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.
본 논문에서는 Kinect를 이용하여 획득된 영상으로 집적 영상 기반의 3D 디스플레이를 수행하기 위한 요소 영상 변환 방법을 제안한다. Kinect로 얻어지는 RGB영상과 깊이영상은 직접적으로 공간 3D영상으로 사용될 수 없기 때문에 집적영상 디스플레이용 요소 영상으로 변환이 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서 RGB 영상과 깊이 영상으로부터 생성된 깊이 분할 영상에 대해서 기하광학적 매핑기법으로 요소 영상을 제작하였다. 제안한 시스템의 효용성을 보이기 위하여, Kinect에서 주로 사용되는 인체인식 기반으로 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.
최근 프레젠테이션의 편의성을 위한 다양한 장비가 개발되고 있다. 레이저 포인터와 기기들에 키보드와 마우스의 기능을 추가한 장비가 주류를 이루고 있다. 하지만 이런 기기들은 행동이 제한적이고 이벤트가 한정적이라는 단점이 있다. 본 논문에서는 깊이 카메라를 이용한 손의 컨트롤로 프레젠테이션의 자유도를 높이는 방법을 제안한다. 제안 방법은 깊이 및 색상 카메라로부터 손의 수평, 수직위치와 손과 카메라 사이의 거리를 인식하며, 손이 스크린을 터치하는 위치 및 패턴 등으로 프레젠테이션 이벤트를 실행한다. 모의실험 결과로부터 스크린의 좌측에 카메라를 설치하고 9개의 프레젠테이션 이벤트를 실행하는 경우에 정확하게 프레젠테이션이 수행됨을 확인하였다.
TOF(Time of Flight) 기술은 물체의 3차원 깊이 정보 추출을 가능케 하는 기술 중의 하나이다. 하지만, TOF의 카메라의 출력인 깊이 영상을 이용한 물체의 3차원 위치 추출은 몸이나 손 등 크기가 큰 물체의 경우에는 비교적 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있는데 비하여 크기가 작은 손 끝의 경우에는 신뢰할 수 있는 값을 얻기 힘들다. 본 논문에서는 TOF 카메라에서 육면체 손 모델을 이용하여 수정된 손의 영상에서의 위치 정보와 팔 모델을 이용하여 손 끝의 3차원 좌표를 추정한다. 제안된 방법으로 실험을 한 결과 TOF 카메라의 깊이 영상만을 사용하여 인식한 손 끝의 3차원 위치정보와 비교하여 훨씬 더 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 2D-to-3D 변환을 위한 기하구조 기반 깊이 추정에 적합한 소실점 검출 기법을 제안한다. 3D 공간에서 평행한 직선들은 2D 공간으로의 투시영상에서 시점에서 멀어질수록 간격이 좁아지고, 결국에는 한 점으로 수렴하게 된다. 수렴된 점을 소실점(vanishing point)이라 하고, 소실점을 거쳐 지나는 직선들을 소실선(vanishing lines)이라고 한다. 일반적으로, 인간은 소실선과 소실점을 추정한 2D 영상에서 소실점이 관찰자 시점으로부터 제일 먼 지점이라는 인식을 이용하여 깊이 정보를 인지할 수 있다. 전경영역과 배경영역 간의 경계에서는 수직성분을 가진 선들이 생성되어 올바른 소실점을 검출하는데 방해가 될 수 있다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 수직성분을 가진 선들을 제거하여 소실점을 탐색하는 기법을 제안한다.
점유맵은 3차원 공간상에서 장애물이 놓인 부분과 빈 공간을 구분해서 2차원 평면상에 표현하는 방식으로 자율 내비게이션이나 물체 인식 등을 위해 사용된다. 본 논문에서는 스테레오 영상에서 추출된 깊이 정보를 활용하여 3차원 공간의 점유맵을 구축하고 그 정보를 물체 영역 추출에 활용하는 기법을 제안한다. 스테레오 깊이 영상에서 기반 평면을 추출한 다음, 각 정합점들을 기반 평면 중심 좌표계로 투사하여 점유맵을 추출한다. 본 연구에서는 이렇게 추출된 점유맵을 활용하여 실내외의 다양한 환경에서 움직임 물체 영역을 추출하였는데, 실제 실험 영상을 홍해 제안된 방식의 유용성을 확인한다.
최근 돼지의 상태 및 행동을 분석하기 위하여 카메라를 이용한 돈사 내 돼지에 대한 감시 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 대부분의 국내 돈사는 돼지를 밀집 사육하는 방식이기 때문에 돼지의 겹침이 빈번하게 발생한다. 돼지들 간 겹침이 발생하게 되면 한 마리의 돼지로 인식하는 문제가 있기 때문에 개별 돼지의 탐지 및 추적이 불가능하다. 본 논문에서는 깊이 정보 영상을 이용하여 겹침 돼지를 탐지하고 개별 돼지로 특정 하는 방법을 제안한다. 즉, 임계 값을 설정하여 돼지와 배경을 분리함으로써 돼지들의 영역을 탐지하고, 탐지된 돼지들의 영역 크기를 비교하여 겹침 돼지를 탐지한다. 이후 탐지된 겹침 돼지의 깊이 정보를 이용하여 겹침 돼지를 두 마리의 돼지로 특정한다. 실험 결과, 겹침 돼지를 탐지하였고 탐지된 겹침 돼지에 대하여 각각 서 있는 돼지와 누워 있는 돼지로 특정 하였다.
어미로부터 생후 21일령 또는 28일령에 젖을 때는 이유자돈들만을 개별적인 돈사에서 합사하는 경우, 낯선 환경 및 새로운 동료들과의 서열 구분을 위한 공격적인 행동이 매우 빈번하게 발생한다. 이로 인한 돼지의 성장 저하는 농가의 소득 하락으로 이어져 국내 외 양돈 농가의 큰 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 키넥트 카메라에서 취득할 수 있는 영상의 깊이정보를 이용하여 이유자돈들의 공격적인 행동을 조기 탐지할 수 있는 프로토타입 모니터링 시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 키넥트의 적외선 센서에서 실시간으로 취득하는 깊이 정보로부터 움직임이 있는 객체들만을 탐지하고, 해당 객체들의 ROI를 설정한다, 둘째, ROI를 이용하여 5가지 특정 정보(객체의 평균, 최고, 최소 속도, 객체 속도의 표준편차, 두 객체 사이의 최소 거리)를 추출한다. 셋째, 취득한 특징 정보는 이진 클래스 분류 문제로 해석하여, 기계학습의 대표적인 모델인 SVM을 탐지기로 사용하였다. 실제 이유자돈사에서 취득한 키넥트 영상을 이용하여 모의 실험을 수행한 결과 안정적인 성능을 확인하였다.
전 세계적으로 3D영화 및 디스플레이 기기에 대한 일반인들의 관심이 증가하고 있다. 하지만 편안한 시청영역(Comfort Zone)에서도 3D를 인식하지 못하는 사람들도 적지 않지 않다. 이런 사람들은 "자신의 눈"에 이상이 있는 것도 모른 채 3D 콘텐츠를 멀리하게 되지만, 안과적 조치를 통해 3D영상 시청 시 어지럼증 유발을 상당부분 제거할 수 있다. 기존의 입체시 검사 도구는 왜곡 및 실감정도를 파악할 수가 없다. 이를 세밀하게 측정할 수 있는 3D 콘텐츠 깊이 측정기를 제작하고, 이에 적합한 콘텐츠를 제작하였다. 3D 콘텐츠 깊이 측정기는 기능을 제어하는 콘트롤 부와 콘텐츠를 보여주는 컨벌젼스 룸으로 구성되어 있으며, 장비를 통해 3D 오브젝트의 깊이나 돌출거리와 같은 여러 파라메타들을 측정할 수 있다. 콘텐츠 제작에 대해선, 오브젝트의 위치는 여섯 부분으로 분류하고, 양안시차(disparity)는 $+2^{\circ}{\sim}-3^{\circ}$ 범위에 $1^{\circ}$ 간격으로 6레벨로 구성하였다. 하나의 오브젝트에 대해 서른여섯개의 오브젝트를 제작하였고, 이들의 조합을 통해 다양한 콘텐츠를 구성하도록 했다. 이를 바탕으로, 안간거리 6.5cm를 대상으로 돌출거리를 측정하였다.
휴대폰은 현대 생활에 없어서는 안 될 개인화 단말기가 되었으며, 그 위에서 다양한 디바이스, 컨텐츠 및 서비스의 컨버전스가 이루어지고 있다. 그러한 다양하고 복잡한 기능과 대용량 컨텐츠 및 정보를 효과적으로 검색하고 사용할 수 있는 수단에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 휴대폰 상에서 음성, 키패드, 모션을 이용하여 한글 단어를 입력하는 새로운 인터페이스를 개발하고, 이를 응용한 전화걸기 애플리케이션을 통하여 그 그사용성과 효과를 검증하는 것을 목적으로 한다. 개발된 멀티모달 인터페이스는 복잡한 메뉴 트리와 깊이를 한 번에 접근할 수 있는 음성 인터페이스의 장점을 수용하면서 인식률 및 인식시간을 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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