• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.322-325
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• 2015

본 논문에서는 개선된 자세 인식을 위한 학습을 통한 자세 인식 기법을 제안한다. 제안 자세 인식 기법은 영상의 모든 픽셀 값을 사용하지 않으며 인체의 골격의 위치 정보와 자세의 학습을 기반으로 한다. 최근 자세 인식기법에 다양한 기계 학습 기법을 적용하여 제스처 인식률을 높이는 연구가 진행되고 있지만 실시간 프레임에 적용하는데 한계가 있다. 반면 고차원의 특징점을 추출하여 신경망 학습방식을 이용하면 적은 계산량과 손쉬운 실행이 가능하다. 고차원의 특징점은 깊이 정보로부터 사람의 골격 정보를 이용해 추출하여 차원을 감소시키며 신경망 학습 방식에서는 각 자세에 대한 고차원의 특징점을 이용하여 자세의 학습을 진행한다. 신경망학습은 학습 단계에서는 미리 알려진 자세와 예측된 자세의 비교를 통해 오류를 최소화 하는 방향으로 학습을 진행하며, 판별 단계에서는 새로운 자세를 입력하여 고차원 특징점을 이용한 신경망 학습 기반의 제안 기술의 성능을 평가한다. 실험에 의하면 제안 기법은 약 96%의 자세 인식률을 보이고 자세 인식기법을 동작 인식으로 확장 가능성 또한 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.986-987
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• 2013

본 연구에서는 사용자 스스로가 바른 자세를 교정 할 수 있도록 도움을 줄 수 있는 스마트폰 기반의 자이로 센서를 이용한 착용형 자세 교정 시스템을 구현하였다. 이를 위하여 2개의 자이로 센서를 Y자 서스펜더 상, 하에 각각 부착하여 신체의 기울기를 측정하였으며, 블루투스 통신을 이용하여 스마트폰으로 데이터를 전송하였다. 전송된 신체의 기울기 정보는 바른 자세에 대한 평균 기울기 정보와 비교하여 바른 자세와 잘못된 자세를 판단하고자 하였으며, 이를 위한 스마트폰 기반의 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 어플리케이션은 자세 판별뿐만 아니라 현재의 자세 정보를 직관적으로 표현하기 위한 모니터링 부와 잘못된 자세 검출 시 진동이나 알림 음 또는 팝업 메시지를 통해 사용자에게 전달하는 알림 기능을 구성하였다. 또한 구현된 시스템으로부터 대표적인 잘못된 자세 4가지에 대한 검출 실험을 수행하였으며, 그 결과 100% 검출이 가능함을 확인하였다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.177.1-177.1
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• 2012

국내기술로 개발된 고기동 위성이 해상도 70cm급 광학카메라를 탑재하고 태양동기궤도를 따라 지구 주위를 하루에 14바퀴이상 돌면서 임무를 수행한다. 높은 해상도의 영상을 얻기 위해 자세제어계에서는 고성능 별추적기와 자이로를 사용하는 정밀자세결정 로직과 반작용 휠을 사용하는 자세제어 로직을 운용한다. 자세제어계에서는, 발사환경 및 우주환경의 영향으로 인한 자이로의 오정렬, SF오차, 별추적기 상호간 오정렬에 대한 상대보정과 탑재컴퓨터에서 결정한 궤도 및 자세정보와 영상 기준점 정보를 이용하여 절대보정을 수행한다. 한편, 탑재 알고리즘에서는 강건한 자세결정로직을 운용하고 있고, 별추적기의 측정지연 보상, 처리 주기내의 평균 각속도 사용 등 실시간 운용으로 인한 제한으로 성능상의 제약이 있다. 따라서 정밀자세결정 지상 후처리 작업이 필요하며 이를 위해서 기 개발된 지상처리용 정밀자세결정 소프트웨어를 새로운 접속요구규격에 맞춰 업그레이드하였다. 지상처리 정밀자세결정을 위해서 탑재컴퓨터는 영상촬영 전후 일정기간 동안 별추적기 데이터, 자이로 데이터, 탑재컴퓨터에서 결정한 자세정보 등을 매 탑재컴퓨터 처리 주기로 저장하여 지상으로 전송한다. 전송된 자료를 이용하여 지상처리용 정밀자세결정 소프트웨어는 정밀궤도 정보와 결합하여 정밀자세결정을 수행한다. 고기동 위성의 경우 기동 후 정밀자세결정 수렴 속도 향상이 필요하며, 소프트웨어의 필터 파라미터를 조율하여 성능을 향상하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.6
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• pp.99-113
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• 2020

In the future, robots and drones for the convenience of our lives in everyday life will increase. As a method for controlling this, a remote control or a human voice method is most commonly used. However, the remote control needs to be operated by a person and can not ignore ambient noise in the case of voice. In this paper, we propose an economical attitude information acquisition method to accurately acquire the posture information of the arm in real time under the assumption that the surround drones or robots can be controlled wirelessly with the posture information of the arm. For this purpose, the extended Kalman filter was used to eliminate the noise of the arm position information. in order to detect the arm movement, a low cost MEMS type sensor was applied to secure the economical efficiency of the apparatus. To increase the wear ability of the arm, We developed a compact and lightweight attitude information acquisition system by integrating all functions into one chip as much as possible. As a result, the real-time performance of 1 ms was secured and the extended Kalman filter was applied to acquire the accurate attitude information of the arm with noise removed and display the attitude information of the arm in real time. This provides a basis for generating commands using real-time attitude information of the arm.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.2362-2364
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• 2000

본 논문에서는 자세결정 GPS 수신기에서 출력되는 자세정보와 영속도 정보를 이용하여 SDINS의 새로운 초기정렬 알고리즘을 제안하였다. GPS 수신기의 자세정보와 영속도 정보를 이응하기 위해 새롭게 측정모델을 도출하였으며 가관측성을 조사하여 피치각이 90도가 아닌 경우에 시스템이 완전가관측함을 보였다. Monte-Carlo 시뮬레이션을 통하여 SDINS 오차가 빠르게 영으로 수렴함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.59-60
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• 2024

본 논문에서는 키넥트 센서 기반의 운동 자세 교정 애플리케이션를 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 사용자의 운동 자세를 실시간으로 감지하고 분석하여, 잘못된 자세를 교정하는 기능을 제공한다. 키넥트 센서는 사용자의 움직임을 3D로 캡처하여 자세의 정확도를 평가하며, 개선이 필요한 부분에 대한 피드백을 제공한다. 또한, 사용자가 올바른 운동 자세를 유지할 수 있도록 지원하며, 장기적으로는 운동 효과를 극대화하고 부상 위험을 줄이는 데 기여한다. 또한, 이 애플리케이션은 개인 트레이너의 필요성을 줄이고, 사용자가 스스로 운동 자세를 교정할 수 있도록 도와준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.11b
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• pp.147-151
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• 1999

본 논문에서는 BAP사용하여 인간의 자세를 효과적으로 표현하는 자세 기술자를 제안하였다. 인간의 움직임을 효율적으로 나타내기 위해 MPEG-4 SNHC에서 사용되는BAP를 직접 사용하여 인간의 자세를 나타낼 수 있지만 몸의 각 부분들간의 관계 정보는 나타낼 수 없다는 단점이 있다. 위의 단점을 해결하기 위해 인간의 자세를 효과적으로 나타낼 수 있는 최소한의 관절을 정의하고 각 관절들의 위치와 몸의 각 부분들간의 관계정보를 사용하여 인간의 자세를 표현하였다. 제안하는 자세 기술자를 사용하여 여러 자세의 데이터베이스를 구축하고 원하는 자세를 효과적으로 검색할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.423-426
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• 2017

최근 스마트 기기의 사용 증가로 인해 자세 관련 질환도 크게 증가하고 있다. 이는 올바르지 않은 자세로 스마트 기기를 사용하는 것에 기인한 것으로 많은 사람들이 자신의 자세를 인식하지 못한 채 올바르지 않은 자세로 스마트 기기를 사용한다. 본 연구에서는 컴퓨터 및 스마트폰의 사용자가 자신의 앉은 자세 정보를 데이터로 인식하기 위해서 키넥트 센서에서 제공하는 골격 모델의 특징점을 추출하여 사용하였다. 이를 바탕으로 앉은 자세의 각도를 계산하여 자세의 올바름의 정도를 알려주는 앉은 자세 측정값 모델 방법과 이 모델에 기반한 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 제안하는 자세 측정 모델 및 시스템의 설계 및 구현을 설명하였고, 실험을 통해서 제안된 모델의 상용화 가능성을 살펴보았다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.175.2-175.2
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• 2012

위성 영상의 위치 정보를 확인하기 위해서는 위성 영상과 함께 위성 위치 및 위성 자세 정보가 필요하다. 위성 위치 정보는 GPS 수신기에서 제공하는 위성 위치 정보를 이용하여 계산될 수 있다. 위성 자세 정보는 별센서에서 제공하는 위성 자세 정보 또는 제어 시스템에서 제공하는 위성 자세 정보를 이용하여 계산될 수 있다. 이 때 위성 영상의 위치 정보를 정확하게 계산하기 위해서는 위성 위치 및 자세에 대한 정확한 시간 정보가 필요하다. 본 연구는 위성 영상의 위치 정확도 향상을 위해 위성 설계시 고려해야 할 사항과 위성에서 제공하는 위성 영상, 위성 위치 정보, 위성 자세 정보를 이용하여 위성 영상의 위치를 계산하는 방법을 기술하였다. 본 연구 결과는 위성 영상의 위치 정확도와 관련된 성능 지표를 가지고 있는 저궤도 위성의 설계 및 검보정에 유용할 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.291-292
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• 2019

본 논문에서는 자세 교정에 도움을 줄 수 있는 압력센서 기반의 스마트 방석 개발 사례를 소개한다. 스마트 방석은 스마트폰과 블루투스로 연결되며 스마트폰 앱은 사용자의 자세 정보를 분석한 후 자세가 불안정한 징후가 판단되면 알림을 통해 바람직한 자세를 취할 수 있도록 안내한다. 본 시제품 개발에서는 압력센서의 값을 분석한 후 단순한 형태의 자세 추정 방식을 채택하였지만 향후 다양한 실험 및 딥러닝 응용을 통해 정확한 자세 추정을 위한 알고리즘을 개발할 계획이며 알림에 의한 수동적 자세 교정이 아닌 기구 설계, 모터 제어 등을 통해 능동적인 자세 교정을 지원하는 스마트 방석을 개발할 계획이다.