• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.981-996
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• 2007

본 논문에서는 연속적인 제스처 영상으로 부터 주 인자 분석을 통해 얻어진 동작 특징 정보를 이용하여 제스처를 인식하는 방법에 대해 기술한다. 제안된 방법은 먼저, 인간의 신체 영상이 포함된 연속적인 입력영상에서 2차원 실루엣 제스처 영역을 분할한 다음 전역특징정보와 지역특징정보를 추출한다. 여기서 전역특징정보는 요인 분석을 통하여 제스처를 효과적으로 표현하는 의미 있는 소수의 핵심 특징을 선택하여 이용한다. 추출 된 특징정보로 부터 제스처의 시간 변화를 나타내는 특징히스토리정보를 얻어 저 차원 제스처공간을 구성한다. 마지막으로 제스처 공간상에 투영된 모델 특징 값은 은닉마르코프 모델의 입력 기호로 이용되기 위해 군집화 알고리즘을 통해 특정한 상태 기호로 구성되며 임의의 입력 동작은 확률 값이 가장 높은 해당 제스처 모델로 인식된다. 주 인자 분석으로부터 제스처에 기여도가 높은 특징인자로 모델을 구성하기 때문에 외관기반방법에서 몸의 형상 정보만을 특징 값으로 이용하거나 직관적인 방법으로 특징을 추출하는 방법보다 복잡한 동작에서 비교적 우수한 인식률을 나타낸다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권7호
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• pp.59-67
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• 2023

최근 인간의 자세와 행동을 추적하는 행동 분석 연구가 활발해지고 있다. 특히 2017년 CMU에서 개발한 오픈소스인 오픈포즈(OpenPose)는 사람의 외모와 행동을 추정하는 대표적인 방법이다. 오픈포즈는 사람의 키, 얼굴, 손 등의 신체부위를 실시간으로 감지하고 추정할 수 있어 스마트 헬스케어, 운 동 트레이닝, 보안시스템, 의료 등 다양한 분야에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 헬스장에서 사용자들이 가장 많이 운동하는 Squat, Walk, Wave, Fall-down 4개 동작을 오픈포즈기반 딥러닝인 DNN과 CNN을 이용하여 운동 동작 분류 방법을 제안한다. 학습데이터는 녹화영상 및 실시간으로 카메라를 통해 사용자의 동작을 캡처해서 데이터 셋을 수집한다. 수집된 데이터 셋은 OpenPose을 이용하여 전처리과정을 진행하고, 전처리과정이 완료된 데이터 셋은 본 논문에서 제안한 DNN 및 CNN 모델 이용하여 운동 동작 분류를 학습한다. 제안한 모델에 대한 성능 오차는 MSE, RMSE, MAE를 사용한다. 성능 평가 결과, 제안한 DNN 모델 성능이 제안한 CNN 모델보다 우수한 것으로 나타났다.

• 사회복지연구
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• 제42권1호
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• pp.279-304
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• 2011

주거는 인간생활의 기본적인 욕구이며, 가족생활의 근간이 되며, 인간생활과 행동을 통제하는 구조적 특성을 가지고 있다. 주거의 구조적인 특성은 가족구조에 따라 가족의 생활주기와 가족 구성원의 관계, 아동발달 및 건강과 같은 가족생활에 다양한 영향을 미친다. 이에 본 연구는 주거빈곤을 최저주거기준 미달, 과도한 주거비 부담, 주거 불안정으로 정의하고, 이러한 주거빈곤 가구의 가족책임 부담, 가족관계 만족, 가족생활 만족에 미치는 영향경로를 파악하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 한국복지패널 3차년도 자료를 활용하였으며, 분석방법은 구조방정식(SEM)을 사용하였고, 모델 적합도가 타당하게 나타났다. 분석결과는 다음과 같다. 주거빈곤은 가족책임 부담에 정적인 영향을 미치며, 가족갈등대처방법, 가족생활 및 가족관계 만족, 건강(주관적, 정신적, 신체적)에 부적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 주거빈곤이 가족생활 및 가족관계에 미치는 간접효과는 건강을 매개한 효과보다는 가족 갈등대처방법을 통한 매개효과가 더 크게 나타났으나, 주거빈곤이 가족생활 및 가족관계에 미치는 영향은 직접효과가 더 큰 것으로 나타났다.

• 인지과학
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• 제30권4호
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• pp.199-217
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• 2019

정신장애에 관한 진화 연구는 다른 의학 연구에 비해 어렵다. 정신장애는 신체 질병에 비해 근연원인(proximate causation)이 불명확하고, 다양한 요인이 관여하며, 원인과 결과를 구분하기 어렵고, 실험적 연구를 수행하는 것도 쉽지 않기 때문이다. 이러한 난점에도 불구하고 우선 환원 모델을 이용하여 정신장애에 관한 진화 가설을 수립하고 이를 바탕으로 실제 데이터를 실증해나가는 방법이 가능할 것이다. 본고에서는 이러한 입장에서 생태학적 접근 방법을 진화정신의학 연구에 적용할 때 필요한 몇 가지 개념 정의에 대해 논의하고자 한다. 인간의 정신병리를 진화적으로 탐구할 때 적합한 설명의 수준, 연구 대상의 범위를 논의하고, 행동과 기능, 역기능의 개념 정의, 연구 대상으로서 적절한 선택의 층위에 대하여 다루고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.360-363
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• 2018

인간의 활동은 척추 옆굽음증, 골반 뒤틀림과 같은 개개인의 신체적 특징부터 기쁨, 분노, 슬픔 등의 감정들까지 다양한 요인들에 영향을 받는다. 하지만 이러한 동작의 특성은 오랜 시간에 걸쳐서 변화하며, 단기적으로 행동의 특성은 크게 변하지 않는다. 사람의 활동 데이터는 시간 흐름에 따라서 변화하는 시계열 적 특징과 각 행동별로 일정한 규칙성을 갖는다. 본 연구에서는 시계열 적 특징을 다루기 위한 순환신경망의 한 종류인 LSTM을 활동유형을 인식하는 기술에 적용하였으며, 측정시간과 LSTM 모델의 구성요소들에대한 파라미터 최적화로 활동유형의 인식률을 개선하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.619-628
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• 2011

일반적으로 비전기반 3차원 인체 포즈 인식 기술은 HCI(Human-Computer Interaction)에서 인간의 제스처를 전달하기 위한 방법으로 사용된다. 특수한 환경에서 단순한 2차원 움직임 포즈만 인식할 수 있는 2차원 포즈모델 기반 인식 방법에 비해 3차원 관절을 묘사한 포즈모델은 관절각에 대한 정보와 신체 부위의 모양정보를 선행지식으로 사용할 수 있어서 좀 더 일반적인 환경에서 복잡한 3차원 포즈도 인식할 수 있다는 장점이 있다. 이 논문은 인체의 3차원 관절 정보를 이용한 포즈 인식 기술을 인터페이스로 활용한 상호작용 게임 콘텐츠 개발에 관해 기술한다. 제안된 시스템에서 사용되는 포즈는 인체 관절 중 14개 관절의 3차원 위치정보를 이용해서 구성한 포즈 템플릿과 현재 사용자의 포즈를 비교해 인식된다. 이 방법을 이용하여 제작된 시스템은 사용자가 부가적인 장치의 사용 없이 사용자의 몸동작만으로 자연스럽게 게임 콘텐츠를 조작할 수 있도록 해준다. 제안된 3차원 인식 기술을 게임 콘텐츠에 적용하여 성능을 평가한다. 향후 다양한 환경에서 더욱 강건하게 포즈를 인식할 수 있는 연구를 수행할 계획이다.

• 인지과학
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• 제25권4호
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• pp.343-384
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• 2014

마음의 문제를 해명하기 위해 오늘날 인지과학은 과거의 컴퓨터 모델이나 신경망 모델이라는 좁은 틀에서 벗어나 뇌와 상호작용하는 신체와 상호작용하는 환경이라는 넓은 틀로 시야를 확대하고 있다. 그 결과로 등장한 <확장된 마음>이나 <체화된 마음> 혹은 <발제적 마음>의 이론들은 마음에서 환경으로 나아가는 길을 개척하는 데에 주력한 반면, 마음과 환경의 상호작용의 복잡한 과정 자체를 해명하는 데까지는 이르지 못하고 있다. 이런 문제는 1960~70년대에 마음의 문제를 뇌와 신체와 환경 간의 상호작용이라는 관점에서 선구적으로 해명하려 했던 깁슨과 마투라나와 바렐라에게로까지 거슬러 올라갈 수 있다. 깁슨이 환경이 제공하는 어포던스에 방점을 찍었다면, 마투라나와 바렐라는 생명체의 자기생산의 자율성에 방점을 찍었기 때문이다. 그러나 환경이 제공하는 어포던스에는 불변적 요소가 존재하고 생명체 역시 고유한 자율성을 가지면서, 어포던스의 가변적 요소와 환경에 대해 열려 있는 생명체가 함께 구조적 짝패를 이룬다고 보는 것이 타당하다. 이럴 경우 깁슨과 마투라나와 바렐라의 대립점은 해소될 것이다. 이 글에서 필자는 벤야민의 미메시스 이론이 양자를 매개해주는 역할을 할 수 있다고 제안하려 한다. 벤야민의 미메시스 개념에는 어포던스적 요소들을 체화함과 동시에 환경에 새로운 어포던스를 발제하는 측면이 함께 어우려져 하나의 성좌를 만들어내는 과정이 포함되어 있기 때문에, 깁슨의 어포던스 개념과 마투라나와 바렐라의 체화와 발제 개념은 벤야민의 미메시스 개념을 매개로 할 경우 원활하게 연결되어 순환할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.462-469
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• 2014

본 논문은 공감각의 공학적인 응용 및 표현방법에 관한 기초연구로서, 인간이 인지할 수 있는 감각들 중 근감각을 시각 및 청각 요소로 변환하는 기본 시스템의 구축을 목표로 한다. 구축방법으로서, 근감각 신호를 3축 가속도 센서 및 2축 자이로센서로부터 계산된 롤(roll), 피치(pitch) 신호를 통하여 근감각 신호 데이터를 획득하고 그 데이터에서 시각적 컬러 정보와 청각적 정보로 변환하는 방법을 제안한다. 롤 신호는 HSI 컬러 모델의 명도(Intensity)와 청각의 요소인 옥타브(Octave)로 변환하고, 피치 신호는 HSI 컬러 모델의 색상(Hue)과 청각의 음계(Scale)에 대응하여 변환한다. 추출된 HSI 컬러모델의 요소성분들을 기반으로 RGB 컬러모델로 변환한 후 실시간 컬러 출력신호를 얻는다. 또한, 청각의 요소인 옥타브 및 음계 성분을 기반으로 MIDI 신호로 변환, 합성한 후 실시간 사운드 출력신호를 얻는다. 실험에서, 신체의 움직임 즉 근감각을 표현하는 롤과 피치 값에서 색과 음 사이의 유사성에 기초한 변환관계에 따라 정상적인 색과 음이 출력되는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.69-74
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• 2005

본 논문에서는 신경망 학습을 위한 데이터 획득 시 생길 수 있는 오차론 줄이기 위해 획득 데이터에 대한 전처리 과정을 퍼지로써 구현하는 알고리즘을 제안하였다. 신경망은 주어진 정보론 이용하여 학습을 가능하게 함으로써 시스템의 특징을 추출하는 데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다. 그러나 이는 학습에 사용하는 데이터에 오차가 포함되지 않는다는 점을 전제로 하고 있다. 그런데 데이터 획득 과정이 인간의 주관적 판단에 의해 수작업으로 이루어지는 경우 학습 데이터는 오차가 존재할 수 있다. 학습 데이터의 오차론 줄이기 위해 초기에 획득된 데이터를 분석하고 추가적인 후보 데이터를 선정하여 그 중에서 가장 적절한 데이터를 고르게 하였다. 데이터 후보 추천 시스템은 데이터 획득 과정에서 큰 영향을 미치는 물체의 거리와 크기를 모두 고려할 수 있도록 퍼지 모델로써 구현하였다. 후보 추천 결과, 상당수의 오차 데이터를 수정할 수 있었으며 이는 심리적 요인과 신체적 요인이 크게 작용한 데이터일수록 큰 효과를 나타냈다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제16권2호
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• pp.27-51
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• 2019

본 연구는 랩 만들기를 통해 소아암 완치 청소년의 자기표현 경험에 대해 알아보고자 실시된 사례연구이다. 랩 만들기 프로그램은 환경적 지지모델 음악치료 모델에 근거해 구성되었고, 총 3명의 소아암 완치 청소년이 대상자로 참여하였다. 프로그램은 회기당 80분, 총 6회로 진행되었으며 참여자들은 노래 토의하기, 가사 만들기, 비트에 맞추어 랩 부르기 등을 통해 랩 만들기 활동에 참여하였다. 결과 분석을 위해 프로그램 참여 과정에서의 음악적·언어적 반응, 사후인터뷰 자료를 수집하였고, 사전·사후 자기표현 척도 검사를 실시하였다. 랩 만들기 프로그램 참여 후, 참여자들 모두 자기표현 평정척도 평균 점수가 증가한 것으로 나타났다. 랩 만들기 프로그램 참여 동안 나타난 참여자들의 언어적 표현과 가사를 분석해보면 참여자들이 학교 적응의 어려움을 겪고 있었지만 이를 해결하고자 하는 의지를 갖게 됨을 알 수 있었다. 또한 반구조화된 질문을 통한 사후인터뷰를 통해 참여자들이 학교 복귀 후 대인관계, 신체적 어려움으로 인해 위축되어 있었던 과거에 비해 프로그램 참여 후에는 자신에 대한 인식이 긍정적으로 변화하고 자기표현의 경험을 통해 미래에 대한 기대감이 증가한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 랩 만들기가 소아암 완치 청소년에게 자신의 가치를 인식하고, 다양한 자기 경험을 제공하여 자기를 표현할 수 있도록 하는 긍정적인 자원이 될 수 있음을 보여준다.