Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.703-704
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2020
본 논문에서는 4차 산업혁명의 화두인 가상현실 기술을 활용하여 현대인들의 단조로운 생활패턴과 운동부족을 보완하기 위해 두다리에 착용한 트래커들을 이용하여 다리의 움직임을 인식하여 가상현실에 적용한 러닝 게임을 설계하게 하였고, 이를 구현하여 1인칭 시점 가상현실 게임 콘텐츠를 개발하였다. 게임 콘텐츠는 가상현실 HMD장비와 연동되는 트래커를 착용하여 진행하며 트래커 장비를 이용하여 사용자의 두 다리의 움직임을 더욱 정확하게 인식할 수 있다. 게임 안에서의 최고기록 갱신을 통해 사용자는 더욱 게임에 몰입감을 가지고 갱신을 위하여 플레이 하다 보면 활동량의 증가로 칼로리 소모와 근육을 증가 시킬 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.01a
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pp.291-292
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2020
본 논문에서는 가상현실 콘텐츠 구현에 널리 사용되고 있는 unreal engine4를 사용하여 모션 트래커를 이용한 가상현실 드럼 연주 게임을 제작하였다. 현재 4차 산업 혁명 시대에서 가상현실 기술을 이용한 다양한 응용분야가 나타나고 있고 그중에서 체감형 콘텐츠가 몰입감을 높일 수 있다. 가상현실에서 더 많은 모션을 구현할 수 있도록 모션 트래커를 이용한 악기를 연주하는 것은 거의 없다. 그래서 모션 트래커를 이용한 게임 콘텐츠를 제작하여 드럼 악기를 몰입감 있게 게임 형태로 연주하는 체감형 게임을 개발하였다.
Kim, Juwan;Kim, Haedong;Jang, Byungtae;Kim, Donghyun
Journal of the Korea Computer Graphics Society
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v.3
no.2
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pp.35-43
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1997
In monitor-based AR(Augmented Reality) systems, it is required to know the position and direction of a camera in order to combine real images from a camera with virtual images exactly_ Because a tracker is parted from a camera, however, there is a registration error caused by the inconsistency of a tracker with a camera. In this paper, we describe the error correction method using genetic algorithm. This method looks for the position and direction of a camera using genetic algorithm and solves the error correction matrix of it. And then it is registered of the real images and the revised virtual image. It has an effect on the error correction caused by the misalignment of a tracker with a camera in complex AR systems.
Se-jun Kim;Jong-pil Choi;Dong-huyn Oh;Da-jin-sol Kim
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.27
no.6
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pp.740-745
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2023
This study proposes the development of an antenna tracker system using a satellite system to stabilize the communication status of drones and extend the communication distance. The location information of the drone and the ground station was used to maximize communication gain in the general fixed antenna method between the ground station and the drone. We developed a tracker system that can automatically and continuously aim the ground station's antenna at the drone. It is expected that the use of antenna trackers will improve the stabilization of communication conditions and expand the communication distance, thereby leading to the advancement of the drone industry.
In this paper, we analyze the interaction features using eye-tracker and the characteristics of attention concentration of children with intellectual disabilities, and present gamification elements that can be used when designing digital contents for them. For children with quadriplegic cerebral palsy, eye-trackers will increase the accessibility of digital contents. Foreground gamification can be used for selective attention concentration, background gamification and intrinsic motivation to sustain attention concentration, and foreground gamification and extrinsic motivation for mobility.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.07a
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pp.139-140
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2019
난독증은 정상적인 지능에도 불구하고 문장을 읽기가 어려운 독서 장애다. 난독증 진단 방법은 ADHD처럼 증상 체크리스트가 없다. 지적장애를 판정할 때 사용하는 웩슬러 지능검사 같은 전 세계인이 사용하는 아주 보편화된 심리검사도 없다. 미국 진단기준의 최신판인 DSM-5에도 어떤 검사를 해서 기준점수 아래여야 진단할 수 있다고 명확히 써놓지 않았다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 글자, 단어, 문장, 문단의 단위를 설정하여 화면에 출력하고 아이트래커를 활용하여 읽는 사람의 시선 데이터를 수집하여 히트맵으로 분석한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.01a
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pp.307-308
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2021
2020년 7월 정부는 포스트 코로나 시대를 선언하며, 한국판 뉴딜 정책을 발표하였다. 한국판 뉴딜은 디지털인프라 구축, 비대면 산업육성, SOC 디지털화를 기본방향으로 내세웠으며 빅데이터, 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 등 4차산업 핵심기술의 육성방안을 제시하였다. 최근 인천공항은 한국판 뉴딜 정부정책에 부응하기 위해 인천공항 K-뉴딜 프로젝트를 추진 중이며, 세부 전략과제로 자산관리의 디지털전환을 위한 IoT기반 스마트 자산관리시스템을 구축 중이다. IoT기반 스마트자산관리시스템은 인천공항에 위치한 실내외 이동형 자산에 대해 끊김없는 위치정보를 제공하는 시스템으로 기존 시스템(RFID) 대비 약 4억 원의 인적, 물적 자원을 절감하는 효과를 나타낼 것으로 예상된다. 본 논문에서는 IoT기반 스마트 자산관리시스템의 핵심기술인 실내외 연속측위 스마트 트래커와 네트워크의 구성, 저전력 위치정보 제공방법을 제시한다.
This study is for looking into Factors affecting the Intention of using about Fitness Tracker based on IoT by Flow Theory and UTAUT Model. The independent variables of the IoT-based fitness tracker have been selected as Challenge, Skill Factors used in the Flow experience theory and selected the personal characteristics of health perception, enjoyment, Social Influence, and Facilitating Conditions. In addition UTAUT theory was used as parameter of Performance Expectancy and Effort Expectancy and intention of Use behavior was selected as a dependent variable. For verifying research hypothesis, This study collected 126 surveys data and carried out a statistical analysis by Smart PLS. The result shows that new Flow Experience and Personal Characteristic Factors with key variables in the UTAUT Model affect significantly to Intention of using about Fitness Wearable environment based IoT.
Kim, Young-gwon;Kwon, Ki-jae;Yun, Na-ri;Kim, Jong-in;Yun, Tae-jin
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.517-518
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2021
본 논문에서는 게임 개발 플랫폼인 언리얼 엔진 4을 사용하여 가상현실기술을 활용한 복싱 게임을 개발하였다. 복싱 게임을 더욱 실감나게 즐길 수 있도록 하기 위해 양 손에 부착한 VIVE 트래커로 복싱 동작을 모션 트래킹하여 아바타를 제어하였다. 게임 모드의 경우 연습모드와 스파링모드로 구성하였다. 연습모드에서 튜토리얼을 진행하여 게임플레이를 익힌 후 스파링모드에서 AI와 복싱 대결을 하도록 구현하였다. 스파링모드는 AI와 플레이어가 대결을 하며 먼저 체력을 소모시키면 승리하게 된다. 그리고 AI 캐릭터의 애니메이션 재생 속도에 따라 4가지 난이도를 설정할 수 있다. 가상현실 복싱게임은 VR기술을 이용하여 가정에서 간편하게 복싱 운동을 즐길 수 있으며, 더 많은 VIVE 트래커를 활용하면 정밀한 모션 트래킹이 가능하여 현실감을 높일 수 있다.
In this paper, we propose a novel deep learning-based motion reconstruction approach that facilitates the generation of full-body motions, including finger motions, while also enabling the online adjustment of motion generation delays. The proposed method combines the Vive Tracker with a deep learning method to achieve more accurate motion reconstruction while effectively mitigating foot skating issues through the use of an Inverse Kinematics (IK) solver. The proposed method utilizes a trained AutoEncoder to reconstruct character body motions using tracker data in real-time while offering the flexibility to adjust motion generation delays as needed. To generate hand motions suitable for the reconstructed body motion, we employ a Fully Connected Network (FCN). By combining the reconstructed body motion from the AutoEncoder with the hand motions generated by the FCN, we can generate full-body motions of characters that include hand movements. In order to alleviate foot skating issues in motions generated by deep learning-based methods, we use an IK solver. By setting the trackers located near the character's feet as end-effectors for the IK solver, our method precisely controls and corrects the character's foot movements, thereby enhancing the overall accuracy of the generated motions. Through experiments, we validate the accuracy of motion generation in the proposed deep learning-based motion reconstruction scheme, as well as the ability to adjust latency based on user input. Additionally, we assess the correction performance by comparing motions with the IK solver applied to those without it, focusing particularly on how it addresses the foot skating issue in the generated full-body motions.
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