• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.37-46
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• 2021

본 논문에서는 Azure Kinect를 사용하여 요가 자세의 정확도를 측정하고 판단하는 프로그램을 설계하고 구현하였다. 이 프로그램은 Azure Kinect Camera와 센서를 통해 사용자의 모든 관절 위치를 측정한다. 측정한 관절의 값은 두 가지 방법으로 정확도를 판단하는 데이터로 사용된다. 측정된 관절 데이터는 삼각법과 피타고라스의 정리를 통하여 관절의 각도를 구한다. 또한, 측정된 관절 값은 상대적인 위치 값으로 변경한다. 각각 계산하여 구한 값은 목표하고자 하는 자세의 관절 값 및 상대적 위치 값과 비교하여 정확도를 판단한다. Azure Kinect Camera를 통해 사용자가 본인의 자세를 확인할 수 있도록 화면을 구성하고 사용자의 자세 정확도를 피드백으로 전달해 사용자의 자세 향상을 유도한다.

• 한국안전학회지
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• 제30권6호
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• pp.110-116
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• 2015

A 3D camera-based on-site work-related musculoskeletal disorder risk assessment(WMDs) tool has been developed. The device consists of Kinect a 3D camera manufactured by Microsoft, a servo-motor, and a mobile robot. To complement inherent narrow field of view(FOV) of Kinect, Kinect is rotated according to PID servo-control algorithm by a servo-motor attached underneath, to track movement of a subject, producing skeleton-based motion data. With servo-control, full 360 degrees tracking of a test subject is possible by single Kinect. It was found from experimental tests that the proposed device can be successfully employed for on-site WMDs risk assessing tool.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제31권4호
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• pp.207-213
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• 2018

본 연구에서는 건물 실내 공간 정보 획득을 위해 Microsoft사의 $Kinect^{(R)}$ v2를 활용한 point cloud 기법을 도입하였다. 카메라로 취득한 2차원의 투영 공간 이미지 픽셀 좌표를 각 카메라의 보정을 거쳐 3차원 이미지 변환하며 이를 토대로 공간 정보를 구현하였다. 기준점을 중심으로 $360^{\circ}$ 회전하여 취득한 3차원 이미지를 통해 거리 측정이 불가한 기존의 2차원 이미지의 한계를 개선하였으며, 이 과정을 통해 얻은 point cloud를 통해 3차원 map을 형성하였다. 형성된 3차원 map은 기존의 공간정보 융 복합을 위한 센서와 비슷한 수준의 측정 효율을 가지면서 동시에 렌즈 왜곡 현상에 대한 후처리 과정을 통해 공간 정보를 정확하게 측정할 수 있도록 하였다. 측정한 결과를 2D 도면과 실제 공간 및 구조부재의 길이 및 위치 등과 비교하여 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.277-280
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• 2016

실시간 원격 감지 시스템은 많은 감시 상황에서 중요한 가치를 지니고 있다. 실시간 원격 감지 시스템은 누군가가 그의 장소에서 무슨 일이 일어나고 있는지를 알 수 있게 한다. Kinect의 V2는 컴퓨터에게 눈의 역할을 제공하며 컬러와 깊이 이미지, 오디오 입력과 골격 데이터 등 다양한 데이터를 생성 할 수 있는 새로운 유형의 카메라이다. 본 논문에서는 깊이 이미지와 함께 Kinect V2의 센서를 사용하여, Kinect에 의해 덮인 공간에서의 모니터링 시스템을 제공한다. 따라서 Kinect 카메라에 의해 덮인 공간에 기초하여, 최소 및 최대 거리를 설정함으로써, 깊이의 범위를 이용하여 감시하는 대상 지역을 정의한다. 대상 공간에서 추적 개체가 있는 경우, 컴퓨터 비전 라이브러리(Emgu CV)에서 Kinect 카메라는 이미지 전체의 색상을 캡처하고, 이를 데이터베이스로 전송함으로써 인터넷이 있으면 어디서나 사용자가 자신의 모바일 장치를 통해 접속할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.155-160
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• 2014

본 논문에서 RGB-Depth 카메라를 이용하여 실내에서의 연기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. RGB-Depth 카메라는 RGB 색영상과 깊이 정보를 제공한다. 키넥트(Kinect)는 특정한 패턴의 적외선을 출력하고 이를 적외선 카메라로 수집하고 분석하여 깊이 정보를 획득한다. 특정한 패턴을 구성하는 점들 각각에 대하여 거리를 측정하고 객체면의 깊이를 추정한다. 따라서, 이웃하는 점들의 깊이 변화가 많은 객체인 경우에는 객체면의 깊이를 결정하지 못한다. 연기의 농도가 일정 주파수로 변화하고, 적외선 영상의 이웃하는 화소간의 변화가 많기 때문에 키넥트가 깊이를 결정하지 못한다. 본 논문에서는 연기에 대한 키넥트의 특성을 이용하여 연기를 검출한다. 키넥트가 깊이를 결정하지 못한 영역을 후보영역으로 설정하고, 색영상의 밝기가 임계값보다 큰 경우 연기영역으로 결정한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 실내에서의 연기 검출에 RGB-Depth 카메라가 효과적임을 확인할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.269-282
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• 2021

증강현실과 가상현실 같은 3차원 콘텐츠 보급이 증가함에 따라 실시간 컴퓨터 애니메이션 기술의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 컴퓨터 애니메이션 제작 과정은 대부분 수작업 혹은 마커를 부착하는 모션캡쳐 방식으로 이루어져 있다. 때문에 사실적인 영상을 얻기 위해서는 숙련된 전문가에게도 매우 오랜 시간이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근에는 딥러닝 모델과 센서를 기반으로 하는 애니메이션 제작 시스템과 알고리즘이 나오고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝과 Kinect 카메라 기반 FBX 형식의 애니메이션 제작 시스템에서 자연스러운 인체 움직임을 구현하는 4가지 방법에 대해 연구했다. 각 방법은 환경적 특성과 정확도를 고려하여 선택된다. 첫 번째 방법은 Kinect 카메라를 사용한다. 두 번째 방법은 Kinect 카메라와 보정 알고리즘을 사용한다. 세 번째 방법은 딥러닝 모델을 사용한다. 네 번째 방법은 딥러닝 모델과 Kinect를 사용한다. 제안 방법을 오차와 처리 속도를 실험한 결과, 네 번째 딥러닝 모델과 Kinect를 동시에 사용하는 방법이 다른 방법에 비해 가장 좋은 결과를 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권7호
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• pp.93-99
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• 2015

본 논문에서는 실감형 원격 영상회의를 위한 시스템을 제안한다. 원격 영상회의에서 카메라는 보통 디스플레이의 중앙이 아닌 측면에 설치가 된다. 이는 시선 불일치를 만들고, 사용자들의 몰입도를 떨어뜨린다. 따라서 실감형 영상회의에 있어서 시선 맞춤은 중요한 부분을 차지한다. 제안하는 방법은 스테레오 카메라와 깊이 카메라를 사용하여 시선 맞춤을 시도한다. 깊이 카메라는 비교적 적은 비용으로 효율적으로 깊이 정보를 생성할 수 있는 키넥트 카메라를 선택하였다. 하지만 키넥트 카메라는 비용적인 장점에도 불구하고 단독으로 사용하기에는 내제하는 단점이 많다. 따라서 스테레오 카메라를 더하여 각 깊이 센서 간의 단점을 보완하는 방법을 개발하였고, 이는 각 깊이 정보 간의 혼합 및 정제 과정을 통해서 실현된다. 시선 맞춤 영상 생성은 후처리를 통한 보완된 깊이 정보를 이용하여 3차원 워핑 기술을 이용하여 구현된다. 실험결과를 보면 제안한 시스템이 자연스러운 시선 맞춤 영상을 제공하는 것을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.1237-1242
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• 2017

컴퓨터 비전은 인공 지능 기술을 통해 인간의 시각 시스템을 모방해 주변 환경을 보다 정확하게 인식하는 새로운 이미지 센서 기능으로 각광받고 있다. 본 논문에서는 사물감지 및 거리측정 기능이 있는 새로운 깊이 센서인 키넥트(Kinect) 카메라를 통해, 무인 또는 유인 차량, 로봇 및 드론 등을 위한 컴퓨터 비전의 가장 중요한 기능들을 대상으로 시험을 진행하였다. 키넥트 카메라를 통해 시야 내에 있는 사물의 자리 또는 위치를 예측하고, 실제 사물이 아닌 픽셀을 무시해 처리 시간을 줄일 수 있도록 감지한 사물이 실제 사물인지 확인하여 깊이 센터를 통해 정확하게 거리를 측정한다. 실험 결과, 해당 거리센서는 좋은 결과를 나타냈으며, 추가 프로세싱을 위한 컴퓨터 비전 어플리케이션의 핵심 기능인 사물감지와 거리측정에 키넥트 카메라를 사용한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권1호
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• pp.189-194
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• 2016

최근 카메라, 캠코더 및 CCTV 등의 사용이 활발해지면서 영상 처리 기술의 수요가 급증하고 있다. 특히 키넥트 센서와 같은 깊이(Depth) 카메라를 사용한 3D 영상 기술에 대한 연구개발이 더욱더 활성화되고 있다. 키넥트 센서는 RGB, 골격(Skeleton) 및 깊이(Depth) 영상을 통해 인체의 3D 골격 구조를 실시간 프레임 단위로 획득할 수 있는 고성능 카메라이다. 본 논문에서는 키넥트 센서를 사용하여 인체의 3D 골격 구조를 모션 캡처하고 범용으로 사용되고 있는 모션 파일 포맷($^*.trc$ 및 $^*.bvh$)으로 선택하여 저장할 수 있는 시스템을 개발한다. 또한 본 시스템은 광학식 모션 캡처 파일 포맷($^*.trc$)을 자기식 모션 캡처 파일 포맷($^*.bvh$)으로 변환할 수 있도록 하는 기능을 가진다. 마지막으로 본 논문에서는 키넥트 센서를 사용하여 캡처한 모션 데이터가 제대로 캡처되어졌는지 모션 캡처 데이터 뷰어를 통하여 확인한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.29-35
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• 2019

본 논문에서는 건축물 진동저감장치에 적용되는 액체감쇠기 내 유체 자유표면의 동적 거동 계측을 위해 저가형 RGB-depth 센서인 Microsoft사 $Kinect^{(R)}$ v2의 활용과 계측시스템을 구축하는 방법을 제안하였다. $Kinect^{(R)}$ v2의 성능검토 및 실효성 확인, SDK(software development kit)를 사용한 실시간 모니터링, 3D 공간상에서 유체의 표면 정보 취득, 기존 비디오 센싱기법과의 비교를 통해 본 연구에서 제안한 유체의 동적 거동 계측 시스템의 정확성과 우수성을 검증하였다. 제안된 계측시스템을 활용하여 소형 수조 내 액체에 대한 동적 거동 정밀계측을 수행하였으며, 이를 바탕으로 광범위한 가진입력에 대한 유체 자유표면의 동적 거동 특징을 확인하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 RGB-depth센서의 건축물 진동저감 적용을 통해 정밀한 모니터링 시스템을 구축하고 최적화된 액체감쇠기의 설계 및 운용을 기대할 수 있다.