이스가 되도록 각 디바이스 단계에서 개발되고 있다. 본 논문에서는 키넥트를 이용한 마커 없는 직관적인 손동작 인식과 XML 클라우드 기반의 각종 디바이스 통합 인터페이스 구현 설계를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.1653-1656
• /
• 2013

본 논문에서는 키넥트를 사용하여 제스처를 인식해 프리젠테이션이 가능한 인터페이스를 제작하였다. 키넥트 카메라는 Microsoft Kinect SDK1.7 라이브러리를 사용해서 신체의 좌표값을 받아 손의 위치와 손의 제스처를 인식하는데 사용했으며, 파워포인트를 제어하기 위해 후킹 기능을 사용한다. 기존 키넥트에서 사용하던 제스처인 sweep을 기본으로, grip과 push 제스처로 프리젠테이션에 필요한 기능을 추가했다. 제스처 인식의 결과를 후킹을 통해 파워포인트로 전달해서, 슬라이드의 이동 뿐 아니라 메모 기능과 지우기 기능이 추가된 인터페이스를 제공한다. 인터페이스는 발표자의 발표능력 향상과 더불어, 제스처 인식 인터페이스를 타 콘텐츠에 적용이 가능하므로 추후 콘텐츠의 제작 및 상용화가 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.1374-1377
• /
• 2013

콘솔 게임은 게임시장에서 가장 높은 비율을 차지한다. 그 중에서도 체감형 콘솔게임은 독자적인 시장을 구축해왔다. 하지만, 기존 콘솔 게임 소프트웨어는 쉽게 싫증을 느낄 수 있고, 높은 비용을 요구하여 사용자에게 부담을 준다. 본 논문에서는 저렴하고 쉽게 싫증나지 않도록 계속적인 업데이트가 가능한 키넥트를 사용한 동작 인식 체감형 게임을 개발하였다. 또한, 기존 콘솔 댄스게임에서는 자신을 모습을 볼 수 없을 뿐만 아니라 지정한 동작만을 비교한다. 반면, 본 논문의 댄스게임에서는 자신의 모습을 확인가능하며, 매 초 마다 전체 동작을 비교해 높은 정확도와 흥미를 부여한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.464-466
• /
• 2011

본 논문에서는 영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야의 기술을 마이크로 소프트 사의 키넥트에 적용하여 효과적인 체감형 학습을 위한 콘텐츠를 구성하고자 한다. 일반적으로 사람들이 많이 알고 있는 손 그림자 놀이를 응용하여 참여자들의 움직임을 통해 인터랙션을 발생시킬 수 있도록 하였고, 깊이정보맵으로부터 카메라에서 가장 가까운 거리에 있는 영역을 검출하기 위해 Meanshift segmentation(평균이동분할) 알고리즘을 적용 시켰다. 본 시스템의 체감형 콘텐츠는 문화 콘텐츠의 한 종류로서 이의 확장된 버전이 여러 분야에서 많은 활용이 될 것을 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• fall
• /
• pp.301-303
• /
• 2021

최근 COVID-19 때문에 교육 및 모임 등 다양한 환경을 비대면으로 진행하고 있다. 이에 따라 메타버스 개념이 새로운 이슈로 주목받고 있다. 본 작품은 메타버스, 즉 3차원 가상공간의 새로운 세계에서 사용자를 대신하여 참여시킬 수 있는 아바타를 제작해 본다. 메타버스를 활용한 사용자의 움직임을 인식하는 3D 아바타는 코로나 사태로 인한 언택트 시대에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 사용자가 각종 비대면 미팅에 자신의 아바타를 만들어 참여할 수 있도록 그 아바타를 움직임과 함께 구현하는 과정을 설명한다. 먼저, Kinect를 통해 사용자의 움직임을 받아 유니티를 연동시켜 불러온다. 다음으로 블렌더를 통해 사용자가 원하는 아바타를 제작하고 유니티 환경에서 사용자의 움직임을 실시간으로 반영하는 아바타를 나타낸다. 사용자는 자신의 행동을 그대로 반영시켜주는 3D 아바타를 가상현실 속 화면을 통해 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.373-376
• /
• 2020

현대인들의 인터넷 사용률이 지속적으로 증가함에 따라 소비자들은 오프라인 매장에서 의류를 구매하기보다 인터넷 쇼핑을 통한 구매를 선호하게 되었다. 그러나 온라인 구매로 인해 정확한 스타일 확인 불가 및 확신할 수 없는 사이즈로 큰 불편함을 겪고 있다. 따라서 최근 가장 떠오르는 기술 중 하나인 AR을 실생활에 적용하여 사용자가 매장에 가지 않고 집에서도 편하게 자신의 스타일링을 확인할 수 있도록 하는 AR 피팅룸을 구현하여 솔루션을 제안하고자 한다. 본 프로젝트에서는 3D 표현을 위해 Kinect Xbox 카메라를 사용하여 사용자의 신체정보를 추출한 후 unity와의 연동을 통해 사용자에게 편리함을 제공할 수 있는 AR-fitting 시스템을 설계하였다. 선택한 옷을 가상으로 입어 볼 수 있는 쇼룸 형태의 서비스를 제공하며 제스처 인식을 통해 보다 편리한 의류 선택 및 사이즈 조절 등을 가능하게 하였다. 또한, 사용자의 입력 정보에 따른 사이즈 측정 결과를 제공함으로써 사용자의 의류 구매를 보다 효과적으로 만들어 줄 수 있을 것이다.