• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제14권4호
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• pp.249-255
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• 2014

We present a simple method to watermark three-dimensional (3D) triangular meshes that have been generated from the depth data of the Kinect sensor. In contrast to previous methods, which maintain the shape of 3D triangular meshes and decide the embedding place, requiring calculations of vertices and their neighbors, our method is based on selecting one of the coordinate axes. To maintain shape, we use discrete wavelet transform and constant regularization. We know that the watermarking system needs the information to be embedded; we used a text to provide that information. We used geometry attacks such as rotation, scales, and translation, to test the performance of this watermarking system. Performance parameters in this paper include the vertices error rate (VER) and bit error rate (BER). The results from the VER and BER indicate that using a correction term before the extraction process makes our system robust to geometry attacks.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.163-164
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• 2019

본 논문에서는 Kinect Sensor를 활용하여 사용자의 뒤틀린 자세를 교정하는데 도움을 줄 수 있는 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 어플리케이션은 사용자의 자세 교정 부위 별로 분류하여 제시함으로써 체계적인 교정과 운동 효과를 볼 수 있는 장점이 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.59-60
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• 2024

본 논문에서는 키넥트 센서 기반의 운동 자세 교정 애플리케이션를 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 사용자의 운동 자세를 실시간으로 감지하고 분석하여, 잘못된 자세를 교정하는 기능을 제공한다. 키넥트 센서는 사용자의 움직임을 3D로 캡처하여 자세의 정확도를 평가하며, 개선이 필요한 부분에 대한 피드백을 제공한다. 또한, 사용자가 올바른 운동 자세를 유지할 수 있도록 지원하며, 장기적으로는 운동 효과를 극대화하고 부상 위험을 줄이는 데 기여한다. 또한, 이 애플리케이션은 개인 트레이너의 필요성을 줄이고, 사용자가 스스로 운동 자세를 교정할 수 있도록 도와준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1103-1109
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• 2014

디지털 영상 처리 분야에서 사람의 동작 인식은 다양하게 연구되고 있으며, 최근에는 깊이 영상을 이용한 방법이 매우 유용하게 사용되고 있다. 하지만 깊이 측정 센서의 위치와 각도에 따라 깊이 영상에서의 객체 크기나 형태가 왜곡되므로 사물 및 사람의 인식 과정에서 인식률이 감소하는 경우가 발생한다. 따라서 뛰어난 성능을 보장하기 위해서는 측정 센서에 의한 왜곡 보정은 반드시 고려되어야 할 사항이다. 본 논문에서는 동작 인식 시스템의 인식률을 향상시키기 위한 전처리 알고리즘을 제안한다. 깊이 측정 센서로부터 입력되는 깊이 정보를 실제 공간 (Real World)으로 변환하여 왜곡 보정을 수행한 후 투영 공간 (Projective World)으로 변환한다. 최종적으로 제안된 시스템을 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 구현하였으며 Kinect를 사용하여 실시간으로 성능을 테스트하였다. 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx Zynq-7000 FPGA Board에 탑재하여 검증하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.141-150
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• 2013

This study proposes technology using Active Shape Model to track the object separating it by depth-sensors. Unlike the common visual camera, the depth-sensor is not affected by the intensity of illumination, and therefore a more robust object can be extracted. The proposed algorithm removes the horizontal component from the information of the initial depth map and separates the object using the vertical component. In addition, it is also a more efficient morphology, and labeling to perform image correction and object extraction. By applying Active Shape Model to the information of an extracted object, it can track the object more robustly. Active Shape Model has a robust feature-to-object occlusion phenomenon. In comparison to visual camera-based object tracking algorithms, the proposed technology, using the existing depth of the sensor, is more efficient and robust at object tracking. Experimental results, show that the proposed ASM-based algorithm using depth sensor can robustly track objects in real-time.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.510-511
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• 2017

본 논문에서는 척추 관련 질환을 예방하고, 잘못된 자세를 사용자에게 피드백하여 자세교정에 도움을 주기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 키넥트 센서를 사용하였으며, 사용자의 움직임을 측정하기 위해 골격 데이터 좌표 값을 인덱스 화하여 움직임 변화정도를 측정하였다. 구현된 시스템은 자세판별 뿐만 아니라 사용자의 산만도 모니터링이 가능함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.137-138
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• 2019

최근에는 청소년과 어른 대상으로한 운동을 많이 함으로써 운동은 그 어느 때 보다 인기를 얻고 있다. 하지만 그에 따른 사고도 점차 많이 일어나고 있다. 이는 신체활동 능력의 높이는 동시에 운동자세교정을 해주고 사고방지를 하고자 스포츠, 교육, 3D 가상현실 일부 사용되는 몰입형 프로그램으로 설계 했다. 본 프로그램에서는 사용자 동작을 효과적으로 인식 할 수 있는 키넥트(Kinect)를 사용하여 인터페이스를 제작하였고 향후 연구를 통해 운동자세효과를 검증하고 다양한 운동 그리고 재활치료등 개발할 필요가 있음을 시사한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.1083-1085
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• 2017

개인별 건강관리에 대한 관심이 증가함에 따라 다양한 형태의 운동관리 프로그램이 개발되고 있다. 본 연구에서는 개인별 맞춤 트레이닝 관리를 위해 키넥트 센서를 활용한 셀프 운동 교정 프로그램을 개발하였다. 셀프 운동 교정 프로그램의 동작 과정은 다음과 같이 구성된다. 1)키넥트 센서를 활용하여 사용자의 운동 모습을 촬영 2) USB 어댑터를 이용하여 PC와 연동한 후 실시간으로 골격분석 및 좌표를 추출 및 각도를 계산 3)표준 자세의 데이터와 비교, 분석하여 잘못된 동작을 인식 4)잘못된 동작이 인식되면 음성지원을 통해 실시간 알림, 운동이 끝난 후 수집되는 운동 기록(횟수, 영상) 데이터를 데이터베이스에 저장하고 열람 및 관리할 수 있도록 함으로써 효율적으로 개인 운동교정이 가능하다.