• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.469-472
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• 2020

본 논문에서는 립모션 디바이스를 이용하여 손의 움직임을 계산하고 이로부터 저글링 운동 동작뿐 만 아니라 이것을 이용한 팔 근육을 연습할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안된 방법은 실시간으로 동작하기 때문에 사용자의 동작에 맞춰진 분석을 할 수 있다. 본 논문의 프레임워크는 크게 세 부분으로 나누어진다. 우선, 1) 사용자가 공을 튕기는 이벤트 트리거를 손목 움직임으로부터 정의한 뒤, 2) 사용자의 손 위치를 기준으로 저글링 형태의 움직임을 공에 매핑시키기 위한 포물선 기반 입자 기법을 제안한다. 마지막으로, 3) 손목의 굽힘을 기반으로 근육의 활동 양을 시각화할 수 있는 기법을 제안한다. 결과적으로 본 논문의 프레임워크를 이용하면 실시간 저글링 게임을 할 수 있을 뿐만 아니라 사용자의 팔 근육 움직임을 실시간으로 분석할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.51-57
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• 2021

본 논문에서는 립모션 디바이스를 이용하여 사용자의 손 움직임을 계산하고, 이로부터 저글링 동작뿐만 아니라 이것을 활용하여 팔 근육을 연습 및 분석할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안하는 방법은 실시간으로 사용자의 손동작에 맞춰 가상환경에서 공의 움직임을 매핑 할 수 있고, 근육의 이완과 수축을 시각화하여 운동량을 분석할 수 있다. 제안하는 프레임워크는 크게 세 부분으로 구성된다 : 1) 립모션 디바이스를 이용하여 사용자의 손 위치를 추적한다. 2) 저글링을 하듯이, 사용자가 공을 던지는 행동 패턴을 이벤트로 정의한다. 3) 사용자의 손 위치를 기준으로 저글링 형태의 움직임을 공에 매핑하기 위한 포물선 기반 입자 기법을 제안한다. 결과적으로 본 논문의 프레임워크를 이용하면 실시간 저글링 게임을 할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.418-421
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• 2009

본 논문은 표면 근전도 신호(sEMG)를 이용해 상지부의 동작을 실시간으로 예측하고 이를 기반으로 한 인간-기계 상호작용(Human-machine interaction)에 관한 것이다. 사용자의 상지부에 위치한 5 곳의 근육에서 수집하는 근전도 신호와 인공신경회로망(arfiticial neural network) 알고리즘을 이용하여 상지부 동작을 실시간으로 예측하였고, 기계팔(manipulator)이 예측된 동작을 좇아 움직이도록 제어되었다. 이때, 사용자가 기계팔의 끝단(end-effector)과 접촉해 있는 상태에서 상지부 동작은 2 차원 평면 위에서 이루어지도록 제한된다. 본 논문이 제안하는 동작 예측 방법과 인체 각도계(goniometer)를 이용한 경우의 상호 작용 실험을 통해, 동작 예측을 통한 인간-기계 상호 작용의 성능을 알아보았다. 실험 결과로부터, 제안된 실시간 동작 예측 방법을 이용하여 사용자와 기계의 상호 작용 시스템을 구현할 수 있음을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.53-54
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• 2023

본 논문에서는 키넥트 센서 기반의 아동 기억력 향상 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 유아층의 기억력을 향상시키고 팔 동작으로 소근육 발달에 도움을 주는 카드 짝 맞추기 게임의 기능을 구현한다. 카드 짝 맞추기 게임은 키넥트 센서에서 인식한 사용자의 스켈레톤, 뎁스스트림, 조인트, 음성 정보를 활용하여 플레이어의 오른손을 인식하여 카드를 뒤집고 짝이 맞는 경우는 그대로 두고 짝이 맞지 않는 경우에는 다시 뒤집는다. 사용자는 카드의 위치와 그림을 기억하며 16장의 카드를 모두 맞출때까지 계속 진행한다. 이 게임은 유아들이 재미있게 게임을 즐기면서 기억력을 향상시킬 수 있다.