• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.93-97
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• 2009

현재 손가락 및 제스춰 인식 같은 영상처리를 이용하여 로봇의 움직임을 제어하는 방법이 많이 연구되고 있지만, 인식 속도가 느려서 빨리 제어하지 못하는 단점이 있다. 하지만 데이터 글러브와 같은 입력 장치를 이용하면 쉽고 빠르게 제어가 가능하다. 이에 본 논문에서는 로봇 키트를 이용하여 자동차 로봇을 구현하고, 이를 데이터 글러브(Data Glove)와 연동시켜 움직임을 제어하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2291-2294
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• 2003

본 논문에서는 손목이나 손바닥 아래에 부착된 PC카메라와 두 개의 광원을 이용한 데이터 글러브 구현 방법을 제안한다 기존의 데이터 글러브 방식은 글러브를 손에 착용하여야 하는 단점이 있으며 영상처리 기반의 HCI 방법 또한 공간상에 고정된 카메라를 이용함으로써 웨어러블 컴퓨팅이나 모바일 환경하에서는 사용할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 착용 가능한 한대의 카메라와 두 개의 평행 광을 사용하여 손 모양을 입력하는 방법을 제안하였다. 또한 손 영상을 제외한 배경영상을 이용하여 손의 변위를 얻어낼 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 구현한 "BareHand 1.0"과 테스트 결과에 대해서도 논하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.237-241
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• 2007

본 논문에서는 지화 인식에 최적화된 데이터 글러브 기반의 시스템을 제안한다. 제안된 데이터 글러브는 적은 수의 센서로 인식 속도의 향상을 기대할 수 있으며 한글의 지화 인식만을 위한 특수한 목적을 가지고 저렴하게 설계되었다. 그에 따라 한글의 지화를 사용한 많은 어플리케이션에 쉽게 적용할 수 있을 것이 기대된다. 2개의 틸트 센서는 손의 방향을 인식하고 5개의 플렉스 센서는 각 손가락의 구부러진 정도를 측정한다. 제안된 시스템에서는 k-means 알고리즘과 간단한 인덱싱 방식을 사용하여 한글의 기본적인 음소 24개를 인식하는 실험을 하였으며 인식율은 80.27% 에 이르렀다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.5
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• pp.48-56
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• 2022

The importance of data analysis in baseball has been increasing after the success of MLB's Oakland which applied Billy Beane's money ball theory, and the 2020 KBO winner NC Dinos. Various studies using data in baseball has been conducted not only in the United States but also in Korea, In particular, the models using deep learning and machine learning has been suggested. However, in the previous studies using deep learning and machine learning, the focus is only on predicting the win or loss of the game, and there is a limitation in that it is difficult to interpret the results of which factors have an important influence on the game. In this paper, to investigate which factors is important by position, the prediction model for the Golden Glove award which is given for the best player by position is developed. To develop the prediction model, XGBoost which is one of boosting method is used, which also provide the feature importance which can be used to interpret the factors for prediction results. From the analysis, the important factors by position are identified.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.6
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• pp.890-896
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• 2022

In this paper, gimbal camera control through smart gloves was implemented to increase convenience and accessibility to the control of drones used in various fields. Smart gloves identify human gestures and transmit signals through Bluetooth. The received signal is converted into a signal suitable for the drone through a GCS (Gound Control Station). Signals from smart gloves are expressed in a quaternion method to prevent gimbal locks, but for gimbal cameras, conversion is required to use Roll, Pitch, and Yaw methods. The data conversion mission is performed in the GCS. The GCS transmits an input signal to the control board of the drone through Wi-Fi. The control board generates and outputs the transmitted signal in a PWM manner. The output signal is input to the gimbal camera through the SBUS method and controlled. The input signal of the smart glove averaged 0.093 s and up to 0.099 s to output to the gimbal camera, showing that there was no problem in real-time use.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.741-744
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• 2009

In this paper, We introduce the glove mouse using a Gyroscope, acceleration sensor, Pin-type Viboratctile Display Device and USB HID. The device recognize a user's wrist by Gyroscope and acceleration sensor in the glove and transmit the data to USB dongle which is recognized the manufactured mouse by Blutooth. Also, using a special application, We transmit the tactile information to user through the Pin-type Vibrotactile Display. We implement wearable system in the glove except USB device. If user want to use general spatial mouse, we recognize mouse USB dongle only without another application. If user want to feel the tactile sensationn, we can use by connecting PC serial communication port to USB dongle.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.87-90
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• 2009

본 연구는 HMD(Head Mounted Display), 적외선 카메라, 웹 카메라, 데이터 글러브, 그리고 생리신호 측정 센서를 이용한 증강현실 게임 플랫폼 설계를 목적으로 하고 있다. HMD 는 사용자의 머리의 움직임을 파악하고, 사용자에게 가상 물체를 디스플레이화면에 제공한다. 적외선 카메라는 HMD 하단에 부착하여 사용자의 시선을 추적한다. 웹 카메라는 HMD 상단에 부착하여 전방 영상을 취득 후, 현실영상을 HMD 디스플레이를 통하여 사용자에게 제공한다. 데이터 글러브는 사용자의 손동작을 파악한다. 자율신경계반응은 GSR(Galvanic Skin Response), PPG(PhotoPlethysmoGraphy), 그리고 SKT(SKin Temperature) 센서로 측정한다. 측정된 피부전기반응, 맥파, 그리고 피부온도는 실시간 데이터분석을 통하여 집중 정도를 파악하게 된다. 사용자의 머리 움직임, 시선, 그리고 손동작은 직관적 인터랙션에 사용되고, 집중 정도는 직관적 인터랙션과 결합하여 사용자의 의도파악에 사용된다. 따라서, 본 연구는 멀티모달 인터랙션을 이용하여 직관적 인터랙션 구현과 집중력 분석을 통하여 사용자의 의도를 파악할 수 있는 새로운 증강현실 게임 플랫폼을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.474-477
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• 2002

HMD를 연결한 지능정보단말을 휴대하여 이동 중이거나 작업 중에 유무선 네트워크에 접속하여 원하는 정보를 편리하게 획득하기 위해서는 보다 손쉬운 사용자 인터페이스가 요구된다. 데이터 글로브를 이용한 촉각 인터페이스는 지능정보단말상에서 구현되는 웹 브라우저의 네비게이션이나 미디어 재생기의 명령어 제어를 기존의 PC상의 키보드나 마우스없이 보다 효율적으로 구현하기 위해 필요한 인터페이스이다. 지능정보단말상에서의 데이터 글러브를 이용하여 각각의 손 동작에 대응하는 적절한 제어 신호를 정의함으로써, 웹 브라우징이나 미디어 재생기의 기본적인 제어를 사용자가 마치 마우스를 사용하듯이 이동 중이거나 작업 중에도 손쉽게 할 수 있도록 다비이스 드라이버 상에서 구현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.923-926
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• 2005

컴퓨터 환경의 급속한 발전과 더불어 게임 산업도 발전하고 있다. 또한 보다 현실감 있는 컴퓨터 게임 환경과 인터페이스에 관한 연구도 많이 진행되고 있다. 이를 위한 환경으로는 증강현실과 가상현실이 있으며, 사용하는 인터페이스로는 사이버글러브, 데이터글러브, 전자펜, 마커 등과 같은 하드웨어 장비가 있다. 이러한 장비를 이용하면 현실감이 떨어지고 사용자에게 많은 경제적 부담감을 주며, 복잡한 기술이 필요하다는 단점이 있다. 본 논문은 추가적인 장비의 도움 없이 손만을 사용하여 실감형 오델로 게임을 할 수 있는 기술과 방법을 제안한다. 우리는 손을 찾기 위하여 스킨 칼라 모델을 사용하고, 원하는 위치에 돌을 놓기 위하여 손의 좌표와 마커 좌표간의 켈리브레이션을 수행하여 좌표변환을 하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 오델로 게임뿐만 아니라 다른 증강현실 보드게임에 적용될 때 사용자에게 보다 현실감 있는 환경을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.5
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• pp.341-346
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• 2009

The motion data glove is a representative human-computer interaction tool that inputs human hand gestures to computers by measuring their motions. The motion data glove is essential equipment used for new computer technologiesincluding home automation, virtual reality, biometrics, motion capture. For its popular usage, this paper attempts to develop an inexpensive visual.type motion data glove that can be used without any special equipment. The proposed approach has the special feature; it can be developed as a low-cost one becauseof not using high-cost motion-sensing fibers that were used in the conventional approaches. That makes its easy production and popular use possible. This approach adopts a visual method that is obtained by improving conventional optic motion capture technology, instead of mechanical method using motion-sensing fibers. Compared to conventional visual methods, the proposed method has the following advantages and originalities Firstly, conventional visual methods use many cameras and equipments to reconstruct 3D pose with eliminating occlusions But the proposed method adopts a mono vision approachthat makes simple and low cost equipments possible. Secondly, conventional mono vision methods have difficulty in reconstructing 3D pose of occluded parts in images because they have weak points about occlusions. But the proposed approach can reconstruct occluded parts in images by using originally designed thin-bar-shaped optic indicators. Thirdly, many cases of conventional methods use nonlinear numerical computation image analysis algorithm, so they have inconvenience about their initialization and computation times. But the proposed method improves these inconveniences by using a closed-form image analysis algorithm that is obtained from original formulation. Fourthly, many cases of conventional closed-form algorithms use approximations in their formulations processes, so they have disadvantages of low accuracy and confined applications due to singularities. But the proposed method improves these disadvantages by original formulation techniques where a closed-form algorithm is derived by using exponential-form twist coordinates, instead of using approximations or local parameterizations such as Euler angels.