• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권4호
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• pp.411-417
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• 2013

2차원으로 영상을 처리하다가 다양한 영상처리기법과 도구들이 발달하면서 3차원 영상 네비게이션에 대한 요구가 증대되고 있다. 실세계에서 체험하기 어려운 부분을 가상환경에서 체험하고, 활용하는데 목적을 가진다. 이는 단순한 3D 배경을 제공하는 시스템이 아니라 일상적인 행동으로 시스템을 제어할 수 있는 본능적 인터페이스 기술 개발의 필요를 의미한다. 본 연구의 목적은 인간의 다양한 행동에 대해 키넥트 장비를 이용해 행동에 가장 3차원적으로 근접한 새로운 네비게이션 제어 기술 개발에 있다. 키넥트와 홀로그래피를 이용해 입력된 데이터를 3차원 영상으로 연계성을 가질 수 있도록 시스템을 설계하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.24-29
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• 2014

본 논문에서는 키넥트 적외선 프로젝터를 통해 깊이를 감지할 수 있는 카메라를 이용하여 사람 움직임을 추적하고 본 논문에서 제안한 몸동작 모델 인식을 통하여 3D 콘텐츠를 제어하는 기법을 제안 한다. 본 논문에서 제안하는 사람의 동작 인식 모델은 사람의 오른팔과 왼팔의 손목, 팔꿈치, 어께 움직임의 거리를 계산하여 좌, 우, 상, 하, 확대, 축소, 선택 등의 7가지 동작 상태를 인식한다. 본 연구에서 제안한 키넥트 기반의 동작 인식 모델은 기존의 접촉식 방식의 인터페이스와 비교할 때 특정센서 또는 장비 부착에 대한 불편함을 없애고 고비용의 하드웨어 시스템을 이용하지 않음으로서 사람의 자연스런 몸동작 이동에 따른 저 비용 3D 콘텐츠 제어 기술을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.137-144
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• 2017

얼굴 검출은 복잡한 배경 내에서 다양한 얼굴의 자세로 인해 여전히 어려운 문제에 직면하고 있다. 본 논문은 피부색과 깊이 정보를 기반으로 한 한명 또는 여러 명의 얼굴을 검출하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 먼저 우리는 컬러 영상에서 가우시안 혼합 모델을 이용한 피부색 검출 방법에 대해 소개한다. 그리고 Kinect V2의 깊이 센서를 이용하여 획득한 3차원의 깊이 정보는 배경으로부터 사람의 몸을 분할할 때 유용하다. 그리고 레이블링 과정에서 여러 개의 특징을 이용하여 얼굴이 아닌 영역은 성공적으로 제거된다. 실험 결과를 통해 제안한 얼굴 검출 알고리즘은 다양한 조건과 복잡한 배경에서 얼굴이 효과적으로 검출되는 것을 확인할 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.473-480
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• 2014

오늘날 컴퓨터의 사용이 대중화 되면서 키보드나 마우스와 같은 기존의 사용자 인터페이스에 비해 보다 편리하고 자연스러운 인터페이스에 대한 연구가 활발히 진행되면서, 최근 마이크로소프트의 동작 인식 모듈인 키넥트에 대한 관심이 높아지고 있다. 키넥트는 내장된 센서를 통해 신체의 주요 관절의 움직임 및 깊이 정보를 인식할 수 있으며 내장 마이크를 통해 간단한 음성인식도 가능하다. 본 논문에서는 OpenCV 라이브러리를 키넥트에 접목하여, 키넥트의 깊이 데이터, skeleton tracking, labeling 알고리즘으로 손 영역 추출 및 움직임의 정보를 인식하여 가상 마우스와 가상 키보드를 구현하고, 음성인식을 통해 기존 입력 장치의 기능을 구현하는 것을 목표로 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.611-613
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• 2015

멀티미디어 강의실에서는 자동 강의 저장뿐 아니라 카메라의 추적도 자동으로 추적하여 저장되도록 발전하고 있다. 기존의 추적 시스템은 별도의 센서를 몸에 부착하여 추적하거나 전면에 센서를 시공하여 추적하는 불편함이 있었고 동시에 여러명이 전면에 나타나면 에러가 발생하여 추적이 안된다거나 하는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 Microsoft-Kinect 센서를 이용하여 화자(강사)의 위치 및 행동을 분석하며, 이를 PTZ 카메라 및 강의 저장 수업녹화 시스템과 연동하여 강의실 수업 녹화시에 효과적인 콘텐츠 생산을 가능하도록 하는 무인화자 추적 솔루션에 대하여 기술하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.957-963
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• 2014

This paper proposes a predictive control for an efficient human following robot using Kinect sensor. Especially, this research is focused on detecting of foot-end-point and foot-vector instead of human body which can be occluded easily by the obstacles. Recognition of the foot-end-point by the Kinect sensor is reliable since the two feet images can be utilized, which increases the detection possibility of the human motion. Depth image features and a decision tree have been utilized to estimate the foot end-point precisely. A tracking point average algorithm is also adopted in this research to estimate the location of foot accurately. Using the continuous locations of foot, the human motion trajectory is estimated to guide the mobile robot along a smooth path to the human. It is verified through the experiments that detecting foot-end-point is more reliable and efficient than detecting the human body. Finally, the tracking performance of the mobile robot is demonstrated with a human motion along an 'L' shape course.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.197-207
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• 2014

본 논문에서는 실용적인 TOF 카메라인 키넥트(Kinect) 한 대를 이용하여 골프 스윙의 자동 분석에 필요한 스윙 특징들을 자동 추출하는 효율적인 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 키넥트가 제공하는 관절정보와 깊이(Depth) 정보를 이용하여, 골프스윙에서 중요한 7개의 키프레임과 각 키프레임에서 중요한 스윙특징들을 자동 추출한다. 10명의 골퍼들로부터 구한 50회의 스윙데이터에 대하여 성능을 확인 하였다. 제안한 방법은 설치가 간단하면서도 비용이 저렴한 환경에서 의미 있는 3차원 골프스윙 특징 추출이 가능하고, 구체적인 수치 값을 자동으로 제시하므로 실제적인 자가 스윙분석 시스템 개발에 사용될 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.290-293
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• 2013

끊이지 않는 차량 인명피해 사고들로 인해, 그 원인을 분석하고 방지하는 장치 및 기술들이 다양하게 나오고 있다. 그 중에서 대표적으로 블랙박스 및 후방카메라 등이 있다. 이러한 기술이 발전함에도 불구하고 차량 인명사고가 계속 발생하고 있다. 그 이유는 운전자의 부주의나 차량이 후진 시에 사람이 갑자기 차량의 뒤로 지나가거나 기존의 후방 감지시스템이 어린이들을 제대로 감지하지 못하였기 때문이다. 따라서 본 논문은 사고를 방지하기 위한 Kinect를 이용한 후방 카메라와 사고의 원인을 정확하게 밝혀주는 블랙박스를 통합한 후방 블랙박스 시스템을 설계하고자 한다.

• 센서학회지
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• 제24권1호
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• pp.69-77
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• 2015

The Microsoft Kinect is a motion sensing input device which is widely used for many motion recognition applications such as fitness, sports, and rehabilitation. Until now, most of remote rehabilitation systems with the Microsoft Kinect have allowed the user or patient to do rehabilitation or fitness by following the motion of a video screen. However in this paper we propose a smart remote rehabilitation system with the Microsoft Kinect motion sensor and a wearable ECG sensor which can allow patients to offer monitoring of the individual's performance and personalized feedback on rehabilitation exercises. The proposed noble smart remote rehabilitation is able to monitor and measure the state of the patient's condition during rehabilitation exercise, and transmits it to the prescriber. This system can give feedback to a prescriber, a doctor and a patient for improving and recovering motor performance. Thus, the efficient rehabilitation training service can be provided to patient in response to changes of patient's condition during exercise.

• 한국운동역학회지
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• 제26권4호
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• pp.391-396
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• 2016

Objective: This study aimed to evaluate and identify variables for the standing balance of elderly subjects with different balancing abilities by using Kinect and Wii Balance Board. Method: The Berg Balance Scale (BBS) test was performed in 40 elderly subjects aged ${\geq}65years$ who can perform daily activities. The participants were divided into two groups, the healthy seniors (n = 20, BBS score ${\geq}52$) and the seniors with balancing problems (n = 20, BBS score < 52). Each group performed two standing tests (eyes open and eyes close) with two devices (Kinect and Wii Balance Board). The root mean square (RMS), mean distance (MDIST), range of distance (ROD), mean velocity, and 95% ellipse area were calculated from the measured data. Results: Among the calculated variables, RMS, MDIST, and ROD in the mediolateral direction showed significant differences between the two groups and a negative correlation with BBS scores. Conclusion: The results of the present study show that simple standing balance of the elderly can be measured with Kinect and Wii Balance Board, which are low-cost, easy to carry, and easy to use, by using the selected variables.