• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.342-349
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• 2015

본 연구는 뇌졸중 환자를 대상으로 양손 보완운동 및 한손운동을 수행하는 동안 환측의 움직임을 측정하여, 양손 보완운동의 효과를 검증하고자 수행되었다. 대상자는 부산지역에 거주하는 뇌졸중 후 편마비 환자 중 12가지 기준을 적용하여 30명을 선정하였다. 과제 수행 동안 환측의 움직임 특성을 측정하기 위해 피트메터(Fitmeter) 가속도계를 부착하여 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude: SVM), 최고 가속도(peak acceleration), 최고 감속도(peak deceleration)를 측정하였다. 연구 결과 양손 보완운동은 한손운동보다 수행시간이 짧았고(p<0.05), 신호벡터크기가 감소하였다(p<0.05). 따라서 뇌졸중 환자가 일상생활동작을 수행할 때 환측만 사용하는 것보다 건측을 보완적으로 사용하는 것이 운동형상학적으로 움직임 향상에 도움이 될 것으로 생각된다.

• 재활치료과학
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• 제2권2호
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• pp.61-66
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• 2013

목적 : 본 연구는 가속도계를 이용하여 일상생활활동 과제 수행 시 양손 움직임의 차이를 비교 분석하기 위해서 실시하였다. 방법 : 원주 Y 대학교에 재학 중인 정상 성인 6명을 대상으로 하였다. 일상생활활동 과제는 Jebsen Hand Function Test 7개 하위항목으로 하였으며, 비우세손목과 우세손목에 가속도계를 교대로 착용한 후 수행하였다. 결과 : Jebsen Hand Function Test 7개의 항목별로 우세손과 비우세손의 움직임 차이를 분석한 결과 글씨쓰기 항목에서만 유의한 결과(t=-2.394, p<.05)가 나왔으며, 비 우세손목(M=2476.2, SD=802.2)이 우세손목(M=1456.2, SD=667.6)보다 움직임이 더 많았다. 나머지 항목은 유의한 결과를 보이지 않았다. 결론 : 본 연구 결과 우세손과 비우세손의 움직임 차이가 있는 활동에서는 가속도계가 측정도구로서의 의미가 있었으나 임상에서의 활용성에 대해 알아보기 위해서는 앞으로 적용 대상자 수를 늘리고 일반적 특성, 다양한 대상군을 고려한 가속도계 연구가 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.889-891
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• 2018

가상현실 (Virtual Reality, VR) 컨텐츠가 다양해지면서 사용자들의 관심도 높아지고 있다. 초기 VR 컨텐츠는 헤드 마운티드 디스플레이 (Head Mounted Display, HMD)와 컨트롤러만 사용한다. 사용자의 요구가 높아지면서 현실적인 컨텐츠 구현을 위해서 사용자의 신체 움직임으로 제어하는 풀 바디 트래킹(Full Body Tracking) 기술이 도입되고 있다. 머리에 착용하는 HMD와 양손으로 제어하는 두 개의 컨트롤러 뿐만 아니라 모션캡쳐장비, 트래커 장비를 사용자의 다양한 위치에 착용시켜, 세밀한 움직임 트래킹이 가능해졌다. 본 연구에서 서브 모션 기반의 움직임 추적 방법과 이를 기반한 서브모션 시스템을 제안한다. 서브모션 시스템은 VR 컨텐츠에 사용되는 사용하는 센서 위치를 VR캐릭터의 대응되는 위치에 출력하는 방식이 아닌, 사용자의 움직임에 따라 다양한 센서 위치 변화를 인식하고, 이를 기반으로 VR에서 사전에 지정된 모션을 인식 및 출력한다. 사용자의 움직임을 세분화하여 각각의 연속된 서브모션들로 인식하고, 각각의 서브 모션에서 연속적으로 인식 가능한 서브 모션을 분기를 통해 정의하고 인식함으로써 다양하고 자유도 높은 모션 처리가 가능하다. 선행 기술들의 문제점인 고정된 데미지 방식 및 부자연스러운 모션을 해결하고 사용자에게 실제와 같은 동작을 취하도록 유도하여 몰입감등을 부여할 수 있다. 서브 모션들을 자동적으로 생성하는 시스템을 통해 풀 바디 트래킹 VR 컨텐츠에 적용 가능한 엔진을 연구 및 개발하여 해당 산업의 발전에 이바지하고자 한다.

• 대한통합의학회지
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• 제6권1호
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• pp.75-81
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• 2018

Purpose : The aim of this study was to compare the muscle activities of thumb and wrist during unimanual, bimanual symmetric and bimanual reciprocal movements using surface electromyography. Method : Thirty-six participants were involved in this study. Two blocks were used to perform unimanual, bimanual symmetric and bimanual reciprocal movements of thumb and wrist. Muscle activities in the flexor pollicis brevis, abductor pollicis brevis, extensor carpi radialis and flexor carpi radialis were measured using an surface EMG system. Result : For the flexor pollicis brevis and abductor pollicis brevis, significant difference in the muscle activity were found among the unimanual, bimanual symmetric and bimanual reciprocal movement. For the extensor carpi radialis and flexor carpi radialis, the unimanual movement significantly different from the bimanual symmetric and reciprocal movements. Conclusion : Both the thumb and wrist, bimanual symmetric and reciprocal movements were more efficient than the unimanual movement. Moreover, with regard to the thumb, the bimanual reciprocal movement was more efficient than the bimanual symmetric movement.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.553-560
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• 2007

본 논문에서는 양손의 터치를 인식하여 실시간 상호작용이 가능한 테이블 탑 디스플레이 시스템 및 구현 알고리즘에 대해 기술한다. 제안하는 시스템은 FTIR(Frustrated Total Internal Reflection) 메커니즘을 기반으로 제작되었으며 multi-touch, multi-user 방식의 손 제스처 입력이 가능하다. 시스템은 크게 영상 투영을 위한 빔-프로젝터, 적외선 LED를 부착한 아크릴 스크린, Diffuser 그리고 영상을 획득하기 위한 적외선 카메라로 구성되어 있다. 시스템 제어에 필요한 제스처 명령어 종류는 상호작용 테이블에서의 입력과 출력의 자유도를 분석하고 편리함, 의사소통, 항상성, 완벽함의 정도를 고려하여 규정하였다. 규정된 제스처는 사용자가 상호작용을 위해 스크린에 접촉한 손가락의 개수, 위치, 그리고 움직임 변화를 기준으로 세분화된다. 적외선 카메라를 통해 입력받은 영상은 잡음제거 및 손가락 영역 탐색을 위해 간단한 모폴로지 기법이 적용된 후 인식과정에 들어간다. 인식 과정에서는 입력 받은 제스처 명령어들을 미리 정의해놓은 손 제스처 모델과 비교하여 인식을 행한다. 세부적으로는 먼저 스크린에 접촉된 손가락의 개수를 파악하고 그 영역을 결정하며 그 후 그 영역들의 중심점을 추출하여 그들의 각도 및 유클리디언 거리를 계산한다. 그리고 나서 멀티터치 포인트의 위치 변화값을 미리 정의해둔 모델의 정보와 비교를 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 효율성은 Google-earth를 제어하는 것을 통해 입증될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권4호
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• pp.265-279
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• 2008

손 제스처를 이용한 사람과 컴퓨터간의 상호 작용은 오랜 기간 많은 사람들이 연구해 오고 있으며 커다란 발전을 보이고 있지만, 여전히 만족스러운 결과를 보이지는 못하고 있다. 본 논문에서는 동적 베이스망 프레임워크를 이용한 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 유선 글러브를 이용하는 방법들과는 달리, 카메라 기반의 방법에서는 영상 처리와 특징 추출 단계의 결과들이 인식 성능에 큰 영향을 미친다. 제안하는 제스처 모델에서의 추론에 앞서 피부 색상 모델링 및 검출과 움직임 추적을 수행한다. 특징들간의 관계와 새로운 정보들을 쉽게 모델에 반영할 수 있는 동적 베이스망을 이용하여 두 손 제스처와 한 손 제스처 모두를 인식할 수 있는 새로운 모델을 제안한다. 10가지 독립 제스처에 대한 실험에서 최대 99.59%의 높은 인식 성능을 보였다. 제안하는 모델과 관련 방법들은 수화 인식과 같은 다른 문제들에도 적용 가능할 것으로 판단된다.