• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.775-777
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• 2004

본 논문에서는 테트리스 게임을 위한 비젼 기반의 인터페이스를 제안하고 있다 제안된 인터페이스는 카메라로부터 실시간으로 입력되는 연속 영상에서 손의 제스처를 인식하고, 인식된 제스처를 게임의 명령으로 사용한다 테트리스 게임에 필요만 6개의 명령은 손의 자세로 정의되는 세 종류의 정적 제스처와 손의 자세와 움직임으로 정의되는 세 종류의 동적 제스처 정의된다. 손의 자세는 손 영역의 불변 모멘트로 표현하였고, 입력된 손 영역의 자세는 미리 학습된 불변 모멘트 값들과의 거리차이를 비교하여 분류한다. 실험 결과에서 제안된 시스템이 실시간 테트리스 게임의 인터페이스로 적용가능함을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.1048-1051
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• 2020

본 논문에서는 사람의 손에 관한 개별적으로 분리되어 진행되고 있는 손 위치 추정, 손 자세 추정, 손 동작 인식 작업을 통합하는 Faster-RCNN기반의 프레임워크를 제안하였다. 제안된 프레임워크에서는 RGB 동영상을 입력으로 하여, 먼저 손 위치에 대한 박스를 생성하고, 생성된 박스 정보를 기반으로 손 자세와 동작을 인식하도록 한다. 손 위치, 손 자세, 손 동작에 대한 정답을 동시에 모두 가지는 데이터셋이 존재하지 않기 때문에 Egohands, FPHA 데이터를 동시에 효과적으로 사용하는 방안을 제안하였으며 제안된 프레임워크를 FPHA데이터에 평가하였다., 손 위치 추정 정확도는 mAP 90.3을 기록했고, 손 동작 인식은 FPHA의 정답을 사용한 정확도에 근접한 70.6%를 기록하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1323-1329
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• 2021

손 표현 인식을 위해서는 손의 정적인 형태를 기반으로 하는 손 자세 인식과 손의 동적인 움직임을 기반으로 하는 손 동작 인식이 함께 사용된다. 이 논문에서는 손 표현 인식을 위해 손가락의 위치와 형태를 기반으로 하는 계층적 손 자세 모델을 제안한다. 손 자세 인식을 위해서는 오픈소스인 미디어파이프를 기반으로 하고, 손가락 상태를 나타내는 모델과 이를 통해 손 자세를 나타내는 모델을 계층적으로 구성하였다. 손가락 모델 역시 손가락 하나의 굽힘과 손가락 두 개의 닿음을 사용하여 계층적으로 구성하였다. 제안하는 모델은 손을 통해 정보를 전달하는 다양한 응용에 사용할 수 있으며, 수화에서의 숫자 인식에 적용하여 그 유용성을 검증하였다. 제안하는 모델은 수화 인식 이외에 컴퓨터의 사용자 인터페이스에서 다양한 응용이 가능할 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.155-166
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• 2012

본 논문은 비마커 증강현실(Marker-less Augmented Reality)을 위한 색상 및 깊이 정보를 융합한 Mean-Shift 추적 알고리즘 기반 손 자세의 추정 기법을 제안한다. 기존 비마커 증강현실의 연구는 손을 검출하기 위해 단순한 실험 배경에서 피부색상 기반으로 손 영역을 검출한다. 그리고 손가락의 특징점을 검출하여 손의 자세를 추정하므로 카메라에서 검출할 수 있는 손 자세에 많은 제약이 따른다. 하지만, 본 논문은 3D 센서의 색상 및 깊이 정보를 융합한 Mean-Shift 추적 기법을 사용함으로써 복잡한 배경에서 손을 검출할 수 있으며 손 자세를 크게 제약하지 않고 손 영역의 중심점과 임의의 2점의 깊이 값만으로 정확한 손 자세를 추정한다. 제안하는 Mean Shift 추적 기법은 피부 색상정보만 사용하는 방법보다 약 50픽셀 이하의 거리 오차를 보였다. 그리고 증강실험에서 제안하는 손 자세 추정 방법은 복잡한 실험환경에서도 마커 기반 방법과 유사한 성능의 실험결과를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.31-34
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• 2022

본 논문에서는 손목 부착형 웨어러블(Wearable) RGB 카메라를 통해 취득한 손 이미지에 최적화된 손 자세 추정모델과 학습방법을 제안한다. 최근 의료분야에서 활발하게 인공지능이 사용되고 있으며 그 중 이미지 인식을 중심으로 하는 진단 분야[1]가 괄목할만한 성과를 보인다. 본 연구에서는 웨어러블 카메라를 통해 얻은 손 자세를 활용하여 질병 진단에 적용할 계획이다. 또한, 본 연구수행을 통해 질병진단에 필요한 데이터 측정비용 절감 및 개인 맞춤형 진단서비스를 제공할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1528-1534
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• 2019

최근 들어, 3차원의 깊이 카메라의 대중화로 인해서 RGB 영상에서 수행되던 연구에 새로운 관심과 기회가 생겼지만 사람의 손 자세의 추정은 여전히 어려운 주제 중의 하나로 분류되고 있다. 본 논문에서는 다양하게 입력되는 3차원의 깊이 영상으로부터 사람의 손의 자세를 학습 알고리즘을 이용하여 강인하게 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방법에서는 먼저 뼈대 기반의 손 모델을 생성한 다음, 생성된 손 모델을 3차원의 포인트 클라우드 데이터에 정렬한다. 그런 다음, 랜덤 포레스트 기반의 학습 알고리즘을 이용하여 정렬된 손 모델로부터 손의 자세를 강인하게 추정한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제안된 접근 방법이 다양한 실내외의 환경에서 촬영된 입력 영상으로부터 사람의 손의 자세를 강인하고 빠르게 추정한다는 것을 보여준다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1997년도 추계학술대회논문집
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• pp.23-30
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• 1997

근골격계 질환은 부적절한 작업 자세, 중량물의 무리한 취급, 과도한 작업 부하 등과 같은 작업 환경 에서 기인한다. 현장의 대부분의 공구사용작업에 있어서, 쪼그려앉아서 작업하는 경우가 매우 빈번하게 발생한다. 본 연구에서는 쪼그려 앉은자세에서 사용하는 공구를 설계하는데 필요 요소인 악력의 최대치 를 조사하는 것을 목적으로 한다. 23세-29세의 남자 8명을 피실험자로 실험하였다. 실험모델로는 쪼그려 앉기에서 1) 0 .deg. 외전된 어깨와 정위치의 손목에서 어깨 굴곡이 180 .deg. , 135 .deg., 90 .deg. 와 45 .deg. 의 조합된 자세에서의 악력, 2) 0 .deg. 외전된 어깨와 정위치의 손목에서 팔꿈치 굴곡이 135 .deg. , 90 .deg. 와 45 .deg. 조합된 자세에서의 악력을 조사하였다. 조사결과 쪼그려 앉은 자세에서 어깨굴곡이 45 .deg. 인 자세에서 최대의 악력이 발휘되는 것으로 나타났으며, 인체부위 중에서 손너비, 손목둘레, 팔길이, 손두께, 팔꿈치-손목까지의 길이 등이 쪼그려 앉은자세와 깊은 상관관계가 있는 것으로 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.83-95
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• 2014

최근 손과 손가락을 인식하는 기술은 HCI(human computer interaction)에서 자연스럽고 친숙한 환경을 제공하기 위한 기술로 주목 받고 있다. 본 논문에서는 깊이 카메라를 이용하여 손과 손가락의 모양을 검출 및 인식하는 방법을 제안하고, 그 인식 결과를 활용하여 다양한 기기와 상호연동 할 수 있는 MPEG-U 기반 향상된 사용자 상호작용 인터페이스 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 깊이 카메라를 이용하여 손을 검출한 후, 손목의 위치를 찾아 최소 손 영역을 검출한다. 이어서 검출된 최소 손 영역으로부터 손가락 끝점을 검출 한 후, 최소 손 영역의 중심점과 손가락 끝점간의 뼈대를 만든다. 이렇게 만든 뼈대의 길이와 인접 뼈대간의 각도차를 분석하여 손가락을 판별한다. 또한, 제안하는 시스템은 사용자가 MPEG-U에서 정의하는 다양한 심벌들을 손 자세로 취하였을 때 제안 방법을 이용하여 손 자세를 인식하고, 인식 결과를 상호연동 가능한 MPEG-U 스키마 구조로 표현한다. 실험에서는 다양한 환경에서 제안하는 손 자세 인식 방법의 성능을 보인다. 또한, 제안 시스템의 상호연동성을 보이기 위해 인식 결과를 MPEG-U part2 표준에 맞는 XML 문서로 표현하고, MPEG-U 참조 소프트웨어를 이용하여 그 표현 결과에 대한 표준 부합성을 검증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1770-1776
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• 2021

손 표현 인식을 위해서는 손의 정적인 형태를 기반으로 하는 손 자세 인식과 손의 움직임을 기반으로 하는 손 동작 인식이 함께 사용된다. 본 논문에서는 가상의 칠판 위에서 움직이는 손의 궤적을 기반으로 기호를 인식하는 손 표현인식 방법을 제안하였다. 손으로 가상의 칠판에 그린 기호를 인식하기 위해서는 손의 움직임으로부터 기호를 인식하는 방법은 물론, 데이터 입력의 시작과 끝을 찾아내기 위한 손 자세 인식 역시 필요하다. 본 논문에서는 손 자세 인식을 위해 미디어파이프를, 시계열 데이터에서 손 동작을 인식하기 위해 순환 신경망의 한 종류인 LSTM(Long Short Term Memory)을 사용하였다. 제안하는 방법의 유효성을 보이기 위해 가상 칠판에 쓰는 숫자 인식에 제안하는 방법을 적용하였을 때 약 94%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.1-9
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• 2005

본 논문에서는 피부 변형 방법의 일종으로 스플라인 곡선과 곡면을 이용한 손 형상의 모델링 및 변형 기술을 소개하다. 손 형상의 골격 구조를 근사하는 스윕에 손 형상 메쉬 정점들을 바인딩 하여 관절의 변화에 따라 변형된 손 형상을 얻고, 손 자세 변형에 따라 손바닥 형상이 돌출되고 손금이 생기는 등 기존 연구에서 부족했던 손바닥 형상 변형의 사실성을 얻기 위해 손바닥 형상 변형을 제어하는 넙스 곡면을 생성하고 이용하였다. 손바닥 표면의 정 점들을 보간하여 생성된 넙스 곡면은 사실적인 손바닥 변형을 위해 소수의 보간 점들만 미리 정의된 방법으로 변경하면 되기 때문에 사용하기가 용이하다. 손금은 손바닥 곡면에 대한 차이 값으로 구현되어 손형상 자세에 부합하게 변형되며, 사람에 따라 다른 다양한 손금 형태를 지원할 수 있다. 연구 결과는 사실적인 형상 변형 결과를 보였으며, 실시간 실행이 가능하다.