• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.235-245
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• 2012

우리는 본 논문에서 사용자 제스처 인터페이스 기반 퀴즈게임 콘텐츠를 제안한다. 우리는 기존의 아날로그 방식으로 수행해 오던 퀴즈게임의 요소들을 파악하여 디지털화함으로써 퀴즈 진행자의 역할을 콘텐츠 프로그램이 담당할 수 있도록 하였다. 우리는 키넥트 카메라를 사용하여 깊이영상을 획득하고 깊이영상에서 사용자 분할, 머리 위치 검출 및 추적, 손 검출 등의 전처리 작업과 손들기, 손 상하이동, 주먹 모양, 패스, 주먹 쥐고 당김 등의 명령형 손 제스처 인식기술을 개발하였다. 특히 우리는 사람이 일상생활에서 물리적인 객체를 조작하는 동작으로 인터페이스를 위한 제스처를 정의함으로써 사용자가 이동, 선택, 확인 등의 추상적인 개념을 인터페이스 과정에서 체감할 수 있도록 디자인하였다. 앞서 발표되었던 선행 작업과 비교할 때, 우리는 승리 팀에 대한 카드보상 절차를 추가하여 콘텐츠의 완성도를 높였으며, 손 상하이동 인식과 주먹 모양 인식 알고리즘 등을 개선하여 문제 보기선택의 성능을 크게 향상시켰고, 체계적인 실험을 통해 만족할 만한 인식 성능을 입증하였다. 구현된 콘텐츠는 실시간 테스트에서 만족스러운 제스처 인식 결과를 보였으며 원활한 퀴즈게임 진행이 가능하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.326-328
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• 2021

비교적 저렴한 가격으로 가까운 거리를 빠르게 이동할 수 있는 공유기반 전동킥보드의 이용률이 크게 향상되고 있다, 문제는 전동킥보드가 적절하지 않은 공간에 주차되어 안전사고를 유발하는 것이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 객체 인식 기술을 적용하여 방치된 전동킥보드의 잘못된 주차를 인식하는 체계를 제안한다. 본 논문에서는 실험 데이터의 특성을 고려하여 CNN과 유사한 모델을 별도로 생성하였으며 실험을 통하여 60%의 인식률을 얻었음을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.485-487
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• 2023

최근 코로나 19 방역지침 해제로 인한 대면적인 활동이 많아지면서 사람에 대한 서비스 제공이 중요한 이슈가 되었다. 하지만 사람들이 밀집되어있는 곳에서는 서비스가 원할하게 이루어지지 않는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 객체인식 알고리즘 기술인 Yolo와 OpenCv를 통해 카메라로 영상 속의 사람들을 인식하여 군집화 기술인 K-means 클러스터링을 이용해서 사람에 대한 군집화를 진행후 우선순위를 선정하고 좌표를 지정하여서 로봇이 군집의 좌표로 이동하여서 사람들에게 직접 접근하여 서비스를 제공할 수 있도록 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1-8
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• 2016

기존의 실내 침입 탐지 및 대상 객체의 이동 경로 추정은 객체가 수신 장치를 갖고 있어야 하는 문제점과 단일 셀(약 $100cm{\times}100cm$)의 공간 내에 객체의 수와 이동 범위를 파악할 수 없는 문제가 지적되어 왔다. 이러한 방법을 해결하기 위해 보편적으로 사용되는 기술인 CCTV를 이용한 방법은 환경적인 변수로 인하여 상당히 제한적일 뿐만 아니라 음영 지역에서(e.g., 상황인식 시스템이 설치되지 않은 곳, 광량이 현저히 낮아 환경의 상황을 파악할 수 없을 경우) 서비스를 받을 수 없다. 이에 본 논문은 센서 네트워크(Sensor Network) 시스템 기반의 객체 탐지 및 대응의 범위 확대가 가능함과 동시에 대상 객체의 이동경로 추적을 능동적으로 대응할 수 있는 실내 보안감시 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 가상의 시나리오에 기반을 두어 구현되었으며, 기존 시설에서 발생할 수 있는 환경적인 단점인 신호의 단절 및 사물의 위치 추정에 대한 손실을 보완하며, 위급한 상황 및 객체에 대한 행동 패턴의 신속한 분석이 가능케 되어, 비상시 사고 예방 및 발생된 상황에 대한 유연한 대처가 가능하리라 사료된다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권3호
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• pp.62-78
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• 2002

본 논문에서는 인간의 행동을 컴퓨터에게 인식시켜 가상의 공간에 존재하는 에이전트(agent)들과 상호 작용이 가능한 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 크게 행동을 인식하는 인식 시스템과 인식 정보를 통해 미리 구성한 가상 공간에 존재하는 여러 에이전트간의 상호 작용을 하는 시스템으로 구성되어있다. 인식 시스템은 동작자의 연속적인 행동을 CCD카메라로부터 입력받아 각각의 프레임에 대해 머리와 손의 특징을 추출한다. 그리고, 추출된 정보를 연속적인 시간의 흐름에 대해 해석을 한 후, 동작을 인식한다. 상호 작용 시스템을 위해 동작자의 분신인 아바타(avatar), 자율적으로 행동하는 퍼피(puppy), 그리고 비자율적인 객체인 탁자, 문, 창문, 공과 같은 이동이 가능한 오브젝트(object)들이 존재하는 가상 공간을 구현하였다. 인식된 동작은 상호 작용 시스템을 통해 가상 공간의 아바타에게 전달이 된다. 아바타의 동작 천이는 상태 천이도를 바탕으로 이루어진다. 상태 천이도는 각각의 동작이 노드로 정의되고, 그 노드들을 종속적으로 연결한 그래프로 구성된다. 아바타는 문과 창문을 여닫고, 오브젝트를 잡거나 이동할 수 있다. 또 퍼피에게 명령을 내리거나 퍼피의 동작에 대한 응답을 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.520-522
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• 2015

저전력 블루투스(BLE, Bluetooth Low Energy)를 이용해 사람이나 사물의 위치를 파악하는 근거리 무선 통신 기술을 제공한다. 과거에는 GPS로 건물 밖의 이동 데이터만 확인 가능 했다면, Beacon은 실내에서의 객체 이동 위치 데이터와 이동 경로를 측정 할 수 있는 기술이다. 본 애플리케이션에서는 BLE를 통한 비콘셀이 항시 ID를 주변으로 뿌리고, 이를 인식한 단말기가 수신한 ID를 통해 Beacon 서비스 서버에 접속하여 정보를 받는 방식으로, Beacon이 설치된 장소에서 특정 범위 안에 있는 단말기기는 Beacon 서버를 통하여 관광지의 정보 서비스를 제공한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.17-24
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• 2017

본 논문은 마커를 사용하지 않고 현실 객체 대상 모바일 증강현실 게임의 일반적인 제작 과정에 대해서 기술하고 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서의 성능 최적화를 위해서 slam 기술을 사용하여 만들어진 포인트 클라우드 데이터를 별도의 편집툴을 사용하여 편집하였다. 또한 게임 실행단계에서 특징점 추출 및 디스크립터 매칭으로 인해 많은 부하가 발생하는데, 이를 줄이기 위해서 이전 입력 영상에서 매칭된 특징점에 대한 위치 추적을 위해 Opticalflow 추적을 사용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.895-898
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• 2002

현재 활발하게 진행되고 있는 편재 컴퓨팅을 위한 기반에 대한 연구들은, 문맥-인식(Context-Aware) 어플리케이션 및 이를 지원하는 서비스 컴포넌트들을 기반으로 하는 능동 공간(Active Spaces, Smart Spaces)[1][2]을 규모 있게 구현할 수 있도록 해준다. 이러한 기반들의 근간에는 편재 컴퓨팅 디바이스들간의 통신을 위한 분산 서비스가 자리잡게 되며, 환경 내에 있는 주체들과 객체들간의 상호 작용이 이러한 분산 서비스를 통하여 이루어진다. 본 논문에서는 능동 공간을 위한 기반에 대한 설명과 이와 관련한 연구들을 소개하고 공간 내에 있는 주체와 객체들 사이에서 일어날 수 있는 보안 문제에 대한 고려사항을 살펴본다. 또한 편재 컴퓨팅 환경 기반의 보안 서비스를 위한 인증 및 접근 통제 컴포넌트를 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.201-204
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• 2021

최근 전동 킥보드 사용량이 크게 늘었으나, 다른 이동수단 대비 낮은 안정성과 사용자들의 헬멧 착용에 대한 인식 부족으로 인해 사고의 위험성이 큰 상황이다. 이에 대하여 정부는 헬멧 착용을 강제하는 법률을 제정하였으나, 경찰력의 한계에 따른 단속 미비로 여전히 헬멧 착용율은 낮다. 본 연구는 YOLO v3 알고리즘을 통해 학습시킨 딥러닝 모델을 활용하여 도로 상황을 촬영한 동영상 내에서 헬멧 착용자와 미착용자를 구분하고 미착용자 탐지 시 알람을 제공하는 시스템을 제시한다. 기존 YOLO 알고리즘 및 신경망을 적용하되, 전동 킥보드 데이터를 새로 수집하고 클래스를 구분하여 학습시켰다. 소수의 탐지 및 분류 오류를 보정하기 위해, 히스토그램 간 유사도를 측정해 최종적으로 객체를 추적 및 확정하고, 객체에 대한 헬멧 착용 여부를 통계적으로 확인한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.665-672
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• 2023

연구목적: 지하공동구는 도시 지하에 전기, 수도, 가스 등의 인프라를 공동 수용하는 시설로 공기 흐름이 부족하여 계절에 상관없이 결로가 자주 발생한다. 결로는 전기 설비의 누전 화재를 일으키는 원인이 되므로 지하공동구 내의 조명 등 각종 시설물 관리를 위해 필요한 제어반은 결로에 노출되지 않도록 문이 닫힌 상태로 관리되어야 한다. 본 논문에서는 딥러닝 객체인식 기술을 활용하여 수km 거리에 반복 배치된 공동구 제어반의 문 열림 여부를 이동 카메라 조건과 조명이 꺼진 조건에서도 인식하고자 한다. 연구방법: 지하공동구를 순찰하는 로봇이 촬영한 영상데이터를 이용하여 딥러닝 객체인식 모델인 YOLO를 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시켜 제어반 문 열림과 문 닫힘을 인식한다. 연구결과: 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시킨 모델과 사용하지 않은 모델의 성능을 비교한 결과, 모자이크 학습 모델이 더 우수한 성능(모든 클래스에 대한 mAP가 0.994 이상임)을 보이는 것을 확인하였다. 결론: 지하공동구의 조명이 꺼진 상태에서도, 공동구 내부 시설물이 복잡한 환경에서도 제어반의 문열림 여부를 우수한 성능으로 인식하여 지하공동구 재난안전관리에 도움이 될 것으로 기대된다.