• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.702-704
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• 2018

본 연구에서는 비전 기술 및 스마트 밴드를 이용하여 집 안에서 노인의 자세 및 심박 수와 체온과 같은 건강 상태를 24시간 모니터링하여 위급상황을 인지하고 알려주는 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다. 독거 노인의 비율이 증가함에 따라 노인들을 관리하고 보호하기 위한 시스템의 필요성이 대두되었다. 기존 연구에서 비전 기술을 사용해 사람의 자세만을 인식해 위급상황을 판단하는 것에 비해 본 연구에서는 스마트 밴드를 결합하여 위급상황 판단에 대한 정확도를 향상시켰다. 또한, 사람의 자세와 심박 수나 체온이 특정 값 이하 또는 이상으로 인지가 되는 경우 보호자에게 알림을 주어 적절한 대처를 취할 수 있도록 어플리케이션을 제공한다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.750-757
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• 2020

공연에 사용하는 로봇이 인간과의 상호작용하기 위한 기본 성능 중 하나는 인간의 행동을 빠르고 정확하게 파악하는 것이다. 따라서 로봇이 인간의 자세를 추정할 때 자세 인식의 정확도를 높임과 동시에 가능한 빠른 속도로 인식할 수 있어야 한다. 그러나 현재 인공지능 기술의 대표적인 방식인 딥 러닝을 사용하여 인간의 자세를 추정할 경우, 인식의 정확도와 속도라는 두 가지 성능을 동시에 만족하지 못하고 있다. 따라서 사용 목적에 따라 추론정확도가 높은 하향식 자세추정과 처리속도가 빠른 상향식 자세추정 중 하나를 선택해서 사용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 방식이 가진 장점을 모두 포함하면서 단점을 보완한 두 가지 방식을 제안한다. 첫 번째는 다중 그래픽 처리 장치를 활용해 상향식 자세추정과 물체검출을 병렬로 사용하는 방식이고, 두 번째는 상향식 자세추정과 단항분류를 융합하는 방식이다. 실험을 통해 두 가지 방식 모두 속도가 개선됨을 증명했다. 공연로봇에 이 두 가지 방식 중 하나를 사용한다면, 관객과 신뢰도 높으며 보다 빠른 상호작용을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 트랜스-
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• 제4권
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• pp.111-134
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• 2018

이 연구의 목적은 Balletfit의 원리와 그 프로그램 구조를 이해하고 신체모양의 변화와 자세 교정에 대한 Balletfit의 효과를 확립하는데 있다. 본 연구는 가장 일반적으로 사용되는 질적 연구 방법을 바탕으로 3개월에서 6개월 동안 Balletfit 개인 레슨을 주 2 회를 수강 한 10 명을 선정하였다. 이 참가자들은 깊이 있는 통찰력을 얻기 위해 그룹 레슨 대신 개인 레슨 참가자로 선발하였다. 본 연구는 소수의 참가자들에게만 국한되어 결과를 표준화하기는 어렵다. 또한 이 연구는 자세 측정 장치가 아닌 참가자의 의견을 토대로 하기 때문에 결과의 정확도 또한 제한적임을 밝혀둔다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 참여 동기는 인터넷 조사 또는 지인의 추천으로 운동을 시작한 경우가 대부분이었다. 둘째, 자신의 신체를 인식하고 자세를 교정하려고 노력하고 있었다. 셋째, 이상적인 자세로 회복되었다. 대부분의 참가자들은 이상적인 자세가 무엇인지를 알게 되었고 참가자의 신체가 이상적으로 변화되어 참가자는 내/외부 신체를 인식하여 건강을 회복했다. 마지막으로, 그들은 아름다운 바디 라인을 선호하는 경향이 있었다. 경험 후에 모든 참가자들은 바디 라인에 관심을 갖게 되었고 올바른 자세로 아름다운 바디 라인을 만드는 것을 선호했다. Balletfit의 가장 중요한 효과는 바디 라인이다. 따라서 Balletfit의 경험은 내외부의 신체 인식을 발전시키고 신체 형태의 변화에 영향을 미칠 수 있다고 본고는 바라본다. Balletfit은 아름답고 건강한 신체를 원하는 현대인에게 만족스러운 운동이 될 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.677-682
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• 2010

본 논문은 AdaBoost 알고리즘을 통한 얼굴 검출 기술에서 학습된 하-웨이블렛의 개별값을 비교하여 대략적인 자세를 추정하는 방법과 이를 이용한 얼굴인식 속도 향상에 대하여 기술한다. 학습된 약한 분류기는 얼굴 검출 과정 중 각각 계수값을 비교하여 각 자세의 특징에 강인한 하-웨이블렛을 선별한다. 하-웨이블렛 선별과정에는 각 항목의 유사도를 나타내는 마할라노비스 거리를 사용하였다. 선별된 하-웨이블렛을 사용하여 임의의 얼굴 이미지를 검출하였을 때 각각의 자세를 구별하는 결과를 전체 실험결과를 통해 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1372-1374
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• 2015

본 논문에서는 농구 경기에서의 대표적 자세 중 Standing shoot, Jump shoot, Pass, Dribble, Lay-up shoot, 총 5가지 자세를 인식하기 위해 각 자세와 3축 가속도 값과의 상관관계를 보여주고 있다. 스마트폰에 내장되어 있는 가속도 센서로부터 데이터를 생성해주는 어플리케이션인 Sensor log를 활용하여 얻은 3축 가속도 값으로 수직, 수평축과 3축 가속도의 크기를 구해 Instance로 사용하였다. 위 데이터는 대표적인 데이터 마이닝 도구인 Weka tool을 이용하여 각 모션과 데이터 값의 상관관계를 확인하였고, 실험 결과 10-fold에서 평균 59.8%를 보였으나 Training set과 Test set의 결과 80.8%를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.811-813
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• 2005

주어진 영상에서 인체를 찾고 그 자세를 인식하기 위해 자세나 조영 조건의 변화에 됨 민감한 방법으로 구성요소에 기반한 접근이 있다. 본 논문에서는 10개의 구성요소와 그들간의 유연한 연결로 구성된 인체모델을 사용한다. 각 구성요소는 기하학적, 명시적, 다른 구성요소와의 연결요소에 대한 정보로 구성되어 있다. 인체구성요소 사이의 계층적 연결은 일반-상세 탐색으로 시간효율적인 인체 매칭을 가능케 한다. 본 논문에서는 새로운 인체를 찾을 때마다 인체 구성요소를 갱신함으로써 자세 및 조명 변화에 보다 적응적으로 자세를 추정하는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.600-602
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• 2022

2차원 이미지 또는 영상을 통한 자세 추정의 경우, 영상 내에서 발생할 수 있는 탐지 오류, 피사체 잘림, 폐색(Occlusion) 등으로 인해 자세 추정 정확도가 감소할 수 있다. 본 논문에서는 4장 이상의 다양한 각도로 촬영한 이미지를 NeRF(Neural Radiance Fields)를 통해 이미지 합성(Image synthesis)을 진행하여 3차원 모델을 생성한다. 이후 DeepLabCut을 사용하여 관절 좌표와 골격(Skeleton)을 구축한다. 구축한 골격을 인공지능에 학습시킨 뒤 2차원 영상에서의 관절 좌표 인식, 골격 구축, 자세 추정을 진행한다. 2차원 영상 테스트 데이터를 통해, 3차원 모델을 사전 학습한 인공지능 모델과 기존 2차원 이미지를 사용하여 학습한 인공지능 모델의 자세 추정 정확도를 비교한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권12호
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• pp.509-516
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• 2022

3차원 공간에서 물체들의 정확한 자세 예측은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 많은 응용 분야들에서 폭넓게 활용되는 중요한 시각 인식 기술이다. 물체들의 자세 예측을 위한 과거 연구들은 대부분 각 인식 대상 물체마다 정확한 3차원 CAD 모델을 요구한다는 한계점이 있었다. 이러한 과거 연구들과는 달리, 본 논문에서는 3차원 CAD 모델이 없어도 RGB 컬러 영상들만 이용해서 미지 물체들의 자세를 예측해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델은 적응형 깊이 추정기인 AdaBins를 이용하여 스스로 미지 물체 자세 예측에 필요한 각 물체의 깊이 지도를 효과적으로 추정해낼 수 있다. 벤치마크 데이터 집합들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 유용성과 성능을 평가한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.99-104
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• 2019

최근 현대인들은 잘못된 자세로 인해 다양한 근골격계 질환의 발병률이 높아지고 있다. 근골격계 질환의 근본적인 원인은 잘못된 자세 습관으로 발병한 경우가 많다. 근골격계 질환은 바른 자세 습관을 통해 예방이 가능하지만, 자세를 스스로 인식하여 교정하기는 쉽지 않다. 지속적인 자세 모니터링을 위하여 다양한 연구들이 수행되었으나, 기존 계측 시스템은 구속성 및 고비용으로 인해 일상생활에 적용하기가 적합하지 않다. 본 논문은 일상생활에서 착석 자세 모니터링을 통해 자발적으로 자세 교정을 유도할 수 있는 FSR 센서 어레이를 이용한 자세 판별 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 방석 형태로 설계되어 기존에 보유하고 있는 의자에 적용이 용이하다. 또한, 일상생활에서 가장 대표적인 5가지 자세를 판별할 수 있으며, 안드로이드 기반의 스마트폰 모니터링 애플리케이션을 통해 실시간으로 모니터링이 가능하다. 시스템의 성능 평가를 위하여 각각의 자세를 50회씩 반복하여 측정하였으며, 98.88%의 높은 자세 판별 정확도를 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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• pp.124-125
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• 2012

본 논문에서는 GPS 음영 지역에서 사용자의 위치 인식을 위해 추측 항법 기법을 이용하여 사용자의 이동 경로를 추적하는 중간 단계로써 스마트 폰의 내장된 가속도 센서와 나침반 센서를 이용하여 실험자의 걸음걸이 검출과 주머니 속의 스마트 폰의 상대 위치를 파악 방법을 제시한다. 실험 결과 가속도 센서를 이용한 걸음걸이 검출 율은 5%의 오차를 갖고 있으며, 지자기 센서를 이용한 스마트 폰의 자세는 검출 율은 100% 검출 하였으며, 향후 다양한 위치에 존재하는 스마트 폰을 스스로 인식하여 이동 방향을 찾는 연구를 제시하고자 한다.