• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권12호
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• pp.977-985
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• 2009

본 논문은 빠르게 움직이는 인간 신체를 추적할 수 있는 실시간 인간 신체 움직임 추적 알고리듬을 제안한다. 반복 최근접점(Iterative closest point) 알고리듬은 효율적이고 계산량이 적어 실시간 인간 신체 움직임 추적에 적합하지만 잘못된 최근접점(Closest point) 선택으로 인해 국부적 최소점(Local minimum)에 쉽게 빠지게 되어 종종 추적에 실패하게 된다. 이를 극복하기 위해, 반복 최근접점 알고리듬에 움직임 이력(Motion history) 정보를 기반으로 한 파티클 필터 (Particle filter)를 결합한다. 제안하는 인간 신체 움직임 추적은 계층적 트리 구조를 사용함으로써 신체 추적 공간 크기를 줄여주며, 움직임 이력 정보를 이용한 움직임 예측 모델을 사용함으로써 빠른 인간 신체 움직임 추적을 가능하게 한다. 실험 결과는 제안하는 인간 신체 움직임 추적이 정확한 추적 성능과 빠른 수렴 속도를 가진다는 것을 보여 준다.

• 정신신체의학
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• 제20권1호
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• pp.3-8
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• 2012

질병의 생물정신사회적 이해는 건강의 의미 있는 증진을 위해서 매우 중요한다. 건강의 유지와 증진은 신체적, 정신적, 사회적, 그리고 영적인 안녕감을 통하여 이루어진다. 건강은 단순한 상태와 삶의 목적이 아니며, 일상생활에서의 자원으로, 개인적, 사회적뿐만 아니라 신체적 능력의 긍정적 개념이다. 한편 의료 체계에서 생물정신사회적 모델의 이해 역시 매우 중요하다. Engel은 의사들의 교육 및 진료에서 생의학적 접근을 비판하고, 새로운 모델인 생물정신사회적 모델을 주장하였다. Engel은 인간을 특정한 방법으로 자신의 건강을 위해하거나 증진시킬 수 있는 생물학적, 정신적, 사회적 존재로 보았다. 질병의 생물정신사회적 모델의 중요함에도 불구하고, 우리나라의 의료는 질병의 생의학적 모델에만 중점을 두고 있다. 그 결과 한국의 의료가 기계화 되어가고 있고 비인간화 되어가고 있다. 저자는 한국 정신신체의학회 창립 20주년을 맞이함에 따라 우리나라 의료 체계 및 실제적인 임상 진료에서 질병의 생물정신사회적 모델의 중요성을 강조하고자 하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.13-22
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• 2023

본 논문은 특정 자세를 취하고 있는 인간형 캐릭터의 단순한 실루엣 그림 등을 입력으로 받아 이로부터 3차원 신체 외형 정보를 복원하는 기술을 다룬다. 기하학적인 방법 만으로 실루엣에 담기지 않은 내부 형체를 추출하는 것은 매우 어려운 일이기에 본 논문은 대규모 신체 3차원 형체 데이터베이스 및 이의 통계적 분석 데이터를 활용하여 인간형 템플릿 모델을 실루엣에 맞도록 정합 하는 것을 주된 아이디어로 한다. 본 기술은 다음의 세 단계로 이뤄진다. 먼저 주어진 실루엣 이미지로부터 이미지 분석을 통해 윤곽선 및 법선 벡터를 추출한다. 둘째로, 실루엣 이미지와 3차원 모델 간의 점 대 점 대응관계를 수립한다. 마지막으로 수치적 최적화를 통해 실루엣과 모델이 최대한 일치하도록 파라메터들을 정한다. 본 논문은 실루엣 정보로부터 3차원 신체 형태를 최적화하는 실용적 방법론을 제시한 것이 주된 기여이며, 기술의 유효성을 실험을 통해 검증하였다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1992년도 추계학술대회논문집
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• pp.3-8
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• 1992

컴퓨터 스크린상에 어떤 물체의 형상을 나타낼 때 각 형태에 따라 그 표현 기법은 크게 두 분야로 나뉘게 되는데 대부분의 기계부품들처럼 원통이나 평면 등과 같이 기하학적 기본형태들로 이루어진 것과 사람이나 동물처럼 형상자체가 단순한 수학적공식으로 표현이 불가능한 형태(Free Form Geometry)로 분류된다. 어떤 대상물체가 선정되면 그것의 기하학적 형상을 먼저 컴퓨터 스크린상에 정확한 형상데이터로 표현된 다음 가시화를 위한 것이든 시뮬레이션 목적이든 그 형상 데이터가 이용된다. 이처럼 컴퓨터에 의한 모의 실험에서 대상물체를 모델링하는 단계는 반드시 필요하다. 최근 컴퓨터에 의한 각종 모델의 시뮬레이션을 시도할 때 Modeling 단계에서 수학적 공식으로 표현이 가능한 모델(Mathemeatical model)보다 임의 형태를 가진 모델(Physical model)표현에 많은 애로를 겪고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 인간이나 항공기처럼 복잡한 형태를 가진 물체형상을 컴퓨터 스크린상에 표현할 때 비교적 실물에 가까운 형상데이터를 얻는 기법들에 대해 기술하고 그 결과를 소개한다. 특히 인간의 정적 또는 동적인 자세변화에 따른 각 신체 부위의 정확한 계량분석을 시도할 때 본 기법들의 응용이 가능하다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.353-356
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• 2005

감성이란 외부의 여러 가지 감각적인 자극에 대해 직관적이고 반사적으로 발생하는 반응이다. 감성에는 희로애락과 같은 다양한 감정이 포함된다. 감성은 개인과 환경의 영향을 받는 동시에 사회$\cdot$문화적인 영향에 의해 달라지는 종합적이고 복합적인 느낌이기 때문에 명확하게 표현하기 어렵다. 개인적인 차이는 있지만 인간의 감정은 다양한 행동이나 신체적 혹은 생리적인 반응으로 표출되기 때문에 이러한 다양한 반응을 이용해서 인간의 감정을 유추할 수 있다. 행동이나 신체적인 표현은 개인과 환경, 사회$\cdot$문화적인 영향에 따라 다양하게 나타나기 때문에 이를 정량화하기에는 힘든 부분이 있다. 반면 감정 상태에 따른 생리적인 반응은 여러 사람들에게서 공통적인 부분을 찾을 수가 있다. 본 논문에서는 감정에 따라 다양하게 나타나는 인간의 생리적인 반응 정토를 측정하고 이들의 공통점에 따라 생리적 반응을 통해 인간의 감정에 유추할 수 있는 공학적 모델을 제시하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.9-19
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• 2012

디지털 콘텐츠에서 HCI로 활용되는 가상 인간은 얼굴 표정과 신체자세와 같은 모달을 이용하여 다양한 감정을 표현하지만 비언어적 다중모달의 조합에 대한 연구는 많지 않다. 감정을 표현하는 가상 인간을 제작하려면 계산 엔진 모델은 얼굴 표정과 신체자세와 같은 비언어적 모달의 조합이 사용자에 의해 어떻게 인식되는지를 고려해야 하기 때문에 본 연구는 가상 인간의 감정 표현 디자인에 필요한 비언어적 다중모달의 영향을 분석하여 제시한다. 먼저 가상 인간에 대한 다중모달 별 감정 인식을 평가하여 다른 모달간의 상대적 영향성을 분석하였다. 그리고 일치하는 얼굴과 자세 모달을 통해 기본 감정 및 정서가와 활성화 인식에 대한 영향을 평가하며 감정이 불일치하는 다중모달을 통해 일상생활에서 빈번하게 드러나는 중첩된 감정의 인식 정도를 관측하였다. 실험 결과, 가상 인간의 얼굴과 신체자세의 표정이 일치하면 감정 인식이 용이하며, 얼굴 표정으로 감정 카테고리를 판별하지만 감정의 활성화 차원 판단에는 자세 모달리티가 선호됨을 확인하였다. 본 연구 결과는 감정을 드러내는 가상 인간의 행동 동기화 및 애니메이션 엔진 시스템 구현에 활용할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권9B호
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• pp.867-875
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• 2009

무선 신체망 (WBAN: Wireless Body Area Network)은 생체 신호를 검출하고 전송하기 때문에 인간의 생명과 직결되어 있다 그러므로 무선 신체망은 다른 망과 비교해 망의 신뢰성이 극도로 높아야 하기 때문에 이 신뢰성과 관련된 연구가 매우 중요한 분야로 부각되고 있다. 본 논문에서는 다중 오류 (multi-type failures) 가 발생한 무선 신체 망에서 노드의 오동작들에 대해 분석하고 오동작 분석에 대한 새로운 모델을 제시한다. 오동작 모델링을 위해, 각 노드들을 라우팅 기능의 유무에 따라 분류하고, 노드의 에너지가 완전 소비되었거나 노드가 악의적인 공격에 의해 오류가 발생되었을 경우 각 노드들의 동작을 세미 마르코프 프로세스 (Semi-Markov Process)를 이용하여 모델링하였다. 본 논문에서 제시된 모델은 다중 오류 (multi-type failures) 환경에서 무선신체망의 신뢰성 분석에 매우 유용하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1794-1795
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• 2015

현재의 자동차는 운전자에게 안정성과 편의성을 제공하기 위해서, 자동차 중심의 인터페이스를 넘어 인간 중심의 인간-차량 인터페이스로 발전함에 따라서 차량의 전체 시스템 설계에 영향을 미치는 새로운 양방향 인터페이스를 필요로 하고 있다. 운전자가 운전함에 있어 사용하고 있는 운전자의 음성, 신체 동작, 생체 신호와 차량의 주행 상태에 대한 종합적이고 체계적으로 관리가 기반이 되는 통합 모델을 통해서 지능화, 복합 체계화된 지능형 자동차를 효율적으로 구현할 수 있는 인간-차량 인터페이스를 제공할 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권6호
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• pp.75-83
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• 2007

본 논문은 영상 기반의 사람의 자세 추정에 대하여 다룬다. 특히 사람이 걷는 동안 카메라는 사람의 측면을 관찰하고 있다고 가정한다. 사람의 자세 추정의 문제는 인간-컴퓨터 상호 작용이나 지능형 감시 시스템을 위해 연구가 되는 분야이며, 본 논문에서는 일반적인 보행 상황에서 감시 시스템 또는 위치 추적, 자세 인식에 응용할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이 분야의 최근의 연구동향은 마코프 네트워크를 이용하여 신체 부분들의 위치나 움직임의 관계를 조건부 독립으로 가정하여 다루고 있다. 이러한 방법들의 경우 신체를 십여 개의 부분들로 모델링하고, 연결된 신체들의 관계를 고려하여 자세를 추정한다. 본 논문에서는 이러한 방법을 응용하여 모델을 단순화하고, 더 나아가 손쉽게 사람의 자세를 파악할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위해 신체 부분들이 독립적임을 가정하여 그 위치를 찾은 후에, 모션 캡쳐 데이터로부터 얻은 신체 부분들의 움직임 간의 관계를 고려하여 자세를 수정하여 주었다. 사람의 신체를 찾기 위해 edge matching을 이용하였으며, 그 과정에서 신체 부분의 edge 성분의 방향성을 강조하기 위해 Anisotropic Gaussian Filter를 사용하였다. 신체의 부분이 가려지는 경우, 모델의 silhouette을 이용하여 가려지는 부분에 대해 추가의 matching cost를 부여함으로써 occlusion 시에도 신체의 부분을 찾을 수 있도록 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.85-92
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• 2017

최근 영상감시 분야에서는 영상에서 움직이는 사람을 탐지하고, 탐지된 사람의 행위를 분석하는 방식에 딥러닝 기반 학습방법이 적용되기 시작했다. 이러한 지능형 영상분석 기술을 적용할 수 있는 분야 중 하나인 인간 행위 인식은 객체를 탐지하고 탐지된 객체의 행위를 인식하기 위해 신체 키포인트를 검출 하는 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 RGB-D 정보를 이용한 객체 탐지 기반의 신체 키포인트 검출 방법을 제시한다. 먼저, 두 대의 카메라로 생성된 색상정보와 깊이정보를 이용하여 이동하는 객체를 배경으로부터 분할하여 탐지한다. RGB-D 정보를 이용하여 탐지된 객체의 영역을 재조정하여 생성된 입력 데이터를 한 사람의 자세 추정을 위한 Convolutional Pose Machines(CPM)에 적용한다. CPM을 이용하여 한 사람당 14개의 신체부위에 대한 신념 지도(Belief Map)를 생성하고, 신념 지도를 기반으로 신체 키포인트를 검출한다. 이와 같은 방법은 키포인트를 검출할 객체에 대한 정확한 영역을 제공하게 되며, 개별적인 신체 키포인트의 검출을 통하여 단일 신체 키포인트 검출에서 다중 신체 키포인트 검출로 확장 할 수 있다. 향후, 검출된 키포인트를 이용하여 인간 자세 추정을 위한 모델을 생성할 수 있으며 인간 행위 인식 분야에 기여 할 수 있다.