• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.145-151
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• 2023

3D-CNN은 시계열 데이터 학습을 위한 딥 러닝 기법 중 하나이다. 이러한 3차원 학습은 많은 매개변수를 생성할 수 있으므로 고성능 기계학습이 필요하거나 학습 속도에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 손의 동적인 제스처 동작을 시공간적으로 학습할 때, 3D-CNN 모델의 구조적 변화 없이 입력 영상 데이터의 시공간적 변화에 따른 학습 정확성을 분석함으로써, 3D-CNN을 이용한 동적 제스처 학습의 효율성을 높이기 위한 입력 영상 데이터의 최적 조건을 찾고자 한다. 첫 번째로 동적 손 제스처 영상 데이터에서 동적 이미지 프레임의 학습구간을 설정함으로써 제스처 동작간 시간 비율을 조정한다. 둘째로는 클래스간 2차원 교차 상관 분석을 통해 영상 데이터의 이미지 프레임간 유사도를 측정하여 정규화 함으로써 프레임간 평균값을 얻고 학습 정확성을 분석한다. 이러한 분석을 통하여, 동적 손 제스처의 3D-CNN 딥 러닝을 위한 입력 영상 데이터를 효과적으로 선택하는 두 가지 방법을 제안한다. 실험 결과는 영상 데이터 프레임의 학습구간과 클래스간 이미지 프레임간 유사도가 학습 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 보여준다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.462-465
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• 2002

This paper deals with the problem of synthesis of stable and optimal grasps with unknown objects by 3-finger hand. Previous robot grasp research has analyzed mainly with either unknown objects 2D by vision sensor or unknown objects, cylindrical or hexahedral objects, 3D. Extending the previous work, in this paper we propose an algorithm to analyze grasp of unknown objects 3D by vision sensor. This is archived by two steps. The first step is to make a 3D geometrical model of unknown objects by stereo matching which is a kind of 3D computer vision technique. The second step is to find the optimal grasping points. In this step, we choose the 3-finger hand because it has the characteristic of multi-finger hand and is easy to modeling. To find the optimal grasping points, genetic algorithm is used and objective function minimizing admissible farce of finger tip applied to the object is formulated. The algorithm is verified by computer simulation by which an optimal grasping points of known objects with different angles are checked.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.525-531
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• 2019

인간과 컴퓨터 사이의 보다 자연스러운 상호적인 인터페이스를 효과적으로 구현하기 위해서 사람의 제스처를 활용하려는 노력이 최근 들어 지속적으로 시도되고 있다. 본 논문에서는 연속적으로 입력되는 3차원의 깊이 영상을 받아들여서 손 모델을 정의하고, 정의된 손 모델을 기반으로 사람의 손 영역을 강인하게 추출하는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시된 알고리즘에서는 먼저 21개의 관절을 사용하여 손 모델을 정의한다. 본 논문에서 정의한 손 모델은 6개의 손바닥 관절을 포함하는 손바닥 모델과 15개의 손가락 관절을 포함하는 손가락 모델로 구성된다. 그런 다음, 입력되는 3차원의 깊이 영상을 적응적으로 이진화함으로써, 배경과 같은 비관심 영역들은 제외하고, 관심 영역인 사람의 손 영역만을 정확하게 추출한다. 실험 결과에서는 제시된 알고리즘이 연속적으로 입력되는 깊이 영상으로부터 배경과 같은 영역들은 제외하고 사람의 손 영역만을 기존의 알고리즘에 비해 약 2.4% 보다 강인하게 검출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 손 영역 추출 알고리즘은 제스처 인식, 가상현실 구현, 3차원 운동 게임, 수화 인식 등과 같은 컴퓨터 비전 및 영상 처리와 관련된 여러 가지의 실제적인 분야에서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.126-136
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• 2007

Teleconferences have been used in business sectors to reduce traveling costs. Traditionally, specialized telephones that enabled multiparty conversations were used. With the introduction of high speed networks, we now have high definition videos that add more realism in the presence of counterparts who could be thousands of miles away. This paper presents a new technology that adds even more realism by telecommunicating with hand gestures. This technology is part of a teleconference system named SMS (Smart Meeting Space). In SMS, a person can use hand gestures to manipulate meeting data that could be in the form of text, audio, video or 3D shapes. Fer detecting hand gestures, a machine learning algorithm called SVM (Support Vector Machine) has been used. For the prototype system, a 3D interaction environment has been implemented with $OpenGL^{TM}$, where a 3D human skull model can be grasped and moved in 6-DOF during a remote conversation between distant persons.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1528-1534
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• 2019

최근 들어, 3차원의 깊이 카메라의 대중화로 인해서 RGB 영상에서 수행되던 연구에 새로운 관심과 기회가 생겼지만 사람의 손 자세의 추정은 여전히 어려운 주제 중의 하나로 분류되고 있다. 본 논문에서는 다양하게 입력되는 3차원의 깊이 영상으로부터 사람의 손의 자세를 학습 알고리즘을 이용하여 강인하게 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방법에서는 먼저 뼈대 기반의 손 모델을 생성한 다음, 생성된 손 모델을 3차원의 포인트 클라우드 데이터에 정렬한다. 그런 다음, 랜덤 포레스트 기반의 학습 알고리즘을 이용하여 정렬된 손 모델로부터 손의 자세를 강인하게 추정한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제안된 접근 방법이 다양한 실내외의 환경에서 촬영된 입력 영상으로부터 사람의 손의 자세를 강인하고 빠르게 추정한다는 것을 보여준다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제3권2호
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• pp.24-29
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• 2003

The market of digital avatar with internet and digital technology is increasing rapidly. The users want to express any free-formed motion of their avatars in the cyber space. The user s motion capturing method as the avatar's motion can express any free-formed motion of the avatar in real-time but the methods are expensive and inconvenient. In this paper, we proposed a new method of expressing any free-formed motion of the avatar in real-time. The proposed method is an algorithm for real-time control of a 3D avatar in symmetry-formed free motion. Specially, the algorithm aims at the motion control of a 3D avatar for online dancing games. The proposed algorithm uses the skeleton character model and controls any one of two hands of the character model by a joystick with two sticks. In the symmetry-formed motion, the position and orientation of one hand can determine the position and orientation of the other hand. And the position and orientation of a hand as an end-effector can determine the pose of the arm by Inverse Kinematics. So the algorithm can control the symmetry-formed free motions of two arms by one joystick with two sticks. In the dance game, the algorithm controls the arm motion by the joystick and the other motion by the motion captured DB.

• 디지털융복합연구
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• 제13권11호
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• pp.331-336
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• 2015

로우 폴리곤(Low-Polygon) 모델에 사용되는 텍스쳐 매핑은 3D게임그래픽 표현에 있어서 중요도가 높은 작업과정의 하나이다. 그 과정에서 손맵(hand painted texture)은 모델링 표면에 단 한 장의 텍스쳐를 사용하여 재질의 색상 및 시각적 촉각을 표현한다. 3D게임그래픽에서 돌출, 함몰과 같은 시각적 촉각 표현이 매우 중요하다. 평면을 입체적 양감으로 인지하는 것은 게슈탈트 법칙(Gestalt Law)의 경험적 시지각으로 해석할 수 있다. 또한 촉각을 인지하고 지각하는데 있어서 필요한 것이 어포던스(Affordance)라는 개념이다. 이는 학습과정에서 그 관계성을 시각적으로 지각하는 것을 의미한다. 본 논문에서는 3D게임그래픽 제작자들을 대상으로 한 손맵에 대한 설문조사 분석결과를 통하여 손맵이라는 텍스쳐 맵 제작 시 중요한 특징들을 제시하고 한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.600-603
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• 2002

In this study, Automatic design program creates 3D solid models and constructs them. The method of making assembly model is two. One assembles the element made in automatic design program with hand, the other develops the automatic design program fur creating assembly model. Automatic design program improves the convenience of user. In creating gears, involute curve and Trochoidal fillet curve are made by mathematical development.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.396-402
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• 2022

영상 미디어를 위한 사용자 인터랙션은 다양한 형태로 개발되고 있으며, 특히, 인간의 제스처를 활용한 인터랙션이 활발히 연구되고 있다. 그 중에, 손 제스처 인식의 경우 3D Hand Model을 기반으로 실감 미디어 분야에서 휴먼 인터페이스로 활용되고 있다. 손 제스처 인식을 기반으로 한 인터페이스의 활용은 사용자가 미디어 매체에 보다 쉽고 편리하게 접근할 수 있도록 도와준다. 이러한 손 제스처 인식을 활용한 사용자 인터랙션은 컴퓨터 환경 제약 없이 빠르고 정확한 손 제스처 인식 기술을 적용하여 영상을 감상할 수 있어야 한다. 본 논문은 오픈 소스인 미디어 파이프 프레임워크와 머신러닝의 k-NN(K-Nearest Neighbor)을 활용하여 빠르고 정확한 사용자 손 제스처 인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 컴퓨터 환경 제약을 최소화하기 위하여 인터넷 서비스가 가능한 웹 서비스 환경 및 가상 환경인 도커 컨테이너를 활용하여 사용자 손 제스처 인식 기반의 입체 영상 제어 시스템을 설계하고 구현한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.859-861
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• 2003

In order to present a space in details, it is indispensable to acquire 3D shape and texture simultaneously from the same platform. 3D shape is acquired by Laser Scanner as point cloud data, and texture is acquired by CCD sensor. Positioning data is acquired by IMU (Inertial Measurement Unit). All the sensors and equipments are assembled on a hand-trolley. In this research, a method of integrating the 3D shape and texture for automated construction of Digital Surface Model is developed. This Digital Surface Model is applied for efficient feature extraction. More detailed extraction is possible , because 3D Digital Surface Model has both 3D shape and texture information.