• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.741-750
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• 2014

This paper presents a real-time motion restoration system for people who need remedial exercise of musculoskeletal based on Inverse Kinematics. A new approach is suggested to recognize a gesture based on restored human motion which is calculated the 3D positions of intermediate joints using 3D positions of body features estimated from images. For generating the 3D candidate positions of intermediate joints which cannot be extracted from images, we apply an Inverse Kinematics theory to compute the target position of intermediate joints. And we can reduce the number of candidate positions by applying the various physical constraints of body. Finally, we can generate the more accurate final position using the Kalman filter for a motion tracking and the relationship between the previous frame information and the candidate positions. The system provide motion information which are rotation angle and height in real-time, therefore the rehabilitation exercises can be performed based on the information and figured out proper exercise for individual status.

• International Journal of Contents
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• 제7권1호
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• pp.14-22
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• 2011

Temporal Sign Language Recognition (TSLR) from hand motion is an active area of gesture recognition research in facilitating efficient communication with deaf people. TSLR systems consist of two stages: a motion sensing step which extracts useful features from signers' motion and a classification process which classifies these features as a performed sign. This work focuses on two of the research problems, namely unknown time varying signal of sign languages in feature extraction stage and computing complexity and time consumption in classification stage due to a very large sign sequences database. In this paper, we propose a combination of Dynamic Time Warping (DTW) and application of the Single hidden Layer Feedforward Neural networks (SLFNs) trained by Extreme Learning Machine (ELM) to cope the limitations. DTW has several advantages over other approaches in that it can align the length of the time series data to a same prior size, while ELM is a useful technique for classifying these warped features. Our experiment demonstrates the efficiency of the proposed method with the recognition accuracy up to 98.67%. The proposed approach can be generalized to more detailed measurements so as to recognize hand gestures, body motion and facial expression.

• 전자통신동향분석
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• 제35권5호
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• pp.112-122
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• 2020

In 3D computer graphics, a depth map is an image that provides information related to the distance from the viewpoint to the subject's surface. Stereo sensors, depth cameras, and imaging systems using an active illumination system and a time-resolved detector can perform accurate depth measurements with their own light sources. The 3D image information obtained through the depth map is useful in 3D modeling, autonomous vehicle navigation, object recognition and remote gesture detection, resolution-enhanced medical images, aviation and defense technology, and robotics. In addition, the depth map information is important data used for extracting and restoring multi-view images, and extracting phase information required for digital hologram synthesis. This study is oriented toward a recent research trend in deep learning-based 3D data analysis methods and depth map information extraction technology using a convolutional neural network. Further, the study focuses on 3D image processing technology related to digital hologram and multi-view image extraction/reconstruction, which are becoming more popular as the computing power of hardware rapidly increases.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.1-9
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• 2004

본 논문에서는 바이러스와 같은 생화학 물질의 분자구조를 3 차원 모델로 시각화하여 관찰하고, 그 분자모델을 직관적인 방법으로 조작하기 위한 가상 현실 분자 모델링 시스템을 제안한다. 이 시스템을 사용하면, 입체영상 디스플레이 장치와 데이터 글러브 및 동작 추적 장치를 사용하여 3 차원 분자 모델을 실감나게 조작할 수 있어서 효율적으로 분자들을 관찰하고 결합, 분리하는 등의 분자 모델링 작업이 가능하다. 사용자들은 마우스나 키보드 등의 장비 대신에 자연스러운 몸 동작이나 손 동작을 이용하여 분자 모델링 작업을 위한 동작을 하게 된다. 분자들의 결합을 화학적으로 정확하게, 그리고 실시간으로 시뮬레이션 하기 위해서 에너지 계산 알고리즘을 구현하였으며 이러한 작업이 가능하도록 분자 구조를 표현하는 새로운 자료구조를 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 동작 기반의 VR 분자 모델링 시스템의 타당성을 검증하기 위하여 HIV 바이러스 분자를 가지고 분자 모델링 작업을 수행하였고, 사용자 테스트를 실시하여 기존의 방식과 작업 성능 및 사용자 만족도를 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.442-444
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• 2013

본 논문에서, 우리는 보이스와 제스처 기능을 통해 모방이 삶에 끼치는 영향을 알 수 있다. 이러한 모방을 측정하기 위해 데이터를 수집하고 짧은(1초) 단어로 말하는 대화도중 얼마만큼 무의식적으로 모방을 하고 있는지에 대해 측정한다. 심지어 미래의 결과를 예측하는 기준으로 사용할 수 있다. 우리 연구의 주요 한계는 이용 가능한 인터뷰 데이터의 양은 제한적이다. 우리는 우리 그룹과 다른 연구자들이 큰 데이터 집합 및 다른 인구 통계에서 이 분석을 지속적으로 추구할 것을 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.612-615
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• 2016

본 논문에서는 EPIC(Electric Potential Integrated Circuit) 센서를 통해 추출된 동작신호에 대해 이산 웨이블릿 변환（Discrete Wavelet Transform : DWT)과 선형 판별분석（Linear Discriminant Analysis : LDA), Support Vector Machine(SVM)을 사용하는 동작 분류 시스템을 제안한다. EPIC 센서 신호에 대해 이산 웨이블릿 변환을 사용하여 웨이블릿 계수인 근사계수(approximation coefficients)와 상세계수(detail coefficients)를 구한 후, 각각의 웨이블릿 계수에 대해 특징 파라미터를 추출한다. 이 때, 특징 파라미터는 14개의 통계적 특징 추출 파라미터 중에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 통하여 선택한 우수한 특징 파라미터이다. 웨이블릿 계수들에서 추출한 특징 파라미터는 선형 판별분석을 적용하여 차원을 축소하고 SVM의 훈련 및 분류에 사용한다. 실험결과, 4가지 동작에 대한 EPIC 센서 신호분류에서 제안된 방법의 분류율이 99.75%로 원신호에 대한 HMM 분류율 97% 보다 높은 정확률을 보여주었다.

• 한국간호교육학회지
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• 제13권1호
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• pp.114-122
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• 2007

Purpose: This study was aimed at evaluating the effects of Music Therapy for the autistic children. Method: The subjects of this study consisted of 3 autistic children who were trained in an Attachment Promotion Therapy Program for 6 months. The Children were all males and 4years 9months, 3years 1 month, and 3years 8month each, and diagnosed with Autism by Child and Adolescent Psychiatrists. Data was collected by using video-taping methods(ADOS, Fagot's Interactive Behavior Code), an interview and observational methods(SMS). Music Therapy intervention was done once a week for 6 months. Data was gathered by quantitative and qualitative analysis. Result: This study showed that the Autism Diagnostic Observation Scale and Social Maturity Quotient(SQ) much improved after the Music Therapy After the Music Therapy, the Interactive Behavior Code : Gaze, Gesture for the communication, Verbal language, Laughing/Smile, and Normal play behaviors increased more than before the intervention. As the results show, the child's behavior became more positively responsive, playful, and attentive to others. Conclusion: This study suggests that Music Therapy might be an effective intervention for autistic disorder children in order to decrease autistic symptoms and increase joint attention behavior.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제10권2호
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• pp.188-200
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• 2018

This paper proposes a single control strategy to solve the problem of trans-media vehicle difficult control. The proposed control strategy is just to control the vehicle's air navigation, but not to control the underwater navigation. The hydrodynamic model of a vehicle when entering water obliquely at low speed has been founded to analyze the motion characteristics. Two methods have been used to simulate the vehicle entering water in the same condition: numerical simulation method and theoretical model solving method. And the results of the two methods can validate the hydrodynamic model founded in this paper. The entering water motion in the conditions of different velocity, different angle, and different attack angle has been simulated by this hydrodynamic model and the simulation has been analyzed. And the change rule of the vehicle's gestures and position when entering water has been obtained by analysis. This entering water rule will guide the follow-up of a series of research, such as the underwater navigation, the exiting water process and so on.

• 문화기술의 융합
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• 제4권4호
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• pp.309-316
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• 2018

본 연구에서는 실제와 같은 가상발표환경을 구현하여 실전에서 자신감 있게 발표할 수 있도록 도와주기 위한 3D 가상현실기반의 발표훈련시스템을 제안한다. 제안시스템은 발표자의 음성과 행동을 실시간으로 분석하여 가상공간의 청중들에게 반영되게 함으로서 사실감 있고 몰입도 높은 발표 및 면접 환경을 제공하였다. 발표자는 6DOF Tracking이 되는 HMD와 VR Controller를 착용하고 Kinect를 이용하여 가상공간 속에서의 시점 변화 및 인터랙션을 줄 수 있으며 가상공간은 사용자가 설정한 다양한 환경으로 변경이 가능하도록 하였다. 발표자는 가상공간 속에 별도로 제공되는 뷰에 표시된 프리젠테이션 파일 및 스크립트를 보며 내용 숙지 및 발표 숙달 연습을 하게 된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.3218-3222
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• 2013

판소리는 우리나라 전통 성악곡이며 소리, 대화, 몸짓이 어울린 종합 예술로 독창성과 우수성을 세계적으로 인정받은 세계무형유산이다. 특히, 판소리는 소리꾼의 해학적 표현과 청중의 참여도가 높은 점에서 예술적 가치가 있으며 모든 계층이 두루 즐기는 예술로서 사회적 통합의 기능을 담당한 것으로 평가되고 있다. 따라서 본 논문에서는 사회와 시대를 표현한 판소리의 음향학적 특징을 분석하기 위해 판소리 다섯 마당을 대상으로 음성신호 분석 기술을 적용한 상관성 추출 연구를 수행하였다. 이를 위해 판소리 다섯 마당에 대한 스펙트로그램, 피치, 안정도 및 강도 분석을 실험하였다. 실험 결과를 통해 판소리는 청중들에게 집중과 흥미를 지속적으로 유지시키면서 이야기를 풀어가는 특징을 잘 반영하기 위해 목소리의 파동 및 성대 떨림의 변화 폭이 크고 안정적이며 음성 에너지가 큰 소리로 표현하고 있는 것으로 분석되었다.