• Information and Communications Magazine
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• v.25 no.4
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• pp.11-15
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• 2008

제스처 인식은 로봇의 활용에 유용한 기능이지만 많은 계산 량이 요구되므로 보급형 u-로봇에는 탑재되기 어려운 단점이 있다. 따라서 u-로봇에서 일차적인 영상처리를 수행하고, 핵심 데이터만 u-로봇서버에 전송하여 다양한 응용을 수행하는 분산시스템을 구성할 필요가 있다. 본 연구에서는 스테레오 영상칩을 탑재한 ASIC과 임베디드 시스템을 활용하여 사용자의 상체 자세를 검출할 수 있는 알고리즘을 개발하고 성능을 검증하였다. 개발된 시스템은 사용자의 다양한 상체자세를 최대 30fps까지 실시간으로 검출할 수 있으며 80%전후의 검출률과 10cm전후의 손과 팔꿈치의 위치오차를 보였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.3
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• pp.558-567
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• 2017

In this research, we developed an efficient real-time human exercise pose estimation system using multiple Kinects. The main objective of this system is to measure and recognize the user's posture (such as knee curl or lunge) more accurately by employing Kinects on the front and the sides. Especially it is designed as an extensible and modular method which enables to support various additional postures in the future. This system is configured as multiple clients and the Unity3D server. The client processes Kinect skeleton data and send to the server. The server performs the multiple-Kinect calibration process and then applies the pose estimation algorithm based on the Kinect-based posture recognition model using feature extractions and the weighted averaging of feature values for different Kinects. This paper presents the design and implementation of the human exercise pose estimation system using multiple Kinects and also describes how to build and execute an interactive Unity3D exergame.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.4
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• pp.521-529
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• 2009

In this paper, we present a vision-based human primitive motion recognition method. It models the reference motion patterns, recognizes a user's motion, and measures the similarity between the reference action and the user's one. In order to recognize a motion, we provide a pattern modeling method based on the Hidden Markov Models. In addition, we provide a similarity measurement method between the reference motion and the user's one using the editing distance algorithm. Experimental results show that the recognition rate of ours is above 93%. Our method can be used in the motion recognizable games, the motion recognizable postures, and the rehabilitation training systems.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.3
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• pp.43-50
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• 2021

In this paper, we design and implement KITNESS, a windows application that feeds back the accuracy of fitness motions based on Kinect sensors. The feature of this application is to use Kinect's camera and joint recognition sensor to give feedback to the user to exercise in the correct fitness position. At this time, the distance between the user and the Kinect is measured using Kinect's IR Emitter and IR Depth Sensor, and the joint, which is the user's joint position, and the Skeleton data of each joint are measured. Using this data, a certain distance is calculated for each joint position and posture of the user, and the accuracy of the posture is determined. And it is implemented so that users can check their posture through Kinect's RGB camera. That is, if the user's posture is correct, the skeleton information is displayed as a green line, and if it is not correct, the inaccurate part is displayed as a red line to inform intuitively. Through this application, the user receives feedback on the accuracy of the exercise position, so he can exercise himself in the correct position. This application classifies the exercise area into three areas: neck, waist, and leg, and increases the recognition rate of Kinect by excluding positions that Kinect does not recognize due to overlapping joints in the position of each exercise area. And at the end of the application, the last exercise is shown as an image for 5 seconds to inspire a sense of accomplishment and to continuously exercise.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.795-798
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• 2017

근래에 들어, 웨어러블 기기의 발전으로 사람의 움직임에 대한 측정이 손쉬워 지면서, 워킹, 러닝, 사이클링 등의 인간의 신체 활동 상태를 감지하여 더 효율적인 운동을 할 수 있도록 정보를 획득, 제공하려는 연구가 계속되고 있다. 본 연구에서는 웨어러블 기기중 하나인 스마트 인솔을 통해서 수집되는 가속도 정보와 압력 정보를 사용하여 운동시에 사람의 운동 자세를 감지하고 측정하는 시스템을 구현하였다. 사람이 헬스센터에서 수행하는 각각의 자세는 운동의 특성에 따라 시계열 신호의 표현 패턴이 다르게 나타나며 이 패턴을 통한 정확한 자세의 감지를 위해서 본 연구에서는 다양한 신호처리 알고리즘을 사용하였으며 이 경우 더 정확한 자세를 측정할 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 정확한 자세의 감지를 위해 운동의 특징에 따라 알고리즘을 선택하여 시계열 정보를 처리 분석 하는 시스템을 제안하였으며 이를 통해 보다 정확하게 사람의 신체활동을 분석할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.667-669
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• 2022

2차원 이미지를 통한 자세 추정의 경우 관절이 겹치거나 가려져 있는 등의 인식 저해 요소로 인하여 자세 추정 정확도가 감소하는 한계가 있다. 본 논문에서는 GAN을 통해 2차원 이미지를 3차원으로 증강한 뒤 자세를 추정하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 2차원 이미지의 평면좌표 값에서 GAN을 통해 노이즈 벡터 z축 값과 피사체에 투영되는 빛의 방향 값을 반영한 3차원 이미지를 만든다. 이러한 이미지 합성 과정을 거친 후 DeepLabCut을 사용해 관절 좌표를 추출하고 자세 추정 및 분류를 진행한다. 이를 통해 2차원에서의 자세 추정 정확도 향상을 기대할 수 있으며, 향후 이를 기반한 이상행동 탐지 분야에서 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.135-136
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• 2022

최근 자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ship, MASS)의 개발이 활발히 추진되고 있다. 자율운항선박의 완전한 자동화가 이뤄지기까지 육상센터에서 원격제어(Remote Control)로 선박을 운항하게 된다. 따라서 해기사의 역할을 육상 원격제어자가 수행하게 되며, 원격제어에 요구되는 기술, 교육, 시스템 등 여러 측면으로 이슈가 되고 있다. 아울러, 아직 구체적으로 고려되지 않는 원격제어자의 최적 원격제어 자세에 대한 고려가 필요하다. 제어자세는 업무의 집중도, 사고의 위험성 등에 많은 영향을 줄 수 있다. 그래서 이 연구에서는 현재 일반적으로 항해하는 형태인 서서하는 형태와 앉아서 하는 형태로 구분하여 항해 시 나타나는 해기사의 기술적 행동을 상황인식을 중심으로 고찰하였다. 추후 다양한 기술적 행동 분석 실험을 통해 자세결정을 위한 평가 기법을 제시할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.143-144
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• 2023

일반인은 잘못된 자세를 곧잘 인식하지 못하고 관절에 악영향을 주기 쉽다. 이는 발병으로 이어질 가능성이 있기에, 이를 예방하고자 본 연구에서는 자세 교정 의자 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 압력센서로 수집한 데이터를 애플리케이션으로 통신하여, 애플리케이션을 통해 사용자의 자세에 대한 피드백을 제공한다. 또한, 자세와 통증에 대한 통계로 사용자의 자세 교정 및 자가 진단을 돕는다.

• 베이커리
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• no.12 s.341
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• pp.37-37
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• 1996

• 공원문화
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• s.4
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• pp.41-42
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• 1976