• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.639-645
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• 2012

본 논문에서는 모바일 로봇이 자연스러운 손동작을 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden markov model)을 이용하여 인식해 원하는 명령을 수행하는 방법을 제안한다. 기존의 손동작 기반 로봇 제어 방식은 정해진 몇 종류의 제스처를 사용했었고, 따라서 지시동작이 자연스럽지 않았다. 또한 정해진 제스처를 미리 공부해야하여 불편했었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 손동작을 인식하는 방법에 대한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 3차원 카메라를 사용해 색상 데이터와 깊이 데이터를 얻어서, 사람의 손을 검색하고 그 동작을 인식한다. 여기서 동작을 인식하는 방법으로 HMM을 사용하였으며, 인식된 결과를 로봇에게 전달하여 원하는 방향으로 이동시킨다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.451-463
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• 2020

본 연구는 한 상담자의 포커싱 워크숍 경험을 통한 포커싱적 태도 훈련 체험에 대한 내러티브적 묘사이다. 연구 참여자들이 3차원적 내러티브 탐구 공간(시간, 장소, 상호작용)에 따라 삶의 이야기를 어떻게 경험하게 되는지, 그리고 그 경험의 의미는 어떻게 구성되는지를 탐색하였다. 본 연구로부터 얻은 결론은 한 상담자의 포커싱 훈련을 통한 자기 자신 경험과의 접촉(자기인식과정)은 심리치료과정에서 내담자 자신의 경험적 접촉을 촉진할 수 있었으며 그 결과 내담자와 깊이 있는 관계를 맺을 수 있도록 유도할 수 있었다. 포커싱 훈련을 통해 신체가 느끼는 '감각느낌'을 '있는 그대로' 느끼며 알아차리는 자기인식 과정인 포커싱적 태도는 자기 틀에서 벗어나 삶에 대해 다양한 관점을 가질 수 있는 자아확장의 계기가 되었다. 본 연구의 목적은 한 상담자의 포커싱 훈련을 통해 확보된 포커싱적 태도는 어떤 의미를 가지는지 알아보고 앞으로 더욱 진전될 수 있는 포커싱 워크숍 준비를 위한 연구로써 그 의의가 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.65-71
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• 2024

본 논문은 스테레오 매칭에서 깊이 맵의 정확도를 높이기 위해 폐색 영역의 매칭 오류를 줄이면서 파라메터의 수를 줄일 수 있는 신경망을 제안한다. 이미지를 이용한 상황인식을 보다 정확하게 하기 위해 많은 분야에서 스테레오 매칭기반 객체인식이 활용된다. 복잡한 이미지에 많은 객체가 있을 때 객체간의 겹침과 배경에 의한 가림으로 폐색영역이 발생하여 깊이 맵의 정확도를 낮추게 된다. 이를 해결하기 위해 context 정보를 만들어 cost volume에 결합하거나 폐색영역에 RoI를 만들어 선택하는 기존 연구 방법은 신경망의 복잡도를 높여서 학습의 어려움과 구현에 비용이 많이 들게 된다. 본 논문에서는 cost volume 생성전에 지역적인 특징추출을 보다 강화하는 depthwise seperable 신경망을 만들어 파라메터의 수를 줄이고 폐색 오류에 강인한 신경망을 제안한다. 제안한 신경망은 PSMNet에 비하여 파라메터 수를 30% 줄이면서 페색오류에서 5.3%, 테스트 손실에서 3.6% 개선하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.182-184
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• 2012

마이크로소프트에서 개발한 키넥트(kinect)는 엑스박스(XBox) 게임 컨트롤러로 사용하는 장비이며 이 센서를 이용하여 사용자의 인체 행동을 인식하여 게임을 진행할 수 있는 센서 시스템이다. 또한 윈도우 환경에서 키넥트를 활용하여 다양한 응용 프로그램 개발을 할 수 있도록 SDK를 제공하고 있다. 현대사회에서 각종 범죄가 늘어남에 따라서 CCTV의 운용이 늘어나고 있으며 지정된 구역을 감시하는데 다양한 영상 장비들과 프로그램이 운용하고 있다. 시장에 판매되고 있는 CCTV 장비들 중에서 사람 추적기능을 가능 제품은 가격이 대부분 고가이다. 또한 야간에서는 사람의 감지가 힘들다. 본 연구에서는 키넥트의 골격 추적기능과 음성인식 기능을 활용하여 실시간 영상 녹화 프로그램을 개발하고자 하며, 개발된 프로그램은 키넥트 센서로 영상을 실시간 녹화하고 침입자에 대한 움직임을 자동 추적하여 녹화하는 DVR 시스템을 제안하고자 한다. 또한 야간에서는 깊이(Depth) 영상을 이용하여 인물을 인식과 추적을 한다. 궁극적으로 키넥트 센서(Kinect Sensor)의 CCTV기능에 대한 활용성을 연구하는데 목적을 가진다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.110-117
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• 2006

컴퓨터가 우리의 일상적 환경으로 스며드는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 인터페이스는 '컨텍스트 인식'과 더불어 이용자들과의 '긍정적인 사회적 관계'를 형성할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 이 두 가지의 관점을 충족시킬 수 있는 인터페이스 에이전트의 유형으로 '자기를 노출하는 에이전트'를 제안하고, 에이전트의 자기노출에 대한 사용자의 사회적 반응을 측정하였다. 실험 결과, 1) 에이전트로부터 친밀성이 높은 노출을 받은 피험자들은 더 깊은 자기노출을, 많은 양의 자기노출을 받은 피험자들은 더 많은 양의 자기노출을 하였다. 2) 에이전트 자기노출의 깊이가 깊을수록 에이전트에 대한 호감과 신뢰는 감소하였다. 3) 피험자들은 처음 만난 자리에서 극히 개인적인 노출을 하는 에이전트보다는 일반적인 노출을 하는 에이전트와 장기적으로 더 친밀해질 것이라고 예측하였다. 이러한 결과는 컨텍스트를 인식하는 인터페이스 에이전트로 자기노출 에이전트를 이용할 경우 사용자의 심리적 구조를 파악하는데 효과적임을 보여주며, 단기적인 사용자 정보의 추출보다는 장기적 관점에서 호감과 신뢰를 쌓을 수 있는 이용자와 에이전트의 사회적 관계 달성이 우선적으로 고려되어야 함을 시사한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.83-91
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• 2011

본 논문에서 최근 다양한 로봇에 기존에 개발된 소프트웨어를 쉽게 적용하기 위한 플랫폼 개발에 기여하고 있는데, 국내에서 개발한 지능형로봇 개발을 위한 공통기반 플랫폼(OPRoS)에서 동작하는 3차원 물체 인식 컴포넌트 개발한 내용을 기술하였다. 컴포넌트 구성 내용과 3차원 공간 인식을 위해 사용한 기존 시각차 맵과 깊이 맵에 대한 알고리즘에 대한 언급을 했으며, 또한 시각차 맵을 만들기 위해 스테레오 매칭 방법과 블럭 매칭 방법을 표현했다. 기존 알고리즘으로 만들어진 컴포넌트는 OPRoS가 탑재된 컴퓨터에서 동작을 시켜 실험을 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.424-431
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• 2020

본 논문은 사용자 위치를 인식하여 공을 자동으로 서브하는 테니스 훈련용의 로봇 개발을 목적으로 한다. 로봇 기술을 스포츠 분야에 활용하는 경우, 야외 환경 및 스포츠 경기 방식의 특수성에 기인하여 시각, 음성과 같은 모달리티 인식에 다양한 문제점이 존재한다. 영상 정보를 이용하여 경기장 내의 사용자 가로 및 깊이 방향의 위치를 인식하는 과정에서, 네트 주위에서의 사용자 자세 변화에 따른 위치 오차 감소를 위해 가우시안 혼합 모델 및 칼만 필터를 적용하고, 이에 따라 해당 위치로 공을 서브하는 기능을 구현하고자 한다. 이를 위해 팬 틸트 기반의 움직임이 가능한 로봇 구동부 및 공압 제어 기반의 공을 발사하는 기능을 구현하고, 이를 다계층의 소프트웨어 구조로 구성하였다. 최종적으로 실험을 통한 추적 기능 및 훈련용 장치의 실효성 및 보완점을 논하고자 한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.183-192
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• 2020

컴퓨터 그래픽스 기술의 발달과 정보통신 기술의 발달로 증강현실 기술의 많은 발전이 이루어졌다. 하지만 가상의 공간과 실제의 공간이 매칭이 된 이미지를 보면 아직 현실감은 다소 떨어진다. 본 연구에서는 문제의 원인을 가상의 오브젝트가 실제 공간에서의 깊이 감을 고려하지 않고 형성되어 공간감을 파괴시키는 문제와 마커에 의존한 인식 기술의 한계성 두 가지로 설정하고 해결하였다. 공간감은 사람의 신체와 가상의 오브젝트 사이의 위계질서를 형성함으로써, 마커 기술의 한계성은 시간 지연과 카메라 움직임에 따라 마커의 위치를 역으로 추적하는 방식으로 문제를 해결하였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권3호
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• pp.20-25
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• 2000

본 논문에서는 3차원 물체 인식을 위한 표면 분류 및 임계치 선정 방법에 대해 제안 하고자 한다. 3차원 영상 처리는 크게 거리 영상의 획득과 특징 추출 그리고 정합 과정으로 이루어진다. 본 논문에서는 전체 3차원 영상 처리 시스템중 거리 영상을 입력으로 했을 시 형상 특징을 추출하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이를 위해 첫째, 거리 영상의 깊이 변화 부호 값의 분포 특성에 따라 표면을 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 또한 평균 곡률과 가우스 곡률을 이용하여 표면을 분류했던 기존 방법을 토대로 그의 문제점이었던 실제 거리 영상에서의 임계치 선정 방법에 대하여 제안하고자 한다. 끝으로 제안한 방법의 유용성을 실험에 의해 입증하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1222-1227
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• 2009

본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크(MANET)에서의 상황인식 기반 계층적 클러스터링 기법인 CACH (Context-aware Adaptive Clustering Hierarchy)를 제안한다. CACH는 적응적 라우팅 기법과 비적응적 라우팅 기법을 융합한 하이브리드 라우팅 방식의 분산 클러스터링 기법을 기반으로 하고 있으며, 제안된 CACH는 동적인 토폴로지에서 노드의 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜의 성능을 제공하게 된다. 또한 제안된 토폴로지 변경에 대해 상황인식을 기반으로 하여 적응적으로 토폴로지의 계층구조를 결정하는 새로운 기법의 모델을 제시하였고, 이로부터 네트워크에서 전송 에너지를 고려한 노드의 밀도에 따라 계층적 깊이를 결정하는 최적 다중 흡수를 결정하는 결과를 보여주었다.