• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.83-94
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• 2011

감정 컴퓨팅의 대표적 연구 주제는 기계가 사람의 감정을 인식하여 이에 적절히 대응하는 것이다. 감정 인식 연구에서는 얼굴과 목소리 단서를 이용하여 감정을 포착하는데 집중했으며 최근에 와서 행동자세를 주요 수단으로 이용하고 있다. 본 연구의 목적은 감정 표현에서 중요한 역할을 담당하는 자세 특징을 포착하고 확인하여 감정을 판별하는 것이다. 이를 위해 먼저 자세포착시스템으로 다양한 감정 자세를 수집하여 감정별 특징을 공간적 특징으로 설명한다. 그리고 동작을 취하는 행위자가 의도하는 감정과 관찰자가 인지하는 감정 간에 통계적으로 의미 있는 상관관계가 있음을 표준통계기술을 통해 확인한다. 6가지 주요 감정을 판별하기 위해 판별 분석법을 이용하여 감정 자세 예측 모델을 구축하고 자세 특징을 측정한다. 제안 특징과 모델의 평가는 행위자-관찰자 감정 자세 집단의 상관관계를 이용하여 수행한다. 정량적 실험 결과는 제안된 자세 특징으로 감정을 잘 판별하며 감정 예측 모델이 잘 수행됨을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권3호
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• pp.209-218
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• 2013

인간의 동작 인식에 대한 이전 연구는 주로 관절체로 표현된 신체 움직임을 추적하고 분류하는데 초점을 맞춰 왔다. 이 방식들은 실제 이미지 사용 환경에서 신체 부위에 대한 정확한 분류가 필요하다는 점이 까다롭기 때문에 최근의 동작 인식 연구 동향은 시공간상의 관심 점과 같이 저수준의, 더 추상적인 외형특징을 이용하는 방식이 일반화되었다. 하지만 몇 년 사이 자세 예측 기술이 발전하면서 자세 기반 방식에 대한 시각을 재정립하는 것이 필요하다. 본 연구는 외형 기반 방식에서 저수준의 외형특징만으로 분류기를 학습시키는 것이 충분한지에 대한 문제를 제기하면서 자세 예측을 이용한 효과적인 자세기반 동작인식 방식을 제안하였다. 이를 위해 다양한 감정을 표현하는 동작 시나리오를 대상으로 외형 기반, 자세 기반 특징 및 두 가지 특징을 조합한 방식을 비교하였다. 실험 결과, 자세 예측을 이용한 자세 기반 방식이 저수준의 외형특징을 이용한 방식보다 감정 동작 분류 및 인식 성능이 더 나았으며 잡음 때문에 심하게 망가진 이미지의 감정 동작 인식에도 자세 예측을 이용한 자세기반의 방식이 효과적이었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.199-200
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• 2008

머리의 자세 및 움직임 추적은 응시추적 및 시각운율 연구에서 필수적이다. 일반적으로 머리자세를 추정하는 방법은 보정된 카메라를 통해 추출된 얼굴의 특징점 정보를 이용한다. 그러나 실제 응용 분야에서는 보정되지 않은 카메라를 통한 머리 움직임을 추정해야 할 경우가 발생한다. 이에 따라 본 논문에서는 보정되지 않은 하나의 카메라를 이용, 단일특징점 정보를 이용한 머리 자세 추정 방법을 확장하여 최적화 기법을 도입한 다특징점 정보 기반 머리 자세 추정방법에 대하여 논하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.74-76
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• 2015

본 논문에서는 효율적인 자세인식을 위해 인체 골격 정보를 활용한 멀티클래스 SVM(Multiclass Support Vector Machine)학습 기반의 자세 인식 분류 기법을 제안한다. RGB 카메라로 취득한 영상을 활용하거나 깊이 카메라로부터 취득한 골격 정보를 그대로 사용하는 기존 연구와 달리 제안 기법에서는 깊이 정보로부터 추출한 인체의 3 차원 골격 정보를 이용하여 고차원의 특징을 추출하고 그로부터 자세 인식 분류를 수행한다. 제안 기법의 특징 벡터는 깊이 정보에서 취득한 골격 정보의 관절간 각도의 조합으로 구성하여 인체의 골격 편차에 강인할 뿐 아니라 특징의 차원을 효과적으로 감소시킬 수 있다. 또한 분류기로는 멀티클래스 SVM 방식 중 one-vs-one 분류 방식을 이용하여 학습 및 판별을 수행함으로써 제안 기술의 성능을 평가한다. 실험을 통해 제안 기법은 다수의 자세에서 비교하는 다른 학습 기법보다 비교적 높은 자세인식률을 보인다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.117-125
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• 2015

앉아있는 시간이 긴 현대인들에게 바른 자세를 유지하도록 하는 것은 중요하다. 자세 교정을 위한 치료는 많은 시간과 비용이 소요되며, 전문의의 지속적인 관찰이 필요하다. 그러므로 사용자 스스로 자신의 자세를 판단하고 교정하기 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 자세 데이터를 취득하여 취득된 자세가 정상자세인지 비정상자세인지 판단한다. 사용자의 자세 데이터 취득을 위해 관성 센서를 이용한 4개 관절 기반 모션캡쳐 시스템을 제안한다. 이 시스템을 통해 대상자의 자세 데이터를 취득하고, 취득한 데이터를 기반으로 특징을 추출하여 DB를 구축한다. 구축한 DB를 K-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 자세 학습을 수행한 후, 정상자세와 비정상자세를 분류한다. 관절의 회전각도, 위치정보, 분석정보를 이용하여 자세분류를 수행한 결과, 정상자세 판단 성공률은 99.79%로 나타났다. 이 결과로 미루어 4개 관절에 대한 특징을 이용하여 사용자의 자세를 판단 가능하며, 향후 척추질환 예방 시스템에 적용하여 사용자의 자세를 교정하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.322-323
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• 2021

증강현실이나 자율 주행, 드론 등의 기술에서 현재 위치와 시점을 파악하기 위해서는 실시간 카메라 자세 추정이 필요하다. 이를 위해 가장 일반적인 방식인 연속적인 단안 영상으로부터 카메라 자세를 추정하는 방식은 두 영상의 정적 객체 간에 견고한 특징점 매칭이 이루어져야한다. 하지만 일반적인 영상들은 다양한 이동 객체가 존재하는 동적 환경이므로 정적 객체만의 매칭을 보장하기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문은 이 같은 동적 환경 문제를 해결하기 위해, 신경망 기반의 객체 분할 기법으로 영상 속 객체를 추출하고, 객체별 특징점 매칭 및 자세 추정 결과로 정적 객체를 특정해 매칭하는 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 정적 객체 특정 방식에 적합한 신경망 기반 특징점 추출 방법을 사용하면 동적 환경에 보다 강인한 카메라 자세 추정이 가능함을 실험을 통해 확인한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권5호
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• pp.470-475
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• 2009

본 논문은 헤드 트랙커(Head Tracker) 시스템에 패턴 매칭을 적용한 연구이다. 제안하는 알고리즘은 패턴을 통하여 헤드 트랙커의 초기자세를 빠르고 쉽게 획득하는 것이다. 광학 방식 헤드 트랙커는 적외선 LED(특징점)를 헬멧에 부착하고, 스테레오 카메라로 영상을 획득한다. 영상 분석시 발생하는 특징점간 거리 오차율을 바탕으로 패턴을 이루며 특징점을 부착한다. 특징점간 거리를 이용해 패턴 분석을 하고, 획득된 패턴을 바탕으로 특징점에 고유 번호를 부여한다. 맵 데이터와 특징점 고유 번호를 비교함으로써 헤드 트랙커의 초기자세를 추정한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.317-318
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• 2020

언택트 문화가 활성화되면서 다양한 업체에서 홈트레이닝 어플리케이션이 출시되고 있다. 많은 어플리케이션이 관절 특징점 검출 기능을 제공하여 사용자에게 편리함을 제공하지만, 자체 컨텐츠만 사용가능하다는 점에서 한계를 갖는다. 본 작품에서는 딥러닝 기반의 관절 특징점 검출기 및 특징 추출기를 결합하여 실시간 자세 유사도 측정기를 구현하였다. 목표영상 및 사용자의 관절 위치를 파악함과 동시에 관절 위치 정보에 대한 특징을 추출하여 자세 유사도를 실시간으로 점수화해 사용자에게 제공한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.344-345
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• 2011

본 논문에서는 모니터 상단의 일반 웹 카메라를 이용하여 사용자의 올바른 자세와 올바르지 않은 자세를 추정하고 사용자가 스스로 교정을 유도할 수 있는 새로운 개념의 어플리케이션을 소개한다. 교정의자나 허리 보호대 등의 도구가 없이 카메라 하나로 사용자가 자기 자세에 대한 인식을 할 수 있도록 제안하는 시스템이다. 정면 시점에서 바라보는 사용자의 자세는 얼굴과 어깨의 특징으로 판단하고, 초기화한 올바른 자세와 비교하여 사용자에게 경고 알림을 해주는 과정으로 진행된다. 주기적으로 자세를 확인하는 시스템을 통하여 사용자가 컴퓨터를 하는 자세에 대해 자각시킴으로써 올바른 자세를 가지도록 유도할 수 있음을 확인하였다.