본 논문에서는 손동작 인식을 통하여 원격지의 로봇이나 기타 구동장치를 제어할 수 있는 개인용 커뮤니케이터(personal communicator)와 가정 내 정보가전기기를 제어할 수 있는 홈게이트웨이 및 이동형 홈서버의 설계 및 구현 대용을 기술한다. 임베디드 보드 기반의 개인용 커뮤니케이터는 사용자의 손동작을 인식하고 그 동작을 추적하여 원격지의 이동형 홈서버의 동작을 제어하기 위한 적절한 명령으로 변환한다. 본 구현에서는 LN2440 임베디드 전용보드 상에 손동작 인식 및 추적, 원격 이동형 홈서버 제어 명령 변환, 무선 접속기능을 이용한 홈게이트웨이 제어, 사용자 인터페이스의 설계 및 구현, 단위 및 통합 테스트의 내용을 기술한다. 본 구현은 원격탐사로봇 제어, 장애인 구동장치 제어 등 원격지의 구동 장치를 제어할 수 있는 다양한 분야에 활용될 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 비전 기반의 손동작 검출 및 추적 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 손동작 인식 시스템은 정적인 관측 환경에서 배경을 제거함으로 손을 검출하는 단순한 방법을 사용함으로써, 카메라의 움직임, 조명의 변화 등에 의해 견실하지 못하였다. 그러므로 본 논문에서는 기하학적 구조에 의하여 손의 외형을 인식하여 검출할 수 있는 통계적 방법을 제안하였다. 또한 카메라의 각도에 의한 손이 겹쳐 보이는 문제를 줄이기 위하여 다중 카메라를 사용하였으며 비동기식 다중 관측으로 시스템의 범용성을 향상시키었다. 실험 결과 제안된 방법이 기존의 외관을 이용한 방법보다 $3.91\%$ 개선된 $99.28\%$의 인식률을 나타내어 제안한 방법의 효율성을 입증하였다.
본 논문에서는 특별한 스튜디오 조명이 아닌 가정용 혹은 학교용 조명 하에서 동작하는 감정 표현이 가능한 그림자 놀이 도구를 소개한다. 이 놀이는 사용자의 실사로부터 추출된 가상 그림자에 사용자의 동작에 따라 실시간으로 반응하는 가상 표정 애니메이션 캐릭터를 투영한다. 이 놀이 도구는 행위전시 등의 공연 환경뿐만 아니라 가정, 학교 등의 일상 환경에서도 동작이 가능하도록 설계되었다. 따라서 가장 일반적인 조명의 하나인 가정용 형광등과 백열등 환경을 가정하였고, 배경에 대해서는 어떤 제약도 가정하지 않았다. 사용자의 실사를 구분하는 과정에는 배경 차분화 기법을 사용하였고, 빛의 산란 및 실제 그림자의 영향 등으로 인한 잡음을 최소화하기 위해 몇 가지 잡음 제거 알고리즘을 결합하여 적용하였다. 이 도구에서 가상 그림자의 표정 애니메이션은 사용자의 손동작에 따라 변화하며, 손동작 및 머리 위치의 추적을 위해 새로이 고안한 자질 기반 추적 기법을 적용하였다. 이 도구는 공연장에서의 인터렉티브 미디어 아트 전시 또는 공연, 아동 대상의 미술 교육, 예술치료 등의 분야에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
사람의 손동작은 오랫동안 하나의 언어역할을 하는 통신 수단으로 사용되어 왔다. 이러한 손동작 중에서 가장 체계를 갖춘 수화는 청각장애인이 일반인과 일상 대화를 할 수 있도록 도와주는 주요한 통신 수단이다. 하지만 건청인들의 대부분이 습득하고 있지 않아 청각장애인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 원활하게 하기 위해 색상 정보와 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용한 실시간 수화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화상 카메라를 통해 얻어진 실시간 영상에서 YCbCr 컬러 공간에서 색차 정보에 해당하는 Cb, Cr 정보를 각각 추출한 후, 이진화한 영상과 원본 영상에서 마스크를 통한 에지를 추출한 이진화 영상에 대해 논리연산을 통해 두 손의 위치와 외곽을 추출한다. 추출된 각 정보를 조합하여 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 객체의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 객체의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 퍼지 클러스터링 기법 중의 FCM 알고리즘을 적용하여 수화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상카메라를 통해 얻어진 실시간 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 두 손 영역의 추출에 효과적이고 수화 인식에 있어서 가능성을 확인하였다.
최근 게임 시장에서 한층 강화된 몰입감을 부여하는 증강현실 기술 기반의 3D 게임들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 손동작을 인식하여 게임 응용프로그램과 상호작용하는 증강현실 게임의 구현 기법을 제시한다. 웹캠을 통해 입력되는 영상 프레임에서 특징점들을 추출한다. 추출된 특징점들의 움직임을 통해 추적 대상의 움직임을 분석하여 사용자의 의도된 행위를 인식한다. 손동작 추적으로부터의 움직임의 궤적의 형태와 메뉴나 가상객체 위치 관계로부터 사용자의 의도된 움직임을 신뢰성있게 판단하는 기법을 제시한다. 제시한 방법의 우수성 입증을 위해 두 개의 증강현실 응용 시스템을 구현하고 인식의 정확도를 실험하였다. 응용으로 사람의 움직임을 감지해 동작하는 뮤직플레이어와 사용자가 위치한 현실공간에 대응되는 가상공간 내에서 가상농구게임을 개발하였다. 뮤직플레이어에서는 사용자가 손동작으로 다양한 메뉴를 선택할 수 있다. 가상농구게임에서는 가상의 공이 가상공간에 추가되고 이를 사용자가 물리공갈에서 직접 손을 움직여서 가상의 공과 상호작용한다. 사용자의 움직임 인식에 대하여 정상적인 움직임의 사용자에 대해서 평균 94%의 정확도를 보였으며 급격한 움직임의 사용자에 대해서는 약 84%의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 키보드나 마우스와 같은 인풋 디바이스 없이 손동작만으로 컴퓨터를 조작할 수 있는 차세대 인터페이스인 에어 인터페이스를 구현하였다. 이 시스템 구현을 위해 먼저 적외선 카메라와 적외선 LED를 사용하였고, 또한 적외선의 전반사의 원리를 이용하였다. 이를 통해 획득된 적외선 영상은 다양한 영상처리 기술을 통해 손 영역을 분할, 검출하게 되고, 검출된 정보를 이용하여 다양한 메타포를 구현 하였으며, 최종적으로 개별적인 제어 이벤트에 각각 맵핑되어 컴퓨터를 제어 및 동작하는 과정을 수행하게 된다. 본 연구에서는 손 영역의 검출과 추적, 인식과정 등을 자세히 서술하였으며, 다양한 메타포도 함께 소개가 된다. 그리고 본 연구에서 사용된 기술을 더욱 발전시키면 사회 전반적으로 다양한 부분에서 적극 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 손짓을 이용하여 로봇에게 명령을 내릴 때, 사용자의 여러 가지 손짓 중 의미 있는 동작을 추출하기 위한 방법을 제시한다. 로봇에게 명령을 내릴 때, 사람들의 손짓은 준비동작, 본 동작, 마무리 동작으로 구분할 수 있다. 여기에서 본 동작이 로봇에게 명령을 전달하는 의미 있는 동작이고 다른 동작은 그 동작을 위한 의미 없는 보조 동작이다. 따라서 연속적인 손짓에서 본 동작만을 추출해야 한다. 또한 사람들은 무위식적으로 손을 움직일 수 있는데 이러한 동작들 역시 의미가 없는 동작으로 로봇이 판단하여야 한다. 본 연구에서는 키넥트 센서를 이용하여 획득한 거리영상에서 사람의 골격자료를 획득하여 손을 추출하고, 칼만필터를 이용하여 손의 위치를 추적하면서 의미 있는 손동작과 의미 없는 손동작을 구분하고 은닉 마코프 모델을 이용하여 손짓을 인식한다.
손동작을 통한 입력방법은 컴퓨터와 디지털 기기의 발전에 따라 요구되는 새로운 HCI(Human-Computer Interaction) 방법으로써 그 가능성을 가지고 있으며 이에 대한 다양한 시도가 있었다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전을 기반으로 단일 카메라를 사용하는 손 영역 검출 및 추적방법을 제시하고 이에 의한 컴퓨터 인터페이스를 제안한다. 기존에 많이 쓰이는 피부색 매치 방법에 추가하여 형태 정보를 더함으로써 손 영역 검출능력을 향상 시켰다. 이러한 형태 정보를 추출하는 방법으로써 주요 방향 에지 기술자라는 방법을 제안하였고 이는 강력하여 학습 시간 없이 한 가지 손 모델만을 사용하여 손 영역 검출을 할 수 있다. 또한 손 영역 검출과 추적하는 방법을 나누어 추적할 때는 회전에 대한 자유도를 높이도록 설계 하였다. 위 방법을 이용하여 3차원 공간에 그려지는 필기체 숫자 인식에 적용해 보았으며 분류 방법으로 DNAC 알고리즘을 사용하였다. 결과적으로 손 영역 검출은 82%의 검출률을 보였고 필기체 숫자 인식은 90%의 인식률을 보였다.
본 논문은 센서 네트워크 환경에서 사용자 센싱을 통한 입력장치인 MGlove (Multiple-sensing Clove)의 구현에 대해 기술한다. 본 입력장치는 버튼 없이 2축 가속 센서, 2축 자기 센서, 포토 다이오드의 세 가지 종류의 센서를 사용하여 사용자의 손동작을 통해 입력을 감지하고 RF 모듈을 이용하여 무선으로 통신 가능하다. 구현한 MGlove는 유비 쿼터스 센서 네트워크 환경을 위한 입력 장치로 context-aware input device로의 발전 가능성이 있으며, 센서 추적 기법을 통해 사용자의 자세, 위치, 방향에 관계없이 입력 가능하고 RF모듈을 통해 먼 거리에서도 조작이 가능한 특징을 가진다.
인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 기술은 과거 컴퓨터란 어렵고 소수의 숙련자만이 다루는 것이라는 인식을 바꾸어 놓았다. HCI 는 컴퓨터 사용자인 인간에게 거부감 없이 수용되기 위해 인간과 컴퓨터가 조화를 이루는데 많은 성과를 거두어왔다. 컴퓨터 비전에 기반을 두고 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위하여 사용자 의도 및 행위 인식 연구들이 많이 행해져 왔다. 특히 손을 이용한 제스처는 인간과 인간, 인간과 컴퓨터 그리고 최근에 각광받고 있는 인간과 로봇의 상호작용에 중요한 역할을 해오고 있다. 본 논문에서 제안하는 손 추출 및 추적 알고리즘은 비전에 기반한 호출자 인식과 손 추적 알고리즘을 병행한 자연스러운 손 추출 및 추적 알고리즘이다. 인간과 인간 사이의 상호간의 주의집중 방식인 호출 제스처를 인식하여 기반하여 사용자가 인간과 의사소통 하는 것과 마찬가지로 컴퓨터/로봇의 주의집중을 끌도록 하였다. 또한 호출 제스처에 의해서 추출된 손동작을 추적하는 알고리즘을 개발하였다. 호출 제스처는 카메라 앞에 존재할 때 컴퓨터/로봇의 사용자가 자신에게 주의를 끌 수 있는 자연스러운 행동이다. 호출 제스처 인식을 통해 복수의 사람이 존재하는 상황 하에서 또한 원거리에서도 사용자는 자신의 의사를 전달하고자 함을 컴퓨터/로봇에게 알릴 수 있다. 호출 제스처를 이용한 손 추출 방식은 자연스러운 손 추출을 할 수 있도록 한다. 현재까지 알려진 손 추출 방식은 피부색을 이용하고 일정 범위 안에 손이 존재한다는 가정하에 이루어져왔다. 이는 사용자가 제스처를 하기 위해서는 특정 자세로 고정되어 있어야 함을 의미한다. 그러나 호출 제스처를 통해 손을 추출하게 될 경우 서거나 앉거나 심지어 누워있는 상태 등 자연스러운 자세에서 손을 추출할 수 있게 되어 사용자의 불편함을 해소 할 수 있다. 손 추적 알고리즘은 자연스러운 상황에서 획득된 손의 위치 정보를 추적하도록 고안되었다. 제안한 알고리즘은 색깔정보와 모션 정보를 융합하여 손의 위치를 검출한다. 손의 피부색 정보는 신경망으로 다양한 피부색 그룹과 피부색이 아닌 그룹을 학습시켜 얻었다. 손의 모션 정보는 연속 영상에서 프레임간에 일정 수준 이상의 차이를 보이는 영역을 추출하였다. 피부색정보와 모션정보로 융합된 영상에서 블랍 분석을 하고 이를 민쉬프트로 추적하여 손을 추적하였다. 제안된 손 추출 및 추적 방법은 컴퓨터/로봇의 사용자가 인간과 마주하듯 컴퓨터/로봇의 서비스를 받을 수 있도록 하는데 주목적을 두고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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