본 연구에서는 사람이 접근하기 힘든 환경에서도 사용할 수 있는 로봇 팔이 사람의 손 동작에 따라 동작하는 로봇 팔 제어시스템을 구현하였다. 적외선 센서와, 영상인식 센서를 이용한 립모션 센서를 사용해 사람 손의 좌표를 추출 후 맵핑하고 블루투스 통신을 통하여 로봇 팔에게 전송하여 동작하도록 하였다.
Hamzah, Mohd Haziq bin;Jung, Jinwoong;Lee, Joohyun;Choo, Hyunseung
한국정보처리학회:학술대회논문집
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한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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pp.333-334
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2018
This is a study on controlling a drone (DJI Mavic Air) with simple hand gesture using Leap Motion controller. Four component involve are MacBook, Leap Motion controller, Android device, and DJI Mavic Air. All of this component are connected through USB, Bluetooth, and Wi-Fi technology. The studies main purpose are to show that by controlling a drone through Leap Motion, drone amateur user can easily learn how to control a drone, and because of longer drone control range can be archived things such as search and rescue mission will be possible.
Air-writing recognition is relevant in areas such as natural human-computer interaction, augmented reality, and virtual reality. A trajectory is the most natural way to represent air writing. We analyze the recognition accuracy of words written in air considering five features, namely, writing direction, curvature, trajectory, orthocenter, and ellipsoid, as well as different parameters of a hidden Markov model classifier. Experiments were performed on two representative datasets, whose sample trajectories were collected using a Leap Motion Controller from a fingertip performing air writing. Dataset D1 contains 840 English words from 21 classes, and dataset D2 contains 1600 English words from 40 classes. A genetic algorithm was combined with a hidden Markov model classifier to obtain the best subset of features. Combination ftrajectory, orthocenter, writing direction, curvatureg provided the best feature set, achieving recognition accuracies on datasets D1 and D2 of 98.81% and 83.58%, respectively.
본 논문은 기존 립모션 장비에 홀로그램과 햅틱 장비를 결합함으로써 향상된 몰입감과 사용 용이성을 제공할 수 있는 사용자 인터페이스를 제시한다. 립모션은 사용자 손동작의 물리적 행동이 직접 가상의 화면상에 영향을 주는 장치인데, 화면상의 가상 손모양을 제어해야 한다는 점과 가상환경에서의 영향을 사용자에게 전달할 수 없다는 한계를 가진다. 우리는 홀로그램을 립모션과 결합시켜 사용자로 하여금 실제 손과 가상 화면을 같은 공간에 배치함으로써 몰입감을 향상시킨다. 아울러 사용자의 손에 촉각을 전달할 수 있는 햅틱 장비를 장착하여 감각의 상호 작용을 실현하는 프로타입을 제시한다.
In this paper, we evaluated prediction accuracy of Euler angle spectrograph classification method using a convolutional neural networks (CNN) for hand gesture recognition in augmented reality (AR) cognitive rehabilitation system based on Leap Motion Controller (LMC). Hand gesture recognition methods using a conventional support vector machine (SVM) show 91.3% accuracy in multiple motions. In this paper, five hand gestures ("Promise", "Bunny", "Close", "Victory", and "Thumb") are selected and measured 100 times for testing the utility of spectral classification techniques. Validation results for the five hand gestures were able to be correctly predicted 100% of the time, indicating superior recognition accuracy than those of conventional SVM methods. The hand motion recognition using CNN meant to be applied more useful to AR cognitive rehabilitation training systems based on LMC than sign language recognition using SVM.
Recently immersive virtual reality (VR) becomes popular due to the advanced development of I/O interfaces and related SWs for effectively constructing VR environments. In particular, natural and intuitive manipulation of 3D virtual objects is still considered as one of the most important user interaction issues. This paper presents a comparative study on the manipulation and interaction of 3D virtual objects using different interfaces and interactions in three VR environments. The comparative study includes both quantitative and qualitative aspects. Three different experimental setups are 1) typical desktop-based VR using mouse and keyboard, 2) hand gesture-supported desktop VR using a Leap Motion sensor, and 3) immersive VR by wearing an HMD with hand gesture interaction using a Leap Motion sensor. In the desktop VR with hand gestures, the Leap Motion sensor is put on the desk. On the other hand, in the immersive VR, the sensor is mounted on the HMD so that the user can manipulate virtual objects in the front of the HMD. For the quantitative analysis, a task completion time and success rate were measured. Experimental tasks require complex 3D transformation such as simultaneous 3D translation and 3D rotation. For the qualitative analysis, various factors relating to user experience such as ease of use, natural interaction, and stressfulness were evaluated. The qualitative and quantitative analyses show that the immersive VR with the natural hand gesture provides more intuitive and natural interactions, supports fast and effective performance on task completion, but causes stressful condition.
첨단 기술의 발달은 우리에게 또 다른 문제점을 양산하고 있다. 바로 우울증도 그 대표적인 문제점이라고 할 수 있다. 우울증은 다양한 형태로 나타나고 있으며, 심각한 우울증은 자살로 이어지는 경우가 많아지고 있다. 본 연구에서는 이러한 우울증 증상의 개선을 위해서 가상공간 내에서 생각 이동(Movement of Thought), 헤드 마운티드 디스플레이(Head Mounted Display), 립 모션(Leap Motion), 색채 치료(Color Therapy), 음악 치료(Music Therapy) 방법을 융합하여 새로운 형태의 우울증 치유 융합 콘텐츠를 설계 및 개발한다. 개발된 융합콘텐츠는 기존의 약물치유 방법을 대신해 우울증 환자의 자아존중감 향상과 우울증을 완화 시키는데 효과적일 것이다. 향후연구 방향으로는 개발한 프로토타입 콘텐츠를 임상적용해보는 것이다.
시간, 공간, 금전적인 문제 때문에 실습이 쉽지 않은 학문들이 있다. 특히 의료교육은 장소와 시간의 제약이 특히 심하며 cadaver(카드버:인체해부 실습용 시체)를 통해 이루어지기 때문에 어려움이 많다. 그 대안으로 다양한 가상 수술방법이 존재하지만 장비가 고가이거나 구하기 쉽지 않기 때문에 어려운 문제가 발생한다. 이러한 문제점의 해결 방법으로 3D-Virtual Reality(3D가상현실)를 활용하여 실제와 유사한 환경을 제공하고자 한다. 일반적으로 컴퓨터의 Interface(인터페이스)로 키보드와 마우스를 사용하지 않고 Oculus Rift(오큘러스 리프트)와 Leap Motion(립 모션)를 사용함으로써 더욱더 현실감을 느낄 수 있어 실습교육비용을 절감함으로써 실습교육에 대한 효과를 극대화 할 수 있다. 본 논문에서는 두개의 Device(디바이스)인 Oculus Rift(오큘러스 리프트)와 Leap Motion(립 모션)를 이용하여 3D가상 수술 시스템을 구축하고 실습할 수 있는 제안으로 의료교육인 수술교육에 대치하여 효율성을 높이는 방식을 제안하였고, 이는, 다른 Simulation(시뮬레이션)이 활용 가능한 학문분야에 까지 확장할 수 있을 것으로 사려된다.
본 논문은 립모션을 사용하여 사용자의 손동작을 인식함으로써 보다 현실감 있는 슈팅 게임 조작 방식을 제공한다. 슈팅 게임에서 필수적인 발사, 위치 이동, 시점 변화, 줌 인/아웃 등의 기능을 구현했으며, 사용자 평가를 통해 게임 인터페이스를 친숙하고 직관적인 손동작으로 대체함으로써, 기존 마우스/키보드 대비 조작의 용이성, 흥미, 확장성 등의 측면에서 우수함을 확인하였다. 구체적으로, 마우스/키보드를 이용한 인터페이스의 사용자 만족도(1~5)는 평균 3.02인 반면, 손동작을 이용한 인터페이스는 3.57이었다.
최근 정보기술의 발전에 가속화되면서 기존의 키보드나 마우스 같은 전통적인 제어장치들과는 달리 새로운 하드웨어 인터페이스들이 등장하고, 그에 따른 새로운 시각에서의 제어 방법들 등장하고 있다. 본 논문에서는 Leap Motion이라는 새로운 하드웨어 인터페이스를 사용할 때 제공되는 단순한 위치 정보만 쓰는 것이 아니라 어떠한 위치에 있는지, 특정 동작을 취했을 때 모션 등과 같은 정보들도 함께 사용하기 위해 손과 손가락을 인식할 수 있도록 모션 인식방법을 제안하고, 제안된 기술을 기반으로 3D Avatar를 제어 및 편집 후 애니메이션을 만들어 공유할 수 있는 모션제어 저작SW를 개발하였다. 본 기술은 의료, 게임, 교육 등 다양한 분야에서 새로운 제어 기술로서 활용될 수 있으며, 기존의 공간 터치 기술과는 다른 장점을 제공할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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