• 패션비즈니스
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• 제7권4호
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• pp.78-92
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• 2003

The upper-body characteristics of the right-handed and the left-handed are examined and compared through 1-dimensional measurement and 2-dimensional measurement. The results were as follows: 1. According to 1-dimensional measurement results, the clearest differences were seen in girth items rather than height or length items. In particular, hand girth, lower arm girth, and upper arm girth were bigger on the left side in the left-handed group and the right side in the right-handed group. This is thought to be relevant to the arm muscles frequently used. 2. According to 2-dimensional measurement results, significant differences appeared in the females of the left-handed group: shoulder point among width items. In the right-handed group, some differences of significance were shown in females (shoulder point, rear armpit point, and B.P. point among width items) and males (front neck point among extreme vertical distance items). In summary, the body type characteristics of the left-handed and the right-handed reveal great differences in the items related to arm length and arm girth. In other words, the sleeve and shoulder patterns production based on the right-handed don't rightly reflect the somatotype characteristics of the left-handed. In addition, in the cases of athletes, laborers, and the disabled who frequently use particular muscles or parts of the body, this sort of research in the patterns is consistently needed in order to reflect the size differences in girth items in upper body.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.847-850
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• 2016

뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface: BCI) 기술의 중요성 및 활용도가 증대됨으로써 EEG(electroencephalogram: EEG)기반의 사용자 인터페이스에 대한 개발 및 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 뇌파 발생 훈련이 되어 있지 않은 사용자는 EEG 기반의 사용자 인터페이스를 사용하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 향후 뇌파 훈련을 위한 시뮬레이터를 개발하고자, 그 전단계로 사용자에게서 공통적으로 정확도가 높게 측정되는 채널 및 특징점을 비교, 분석 하였다. 피험자 3명의 왼손 동작 상상과 오른손 동작 상상으로 발생된 EEG 생체신호로부터 ERD/ERS를 확인하고, 8개의 특징점을 추출하여 SVM 분류 알고리즘을 기반으로 정확도를 측정하였으며, ${\mu}$대역 채널 AF4, F4에서의 특징 MAV에서 가장 우수한 성능을 보였다.

• 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.

• 디지털융복합연구
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• 제11권7호
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• pp.157-163
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• 2013

본 논문에서는 손가락 마디 추정을 이용한 비전 및 깊이 정보 기반 손 인터페이스 방법을 제안한다. 먼저 비주얼 영상 및 깊이 정보 영상을 매핑한 후 왼손과 오른손의 영역의 레이블링 및 윤곽선 잡음 보정 후 각 손 영역에 대하여 손 중심점 및 회전각을 구현한다. 그리고 손 중심점에서 일정간격의 원을 확장하여 손 경계 교차점의 중간 지점을 계산하여 손가락 끝점과 마디를 추정하여 사용자의 손가락 동작을 인식한다. 본 방법을 실험한 결과 손의 회전 및 손가락 시작점 및 끝점을 정확하게 추정하여 다양한 손동작 인식 및 제어가 가능함을 보였다. 왼손과 오른손을 사용하여 다양한 손 포즈에 대해 실험한 결과, 본 논문의 제안 방법은 평균 90% 이상의 정확도로 초당 25프레임 이상의 처리 성능을 보였다. 제안 방법은 컴퓨터간의 HCI 제어, 게임, 교육 등의 비접촉식 인터페이스 응용분야에 적용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.343-345
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• 2012

오늘날 우리는 생활속에서 여러 디지털기기들을 사용하고 있다. 새로운 종류의 여러 디지털기기들이 나타났지만 기존에 사용하던 입력장치의 틀에 얽매여 있다. 키보드, 마우스, 리모콘, 터치패널 등처럼 항상 별도의 컨트롤러를 지녀야 하는 불편함에서 벗어나지 못하고 있다. 이런 이유로 최근에 별도의 컨트롤러 없이 사용자의 움직임을 인식하여 다양한 기능을 수행할 수 있는 키넥트에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 키넥트에서 인식하는 손의 움직임 정보를 인식하여 키보드와 마우스를 비롯한 기존 입력장치의 임무를 대신하는 것을 목표로 한다. 키보드 모드는 화면상에 가상의 버튼들을 배치한 후 손의 위치 정보가 버튼안에 있을 때 이벤트를 발생시키는 방법으로 구현한다. 마우스모드는 오른손으로 포인터를 이동하고, 왼손으로 보조 조작이 가능하도록 구현한다. 이 연구를 통해 손이 자유롭지 못하거나 정적이지 못한 상황에서 물리적인 도구가 필요 없는 간단한 조작이 가능하다.

• 디자인학연구
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• 제15권4호
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• pp.359-368
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• 2002

본 연구는 시각적 등가성에 대한 한국인의 성향분석을 목적으로 수행되었다. 자연현상에서 흔히 조우할 수 있는 시각적 동등성에 우리가 동일한 가치를 부여할 수 있는지 없는지에 대해 일부 심리학자들의 유사연구를 참고로 하였고, 설문조사를 통해서 한국인의 성향을 조사하였다. 그 결과는 다음과 같은 발견점을 가져다 주었다. - 일부 특수한 경우를 제외하고 시각적 등가성은 한국인에 있어서는 현실적으로 존재하기 어렵다. - 화면에서의 대각선은 오른쪽 아래에서 왼쪽 위방향보다 왼쪽 아래에서 오른쪽 위방향으로 보다 상승감을 느끼게 해준다는 지적은 사실로 드러났다. - 화면의 오른쪽이 왼쪽보다 무거워보인다는 지적은 우리 나라 사람들에게 있어서는 확인되지 않았거나 무시할만한 정도 이내이다. - 자연현상의 묘사나 이에 대한 관찰자의 시각물 수용에서, 사용자 인터페이스가 작용하는 것으로 드러났다. 이 경우 오른손 듣기가 대부분인 한국인에 있어서는 이러한 현상을 자연스러운 것으로 받아들이는 것이 좋다. - 한국인의 좌측 우위사상에서 오는 전래적인 시각적 표현은 지금도 우리 문화 속에 녹아 있다. 이상의 내용을 한 마디로 정리한다면, 한국인에 있어서 시각적 등가성은 대체적으로 실존하지 않는다는 점이며, 여러 가지 측면에서 오른쪽보다는 왼쪽에 경도되는 일반적인 성향을 한국인이 가지고 있다는 점이 발견되었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제12권5호
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• pp.79-88
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• 2012

본 논문에서는 키보드나 마우스를 이용하지 않고 손 포즈나 동작으로 직관적인 사용자 인터 페이스를 제공하기 위한 실시간 손 포즈 인식 방법을 제안한다. 먼저 깊이 카메라 입력영상에서 왼손과 오른손의 영역을 분할 및 잡음 보정 후 각 손 영역에 대하여 손 회전각과 손 중심점을 계산한다. 그리고 손 중심점에서 일정간격으로 원을 확장해 나가면서 손 경계 교차점의 중간 지점을 구해 손가락 관절점과 끝점을 검출한다. 마지막으로 앞서 구한 손 정보와 이전 프레임의 손 모델간의 매칭을 수행하여 손 포즈를 인식한 후 다음 프레임을 위하여 손 모델을 갱신한다. 본 방법은 연속된 프레임간의 시간 일관성을 이용하여 이전 프레임의 손 모델 정보를 통하여 은닉된 손가락의 예측이 가능하다. 양손을 사용하여 은닉된 손가락을 가진 다양한 손 포즈에 대해 실험한 결과 제안 방법은 평균 95% 이상의 정확도로 32 fps 이상의 성능을 보였다. 제안 방법은 프리젠테이션, 광고, 교육, 게임 등의 응용분야에서 비접촉식 입력 인터페이스로 사용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.917-924
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• 2015

본 연구에서는 스마트폰을 이용하여 손가락 끝의 혈류의 흐름을 촬영하여 사용자의 맥파 (PPG : Photoplethysmography) 신호를 측정할 때, 카메라 영상 속성에 따른 신호 품질에 대해 연구하였다. 영상 속성은 비트 레이트(Bitrate), 해상도(Resolution), 플래시(Flash)의 조건을 선정하였다. 각 조건에 따라서 변화하는 영상 이미지의 적색(Red)값의 변화를 측정하고 PPG 신호의 추출을 위해 PPI (Pulse to Pulse Interval)를 계산하였다. 실험은 총 20명의 대학생을 대상으로, 세 가지 영상 속성 조건을 조합하여 18가지 태스크로 분류하여 진행되었다. 오른손의 중지에는 PPG 센서를 착용하고 검지에는 스마트폰을 접촉한 상태로, 동시에 2분간 맥박을 측정하여 두 신호의 상관성 분석을 진행하였다. 실험 결과, 영상의 해상도가 $640{\times}480$, 비트레이트 5000kbps, 플래시가 On일 때 가장 높은 상관성(83%, p=0.01)을 나타내는 것을 확인하였다. 본 연구 결과가 앞으로 스마트폰의 카메라를 이용한 맥파 신호 측정 시스템에서 생체신호 품질을 개선하기 위한 유용한 가이드가 될 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.5820-5825
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• 2014

본 연구에서는 급기 가압 제연구역 출입문의 개방력 기준을 실측하여 한국인의 체형에 적합한지 여부를 검증하였다. 개방력 기준의 검증은 기술표준원의 인체표준정보를 근거로 NFSC 501A, NFPA 92A 및 BS-EN 12101-6와 비교하였다. 개방력을 측정할 때 인체의 자세는 일어서서 오른손으로 출입문을 미는 것을 기준으로 하였다. 실측한 값을 분석한 결과 30대 남성 및 여성이 미는 힘의 최대값을 나타냈고, 60대에서 최소값을 나타냈다. 또한 모든 연령에서 미는 힘의 편차가 크게 발생한 것으로 확인되었다. NFSC 501A 와 비교한 결과 남성은 20대, 30대, 50대를 제외한 모든 성별과 연령에서 기준보다 낮은 값을 나타냈다. 또한 NFPA 92A 의 기준과 비교할 때 모든 성별과 연령에서 측정치의 평균이 기준보다 낮다. 그리고 BS-EN 12101-6 의 기준과 비교할 때 남성은 모든 연령에서 기준보다 높았으며, 여성은 모든 연령에서 기준보다 낮은 것으로 측정되었다. 따라서 신체적 조건이 외국인과 다른 한국인의 체형을 고려할 때 현재 적용되고 있는 제연구역 출입문의 개방력의 국내 기준 110 N은 하향 조정할 필요가 있는 것으로 판단된다. 또한 국제 기준을 임의로 사용하는 것도 문제가 있으므로 건축물과 사용자의 특성을 고려한 기준의 적용이 필요하다는 것을 제안하고자 한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1535-1543
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• 2015

뇌-컴퓨터 인터페이스는 사용자의 뇌전도(Electroencephalogram: EEG)를 획득하여 생각만으로 기계를 제어하거나 신체장애를 가진 사람에게 손 또는 발과 같은 신체를 대신하여 의사 전달 수단으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 동작 상상 EEG를 분류하기 위해 Sub-Band Common Spatial Pattern(SBCSP)를 기반으로 필터 선택을 하지 않는 특징 추출 방법에 대해 연구한다. 4~40Hz의 동작 상상 신호를 4Hz 대역마다 나눈 9개의 서브 밴드에 각각 CSP를 적용한다. 이후 Fisher's Linear Discriminant(FLD)를 사용하여 도출된 값들을 결합한 FLD 점수 벡터에 차원 축소를 위한 Principal Component Analysis(PCA)를 적용하여 클래스 구분을 위한 최적의 평면에 특징을 투영한다. 데이터베이스는 BCI CompetitionIII dataset IVa(2 클래스: 오른손 다리)를 이용하며, 추출된 특징은 Least Squares Support Vector Machine(LS-SVM)의 입력으로 사용된다. 제안된 방법의 성능은 $10{\times}10$ fold cross-validation을 이용하여 분류 정확도로 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 방법은 피험자 'aa', 'al', 'av', 'aw', 'ay'에 대하여 각각 $85.29{\pm}0.93%$, $95.43{\pm}0.57%$, $72.57{\pm}2.37%$, $91.82{\pm}1.38%$, $93.50{\pm}0.69%$의 분류 정확도를 보였다.