• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.963-976
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• 2012

'제스처'는 음성을 제외한 가장 직관적인 인간의 의사표현 수단이다. 그에 따라 제스처를 이용하여 컴퓨터를 제어하는 방법에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구에서 사용자를 검출하고 추적하는 방법은 매우 중요한 과정 중의 하나이다. 기존의 2차원 객체 검출 및 추출 방법은 조명이나 주변 환경의 변화에 민감하고, 2차원과 3차원 정보의 혼합사용 방법은 연산량이 많다는 단점이 있다. 또한 3차원 정보를 이용한 기존 방법들은 유사한 깊이의 객체 분할이 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 깊이 정보의 누적 값인 Depth Projection Map (DPM)과 움직임 정보를 이용하여 객체를 검출하고 추적하는 방법을 제안한다. 실험 결과 제안 방법은 조명이나 환경변화에 강인하고, 연산속도가 빠르며, 유사한 깊이의 물체도 잘 검출하고 추적할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.686-689
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• 2018

3D 손 포즈 추정(Hand Pose Estimation, HPE)은 스마트 인간 컴퓨터 인터페이스를 위해서 중요한 기술이다. 이 연구에서는 딥러닝 방법을 기반으로 하여 단일 RGB-Depth 카메라로 촬영한 양손의 3D 손 자세를 실시간으로 인식하는 손 포즈 추정 시스템을 제시한다. 손 포즈 추정 시스템은 4단계로 구성된다. 첫째, Skin Detection 및 Depth cutting 알고리즘을 사용하여 양손을 RGB와 깊이 영상에서 감지하고 추출한다. 둘째, Convolutional Neural Network(CNN) Classifier는 오른손과 왼손을 구별하는데 사용된다. CNN Classifier 는 3개의 convolution layer와 2개의 Fully-Connected Layer로 구성되어 있으며, 추출된 깊이 영상을 입력으로 사용한다. 셋째, 학습된 CNN regressor는 추출된 왼쪽 및 오른쪽 손의 깊이 영상에서 손 관절을 추정하기 위해 다수의 Convolutional Layers, Pooling Layers, Fully Connected Layers로 구성된다. CNN classifier와 regressor는 22,000개 깊이 영상 데이터셋으로 학습된다. 마지막으로, 각 손의 3D 손 자세는 추정된 손 관절 정보로부터 재구성된다. 테스트 결과, CNN classifier는 오른쪽 손과 왼쪽 손을 96.9%의 정확도로 구별할 수 있으며, CNN regressor는 형균 8.48mm의 오차 범위로 3D 손 관절 정보를 추정할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 손 포즈 추정 시스템은 가상 현실(virtual reality, VR), 증강 현실(Augmented Reality, AR) 및 융합 현실 (Mixed Reality, MR) 응용 프로그램을 포함한 다양한 응용 분야에서 사용할 수 있다.

• 한국직업건강간호학회지
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• 제2권호
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• pp.52-59
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• 1992

본 연구는 예방적 건강행위에 대한 필요성 인식 정도와 실천정도를 파악하고 이를 요인분석하여 산업장의 예방적 건강행위를 이끌기 위한 프로그램의 기틀을 세우기 위해 시도되었다. 연구도구는 참고문헌과 선행연구 등을 참조하여 본 연구자가 만든 설문지를 사전 조사후 수정, 보완하여 사용하였다. 연구대상은 경기도 소재의 2개 기계제조업체에 근무하는 근로자들이였으며 1989년 5월 5일부터 10일까지 자료를 수집하였다. 수집된 자료 중 탈락 및 기재가 불충분한 질문지를 제외한 284명의 응답자를 분석에 사용하였다. 자료분석은 SPSS를 이용하여 전산처리하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 1) 예방적 건강행위의 필요성 인식정도의 평균은 122.1점으로 매우 높은 점수분포를 나타냈으며, 실천정도의 평균은 87.6점으로 필요성 인식정도 보다는 낮은 실천정도를 나타냈었다. 2) 예방적 건강행위에 대한 필요성 인식정도와 실천 정도간의 상관관계를 분석한 결과 29개 예방적 건강행위 중 20개의 항목에서 통계적으로 유의한 상관관계를 보였다. 이것을 예방적 건강행위에 대한 필요성 인식정도가 높을수록 실천정도가 높은 것을 의미하는 것으로 인식정도가 행위에 영향을 미침을 반영하고 있다. 3) 요인분석결과 29개의 예방적 건강행위 항목들은 7가지의 요인으로 범주화되었으며 각 범주들은 요인부하량이 높은 것들을 참고로 하여 보건의료자원활동을 통한 예방적 건강행위, 개인위생에 대한 예방적 건강행위, 작업과 관련된 건강행위, 식습관을 통한 예방적 건강행위, 휴식을 통한 예방적 건강행위, 기호습관(금연, 금주)을 통한 예방적 건강행위, 활동을 통한 예방적 건강행위등으로 명명할 수 있었다. 결론적으로 생산직에 종사하고 있는 근로자들은 예방적 건강행위에 대한 필요성을 깊이 인식하고 있으나, 실천정도는 그에 미치지 못하고 있었다. 그러나 예방적 건강행위의 필요성 인식정도와 실천정도간의 상관관계에서 29개 항목중 20개 항목에서 유의한 상관관계를 보여 인식정도가 높을 수록 실천정도가 높은 것으로 나타났다. 이는 근로자의 건강에 대한 인식 및 태도가 가장 직접적으로 영향을 미칠 수 있는 산업간호사의 역할 중 보건교육에 대한 업무가 보다 중요한 비중으로 수행되어져야 함을 시사하는 결과라고 볼수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.539-544
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• 2013

본 논문에서는 다항식 기반 RBFNNs를 이용하여 3차원 얼굴인식 알고리즘을 설계하고 인식률을 산출하는 방법을 제시한다. 2차원 얼굴인식의 경우 얼굴 포즈, 조명 등과 같은 외부 환경에 의해 인식률이 저하된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 3차원 영상을 획득하여 얼굴인식을 수행한다. 얼굴인식을 수행하기 전에 3D스캐너를 통해 얻은 얼굴영상의 포즈 보상을 실시하고 얼굴의 형상을 정면으로 향하게 한다. 그리고 Point Signature 기법을 이용하여 얼굴의 깊이 값을 추출하게 된다. 추출된 데이터는 고차원 데이터로서 학습 및 인식을 수행함에 있어 문제가 생길 수 있기 때문에 PCA알고리즘을 수행하여 차원을 축소한 데이터를 사용한다. 효율적인 학습을 위해 최적화 알고리즘을 통해 파라미터 최적화를 수행하며 PSO, DE, GA 알고리즘을 사용하여 인식 성능을 확인한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.629-638
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• 2011

모바일 게임은 이동 및 휴대가 가능하고 간단한 인터페이스를 가지고 있는 장점을 지니고 있다. 이러한 장점들은 콘텐츠의 양이 많지 않고, 인터페이스가 복잡하지 않아야 한다는 제스처 인식 기반 게임에 매우 적합한 내용들이다. 본 논문에서는 모바일 게임의 장점을 활용하여 제스처 인식 시스템이 구현된 곳이라면 사용자의 움직임이 모바일 게임에 직접 반영될 수 있는 제스처 인식 기반 모바일 게임 콘텐츠를 제안한다. 본 논문에서 기술한 콘텐츠는 사용자의 움직임을 인지하는 제스처 인식 부분과 통신 부분, 그리고 게임구현 부분으로 나누어진다. 제스처는 TOF 카메라로부터 얻어진 깊이 영상으로부터 사용자 영역을 얻고, 사용자 영상의 EOH 특징을 이용한 SVM을 통하여 인식된다. 그리고 테스트 영상을 실험하여 얻은 80% 이상의 제스처 인식 결과로부터 제스처 인식이 모바일 게임 콘텐츠의 입력으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 제안된 기술은 다양한 콘텐츠에 적용이 가능하지만 본 논문에서는 이동과 점프로 이루어진 간단한 인터페이스 방식의 게임 콘텐츠를 새롭게 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권7호
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• pp.560-570
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• 2009

RFID 기술은 바코드를 대체할 자동인식 기술로서 인식 속도가 빠르고 비접촉 방식으로 오염에 강한 장점을 가지고 있다. 그러나 RFID 기술의 대중화를 위해서는 선결되어야할 난제들이 있다. 이 중 본 논문에서는 다중 태그 식별 문제를 다룬다. 다중 태그를 인식하고 충돌을 방지하는 문제는 RFID 시스템의 성능에 직접적인 영향을 준다. 본 논문에서는 기존의 알고리즘들을 분석하고 개선하된 새로운 태그 충돌 방지 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 ALOHA 기반 알고리즘과 QT 기반 알고리즘의 하이브리드 형태로 분배와 인식 과정에 적합한 특성들을 혼합하여 구성하였다. 분배 과정에서는 ALOHA 방식을 이용하여 인식과정에서 한 프레임에 인식해야할 태그 수를 줄였다. 이는 Tree 의 깊이가 깊어져 지연을 일으키는 문제를 해결하였다. 인식 과정에서는 QT 기반 알고리즘을 이용하여, ALOHA 방식에서 모든 태그를 인식하지 못하는 문제를 해결하였다. 또한, 실제 RFID 환경을 분석하여 더 좋은 성능을 보이도록 태그ID 의 역순으로 인식하는 QTR 알고리즘을 적용하였다. 본 논문에서 제안하는 FQTR 알고리즘은 시뮬레이션 결과 기존의 알고리즘에 비해 뛰어난 성능을 보여주었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권2호
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• pp.21-28
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• 2011

Tag가 reader 주변을 정상적으로 오가는 별 형태의 RFID 망을 고려한다. 이 RFID 망에서 주위의 tag를 인식하기 위해 동적으로 프레임에 속한 슬롯의 수를 결정하는 동적 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA 기반의 방식을 제안한다. 이 tag 인식 방식은 특징적으로 주위의 tag의 기대 수를 추정하기 위해 R-회고풍 최대 우도 규칙이라 불리는 규칙을 채택하여 이전 R 개의 프레임에서 얻은 관찰 값을 tag의 기대 수의 우도를 최대화하는 과정에 사용한다. 모의 실험 결과는 회고의 깊이를 조금 늘려도 인식 성능이 유의할 만큼 향상됨을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.113-114
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• 2023

가정용 생활 쓰레기 수거 작업은 야간이나 이른 새벽에 이루어지고 있어 환경미화원의 안전사고와 수거 차량으로 인한 소음 문제가 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 인식을 활용하여 종량제 봉투를 인식하고 수거가 가능한 생활 쓰레기 수거 로봇의 설계를 제시한다. 제시하는 생활 쓰레기 수거 로봇은 지정 구역을 자율주행하며 로봇에 장착된 카메라를 이용해 학습된 모델을 기반으로 가정용 쓰레기 종량제 봉투를 검출한다. 이를 통해 처리 대상으로 지정된 종량제 봉투와 로봇 팔 사이의 거리를 카메라를 활용하여 얻은 깊이 정보와 2차원 좌표를 토대로 목표 위치를 예측해 로봇 팔의 관절을 제어하여 봉투를 수거한다. 해당 로봇은 생활 쓰레기 수거 작업 과정에서 환경미화원을 보조하여 미화원의 안전 확보와 소음 저감을 위한 기기로 활용될 수 있다.

• LP가스
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• 통권91호
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• pp.27-36
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• 2004

2003년 2월 14일 한국 사회는 중요한 사회적 합의를 이루어냈었다. 그해 1월 11일에 구성된 '경유차 환경위원회'에서 총 8차계의 회의를 거쳐 최근 급증하고 있는 경유 다목적차(RV), 운행중인 화물트럭, 버스 등 경유차로 인한 대기오염이 국민의 건강을 크게 위협하고 있어 더 이상 방치할 수 없는 문제임을 깊이 인식하고, 경유차로 인한 대기오염을 근원적으로 줄여나간다는 원칙아래, 경유 승용차 배출허용기준 조정방안을 포함해서 몇 가지의 대기오염 저감 대책을 수립, 추진한다는 것이었다. 그 대책을 요약하면 다음과 같다.

• 기계저널
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• 제25권5호
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• pp.373-381
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• 1985

열펌프는 에너지 부존자원이 빈약한 우리나라에서는 에너지 이용 합리화 측면에서 볼 때 매우 중요한 장치라는 것은 재론의 여지가 없다. 선발 이용국가의 예를 거울삼아 끌질긴 선각자정 신에 의한 이용 기술 개발과 보급노력을 하므로서 그 결과 에너지절약 의식의 보급과 수많은 경험, 그리고 실적이 평가될 때 열펌프의 우수성이 뿌리 깊이 인식될 것이다. 열펌프의 특수성 으로 보아 연구개발 없는 국내 실용화와 보급노력은 실효를 얻기 어렵다고 본다. 현 단계에서 다소 석유가가 안정세에 놓여 있다고 하지만 열펌프에 대한 정부와 국민의 관심이 점차 제고될 수 있는 분위기가 조성된다면 장기적인 안목에서의 우리의 에너지절약 목표에 보탬이 될 수 있 으리라고 본다.