• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.370-372
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• 2012

본 연구는 프레젠테이션 조작을 위한 동작 인식 시스템을 제안한다. 기존에는 프레젠테이션 조작을 위해서 로컬 입력 장치 또는 원격 입력 장치를 이용했다. 하지만 로컬 입력 장치를 이용하면 프레젠테이션 진행이 원활해 지지 않고 원격 입력장치는 제한적인 조작 기능을 가진다. 이런 제약을 개선하기 위해 동작 인식 센서인 Kinect를 이용한다. 따라서 본 연구는 Kinect 센서를 이용하여 효과적인 의사 전달을 위해 프레젠테이션을 하는데 있어 필요한 기능들을 구현한다. 구현된 시스템은 원격에서 효과적인 프레젠테이션을 가능케 한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.12a
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• pp.251-254
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• 2011

본 논문에서는 가속도 센서를 이용한 손가락의 움직임을 인식하는 손가락 동작 인식 장치와 블루투스 통신을 통하여 전송된 손가락의 동작정보를 이용하여 스마트폰에서 문자 입력이 가능한 문자입력 인터페이스를 구현하였다. 중환자실에는 의식은 있으나 말을 못하고, 손을 자유롭게 움직일 수 없는 상태의 환자들에게 의사나 가족과의 보다 나은 의사소통을 통해 스마트폰을 활용한 인터페이스를 개발하여 오진 및 사고를 방지하고 환자의 상태를 이해하는데 도움을 줄 수 있는 환경을 구축하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1689-1691
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• 2015

인체 장기의 내부 구조를 학습하기 위해 많은 3 차원 인체영상관련 콘텐츠들이 소개되어 왔다. 하지만, 이러한 학습 콘텐츠들은 사실적인 색상을 표현하기 어려울 뿐만 아니라 사용자가 조작할 때 현실감이 떨어지기 때문에 해부도감과 같은 2 차원 학습 콘텐츠와 차별성이 적다. 본 논문에서는 사실적인 인체 색 정보를 가지고 있는 컬러 인체 데이터와 사용자의 동작을 인식하는 센서를 활용하여 몰입감 높은 체험형 가상 내시경 모의 훈련 시스템을 제안한다. 컬러 인체 데이터를 양안시 볼륨렌더링 하여 입체감을 높이고 동작인식 센서를 이용하여 사용자의 손동작으로 직접 가상 내시경 카메라를 조작하여 항행하도록 하였다. 제안한 시스템을 이용하여 다양한 인체 장기의 내부 구조를 사실적으로 표현할 수 있으며 이를 통해 의학정보 학습에 도움을 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1513-1516
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• 2013

본 연구는 최근 개발된 다양한 저비용 센서와 기계 학습 알고리즘을 이용한 게임을 위한 사람 팔 제스처 인식에 관한 것이다. 게임의 입력으로 사용할 수 있는 동작 10개를 정의하고, 이러한 동작들을 센서에서 수집된 팔 관절의 좌표를 추적하여 전처리했다. 자료의 시간성을 고려하여 HMM(Hidden Markov Model)을 학습 알고리즘으로 사용하였으며 제안한 방법의 유용성은 실험을 통해 검증했다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.10
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• pp.5169-5175
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• 2013

We present a framework for 3D hand gesture design and modeling. We adapted two different pattern matching techniques, Dynamic Time Warping (DTW) and Hidden Markov Models (HMMs), to support the registration and evaluation of 3D hand gestures as well as their recognition. One key ingredient of our framework is a concept for the convenient gesture design and registration using HMMs. DTW is used to recognize hand gestures with a limited training data, and evaluate how the performed gesture is similar to its template gesture. We facilitate the use of visual sensors and body sensors for capturing both locative and inertial gesture information. In our experimental evaluation, we designed 18 example hand gestures and analyzed the performance of recognition methods and gesture features under various conditions. We discuss the variability between users in gesture performance.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.7
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• pp.885-890
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• 2012

In this Paper, we propose a Real-Time Localization Platform Built on WUSB (Wireless USB) over WBAN (Wireless Body Area Networks) protocol required for Wearable Computer systems. Proposed Real-Time Localization Platform Technique is executed on the basis of WUSB over WBAN protocol at each sensor node comprising peripherals of a wearable computer system. In the Platform, a WUSB host calculates the location of a receiving sensor node by using the difference between the times at which the sensor node received different WBAN beacon frames sent from the WUSB host. And the WUSB host interprets motion of the virtual object.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.6
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• pp.395-402
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• 2013

We propose an accelerometer-based gesture recognition method for smartphone users. In our method, similarities between a new time series accelerometer data and each gesture exemplar are computed with DTW algorithm, and then the best matching gesture is determined based on k-NN algorithm. In order to investigate the performance of our method, we implemented a gesture recognition program working on an Android smartphone and a gesture-based teleoperating robot system. Through a set of user-mixed and user-independent experiments, we showed that the proposed method and implementation have high performance and scalability.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.302-305
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• 2009

본 논문은 오프라인 환경에서 연구되던 행위인식 연구들이 온라인 환경에서 통합되어 동작할 수 있도록 하기 위해 스트림데이터 처리기를 이용한 행위인식 시스템을 제안하였다. 스트림데이터 처리는 멀티 센서 환경에서의 방대한 센서 데이터를 처리하기 위한 기술로서, 행위인식 시스템의 실시간으로 발생하는 데이터를 즉각 처리하여 결과를 추론하여야 한다는 요구사항을 만족시킬 수 있다. 이를 위해 행위인식에 사용되는 필수적인 연산을 정의하여 스트림데이터 처리기에 추가할 수 있도록 행위 인식에 필요한 각종 연산자를 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.307-309
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• 2012

노드의 위치인식은 M2M 무선센서네트워크에서의 위치에 기반을 둔 여러 응용들을 위해 매우 중요한 문제이다. 센서 네트워크에서의 위치인식은 거리 정보가 사용되느냐 그렇지 않느냐에 따라 range-free와 range-based 기법으로 분류될 수 있는데, 센서노드 특성상 제한된 하드웨어로 동작해야 한다는 점에서 range-free 위치인식 기법이 range-based 기법에 비해 효율적인 방법이라 할 수 있다. DV-Hop은 range-free 위치인식 기법 중 대표적인 것으로서 홉 수와 거리 간 추정을 사용한다. 본 논문에서는 홉 수와 거리 간 추정을 위해 홉 수보다 거리와의 상관도가 높은 홉 수 평균을 사용하여 DV-Hop 에 비해 정확도를 향상시킨 DV-ANHC 알고리즘을 제시한다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.42 no.6
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• pp.63-70
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• 2015