• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.73-80
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• 2023

최근 최저시급의 가파른 인상으로 인건비에 대한 부담이 늘어남과 함께 코로나19의 여파로 무인 상점의 점유율이 높아지고 있는 추세이다. 그로 인해 무인 점포를 타겟으로 하는 도난 범죄들도 같이 늘어나고 있어 이러한 도난 사고를 방지하기 위해 Just-Walk-Out 시스템을 도입하고 고비용의 LiDAR 센서, 가중치 센서 등을 사용하거나 수동으로 지속적인 CCTV 감시를 통해서 확인하고 있다. 하지만 이런 고가의 센서를 많이 사용할수록 점포 운영에 있어 비용 부담이 늘어나게 되고, CCTV 확인은 관리자가 24시간 내내 감시하기 어려워서 사용이 제한적이다. 본 연구에서는 이런 센서들이나 사람에 의지하는 부분을 해결할 수 있고 무인점포에서 사용할 수 있는 저비용으로 도난 등의 이상행동을 하는 고객을 탐지하여 클라우드 기반의 알림을 제공하는 인공지능 영상 처리 융합 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 본 연구에서는 mediapipe를 이용한 모션캡쳐, YOLO를 이용한 객체탐지 그리고 융합 알고리즘을 통해 무인 점포에서 수집한 행동 패턴 데이터를 바탕으로 각 알고리즘들에 대한 정확도를 확인하며 다양한 상황 실험을 통해 융합 알고리즘의 성능을 증명했다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.101-107
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• 2009

본 논문은 감시카메라 영상으로부터 응급상황을 탐지하는 방법과 응급상황의 정밀 탐색 및 서비스를 위한 이동로봇 추적 시스템 개발에 대하여 기술한다. 건물 곳곳에 설치된 카메라로부터 얻어지는 일련의 영상들을 분석하여 처리함으로써 사람의 행동을 인식할 수 있으며, 이 중 응급상황이 탐지된 경우 준비된 이동로봇을 이용해 응급상황 발생지점의 정밀 탐색이 가능하다. 감시 카메라 영상을 통하여 사람의 행동들을 인식하기 위해서는 인간의 모습이라고 가정되는 영역들을 추적하고 관리해야 한다. 한 영상에서 가우시안 혼합 모델(MOG)을 이용하여 배경과 분리된 관심 영역들을 추출하고, 각 영역들을 외관 모델을 이용하여 지속적으로 추적한다. 그리고 각 영역의 실루엣 정보를 이용한 움직임 누적 영상(MHI)을 생성하여 행동을 모델링하고 신경망을 이용하여 응급 상황을 최종 인식한다. 또한 응급상황에 처한 사람과 이동로봇의 위치정보를 계산해 이동로봇이 사람에게 접근하는 기술을 구현한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.295-302
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• 2013

사람 검출은 정지된 영상 혹은 동영상으로부터 사람의 움직임이나 자세를 추정하고, 사람이 찾아질 경우 영상 내 사람의 좌표, 동작 인식, 보안관련 인증 등을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 사람 검출은 다른 객체의 검출이나 사람과 컴퓨터와의 상호작용, 동작 인식 등의 기초 기술로서 해당 시스템의 성능에 영향을 미치는 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상 내의 사람은 움직임, 자세, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 다른 객체와의 중복 등의 환경적 변화로 인해 사람 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 피셔의 선형 판별 분석을 이용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 사람 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사람 움직임 및 자세와 배경에 무관하게 빠른 시간 안에 사람을 검출하는 것이 가능하다. 이를 위해 계층적인 방법으로 사람 검출을 수행하며, 휴리스틱한 방법, 피셔의 판별 분석을 이용하여 사람 검출을 수행하고, 검색 영역의 축소와 선형 결정의 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다. 추출된 사람 영상에서 사람의 자세를 추정하고 사람의 영역을 검출함으로써 사람 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.170-180
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• 2015

뉴미디어 기술과 디바이스의 발달에 따라서 유아 교육 분야에서 새로운 콘텐츠에 대한 다양한 시도들이 발생하고 있다. 본 연구는 유아를 대상으로 시지각과 사회성 증진을 목적으로 키넥트를 활용한 에듀테인먼트 콘텐츠을 개발하였다. 시각으로 인지된 내용을 신체를 사용한 그리기를 통해 재현함으로써 시지각 능력을 강화시키고 또래유아와의 놀이 활동 속에서 자연스러운 신체접촉과 협동과정을 경험하여 사회성 증진을 강화시키도록 설계하였다. 이 콘텐츠는 유아의 흥미를 유발할 수 있는 캐릭터 개발 및 스토리 기반의 영상 제작과 프로세싱을 활용한 인터랙티브 프로그래밍을 통해 프로토타입으로 개발되었다. 1차 파일럿 테스트를 통해 개선점을 도출하였고, 2차 파일럿 테스트에서 유아들이 수정된 콘텐츠를 쉽게 따라하고 적극적으로 참여하는 것이 관찰되었다. 이는 개발된 콘텐츠가 아이들에게 자연스럽게 놀이 과정을 통해서 사물을 인지하고 서로 어울림으로써 에듀테인먼트 콘텐츠로서의 가능성을 가지고 있음을 보여주고 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권9호
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• pp.403-408
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• 2015

키넥트는 사용자의 동작을 인식하고, 마이크 모듈로 음성을 인식하는 센서이다. 최근, 키넥트는 재활 치료 분야, 교육 분야 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 교육 분야 중에서도 음악, 발레 등의 예체능 교육 분야들에 키넥트를 활용한 연구가 진행되고 있는데, 본 논문에서는 예체능 교육 분야인 피아노 교육 분야에 키넥트를 활용한다. 본 논문에서는 저가의 접근성이 높은 키넥트를 이용해 전문가와 학습자의 자세 위치 값을 인식 및 비교해 학습자에게 피드백을 제공함으로써 학습자가 혼자 있을 경우에도 객관적인 수치에 의해 자신의 자세를 교정할 수 있는 피아노 교육 방안을 제안 및 구현한다. 제안하는 키넥트 기반 피아노 교육 시스템은 키넥트를 이용하여 학습자에게 피드백을 줄 수 있는 최초의 피아노 교육 시스템이며, 전문가의 관절 위치와 학습자의 관절 위치를 비교하는 알고리즘을 제안 및 구현한다. 또한, 학습자와 전문가의 관절 위치 비교 시 오차 허용 정도를 달리하는 실험을 통하여 오차 허용 정도별 자세의 정확도를 측정한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.783-787
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• 2006

공간감각은 주위 환경과 그 환경에서의 물체에 대한 직관적 느낌으로, 유아기는 이러한 공간감각의 기초능력이 발달되는 매우 중요한 시기이다. 유아들은 공간에 대한 직접적이고 능동적인 탐색을 통해 공간감각을 발달시켜 나가므로, 신체적인 움직임을 통해 공간을 탐색하는 경험은 공간감각 향상에 필수적이다. 본 논문에서는 동작을 이용한 유아의 공간감각 계발을 위해 4가지 콘텐츠를 제안한다: 물방울게임, 골키퍼 게임, 웅덩이를 피하기, 도형 맞추기. 제안된 4가지 콘텐츠는 보다 넓은 공간을 활용한 활동을 제공하기 위해서 가상 학습 공간으로 구현되었다. 또한, 구현된 가상학습공간에는 유아의 행동을 인지하여 가상학습공간의 콘텐츠를 이용할 수 있는 실감형 인터페이스를 적용하고 있다. 유아들의 행동에 바탕을 둔 실감형 인터페이스를 사용하는 것은 유아들에게 공간감각 형성에 도움을 줄 뿐만 아니라, 학습에 대한 즐거움, 흥미를 제공하게 되는 매우 중요한 역할을 수행하게 된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.69-76
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• 2015

현대 정보 사회에서 정보격차라는 장벽이 존재한다. 이러한 장벽 때문에 장애인들은 세상과 소통하는 데 어려움이 있다. 최근 스마트 기술의 발달에 따라 스마트 기기는 장애인들에게 필수품이 되어가고 있다. 현재 장애인들의 스마트 애플리케이션 접근성 향상은 큰 관심을 받고 있다. 본 논문의 목적은 장애인의 스마트접근성 향상을 위한 가이드라인을 개발하는 것이다. 이 가이드라인은 기존의 모마일 접근성 가이드라인에 기초를 두고 개발하였다. 가이드라인은 다음과 같다. 즉, 스마트기기에서 청색 최소화, 입력창에 자동 포커스 제공, 행위 추적, 폰트 칼라 변경 가능, 모션에 의한 응급상황 공지, 제스처 인식, 컨트롤 위치, 스크롤링 금지, 시각경고메시지의 음성화 서비스, 아이콘에 대한 텍스트레벨 부착 등을 포함한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권1호
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• pp.101-110
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• 2004

The robots that will be needed in the near future are human-friendly robots that are able to coexist with humans and support humans effectively. To realize this, humans and robots need to be in close proximity to each other as much as possible. Moreover, it is necessary for their interactions to occur naturally. It is desirable for a robot to carry out human following, as one of the human-affinitive movements. The human-following robot requires several techniques: the recognition of the moving objects, the feature extraction and visual tracking, and the trajectory generation for following a human stably. In this research, a predictable intelligent space is used in order to achieve these goals. An intelligent space is a 3-D environment in which many sensors and intelligent devices are distributed. Mobile robots exist in this space as physical agents providing humans with services. A mobile robot is controlled to follow a walking human using distributed intelligent sensors as stably and precisely as possible. The moving objects is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to follow the walking human, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The computer simulation and experimental results of estimating and following of the walking human with the mobile robot are presented.

• 융합보안논문지
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• 제11권4호
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• pp.59-66
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• 2011

오늘날 자동차 수의 폭증으로 인하여 사회 인프라 구축에 있어서 도로 사정, 확충이나 교통 정책의 수립이 매우 중요한 요소가 되었다. 본 논문에서는 이러한 교통 정책 수립 및 도로 인프라 확충에 대한 예측 정보를 제공할 수 있는 영상시스템 기반의 자동화된 교통량 측정 기술을 제안한다. 사거리나 도로에 설치된 CCTV로부터 실시간으로 영상을 입력받고 입력된 영상에서 다양한 칼라, 기하학적 특징 등을 추출하여 차량의 이동 방향을 활용하여 차량의 종류가 소형(개인용), 대형(산업용)으로 구별하는 분석 기술을 개발하며, 이를 데이터베이스화 하여 실제 일정 시간 동안 통행한 자료를 제공하도록 개발한다. 이러한 자료를 바탕으로 해당 도로의 활용성과 확충에 대한 기본 정보를 제공할 수 있을 것이며, 본 논문에서 개발된 기술을 통하여 차량의 통행량을 인식 실험한 결과 약 90.1%의 인식률을 나타내었다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.380-392
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• 2013

본 논문에서는 키넥트와 퍼지 시스템을 이용하여 골프 스윙 동작을 7가지 구간으로 분류하는 방법을 제안한다. 퍼지 논리의 입력으로 골프 클럽과 클럽의 헤드 위치를 사용하였으며 이 정보는 키넥트로부터 획득한 골퍼의 관절 정보와 컬러 영상 정보로부터 검출하였다. 제안하는 방법은 크게 신체 관절 추출 모듈, 골프 클럽 검출 및 헤드 추적 모듈, 골프 스윙 동작 분류 모듈로 구성되어 있다. 신체 관절 추출 모듈은 키넥트 센서로부터 검출되는 신체 관절 정보 중 골프 클럽의 검출을 위해 손의 좌표를 추출한다. 두 번째 모듈에서는 손의 좌표를 기준으로 허프 직선 변환 알고리즘을 사용하여 골프 클럽과 골프 클럽의 헤드를 검출한다. 마지막으로 인식 오류를 줄이고 동작별 인식 성능을 향상시키기 위해 퍼지 시스템을 적용하여 골프 스윙 동작을 분류하였다. 실시간 골프 스윙 영상에 대해 제안한 방법의 성능 평가를 시행하였고 제안한 방법은 평균 85.2%의 골프 스윙 동작 분류 신뢰도를 보여줌을 확인하였다.