• 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.

• 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.

• 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.