• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1183-1188
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• 2016

키넥트 센서 버전 2는 컴퓨터 비전과 엑스 박스와 같은 엔유아이 인터페이스로 마이크로소프트에서 출시한 카메라의 일종이다. 이는 높은 프레임 속도로 컬러 영상과 깊이 영상, 오디오 입력 및 스켈레톤 데이터를 취득 할 수 있다. 이러한 다양한 타입의 데이터 정보를 제공해 주기 때문에 이것은 다른 범위의 연구자들을 위한 리소스가 된다. 본 논문에서는 깊이 이미지를 사용하여 우리는 키넥트 범위내에서 특정 영역을 감시하는 시스템을 제시한다. 타켓 영역은 깊이의 최소, 최대 값의 크기에 따라서 그 공간을 모니터링 할 수 있다. 컴퓨터 비전 라이브러리 (Emgu CV)를 사용해서 만약 어떤 오브젝트가 타겟 영역에서 검출된다면 그것을 추적하고 키넥트 카메라는 RGB 이미지를 데이터베이스 서버에 전송한다. 따라서 안드로이드 플랫폼 기반 모바일 애플리케이션을 통해 키넥트 타켓 지역에서 수상한 움직임이 감지되었음을 사용자에게 통지하고 그 장면의 RGB 영상을 표시하기 위해 개발되었다. 사용자는 모니터링 영역 또는 제한 구역과 관련된 다른 경우에서 가치 있는 물건의 대해 최선의 방법으로 반응하고 실시간 통지를 얻는다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권5호
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• pp.409-419
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• 2013

키넥트 카메라는 마이크로소프트사에서 2010년 11월에 출시한 xbox360의 움직임 감지 카메라로 깊이 영상과 색상 영상을 획득할 수 있다. 하지만 적외선 패턴을 이용한 깊이 영상의 획득 방법의 한계로 인해 객체의 경계 주변으로 홀(hole) 및 잡음이 생기고 영상으로 재생 시 경계 주변에서 흔들림(flickering) 현상이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 흔들림 현상을 보정하여 화질이 좋은 가상 시점 영상을 실시간으로 생성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 결합형 양방향 필터를 이용하여 경계 주변의 홀을 채운다. 경계 주변의 흔들림 현상은 화소를 탐색하여 처리하는 기법을 적용하여 보정한다. 향상된 깊이 영상과 색상 영상에 3D 워핑(3D warping) 기법을 적용하여 가상 시점 영상을 획득한다. 획득된 영상에서 가려짐 영역(occlusion region)으로 인하여 생기는 홀은 블록기반의 기울기 탐색 기법과 블록의 신뢰도를 이용하여 채우게 된다. 실험을 통해 제안하는 시스템이 가상 시점 영상을 실시간으로 합성하는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권4C호
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• pp.277-282
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• 2012

본 논문에서는 실감 원격 영상회의를 위한 시선 맞춤 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 적외선 구조광을 사용하는 Kinect 깊이 카메라를 이용해서 색상 영상과 깊이 영상을 획득하고, 깊이 영상을 이용해서 사용자를 배경으로부터 분리한다. 깊이 카메라로부터 획득한 가공되지 않은 깊이 영상은 다양한 형태의 잡음을 가지고 있기 때문에, 첫번째 전처리 과정으로 결합형 양방향 필터를 사용해서 잡음을 제거한다. 그 다음, 깊이값의 불연속성에 적응적인 저역 필터를 적용한다. 색상 영상과 전처리 과정을 거친 깊이 영상을 이용해서 우리는 가상시점에서의 화자를 3차원 모델로 복원한다. 전체 시스템은 GPU 기반의 병렬 프로그래밍을 통해 실시간 처리가 가능하도록 했다. 최종적으로, 우리는 시선이 조정된 원격의 화자 영상을 얻을 수 있게 된다. 실험 결과를 통해 제안하는 시스템이 자연스러운 화자간 시선 맞춤을 실시간으로 가능하게 하는 것을 확인했다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.343-350
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• 2014

객체 인식은 지능적이고 다양화된 범죄 예방을 위해 감시 시스템에서 중요한 기술이다. 사람의 신체 정보인 키는 대상이 가지고 있는 신체적인 특징으로 신원을 확인하는데 중요한 정보가 될 수 있다. 본 논문에서는 RGB-Depth 카메라, 키넥트를 활용한 새로운 키 추정 방법을 제안한다. 사람의 키를 측정하기 위해 키넥트의 높이를 알고 있는 것으로 가정하고, 키넥트에서 머리와 발까지의 거리를 키넥트의 깊이 정보를 이용하여 사람의 키를 추정한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 실내에서 사람의 키를 추정하는데 효과적임을 확인한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.557-564
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• 2015

There are many prior studies for more natural Human-Computer Interaction. Until now, the efforts is continued in order to recognize motions in various directions. In this paper, we suggest a user-specific recognition by hit detection method using Kinect camera and human proportion. This algorithm extracts the user-specific valid recognition rage after recognizing the user's body initially. And it corrects the difference in horizontal position between the user and Kinect, so that we can estimate a action of user by matching cursor to target using only one frame. Ensure that efficient hand recognition in the game to take advantage of this method of suggestion.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.43-50
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• 2021

본 논문에서는 키넥트 센서를 기반으로 한 휘트니스(Fitness) 동작의 정확성을 피드백 하는 윈도우 애플리케이션 KITNESS를 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션의 특징은 키넥트의 카메라와 관절 인식 센서를 활용하여 사용자가 정확한 휘트니스 자세로 운동할 수 있도록 피드백을 주는 것이다. 이때 키넥트의 IR Emitter와 IR Depth Sensor를 이용하여 사용자와 키넥트 간의 거리를 측정하고, 사용자의 관절 위치인 조인트(Joint)와 각 관절의 스켈레톤(Skeleton) 데이터를 측정한다. 이러한 데이터를 이용하여 사용자의 관절 위치와 자세마다 일정 거리를 계산하고 자세의 정확도를 판단한다. 그리고 키넥트의 RGB 카메라를 통해 사용자가 본인의 자세를 확인할 수 있도록 구현한다. 즉, 사용자의 자세가 정확하면 스켈레톤 정보를 초록색 선으로 표시하고, 정확하지 않으면 정확하지 않은 부분을 빨간색 선으로 표시하여 직관적으로 알려준다. 사용자는 이 애플리케이션을 통하여 운동하는 자세의 정확도를 피드백 받기 때문에 혼자서도 정확한 자세로 운동할 수 있다. 이 애플리케이션은 운동 부위를 목, 허리, 다리 세 가지 영역으로 분류하고, 각 운동 부위의 자세에서 관절이 겹쳐서 키넥트가 인식하지 못하는 자세를 제외함으로써 키넥트의 인식률을 높인다. 그리고 애플리케이션 종료 시에는 마지막 운동 모습을 이미지로 5초간 보여줌으로써 성취감을 고취시키고 지속적으로 운동할 수 있도록 구현한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권10호
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• pp.319-326
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• 2016

밀집된 돈방에서 사육되는 돼지의 공격적 행동들은 돼지의 성장에 심각한 악영향을 주고, 이는 농가의 경제적 손실로 이어진다. 따라서 농가의 생산성 하락에 따른 경제적 손실과 직결되는 돈방 내의 비정상 상황들을 지속적으로 모니터링 할 수 있는 IT기반의 영상 감시 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 돼지의 행동 분석 이전에 필수적으로 선행되어야만 하는 개별 돼지의 탐지를 위한 키넥트 카메라 기반의 새로운 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다음과 같다. 1) 키넥트 카메라로부터 취득한 깊이 영상에서 배경 차영상 기법과 깊이 임계값을 이용하여 서있는 돼지만을 탐지함으로써 영상 내의 탐색영역을 축소한다, 2) 서있는 돼지들 중에서 움직임이 있는 돼지들만을 관심영역으로 설정하여 탐지한다. 3) 서서 움직이는 돼지들 사이에서 발생하는 근접 문제를 깊이정보를 이용한 등고선기법을 제안 적용하여 돼지객체 탐지를 완성한다. 실제 세종에 위치한 한 돈사에서 취득한 깊이 영상 정보를 이용하여 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.

• 센서학회지
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• 제25권3호
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• pp.196-201
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• 2016

Rehabilitation exercises are the treatments designed to help patients who are in the process of recovery from injury or illness to restore their body functions back to the original status. However, many patients suffering from chronic diseases have found difficulties visiting hospitals for the rehabilitation program due to lack of transportation, cost of the program, their own busy schedules, etc. Also, the program usually contains a few medical check-ups which can cause patients to feel uncomfortable. In this paper, we develop a remote rehabilitation system with bio-signals by a stereo camera. A Kinect stereo camera manufactured by Microsoft corporation was used to recognize the body movement of a patient by using its infrared(IR) camera. Also, we detect the chest area of a user from the skeleton data and process to gain respiratory status. ROI coordinates are created on a user's face to detect photoplethysmography(PPG) signals to calculate heart rate values from its color sensor. Finally, rehabilitation exercises and bio-signal detecting features are combined into a Windows application for the cost effective and high performance remote rehabilitation system.

• 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.

• 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.