손동작을 인식하는 연구가 오랫동안 이뤄져 왔지만 대개의 시스템들이 값비싼 깊이 카메라를 사용하거나 여러 개의 카메라를 사용해 분석하는 등 그 비용이 크며 작동이 가능한 작업 공간이 지극히 제한적이었다. 본 논문에서는 가전제품을 원격 제어하기 위한 목적으로 두 개의 회전 모터를 사용해 작업 공간을 확대하고 저렴한 일반 카메라를 사용해서 효율적으로 손동작을 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템은 입력된 카메라의 자세 정보와 이미지상의 2차원적 손가락 위치 정보를 이용하여 3차원 궤적을 추정하고 이를 동작 평면으로 투영시켜 의미 있는 선형 동작 패턴으로 복원한다. 또한 본 논문에서는 개발된 시스템을 테스트하여 주어진 목적에 맞는 정확도를 가지는 작업 영역을 정의한다.
본 논문에서는 원격디스플레이를 제어하기 위하여 공중에서 섬세한 손동작을 인식할 수 있는 핸드 헬드형 포인팅 디바이스인 AirPincher를 제안한다. AirPincher는 현재 존재하고 있는 손동작 인식 기술 중 장갑을 이용한 기술과 디스플레이 근처에 설치하는 카메라를 이용한 기술의 단점을 극복하기 위해 고안되었다. 장갑을 이용한 기술은 사용 시 매번 탈착을 해야 하는 불편함이 존재하고 설치형 카메라를 이용한 기술은 사용자와 원격 디스플레이 간의 거리에 따라 제스처 인식 효율이 상이한 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 AirPincher는 사용자가 한 손으로 디바이스를 잡고 사용하도록 설계되었다. 손가락 동작은 AirPincher에 탑재되어있는 근접한 센서들에 의해 인식되어 섬세한 손가락 움직임을 인식할 수 있다. 본 논문에서는 AirPincher를 사용하는 두 가지 포인팅 방법을 제안하고 이들의 성능을 분석하기 위한 실험을 진행하였다. 실험은 AirPincher를 사용하기 위한 공중에서의 효율적인 가상 입력공간의 크기를 찾는 실험과 AirPincher를 사용한 연속 포인팅 방법과 불연속 포인팅 방법을 비교하는 실험으로 구성되었다.
본 논문에서는 지구전기장 왜란신호를 전위차로 변환하는 EPIC(Electric Potential Integrated Circuit) 센서를 이용한 NUI(Natural User Interface) 기술의 요소기술인 신호검출 전자회로를 기반으로 LED 조명을 제어하는 시스템을 구현하였다. 기존에는 CIB 개발 장비를 통해서만 제한적인 형태로 이용 가능했던 신호를 모든 EPIC 센서 각각의 신호를 추출할 수 있도록 개발된 신호검출 전자회로를 이용하였다. 이렇게 추출한 신호는 이후 손동작 인식프로세스에서 특징추출 등의 과정에서 더 많은 자유도와 성능개선 효과를 보여준다. 설계되어 제작된 회로의 실제 응용시스템으로서 적용성을 검증하기 위하여 4개의 손동작으로 LED 조명의 on/off 와 밝기를 조정할 수 있는 시스템을 설계하였다. 기존의 EPIC 센서를 이용하여 명령체계를 구축하고 인터페이스 제어신호를 이용하여 보다 빠른 패턴인식 처리 속도를 얻을 수 있었다.
최근 산업의 발달로 인한 빌딩 등의 인텔리젼트화가 빠른 속도로 진행됨에 따라, 사무실환경, 주거환경에 있어서 쾌적성, 효율성, 편리성을 추구하게 되면서, 인간은 생활에서 다양한 디바이스를 사용 할 수 있게 되었다. 특히, 스마트TV 과 스마트폰 등이 널리 보급되면서 인간과 스마트 기기간의 인터랙션에 대한 관심이 증대되고 이러한 인터랙션을 위해 다양한 방법들이 연구되었지만 사람이 컨트롤러를 이용하여 인터랙션 해야 한다는 불편함과 한계점이 발생하였다. 본 논문에서는 사용자가 LED 제어를 컨트롤러 없이 제스처(손동작)를 통해 간편하게 인터랙션 및 제어 할 수 있도록 Kinect를 이용한 방법을 소개한다. Kinect 센서로부터 획득한 제스처의 관절 정보를 이용하여 발광 소재를 제어하는 인터페이스를 설계 및 구현하였다. 제스처(손동작)을 구현한 인터페이스를 통해 LED를 사용자가 원하는 대로 개별 제어 가능하다. 본 논문에서 설계한 인터페이스는 LED 제어 및 다양한 분야에 응용하여 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
립모션 (Leap motion)센서를 사용하여 손동작을 인식하고 손가락의 위치에 따라 미리 지정된 명령어를 보행 로봇에게 전송하여 보행 로봇이 그 명령어를 수행하는 시스템을 개발하였다. 개발언어는 Processing을 사용하고 립모션 센서 라이브러리는 LeapMotionP5를 사용하였다.
본 논문에서는 마이크로소프트(Microsoft, MS) 홀로렌즈v2를 이용하여 물리 기반 애니메이션은 유체와 로프를 제어할 수 있는 새로운 방법에 대해 소개한다. 물리 기반 시뮬레이션 혼합현실, 메타버스, 게임 등 다양한 콘텐츠에서 몰입감을 개선하기 위해 활용되고 있는 기술이다. 하지만, 계산양이 크고 사용자가로 인한 직관적인 제어 시스템의 부재로 많은 시장에 활용되기에는 어려운 구조이다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 혼합현실 환경에서 무선으로 사용자 인터페이스를 구현한 홀로렌즈v2를 이용하여 물리 애니메이션을 제어하고자 한다. 이러한 도전은 혼합현실에서도 사용자의 손동작, 음성, 눈 추적 등 다양한 인터페이스를 통해 시뮬레이션을 제어할 수 있다는 가능성을 열어줌으로써, 관련시장도 확장 될 수 있다. 본 논문에서는 대표적으로 유체와 로프 시뮬레이션을 홀로렌즈를 통해 제어하는 결과를 보여준다.
유비쿼터스 시대가 다가오면서 앞으로 가정 및 회사 등 인간이 거주하며 생활하는 공간에서의 좀 더 편리하고 효율적인 다양한 정보를 인간에게 인지시켜 줄 수 있는 환경이 구축되어야한다. 이를 기반으로 유비쿼터스 주변장치들의 네트워크와 인간에게 많은 정보와 편리성이 좀 더 효율적으로 이루어져야 할 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 센서모듈에서 추출되는 데이터를 신경망과 퍼지 알고리즘을 사용해 동작인식의 패턴을 분류하여 인간의 사고를 움직임 파악한다. 이러한 패턴의 분류를 통해 홈네트워크 시스템과의 센서모듈의 통신제어가 가능하게 된다 이를 바탕으로 패턴이 분류된 행동들의 명령으로 미리 지정된 간단한 손동작으로 여러 가전기기라든지 홈네트워크 시스템의 제어방식을 더욱 간단히 제어하며, 인간의 건강상태를 파악함으로써 인간행동과 상태에 따른 유비쿼터스 환경의 제어가 이루어 질 수 있는 시스템을 제안한다.
재난상황이나 인명 구조, 위험물 처리와 위험지역 정찰 등 사람들이 하기 어려운 위험작업을 대신 처리해 실질적으로 많은 도움을 줄 수 있는 로봇들이 지속적으로 이슈가 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 사람의 모션 의지를 로봇팔에 구현하여 상황에 따른 능동적인 대응이 가능하도록 한다. 또한 손동작에 따라 차량을 제어하여 이동성을 부여할 수 있는 이동형 로봇팔을 구현하고자 한다. 플렉스 센서와 자이로센서를 활용하여 컨트롤러를 제작하고 자이로센서 2개의 Roll과 Pitch 값을 조절하여 로봇팔의 각도를 제어하며 차량의 방향을 지정한다. 또한 플렉스 센서 3개의 레벨을 지정함으로써 손동작에 따라 모터가 동작되며 물체를 집고 이동할 수 있도록 로봇팔을 구현하였다.
Covid-19 및 최저임금 인상의 영향으로 무인 결제 시스템인 키오스크의 도입률이 급속히 증가하고 있다. 그러나 불특정 다수가 이용하는 키오스크의 특성상 주의를 기울이지 않으면 감염의 매개체가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Mediapipe를 활용하여 비접촉 키오스크 제어 방법을 설계 및 제안한다. 이는 카메라를 이용한 커서 제어 방식으로 키오스크뿐만 아니라 카메라와 모니터만 있으면 다양한 환경에서 커서를 제어할 수 있다.
신경의수를 제어하기 위해서는 사용자의 의도를 인식하는 신경신호 디코딩이 중요하다. 본 논문에서는 다채널 말초 신경신호의 실시간 디코딩 방법을 제안한다. 말초 신경신호는 정중신경과 요골신경에서 측정되었으며 운동잡음은 국소 근사 다항식에 의해 제거되었다. 다음으로 활동전위는 k-평균 알고리즘으로 분류되었다. 특징벡터는 활동전위의 발화율로부터 추출되었으며 자기 조직화 특징지도를 통해 차원이 축소되었다. 마지막으로 다층 퍼셉트론으로 손동작을 분류하였다. 원숭이 실험에서 모든 신호처리가 실시간 제한조건 이내에 완료되었으며 높은 성공률로 손동작을 인식할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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