• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.124-129
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• 2006

음악은 소리를 즐긴다는 뜻을 담고 있다. 감상자에게 단순한 청각적 자극을 넘어 즐거움을 주기 위해선 음악적인 경험이 뒷받침되어야 한다. 가상 현실을 이용한 사용자와 시스템 간의 상호작용을 음악 경험 제공에 접목하려는 시도는, 새로운 경험을 통해 일반인들이 보다 쉽게 음악을 접하고 체험함으로써 음악을 통해 즐거움을 얻을 수 있도록 도움을 주는 데에 그 목적이 있다. 가상 오케스트라를 구현하고 지휘 동작을 재현하는 것은 이러한 가능성을 극대화하는 연구이다. 본 논문에서는 가상 오케스트라를 구현하기 위해 필수적인 중간 단계로, 사용자의 지휘 동작을 감지하여 연주의 박자(속도)를 제어하는 지휘 시뮬레이션 시스템을 제시한다. 실제의 지휘 동작을 분석하고, 동작의 변화를 인식하기 위하여 가속도 센서를 이용, 공간상에서 지휘봉의 움직임을 가속도 정보로 수집하여 이에 상응하는 박자의 제어를 구현한다. 사용자의 박자 명시에 따라 변화하는 상하 방향의 가속도를 센서를 통해 전압 신호로 입력 받고, DSP 의 A/D conversion 모듈에서 디지털 신호로 변환, 일정 수준 이상의 신호를 박자 정보로 직렬통신을 통해 컴퓨터에 전달한다. 컴퓨터에서는 Max/MSP를 이용하여 각 박자 사이의 시간 간격을 측정하고 상응하는 MIDI 음악을 재생하는 방식으로 시스템이 구현된다. 기존 연구에서 사용된 CCD 카메라에 의한 Motion Tracking 을 보완하여 동작의 크기에 따라 음량을 조절한다. 본 논문에서 제시되는 시스템은 지휘 동작에서 가장 특징적으로 나타나는 상하 방향의 급격한 가속도 변화를 직접 입력 받기 때문에 기존 시스템에 비해 지휘 동작의 인식 성공률을 높일 수 있으며, 화상 처리 및 계산에 의한 지연을 최소화할 수 있다. 또한, 장치의 규모를 소형화하여 보다 지휘봉의 형태에 가까운 인터페이스를 제공하며, 적합한 응용 콘텐츠를 접목할 경우 게임 컨트롤러로의 발전 가능성이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1745-1747
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• 2015

에너지 절약에 대한 필요성이 대두되면서 다양한 절전 기능을 갖춘 모니터들이 출시되고 있다. 하지만 단순히 몇 분간 컴퓨터 동작이 없을 시 절전 모드가 되는 등 획일화된 기능들이 주를 이룬다. 이에 본 논문에서는 동작 감시 센서를 이용하여 실사용자가 모니터 앞에 없을 시 전원을 꺼주는 절전 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 동작 감시 센서를 이용하여 모니터 앞에 있는 사용자를 감지하며, 3분 이상 동작이 없을 시 윈도우 API를 통해 모니터 화면 만을 꺼주도록 한다. 동작 감시 센서의 사각지대 존재, 사용자 동작이 멈추는 특수한 상황 등의 보완점이 존재하지만, 모니터 앞에 있는 실사용자를 인식하여 절전 기능에 활용한다는 점에서 실사용자에 초점을 맞춰 다양한 방향으로 응용 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of The KACE
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• 2018.01a
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• pp.137-140
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• 2018

대한민국의 대표적인 구기 종목 중 하나인 농구는 입문 시 기본 동작에 적응하고 기본 규칙을 이해하기 위해 많은 시간이 소비된다. 또한 기존 농구 학습 분야에서 평가 수행 시 평가 대상자의 실력을 정량적으로 도출하는 것이 힘들어 중 고등학교 체육교과의 수행평가에서 객관적인 평가가 이루어지기 힘들었다. 본 연구에서는 이러한 농구 학습의 한계점을 해결하기 위하여 3축 자이로 센서와 스위치가 적용된 웨어러블 시스템을 기반으로 농구 학습을 도와주는 동작인식 기법을 제안한다. 그리고 실험을 통하여 제안하는 동작인식 기법의 성능을 검증하였으며, 생활체육 활성화를 통한 국민 건강증진과 객관적인 수행평가 실현에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.14-16
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• 2011

Plug&Play 지원 센서 인터페이스 플랫폼을 적용하면 센서모듈의 연결이 자동으로 인식되고 동작하게 된다. Plug&Play 지원 센서 인터페이스 플랫폼은 센서노드, 센서모듈, 센서 디바이스 드라이버 매너저로 구성되고 센서모듈의 디바이스 드라이버 제공 방법에 따라 로컬 인식형과 원격 인식형으로 구분된다. 센서노드와 센서모듈간의 센서 인터페이스는 다양한 인터페이스 방식을 갖는 센서모듈을 범용적으로 수용할 수 있도록 정의된다. 본 논문은 Plug&Play 지원 센서 인터페이스 플랫폼구조 및 인식모드에 대해서 기술하고, 센서노드, 센서모듈의 구조와 각 기능에 대해서 기술한다.

• Smart Media Journal
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• v.9 no.4
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• pp.102-108
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• 2020

In this paper, we propose a real-time method of detecting hand motions and extracting the signal frame induced by EF(Electric Field) sensors. The signal induced by hand motion includes not only noises caused by various environmental sources as well as sensor's physical placement, but also different initial off-set conditions. Thus, it has been considered as a challenging problem to detect the motion signal and extract the motion frame automatically in real-time. In this study, we remove the PLN(Power Line Noise) using LPF with 10Hz cut-off and successively apply MA(Moving Average) filter to obtain clean and smooth input motion signals. To sense a hand motion, we use two thresholds(positive and negative thresholds) with offset value to detect a starting as well as an ending moment of the motion. Using this approach, we can achieve the correct motion detection rate over 98%. Once the final motion frame is determined, the motion signals are normalized to be used in next process of classification or recognition stage such as LSTN deep neural networks. Our experiment and analysis show that our proposed methods produce better than 98% performance in correct motion detection rate as well as in frame-matching rate.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.5
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• pp.1103-1109
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• 2014

The motion recognition system has been broadly studied in digital image and video processing fields. Recently, method using th depth image is used very useful. However, recognition accuracy of depth image based method will be loss caused by size and shape of object distorted for angle of the depth sensor. Therefore, distortion correction of depth sensor is positively necessary for distinguished performance of the recognition system. In this paper, we propose a pre-processing algorithm to improve the motion recognition system. Depth data from depth sensor converted to real world, performed the corrected angle, and then inverse converted to projective world. The proposed system make progress using the OpenCV and the window program, and we test a system using the Kinect in real time. In addition, designed using Verilog-HDL and verified through the Zynq-7000 FPGA Board of Xilinx.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.5 no.5
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• pp.287-295
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• 2005

This paper describes user context awareness system, which is one of the most essential technologies in various application services of ubiquitous computing. The proposed system used two-akial accelerometer, embedded in SenseWear(R)PRO2 Armband (BodyMedia). When it was worn on the right upper arm of the experiment subjects, MAD (mean of absolute difference) value of the sensor data was calculated to quantify the amount of the wear's activity. Using this data, PC-based fuzzy inference system was realized to distinguish human motion states, such as, lying, sitting, walking and running and to recognize the restricted emergency situations. In laboratory experiment, the amount of activities for tying, sitting, walking and running were 0.204 g/s, 0.373 g/s, 2.808 g/s and 16.243 g/s respectively. The recognition rates of human motion states were 96.7 %, 93.0 %, 95.2 % and 98.4 % respectively for lying, sitting, walking and running. The recognition rate of restricted emergency situation was 100%.

• Smart Media Journal
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• v.5 no.3
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• pp.25-29
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• 2016

This paper presents research for non-contact gesture recognition system using EPS(Electronic Potential Sensor) for measuring the human body of electromagnetic fields. It implemented a signal acquisition and signal processing system for designing a system suitable for motion recognition using the data coming from the sensors. we transform AC-type data into DC-type data by applying a 10Hz LPF considering H/W sampling rate. in addition, we extract 2-dimensional movement information by taking difference value between two cross-diagonal deployed sensor.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.3
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• pp.89-96
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• 2015

IT is widely used for biomechanics and AHRS sensor also be highlighted with small sized characteristics and price competitiveness in the field of motion measurement and analysis of sports. In this paper, we attach the AHRS to the figure skate shoes to measure the motion data like spin, forward/backward, jump, in/out edge and toe movement. In order to reduce the measurement error, we have adopted the sensors equipped with Madgwick complementary filtering and also use Euler angle to quaternion conversion to reduce the Gimbal-lock effect. We test and experiment the accuracy and execution time of the pattern recognition algorithms like PCA, ICA, LDA, SVM to show the recognition possibility of it on the basic motions of figure skating from the 9-axis trajectory information which is gathered from AHRS sensor. From the result, PCA, ICA have low accuracy, but LDA, SVM have good accuracy to use for recognition of basic motions of figure skating.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.3
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• pp.216-220
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• 2009

In this paper we propose a motion recognition method for handheld controller 3-D acceleration signals, generated by 3 axis accelerometer in the controller, are transmitted to the computer by Bluetooth communication. We extract motion segments from continuous acceleration signals and apply to each motion model, which is trained in training phase. Hidden Markov Model was used to model each motion. We applied proposed method to three motion sets, the recognition result was good enough to practical use.