• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.521-529
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• 2009

본 논문은 비전 기반 동작 인식 방법으로 모범 동작의 유형을 모형화하고 이를 이용하여 사용자의 동작을 인식하고 모범동작과 사용자의 동작간의 유사도를 측정하는 방법을 제안한다. 동작 인식을 위하여 은닉 마르코프 모델 기반의 유형화 기법을 통하여 모범 동작의 유형 모델을 구성하고 이를 이용하여 사용자의 동작을 인식한다. 유사도 측정을 위하여 편집 거리 알고리즘을 응용하여 모범 동작과 사용자 동작의 유사도를 측정하고 점수 표기가 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 동작 인식 처리 방법은 평균 93% 이상의 높은 인식율을 보였다. 본 연구의 결과는 동작 인식 기반 게임, 자세인식, 동작의 반복 훈련 및 훈련 달성도 측정을 요하는 재활훈련 시스템 등에 활용 가능하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권10호
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• pp.1028-1037
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• 2000

비디오 영상에서 자연스럽게 움직이는 객체에 대한 인식방법을 제안한다. 이 객체는 자유자재로 움직이며, 움직임의 방향을 예측하기 어렵고 빠르게 움직인다. 객체의 동작은 그 객체가 고유하게 가지고 있는 움직임의 특성과 객체의 주변상황에 밀접한 관계가 있다. 본 논문은 자연스럽고 동적인 상황에서 객체의 동작을 분석하고 인식하는 방법을 제안한다. 객체의 동작을 인식하기 위해 동작을 구분하고 분석하여 동작의 대표특징을 추출한다. 그리고, 하나의 객체 주위에 다가오는 다른 객체와의 상관관계를 표현한다. 또한, 동작인식을 위한 알고리즘을 제안한다. 즉, 구간별 포아송(Poisson) 넌-제로(Non-zero)확률 분포를 통한 방법과 퍼지와 신경망의 결합에 의한 인식방법을 제안한다. 그리고 제안된 방법들로 구현된 인식결과를 비교 분석하고 평가한다. 우리의 알고리즘은 축구영역에서 시험된다. 우리는 동작인식의 성공뿐 아니라 실패의 경우도 설명하며 미래의 연구할 과제를 제안한다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.105-109
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• 2004

동작(motion) 인식 방법 있어서 2차원 정보는 영상이라는 2차원 정보만을 이용하기 때문에 여러 가지 행동의 제약이 있으며 이것은 인식률을 저하시킬 뿐 아니라, 그 응용 면에서 자연스럽지 못하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 3차원 정보를 사용하는 시스템으로 발전하게 되었지만 영상 기반의 3차원 정보는 에러가 많이 포함되어 있을 뿐만 아니라 차원수가 높기 때문에 일정한 특징을 찾아내기 어렵다. 본 연구에서는 동작을 모델링하고 분석하기 위해 주성분 분석법을 사용하는 방법을 기술한다. 주성분 분석법은 낮은 차원의 영상 공간을 얻기 위해서 사용되는데, 이 방법을 사용함으로써 3차원 데이터가 가지는 에러의 영향을 줄일 수 있게 되고, 차원 축약의 효과를 얻을 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.873-876
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• 2004

사람의 동작을 인식하는 것에 대한 연구는 게임, 유비쿼터스 컴퓨팅 등의 발전에 따라 그 중요성이 증가하고 있다. 그러나, 대부분의 기존 연구에서는 극히 소수의 동작만을 정의하거나 특정 부위의 동작만을 다루므로 실제 응용에 적용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 특정 도메인의 사용 없이, 카메라 영상 입력으로 취득된 동작 패턴 정보만을 이용하여 40종 전신 연속 동작을 구분하는 동작인식 방법을 연구하였다. 인식에 사용된 입력 데이터는 동작자 관절들의 위치 및 회전 값들이며, 다수의 동작들을 인식하기 위해서는 기존의 인식 알고리즘들인 특징기반 인식, HMM, 신경망(Neural Network)등을 사용하여 복합적인 인식 엔진을 구성하여야 했다. 입력 데이터별로 적합한 인식 모듈을 거치게 하기 위해서는, 동작에 의한 입력 데이터에서 동작자 움직임의 주요 신체 부위를 추출함으로써 입력 데이터가 해당 그룹의 인식 모듈로 자동적으로 분류되게 하는 방법을 사용한다. 이는 다층의 인식 레이어 중 복잡도가 증가하는 하위 레이어일수록 자동 분류에 의해 걸러진 데이터만을 취급하게 되므로 효과적이다. 전체 실험 결과 단계별로 약 79~97%의 인식률을 보였다. 이는 향후 특정 컨텍스트 정보와 결합할 때 매우 높은 인식률을 기대할 수 있게 하는 수치이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.97-100
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• 2007

이 논문에서는 비전 시스템 기반 동작 인식 인터페이스 시스템으로 스테레오 카메라와 동적 제스처를 이용한 방식을 제안한다. 스테레오 카메라로부터 얻은 영상으로 손의 3차원 위치를 검출하고 이를 바탕으로 손의 동작을 추적하고 이를 인식함으로써 동적 제스처에 기반 한 동작 인식 방법을 제시한다. 이러한 깊이에 따른 제스처 동작을 인식하는 방법으로 단순한 컨트롤러부터 IPTV 제어나 가상의 마우스 제작이 가능한 본질적으로 편하고 자연스러운 인터페이스 구현 방향을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권3호
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• pp.216-220
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• 2009

본 연구에서는 손에 들고 있는 컨트롤러를 이용하여 사용자의 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 컨트롤러에는 3축 가속도 센서가 부착되어 있어 사용자의 움직임에 따라 가속도 신호를 생성 이를 블루투스 통신을 이용하여 컴퓨터로 전달한 후 분석하여 사용자의 동작을 인식한다. 입력된 가속도 신호로부터 중력 가속도를 제거한 후 동작구간을 추출하여 이를 동작 모델에 적용 가장 높은 우도(likelihood)를 갖는 동작으로 인식한다. 각 동작 모델은 HMM을 이용하여 학습되며 성능 향상을 위한 가중치 보정과정과 인식 속도향상을 위한 방법을 포함한다. 제안된 방법을 3가지의 동작 집합에 적용하여 실용화가 가능한 정도의 높은 인식 결과를 얻었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.154-157
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• 2011

인간의 동작 인식은 가상 현실 시스템 및 게임 등에 적용할 수 있는 컴퓨터 비전 분야의 요소 기술 중 하나로써, 최근까지 그 연구과 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 빠르고 정확한 동작 인식을 위해, 실루엣과 모션 특징이 결합된 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전역 특징을 이용한 후보 동작 선정 및 지역 특징을 이용한 검증 2 단계로 구성된다. 전역 특징은 Motion History Image의 Hu 모멘트를 이용해 계산되며, 후보 동작의 선정은 이들의 통계치를 이용해 결정한다. 한정된 후보 동작들 중 입력 동작을 정확히 인식하기 위해, 공간 및 방향성 비닝 기법으로 추출된 광류와 실루엣 특징을 지역 특징으로 이용한다. 최종 인식 결과는 Hu 모멘트 통계치와의 유사도 및 지역 특징의 학습을 통해 생성된 Support Vector Machine의 결과를 고려하여 결정된다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해, 실세계에서 사용 빈도가 높으며 동작의 변화가 큰 13 개의 제스처를 선정하여 데이터 셋을 구성하였다. 실험 결과 제안하는 방법의 연산 시간은 50 ms, 인식 정확도는 95%임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권3호
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• pp.248-259
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• 2001

이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석하는 것을 목적으로 60 가지의 기본적인 사람의 윗몸 동작들을 인식하는 방법을 제안한다. 사람 몸동작을 인식하기 위한 방법으로 확률적 문법 추론법을 이용하였으며 모든 관절의 움직임 분석으로 임의의 동작을 인식하는 방법을 사용하였다. 시스템의 입력 데이타로 쓰여지는 각 관절의 실세계 3 차원 좌표들을 일정간격으로 양자화한 후, 각각 xy, zy, 평면에 투영하고, 이들을 다시 4방향 코딩하여 확률적 문법 추론법에 적합한 입력형식으로 변환한다. 또한 비언어적 행동 분석을 위한 사람의 동작 인식에는 손과 다른 부위와의 관계인 근접 정보가 동작 구분의 중요한 요소가 됨을 감안하여, 확률 문법 추론 방법을 확장하고, 일반적인 확률 문법 추론 방법과 비교하여 인식률이 향상됨을 실험결과를 통해 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.9-20
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• 2014

대상의 동작을 잘 예측하는 것은 사회적 상호작용과 의사결정 컨텍스트 이해의 핵심이다. 본 연구는 동작 인식 과정에서 인간 뇌 시각인지 과정을 모방한 방법으로 관절 동작의 동작 순서 패턴을 학습하는 컴퓨팅 모델을 제안하였다. 제안 방법의 핵심은 뇌에서 동작 인지 자극을 처리하는 신경생리학적 IT, MT, STS의 피질 기능과 특정 시각 신경 회로 네트워크 기능을 모방하여 비지도 방법으로 동작 순서를 학습한 후 동작을 예측, 인식하는 것이다. 실험을 통해 제안 모델이 어떻게 연속적으로 입력되는 비디오에서 의미있는 동작 스냅샷 뿐 아니라 중요한 동작 패턴을 자동으로 선택하는 지를 제시하였다. 이 핵심 움직임은 학습 네트워크가 정적 시점에서 정지 영상에 함축된 동작을 인식하는지를 증명하는데 이용하는 관절 자세이다. 또한 STS 피질 영역에서 어떻게 정지와 움직임 입력을 통합하는지를 모방하여 학습하고, 학습한 피드백 연결이 차후 동작의 입력 순서를 어떻게 예측하는지를 제시하였다. 네트워크 시뮬레이션을 통해 동작 인식에 대한 제안 모델의 우수성을 입증하였다.