본 논문에서는 3차원 손 특징 데이터를 이용한 동작 인식 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 3차원 센서에 의해 조밀한 범위의 영상을 생성하여 손 동작에 대한 3차원 특징을 추출하여 손 동작을 분류한다. 또한 다양한 조명과 배경하에서의 손을 견실하게 분할하고 색상 정보와 상관이 없어 수화와 같은 복잡한 손 동작에 대해서도 견실한 인식능력을 나타낼 수가 있다. 제안된 방법의 전체적인 순서는 3차원 영상 획득, 팔 분할, 손과 팔목 분할, 손 자세 추정, 3차원 특징 추출, 그리고 동작 분류로 구성되어 있고, 수화 자세에 대한 인식 실험으로 제안된 시스템의 효율성을 입증하였다.
개인별 건강관리에 대한 관심이 증가함에 따라 다양한 형태의 운동관리 프로그램이 개발되고 있다. 본 연구에서는 개인별 맞춤 트레이닝 관리를 위해 키넥트 센서를 활용한 셀프 운동 교정 프로그램을 개발하였다. 셀프 운동 교정 프로그램의 동작 과정은 다음과 같이 구성된다. 1)키넥트 센서를 활용하여 사용자의 운동 모습을 촬영 2) USB 어댑터를 이용하여 PC와 연동한 후 실시간으로 골격분석 및 좌표를 추출 및 각도를 계산 3)표준 자세의 데이터와 비교, 분석하여 잘못된 동작을 인식 4)잘못된 동작이 인식되면 음성지원을 통해 실시간 알림, 운동이 끝난 후 수집되는 운동 기록(횟수, 영상) 데이터를 데이터베이스에 저장하고 열람 및 관리할 수 있도록 함으로써 효율적으로 개인 운동교정이 가능하다.
본 논문은 자율주행차량과 로봇의 안내를 위한 새로운 자계위치인식방법을 제안한다. 차량 및 로봇이 자율주행을 하기 위해서는 이동경로상의 현재 위치를 인식하는 것이 기본적으로 요구된다. 자계기반 자율주행차량과 로봇은 자성체로부허 발생되는 자계를 계측하여 위치정보를 검출한다. 이러한 자계위치인식시스템에서 지구자계는 기본적인 왜란으로 작용한다. 본 논문에서는 지구자계의 영향을 제거하기 위해 다수의 1축 자계센서 열을 구성하였으며, 자계센서 출력의 선형동작영역을 이용하여 정밀한 위치인식시스템을 개발하였다. 제안하는 방법이 자율주행차랑과 로봇의 안내를 위해 사용 가능함을 실험을 통하여 검증하였다.
뇌졸중 및 척수 신경 손상으로 인해 재활에 대한 요구는 증대되고 있다. 재활 영역 중에서도 상지(上肢) 재활은 신경의 복잡도로 인해 매우 어렵고 시간이 많이 걸린다. 재활은 전문치료사가 시설에서 작업치료를 하는 것이 효과적이기는 하나, 접근성, 상시성, 자발성 등에 대한 문제와 함께 비용과 시간이 많이 소요되는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 상지 재활 동작을 인식하기 위해 스테레오 비전 센서를 통해 취득한 3D 궤적정보에 대해 PCA, ICA, LDA, SVM의 패턴인식 알고리즘을 적용하여 인식정확도 및 실행시간을 구하고, 여러 패턴인식 알고리즘 중에서 어떤 알고리즘이 인식정확도 및 실행시간 측면에서 적용이 가능한지 제시한다. 실험결과, PCA, ICA는 인식정확도가 낮아 사용하기에 부적합하며 LDA, SVM은 인식정확도가 우수하여 상지 재활 동작 인식에 사용이 적합함을 보인다.
사이버 캐릭터(이하 캐릭터라 함)는 가사 환경에서 동작하는 인공 생명체이다. 캐릭터는 기본적으로 센서 시스템과 동작 제어 시스템으로 구성된다. 캐릭터는 센서 시스템을 통하여 가상 환경과 실세계를 인지하고, 사용자의 명령을 인식한다. 동작 제어 시스템은 과제를 수행하기 위한 계획을 수립하고, 적합한 행위를 선택하여 캐릭터를 동작시킨다. 사용자는 캐릭터와의 상호작용과 더불어 지능적인 행동을 직접 경험함으로써 가상 환경 속에서 현실감을 느끼게 된다. 본 논문에서는 현실감 있는 캐릭터와 가상 환경의 구축을 위한 3차원 그래픽 모델, 애니메이션 및 동작 제어 시스템, 실시간 영상 분석 시스템에 대하여 설명하고, 본 연구실에서 개발한 실험 결과를 소개한다.
2004년 이후로 무형유산의 중요성이 대두되면서 박물관의 설립 및 전시 콘텐츠의 수요는 증가하고 있으나, 그 콘텐츠를 활용한 ICT응용기술 발전이 미흡하였다. 본 논문에서는 국가무형유산중 하나인 봉산 탈춤을 기반으로 사용자의 상호작용이 가능한 교육형 인터랙션 콘텐츠 응용을 제안한다. 키넥트와 팔에 장착된 자이로 센서들을 활용한 향상된 동작 추적을 기반으로, 사용자는 봉산탈춤의 기본 동작 및 과정을 따라함으로써 봉산탈춤을 학습 할 수 있다.
포스트 코로나 이후 스포츠, 체육, 피트니스 등의 언텍트 환경기반 서비스가 확장되면서 VRAR 기술이 접목된 실감 콘텐츠의 요구가 확대되고 있다. 주요한 핵심기술은 센서기술을 통한 이용자 실감 데이터 제공 및 분석, 동작 인식 센서를 통한 이용자 신체 움직임 감지 및 신체 골격 포인트 지점의 실시간 측정, 다중접속 실시간 영상, AI 트레이닝 등의 다양한 기술이 활용되고 있다. 이에 본 연구는 실내기반 비대면 환경의 체육, 스포츠, 피트니스 등에 필요한 실감 콘텐츠에 관한 개발 사례 연구로 동작 인식 센서기술을 활용하여 실감 콘텐츠 개발에 필요한 측정평가 기획접근을 통하여 신체측정 실감 콘텐츠 개발 사례를 제시하였다. 실감 콘텐츠 기획은 테스트를 통해서 측정평가 기능을 활용할 수 있는 범위 안에서 전문가의 자문내용을 바탕으로 측정평가 항목을 수립하였고 실감 콘텐츠의 평가 측정 요소로 반영하여 개발에 적용하였다. 해당 연구는 스포츠 및 체육 교육 분야의 비대면 실감 콘텐츠 연구의 참고사례 및 해당 콘텐츠를 개발하고자 하는 산업체의 기획접근 참고내용으로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 시각기반 센서 네트워크에 의해 다중물체의 위치를 인식 및 추적하여 목표물들의 위치를 결정할 수 있는 분산형 시각 시스템을 제시한다. 각 시각 센서는 칼라와 동작 정보에 의한 대상물체의 정확한 분할 및 다중물체에 대한 실시간 추적 그리고 간단한 원근법에 의한 포즈 추정을 수행한다. 각 시각 센서를 하나의 에이전트 - 시각 에이전트 -로 정의하고, 전체 시각기반 센서 네트워크를 복수 에이전트 시스템(multiagent system)으로 구성한다. 이로써 대상물체의 핸드오버시 그 대상물체의 신분에 대한 매칭 문제를 Identified Contract Net (ICN) 프로토콜을 제안하여 해결한다. ICN 프로토콜은 시각 에이전트의 개수에 독립적이고 그것을 사용할 경우 시각 에이전트들 간의 캘리브레이션도 필요로 하지 않기 때문에 시각기반 센서 네트워크의 속도, 확장성 및 모듈성을 높여준다. 실험을 통해 구성한 시각기반 센서 네트워크에서 ICN 프로토콜이 적용됨을 성공적으로 검증하였다.
본 논문은 이동 로봇의 이동 및 거리 센싱의 불확실성을 고려한 시뮬레이터 개발에 대해 소개한다. 이동 로봇은 구동기, 바닥의 불안정성, 바퀴 및 구동 기구의 불확실성, 그리고 기타 구조적으로 어려운 다양한 원인으로 동작 명령과 차이가 있게 이동한다. 또한 이동 로봇에 장착된 각종 센서는 센서 자체의 불안정성, 주변 환경의 불안정성등에 의하여 정확한 측정값을 출력하지 못한다. 이러한 이동 및 센서의 불안정성은 로봇의 자율 주행 알고리즘의 구현이 가장 큰 장애물이 되고 있다. 예측하기 어려운 불안정성을 고려하지 않은 알고리즘은 실제 환경에서 필연적으로 동작에 실패하여 크고 작은 사고를 일으킨다. 따라서 알고리즘의 검증을 위해 시뮬레이터가 각종 불확실성을 포함하여 로봇 동작이 실제에 유사하도록 하여야 한다. 본 연구에서는 이동 로봇의 이동과 센싱에 불확실성을 포함하도록한 시뮬레이터를 개발하였다. 다양한 센서들 중 이동 로봇의 위치 추정, 장애물 인식, 지도 작성등에 가장 기본적으로 사용되는 영역 센서를 대상으로 불확실성을 구현하였다. 개발된 시뮬레이터를 사용하여 알고리즘을 검증하는 경우와 불확실성을 고려하지 않은 시뮬레이터를 사용하여 알고리즘을 검증하는 경우를 비교하여, 제안된 시뮬레이터의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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