• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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• pp.1662-1665
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• 2002

This paper proposes a novel semantic feature detection (SFD) method for real-time image transmission of sign language and finger spelling. We extract semantic information as an interlingua from input text by natural language processing, and then transmit the semantic feature detection, which actually is a parameterized action representation, to the 3-D articulated humanoid models prepared in each client in remote locations. Once the SFD is received, the virtual human will be animated by the synthesized SFD. The experimental results based on Japanese sign langauge and Chinese sign langauge demonstrate that this algorithm is effective in real-time image delivery of sign language and finger spelling.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제31권9호
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• pp.1323-1329
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• 2021

Micro-scale magnetic beads are widely used for isolation of proteins, DNA, and cells, leading to the development of in vitro diagnostics. Efficient isolation of target biomolecules is one of the keys to developing a simple and rapid point-of-care diagnostic. A zinc finger protein (ZFP) is a double-stranded (ds) DNA-binding domain, providing a useful scaffold for direct reading of the sequence information. Here, we utilized two engineered ZFPs (Stx2-268 and SEB-435) to detect the Shiga toxin (stx2) gene and the staphylococcal enterotoxin B (seb) gene present in foodborne pathogens, Escherichia coli O157 and Staphylococcus aureus, respectively. Engineered ZFPs are immobilized on a paramagnetic bead as a detection platform to efficiently isolate the target dsDNA-ZFP bound complex. The small paramagnetic beads provide a high surface area to volume ratio, allowing more ZFPs to be immobilized on the beads, which leads to increased target DNA detection. The fluorescence signal was measured upon ZFP binding to fluorophore-labeled target dsDNA. In this study, our system provided a detection limit of ≤ 60 fmol and demonstrated high specificity with multiplexing capability, suggesting a potential for development into a simple and reliable diagnostic for detecting multiple pathogens without target amplification.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.847-850
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• 2008

오늘날 인간은 기계와의 상호의사소통을 이용하여 기계를 더욱 발전시켜가고 있다. 시각기반인지시스템을 비롯한 여러 HCI(Human Computer Interaction)시스템 중 손가락 제스처를 인식, 추적하는 기술은 HCI 시스템에서 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 이 논문에서는 손가락을 구분하기 위해서 제한된 배경과 복잡한 배경에서의 손가락을 구분할 뿐만 아니라 배경과 전경을 분리하는 차영상을 이용하여 더욱더 효과적으로 손가락을 구분해내는 방법을 이용한다. 손가락을 구분하기 위해서는 미리 정의해놓은 손가락 끝 이미지들과 Template-Matching 을 통하여 손가락을 인식한다. 그리고 인식된 손가락을 추적한 후 미리 정의해놓은 제스처들과 비교함으로써 제스처를 인식한다. 이 논문에서는 차영상과 Template Matching 반을 이용하지 않고 미리 관심영역을 획득한 후 그 영역 안에서 Template Matching 을 수행한다. 그래서, 실행속도 및 반응속도를 줄이는 데 중점을 두고 있으며 더욱 효과적으로 제스처를 인식하는 방법에 대해 제안한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.85-90
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• 2014

본 논문에서는 키넥트의 3차원 영상정보를 이용하여 종이 바이올린 지판과 손가락 끝점을 검출하고 활 움직임을 판정한 뒤, 이 정보를 이용하여 가상 바이올린을 구현하는 방법을 제안한다. 키넥트의 컬러영상과 깊이영상을 이용하여 먼저 바이올린 지판을 식별하고 손가락 끝점을 검출한 뒤 지판 정보와 사용자의 지판 누름 여부를 판정하기 위한 지판의 깊이 정보를 검출한다. 운지와 활 움직임 정보에서 음이름을 판정하여 PC MIDI 인터페이스를 통해 가상 바이올린 연주 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 가상 바이올린 성능평가를 수행한 결과 높은 검출 정확도를 보였다. 구현된 가상 바이올린 기능을 활용하여 바이올린 연주 입력장치를 구현함으로써 PC기반 바이올린 연주시스템 구현의 편리성을 보였으며 악기 초보자가 PC 기반 바이올린 연주 학습에 사용자 인터페이스로 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제21권5호
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• pp.1-7
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• 2013

The present paper relates to a development of the Gear Detection Sensor for automotive manual transmission. To detect air gap from control finger to detecting zone of sensor based on non-contacted method, permanent magnet and linear type Hall IC are mounted in this sensor. Control finger is machined to 3 step heights to detect 3 gear stages such as In-Gear, Normal and Rear. After conducting actual experimentation based on exclusive Jig and FEM, it is described to consider possibility for automotive application of Gear Detection Sensor.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권6호
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• pp.701-709
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• 2019

최근에 헬스케어와 관련된 다양한 분야에서 생체신호 중 하나인 심박신호가 사용되고 있다. 기존에 제안된 심박신호 검출 방법으로는 접촉식 방법이 대부분이었지만, 피사체가 장치를 접촉하고 있어야 한다는 불편함의 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 최근 비접촉식 방법에 의한 검출 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 지정맥 인식을 위해 설계된 손가락 영상 촬영 장치를 이용해 심박 유사 신호를 얻어내는 방법을 제안한다. 검출된 심박 유사 신호는 지정맥의 위조 여부 판단과 심박 신호를 통한 다양한 응용분야에 활용될 수 있다. 제안하는 방법은 적외선을 이용한 지정맥 영상의 시간 도메인상의 밝기 값의 변화로부터 신호를 검출하고 영상처리 기반 알고리즘을 이용해 주파수 도메인으로 변환하였다. 변환 후, 대역 통과 필터링을 통해 심박신호와 관련이 없는 노이즈를 제거하였다. 신호의 정확성을 판단하기 위해 지정맥 획득 장치와 식품의약품안전처로부터 승인을 받은 접촉식 PPG 센서를 이용해 동시에 취득된 두 신호의 상관관계를 분석하였다. 결과적으로, 지정맥 영상을 통해 비접촉식으로 검출된 심박신호가 실제 심박신호의 파형과 일치함을 확인하는 것이 가능했다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.129-137
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• 2019

정보 기술의 발전에 따라 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 대두되고 있다. 이에 맞춰 디바이스의 소형화와 사용자의 편리성을 증대시키기 위한 여러 연구가 진행되고 있다. 그중 몇몇의 제안된 디바이스들은 사용자가 착용해야 한다는 점과 손에 들고 동작시켜야 한다는 불편함이 있다. 본 논문에서는 이러한 불편함을 해결하기 위해 텔레비전 시청 시 사용할 수 있는 가상 버튼을 제안하였다. 텔레비전을 통해 영상 시청 시 전방에서 사용자가 영상을 시청한다는 점을 이용해 카메라를 TV 상단에 설치하여 카메라가 머리 위쪽을 촬영하게 한다. 촬영된 영상에서 배경과 손 영역을 분리하여 검출하고, 검출된 손 영역에 외곽선을 검출한 후 손가락의 끝점을 검출한다. 손가락의 끝점을 검출하면 전방을 촬영하고 있는 영상 상단에 가상 버튼 인터페이스가 출력되며 검출된 손가락의 끝점이 포인터가 되어 위치정보를 갖고 버튼 안쪽에 위치할 경우 버튼이 동작한다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.53-63
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• 2019

모바일 환경에서 딥러닝을 통한 손 제스처 인터페이스를 제공하려면 높은 인식률을 제공하면서 실행속도의 저하를 막기 위한 네트워크 경량화의 연구가 필수적이다. 본 논문은 딥러닝 모델의 경량화를 통해 모바일 기기에서 손가락을 이용하여 공중에 쓴 문자를 실시간으로 인식하는 방법을 제안한다. MobileNet을 특징 추출기로 활용하는 객체 탐지 모델인 SSD (Single Shot Detector)를 기반으로 집게손가락을 탐지하고 손끝 경로를 이어 결과문자 영상을 생성한다. 이 영상은 서버로 전송되어 정규화 과정을 수행한 다음 학습된 OCR 모델을 이용하여 문자를 인식한다. 본 방법을 검증하기 위하여 12명의 사용자가 GALAXY S10+ 기기를 사용하여 1,000개의 단어를 실험한 결과 평균 88.6%의 정확도로 손가락을 인식하고 124 ms 이내로 인식된 텍스트가 출력되어 실시간으로 활용 가능함을 알 수 있었다. 본 연구결과는 모바일 환경에서 손가락을 이용한 간단한 문자 전송, 메모 및 공중 서명 등에 활용될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.60-68
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• 2014

최근 사용자와 컴퓨터 간의 상호작용을 통하여 컴퓨터를 제어하는 시스템이 활발하게 연구되고 있으며, 특히 사람의 손 인식에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 현재까지는 하나의 디바이스에서 사람의 손인식 정확도를 높이는 연구와 손동작을 통하여 디바이스를 제어하는 연구가 주를 이루고 있지만, 손 인식 기술이 여러 산업분야에 적용됨에 따라 다양한 환경과 상황에 적용하기 위하여 다중 디바이스 간의 시스템을 선택적으로 제어하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 손 인식을 통하여 두 개의 디바이스 중에서 선택적으로 하나의 디바이스를 제어하고자 한다. 더불어 6가지의 조건을 포함한 환경에서 실험을 통해 두 디바이스 간의 선택적 손 인식의 성공률을 높이기 위한 환경을 제시하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권2호
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• pp.174-182
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• 2013

Most methods for fusion-based finger vein recognition were to fuse different features or matching scores from more than one trait to improve performance. To overcome the shortcomings of "the curse of dimensionality" and additional running time in feature extraction, in this paper, we propose a finger vein recognition technology based on matching score-level fusion of a single trait. To enhance the quality of finger vein image, the contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE) method is utilized and it improves the local contrast of normalized image after ROI detection. Gabor features are then extracted from eight channels based on a bank of Gabor filters. Instead of using the features for the recognition directly, we analyze the contributions of Gabor feature from each channel and apply a weighted matching score-level fusion rule to get the final matching score, which will be used for the last recognition. Experimental results demonstrate the CLAHE method is effective to enhance the finger vein image quality and the proposed matching score-level fusion shows better recognition performance.