• 한국운동역학회지
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• 제13권1호
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• pp.185-204
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• 2003

The purpose of this study was to obtain the data for stable and accurate techniques of the free throw in basketball. The subjects of this study were seven male basketball player consisted of college students athletes. Free throw motions were taken by video camera. The three-dimensional coordinates was processed by DLT. The variables were the velocity, the angular velocity of the upper extremity segments, degree, and angular momentum. The result of analysis is summarized as follows. 1. The velocity and angular velocity of the upper extremity segment was showed an gradual increase and a smooth velocity transfer, transferring from proximal segment to distal segment at free throw motion in basketball. 2. The local term and remote term angular velocity momentum of the proximal segment showed larger than that of the distal segment in X, Y, Z axis component all. 3. The remote term angular momentum was showed larger than that of the local term angular momentum in X, Y, Z axis component all. 4. The angular motion of the upper trunk and upper arm, upper arm and forearm was showed in opposite direction and symmetrical angular momentum in local term angular momentum of the Y and Z axis component. 5. All the segments of upper extremity segment was showed left rotation in remote term angular momentum of the Y axis component and right rotation in remote term angular momentum of the Z axis component.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.749-751
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• 2016

가상현실의 등장으로 인해 과거의 이미지와 영상을 통한 커뮤니케이션 방법이 3차원 공간 속으로 확장되면서 보다 사실적이고 원활한 상호작용 환경을 제공하게 되었다. 가상현실은 현실과는 달리 인간의 완벽한 통제 하에 있다는 점을 통해 현실의 대체재로 활용이 가능하며 이 같은 장점으로 인해 의학과 헬스 케어 분야에서도 가상현실을 활용한 치매 예방 및 치료가 주목받고 있다. 본 논문에서는 치매 전조 현상인 경도인지장애에 초점을 맞추어 가상현실 기반의 경도인지장애 예방훈련 시스템을 설계하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.226-228
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• 2021

구글사에서 출시된 ML Kit API의 Pose detection를 사용한 영상기반 낙상 알고리즘을 제안한다. Pose detection 알고리듬을 사용하여 추출된 신체의 33개의 3차원 특징점을 활용하여 낙상을 인식한다. 추출된 특징점을 분석하여 낙상을 인식하는 알고리듬은 k-NN을 사용한다. 영상의 크기와 영상내의 인체의 크기에 영향을 받지 않도록 정규화과정을 거치며 특징점들의 상대적인 움직임을 분석하여 낙상을 인식한다. 본 실험을 위해 사용한 13개의 테스트 영상중 13개의 영상에서 낙상을 인식하여 100%의 성공률을 보였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권3호
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• pp.161-169
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• 2023

Degenerative arthritis is a common joint disease that affects many elderly people and is typically diagnosed through radiography. However, the need for remote diagnosis is increasing because knee pain and walking disorders caused by degenerative arthritis make face-to-face treatment difficult. This study collects three-dimensional joint coordinates in real time using Azure Kinect DK and calculates 6 gait features through visualization and one-way ANOVA verification. The random forest classifier, trained with these characteristics, classified degenerative arthritis with an accuracy of 97.52%, and the model's basis for classification was identified through classification algorithm by features. Overall, this study not only compensated for the shortcomings of existing diagnostic methods, but also constructed a high-accuracy prediction model using statistically verified gait features and provided detailed prediction results.

• 방송공학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.598-605
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• 2018

행동 인식은 데이터를 통해 인간의 행동을 인식하는 기술로서 비디오 감시 시스템을 통한 위험 행동과 같은 어플리케이션에 활용되어 질 수 있다. 기존의 행동 인식 알고리즘은 2차원 카메라를 통한 영상이나 다중모드 센서, 멀티 뷰와 같은 장비를 이용한 방법을 사용하거나 3D 장비를 이용하여 이루어져 왔다. 2차원 데이터를 사용한 경우 3차원 공간의 행위 인식에서는 가려짐과 같은 현상으로 낮은 인식율을 보였고 다른 방법은 복잡한 장비의 구성이나 고가의 추가적인 장비로 인한 어려움이 많았다. 본 논문은 RGB와 Depth 정보만을 이용하여 추가적인 장비 없이 CCTV 영상만으로 인간의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 RGB 영상에서 스켈레톤 추출 알고리즘을 적용하여 관절과 신체부위의 포인트를 추출한다. 이를 식을 적용하여 변위 벡터와 관계 벡터를 포함한 벡터로 변형한 후 RNN 모델을 통하여 연속된 벡터 데이터를 학습한다. 학습된 모델을 다양한 데이터 세트에 적용하여 행동 인식 정확도를 확인한 결과 2차원 정보만으로 3차원 정보를 이용한 기존의 알고리즘과 유사한 성능을 입증할 수 있었다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권9호
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• pp.1-17
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• 2005

시간의 흐름을 이미지로 나타내는데 있어서 근원적으로 분절의 형식을 취할 수밖에 없다. 이미지의 고착상태는 그것이 회화든 조각이든 동영상의 형식을 제외한 모든 형식은 나뉨(분절)의 형태로 우리에게 보이게 된다. 이 방법을 극대로 키워온 것은 만화의 영역이다. 때문에 만화는 칸의 배열에 의해 사건이 전개되고 의미를 찾을 수 있다. 또한 애니메이션이란 분절된 매체를 연속적으로 붙여 전개하는 것이 원리로 되어있다. 본 논문은 이러한 시간 흐름의 분절에 의한 시간의 고착화된 개념으로서 칸과 틀을 미술사 안에서 찾아보고, 좀 더 만화형식의 근본 원리를 찾아 분석해보고자 의도했다. 따라서 원시적인 틀의 구획과, 카툰오과 같이 단편적인 칸의 나눔, 그리고 서사적인 나열형식에 의한 칸과 틀의 예를 찾으려 노력하였다. 이로써 시간의 표현을 위한 여러 종류의 칸과 틀의 구획을 확인할 수 있었다. 또한 하이퍼 텍스트적인 만화형식의 다양함과 공간사용의 가능성을 발견하고 예시하여 좀더 폭넓은 만화의 위상을 제안하고자 했다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.31-42
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• 2019

최근 딥러닝 기술이 발전함에 따라 많은 컴퓨터 비전 연구 분야에서 주목할 만한 성과들이 지속적으로 나오고 있다. 단일 이미지를 기반으로 사람의 2차원 및 3차원 포즈를 추정하는 연구에서도 비약적인 성능향상을 보여주고 있으며, 많은 연구자들이 문제의 범위를 확장하며 활발한 연구 활동을 진행하고 있다. 사람의 포즈 추정은 다양한 응용 분야가 존재하고, 특히 이미지나 비디오 분석에서 사람의 포즈는 행동 및 상태, 의도 파악을 위한 핵심 요소가 되기 때문에 상당히 중요한 연구 분야이다. 이러한 배경에 따라 본 논문은 단일 이미지를 기반으로 한 사람의 포즈 추정 기술에 대한 연구 동향을 살펴보고자 한다. 강인하고 정확한 문제 해결을 위해 다양한 연구 활동 결과가 존재한다는 점에서 본 논문에서는 사람의 포즈 추정 연구를 2차원 및 3차원 포즈 추정에 대해서 나누어 살펴보고자 한다. 끝으로 연구에 필요한 데이터 세트 및 사람의 포즈 추정 기술을 적용하는 다양한 연구 사례를 살펴볼 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권6호
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• pp.255-266
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• 2022

콘크리트의 주재료인 골재 중 굵은 골재의 품질관리는 현재 샘플링을 통한 통계적 공정관리(SPC) 방법으로 하고 있다. 본 논문은 굵은 골재에 대한 품질관리를 현재의 체거름 방식을 대신 카메라를 통해 획득한 영상을 기반으로 굵은 골재를 검사하게 바꾸어 제조 혁신을 위한 스마트팩토리를 구축하였다. 먼저, 얻은 영상을 전처리 하였고, 딥러닝으로 학습된 HED(Holistically-nested Edge Detection)필터는 각각의 물체를 Segmentation하였다. 이 Segmentation한 결과를 영상 처리하여 각각의 골재를 분석 후 이 결과를 바탕으로 조립률, 입형률을 파악한다. 영상을 통해 얻은 골재들의 조립률, 입형률을 계산하여 골재의 품질을 검사하였고 알고리즘의 정확도는 실제로 체 가름 방식을 통해 골재의 품질을 비교한 것과 90% 이상의 정확도를 보이는 결과가 나왔다. 또한 기존의 방법으로는 골재의 입형률을 검사할 수 없었지만 본문의 내용을 통해 골재의 입형률도 측정할 수 있게 되었다. 입형률의 경우 도형을 사용하여 검증하였는데 이는 ±4.5%의 차이를 보였다. 골재의 길이 측정의 경우 실제 골재의 길이를 비교하였는데 ±6%의 차이를 보였다. 실제 3차원의 데이터를 2차원의 영상에서 분석하다보니 실제 데이터와 차이가 생겼는데 이는 추후 연구가 필요하다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.48-56
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• 2023

3차원 인체자세추정은 스포츠, 동작인식, 영상매체의 특수효과 등의 분야에서 널리 활용되고 있는 기술이다. 이를 위한 여러 방법들 중 다중 시점 3차원 인체자세추정은 현실의 복잡한 환경에서도 정밀한 추정을 하기 위해 필수적인 방법이다. 하지만 기존 다중 시점 3차원 인체자세추정 모델들은 3차원 특징 맵을 사용함에 따라 시간 복잡도가 높은 단점이 있다. 본 논문은 계산 복잡도가 적은 트랜스포머 기반 기존 단안 시점 다중 프레임 모델을 다중 시점에 대한 3차원 인체자세추정으로 확장하는 방법을 제안한다. 다중 시점으로 확장하기 위하여 먼저 2차원 인체자세 검출자 CPN(Cascaded Pyramid Network)을 활용하여 획득한 4개 시점의 17가지 관절에 대한 2차원 관절좌표를 연결한 8차원 관절좌표를 생성한다. 그 다음 이들을 패치 임베딩 한 뒤 17×32 데이터로 변환하여 트랜스포머 모델에 입력한다. 마지막으로, 인체자세를 출력하는 MLP(Multi-Layer Perceptron) 블록을 매 반복 마다 사용한다. 이를 통해 4개 시점에 대한 3차원 인체자세추정을 동시에 수정한다. 입력 프레임 길이 27을 사용한 Zheng[5]의 방법과 비교했을 때 제안한 방법의 모델 매개변수의 수는 48.9%, MPJPE(Mean Per Joint Position Error)는 20.6mm(43.8%) 감소했으며, 학습 횟수 당 평균 학습 소요 시간은 20배 이상 빠르다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.750-761
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• 2011

현재 대중화 되고 있는 디지털 방송 이후의 발전방향인 Post_HD(High-Definition)서비스로 3DTV(Three Dimensional Television)가 대두되고 있다. 이와 같은 3DTV 서비스는 스테레오스코픽 영상을 구성하는 방법에서 이를 기존의 방송망에서 서비스하기 위한 방법까지 다양한 방법들이 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 3DTV 서비스를 제공하기 위한 다양한 비디오 영상의 구성 방법에 모두 적용 가능한 전송방법으로 MPEG-2 전송스트림의 PMT에 스테레오스코픽 기술자를 추가한 방안과 MPEG-C part 3의 확장을 통해 스테레오스코픽 비디오를 전송하는 방안의 분석하여 고화질 스테레오스코픽 비디오 방송서비스 방안을 제안한다. 제안된 기술은 기존의 3D 방송을 지원하지 않는 단말에서도 기준영상만을 출력하여 기존의 MPEG-2 전송스트림과 호환성을 유지하고 있다. 따라서 기존의 디지털 방송과 스테레오 스코픽 영상 서비스 지원이 가능한 규격으로써 향후 통신과 방송 영역에서 스테레오스코픽 기반 3D 서비스 활성화에 기여할 것이다.