최근 동작 및 행동 인식에 대한 연구가 활발하다. 특히, 센서가 소형화되고 저렴해지면서 그 활용을 위한 관심이 증가하고 있다. 기존의 많은 행동 인식 연구에서 사용되어 온 정적 분류 기술 기반 동작 인식 방법은 연속적인 데이터 분류 기술에 비해 유연성 및 활용성이 부족할 수 있다. 본 논문에서는 연속적인 데이터의 패턴 분류 및 인식에 효과적인 확률적 추론 기법인 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)과 사전 지식 없이도 자동 학습이 가능하며 의미 깊은 궤적 패턴을 클러스터링하고 효과적인 양자화가 가능한 자기구성지도(Self Organizing Map)를 이용한 동작 인식 기술을 소개한다. 또한, 그 유용성을 입증하기 위해 실제 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작에 대한 데이터를 수집하고 분류 성능을 분석 및 평가한다. 실험에서는 실제 가속도 센서를 통해 수집된 숫자를 그리는 동작의 성능 평가 결과를 보이고, 행동 인식기 별 성능과 전체 인식기별 성능을 비교한다.
This study proposes a method for the recognition of emergency situation according to the bimodal information of camera image sensor and gravity sensor. This method can recognize emergency condition by mutual cooperation and compensation between sensors even when one of the sensors malfunction, the user does not carry gravity sensor, or in the place like bathroom where it is hard to acquire camera images. This paper implemented HMM(Hidden Markov Model) based learning and recognition algorithm to recognize actions such as walking, sitting on floor, sitting at sofa, lying and fainting motions. Recognition rate was enhanced when image feature vectors and gravity feature vectors are combined in learning and recognition process. Also, this method maintains high recognition rate by detecting moving object through adaptive background model even in various illumination changes.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.6
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pp.1103-1108
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2016
The development of a variety of sensor technology, users smart phone, the use of motion recognition apparatus such as a console game machines is increasing. It tends to user needs motion recognition-based input device are increasing. Existing motion recognition mouse is equipped with a modified form of the mouse button on the outside and serves as a wheel mouse left and right buttons. Existing motion recognition mouse is to manufacture a small, there is a difficulty to operate the button. It is to apply the motion recognition technology the motion recognition technology is used only pointing the cursor there is a limit. In this paper, use of MEMS-based motion recognition sensor, the body of the two-point operation data by recognizing the operation of the (thumb and forefinger) and generating a control signal, followed by studies on the generated control signal to a wireless transmitting computer input device.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.112-115
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2011
3축 가속도 센서의 활용이 점차 다양화 되면서 3차원 공간에서의 동작 인식에 대한 개발이 늘어나는 추세이다. 본 논문에서는 모바일기기의 동작을 바탕으로 한 3차원 공간에서의 동작 인식 방법을 제안한다. 동작의 인식은 3축 가속도 센서를 이용하며, 3차원 공간을 14가지 방향으로 나누어서 인식 한다. 기존의 연구에서는 3차원 가속도 데이터를 처리하여 동작을 인식하는 여러 가지 방법만을 제안했을 뿐, 3차원 공간을 방향으로 나누어 접근한 시도는 아직까지 없었다. 본 연구의 이러한 시도는 앞으로 모바일기기에서 사용자 인터페이스를 보다 쉽게 이용할 수 있는 방향으로 활용 가능할 것으로 보인다.
I-phone presented a new mobile control type by the introducing motion recognition sensor and that influenced on game application development so that led a lot of games using kinds of sensors. In this paper, we divided the game enjoyment into 5 factors for the embodiment of the sensor's influence direction on the enjoyment. We experimented two game, which have same content, different devices in using motion recognition sensor or not for clarifying the distinction between devices. As a experiment source game, we used Cooking Mama, as a experimental device, we used I-pod touch and NDS. This experiment shows a motion recognition sensor control's enjoyment is far superior to touch sensor. This sensor got high marks on every fun factors, stimulus, absorption, empathy, accomplishment and variation. Especially, stimulus and empathy showed great differences. In this case, we found the fact that extended communication between the gamer and the device can be fun.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.1081-1082
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2017
대부분의 동작 학습 시스템은 특정센서에 국한되어 있거나 동작인식에 불필요한 부위의 데이터까지 학습시켜 동작인식률에 영향을 끼친다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 다양한 3D 센서에서 적용 가능한 동작 학습 및 인식 시스템을 제안한다. 또한 인체 운동학을 기반으로 동작에서 사용될 부위를 나누어 사용자가 선택하여 학습하게 한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.9
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pp.2064-2071
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2012
The generalization trend of smart phones have brought many smartphone games into daily lives. These games are mainly dependent on the interactions on the display of the phone using finger touches. On the other hand, functions for detecting the positions and actions of the phones such as gyro-sensors have been rapidly developed over the former orientation sensors and acceleration sensors. Though it has become technologically possible to detect the users' motion via the smartphone devices and to use the phone device directly as the game device, it is hard to find the actualized cases. This paper proposes a new paradigm including basic frameworks and algorithm for the games combining the motion recognitions and mutual communications on the smartphones and finally presents the details of its implementation and results.
With the development of Smartphone, Smartphone contains diverse functions including many sensors that can describe users' state. So there has been increased studies rapidly about activity recognition and life pattern recognition with Smartphone sensors. This research suggest modeling of the activity data to classify extracted data in existing activity recognition study. Activity data is divided into two parts: Physical activity and Logical Activity. In this paper, activity data modeling is theoretical analysis. We classified the basic activity(walking, standing, sitting, lying) as physical activity and the other activities including object, target and place as logical activity. After that we suggested a method of visualizing modeling data for users. Our approach will contribute to generalize human's life by modeling activity data. Also it can contribute to visualize user's activity data for existing activity recognition study.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.07a
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pp.4-5
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2011
수화는 몸 동작 또는 손가락의 움직임을 통하여 상호 커뮤니케이션을 하는 하나의 언어이며, 이 언어의 디지탈 미디어로의 소통을 위해서는 동작을 하나의 의미 있는 단어, 음절로의 표현이 가능해야 한다. 여기서는 몸 동작, 팔 다리의 움직임 보다는 손가락의 움직임에 초점을 맞추어 지문자 인식에 필요한 센서 시스템에 대하여 고찰한다. 우선 연속적인 지문자, 지숫자의 입력을 인식하기 위해서는 각 문자 절음 인식이 가장 중요한 문제가 된다. 절음 위치를 인식하는 것은 현재 입력된 패턴과 다음 패턴을 구분지어 각각 다른 지문자 혹은 지숫자로 인식할 수 있게 하는 기반이 된다. 손가락 구부러짐의 구분 및 인식을 위한 방법의 개발을 위해, 언어별 수화의 특징 분석을 토대로 다양한 적용 가능한 센서를 탐색하고 수화 장갑을 위한 원천기술을 개발, 수화 장갑 프로토타입을 제작하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.871-874
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2016
본 논문은 실내 환경에서 스마트 워치(smart watch)를 이용하여 사용자의 원시 데이터를 수집, 가공하고, 이를 통해 사용자의 다양한 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 사용자의 동작을 인식하는 방법들은 다양하다. 특히 최근 웨어러블 기기(wearable device)들이 각광받으면서 웨어러블 기기를 이용하여 인체 동작이나 활동 상태 등의 생체신호를 인식하려는 다양한 시도가 일어나고 있다. 하지만 동작이나 활동 상태에 관한 많은 연구들이 센서를 허리에 부착하는 등의 특정한 상황만을 상정하거나 위성항법장치(GPS, global positioning system)에 의존한 실외 환경에 국한되어 있는데, 이는 대부분의 시간을 가정과 직장, 이동 수단 등의 실내 환경에서 소비하는 현대인들의 시간 소비 패턴과는 거리가 있다. 본 연구에서는 스마트 워치의 가속도계(accelerometer), 각속도계(gyroscope), 심박계(heart bit), 압력계(barometer) 등 다양한 센서를 통해 원시데이터를 수집, 가공하여 사용자의 앉기, 서기, 오르막이나 내리막의 걷고 뛰기, 계단의 오르내리기 등 실내에서 일어날 수 있는 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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