• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1320-1328
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• 2016

In this paper, we propose a novel security system using hand gesture recognition. Proposed system does not create a password as numbers, but instead, it creates unique yet simple pattern created by user's hand movement. Because of the fact that individuals have different range of hand movement, speed, direction, and size while drawing a pattern with their hands, the system will be able to accurately recognize only the authorized user. To evaluate the performance of our system, various patterns were tested and the test showed a satisfying result.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.391-396
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• 2008

동영상에서 객체의 움직임은 동영상의 내용을 분석하는데 중요한 요소로 작용한다. 따라서 움직임 정보를 이용하여 동영상 내용을 분석하고 검색하기 위한 많은 방법들이 제안되었다. 그러나 대부분의 방법들은 객체 자체의 동작 보다는 움직임의 방향이나 경로를 분석하는 쪽으로 치중되었다. 본 논문에서는 객체의 움직임에 의한 모양 변화를 이용하여 객체의 동작을 표현하고 비교하기 위한 모양 시퀀스 기술자(descriptor)를 제안한다. 객체의 움직임 정보는 입력된 이미지 시퀀스에서 객체 영역을 추출하여 연속된 2차원 모양 정보로 표현되고, 각각의 2차원 모양 정보는 모양 기술자를 이용하여 1차원 모양 특징 값으로 변환된다. 순서에 따라 배열된 모양 기술자들을 시간 축으로 주파수 변환한 후 저주파영역의 계수를 취하여 모양 시퀀스 기술자를 얻게 된다. 실험을 통하여 제안된 방법이 객체의 동작 정보를 매우 효과적으로 표현 및 비교 가능하여 내용 기반 동영상 검색, 동작 인식 등의 인지적 관점의 움직임 분석 응용에 적용 가능함을 보였다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제37권4호
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• pp.733-743
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• 2020

이 연구는 의미연결망 분석을 활용하여 Movement culture 중 K-pop 댄스, 태권도 공연의 인식을 탐색하는 것이 목적이다. 연구대상은 대전 소재 K 대학의 105명으로 선정하였다. 연구대상의 선정방법은 비확률 표집방법 중 눈덩이표본추출법을 사용하였으며 조사도구는 모바일 구글 설문지를 사용하였다. 결과는 다음과 같다. 첫째, K-pop 댄스는 '세계화', '문화', '유명'의 개념이 20회 이상 산출 된 인식의 상위 개념임을 알 수 있었다. 둘째, K-pop 댄스 인식의 의미연결망 분석 결과, '문화', '인기', '유명' 개념이 k-pop 댄스 인식의 주요 연결개념임을 알 수 있었다. 셋째, 태권도 공연은 '좋음', '한국', '절제의 개념이 20회 이상 산출된 상위개념임을 확인할 수 있다. 넷째, 태권도 공연 인식의 의미연결망 분석 결과, '움직임', '한국', '좋음' 의 개념이 태권도 공연 인식의 주요 연결개념임을 알 수 있었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.775-776
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• 2012

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.383-393
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• 2018

이 연구는 뮤지컬 전공대학생들이 체험하는 한국 춤의 신명(神明)요소들을 개념화하고 이를 주제별로 범주화하여 경험과정에서 나타나는 신체움직임의 표현인식들을 연구하는 것이다. 참여자는 춤과 노래 그리고 연기경험이 있는 뮤지컬 전공 대학생 남녀 12명이며, 프로그램은 신명체험(神明體驗)을 주제로 한국의 춤과 소리인식, 호흡과 움직임을 중심으로 주2회 4주간 8차시로 구성하였다. 질적 연구는 과정중심의 발견이며, 관찰과 심층면담 그리고 자기보고서를 토대로 귀납적 영역분석을 시행하였다. 분석의 핵심은 소리와 호흡을 통한 신명정서와 신체표현 인식탐구에 집중하여 내용분석을 시도하였다. 결론적으로 뮤지컬 전공대학생들에게 한국 춤 신명체험을 통한 움직임의 표현인식은 첫째, 신체지각을 통한 창의적 사고향상 둘째, 소리와 호흡의 집중력을 통한 이미지표현활용에 기여한 것으로 나타났다. 또한 한국 춤의 신명체험을 통한 소리와 호흡의 재발견과 표현이미지의 연구결과는 뮤지컬 전공대학생들이 인식하는 신체표현의 유용성과 창의적 요인들로 구분되어 교육적 측면과 연계하여 논의될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.85-93
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• 2005

본 논문은 복잡한 배경에서 표식없는 손을 추적하여 한글 수화를 인식하는 시스템에 관한 것이다. 제안한 방법은 먼저 인접한 프레임간의 차 영상에 대하여 엔트로피를 측정한다. 큰 값을 갖는 영역에 대해 피부색에 가까운 분포를 갖는 색상 정보를 추출하여 배경 영상으로부터 손 영역만을 추출한다. 추출된 손 영역에 대해 윤곽선을 검출하고 개선된 무게중심 프로필(centroidal profile) 방법을 적용하여 수화를 인식한다. 6가지 모양의 수화를 사용한 실험결과 기존의 방법들과 달리 표식을 사용하지 않고도 복잡한 배경과 조명의 변화에서 안정적으로 수화를 인식할 수 있다. 또한 초당 15프레임 정도의 처리속도로 각 사람별로 95%이상, 각 수화별로 $90\sim100%$의 인식률을 얻을 수 있다.

• 대한인간공학회지
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• 제31권4호
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• pp.577-583
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• 2012

Objective: This paper describes the process and results related to the development of gesture recognition-based natural user interface(NUI) for vehicle maintenance e-Training system. Background: E-Training refers to education training that acquires and improves the necessary capabilities to perform tasks by using information and communication technology(simulation, 3D virtual reality, and augmented reality), device(PC, tablet, smartphone, and HMD), and environment(wired/wireless internet and cloud computing). Method: Palm movement from depth camera is used as a pointing device, where finger movement is extracted by using OpenCV library as a selection protocol. Results: The proposed NUI allows trainees to control objects, such as cars and engines, on a large screen through gesture recognition. In addition, it includes the learning environment to understand the procedure of either assemble or disassemble certain parts. Conclusion: Future works are related to the implementation of gesture recognition technology for a multiple number of trainees. Application: The results of this interface can be applied not only in e-Training system, but also in other systems, such as digital signage, tangible game, controlling 3D contents, etc.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제41권8호
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• pp.586-597
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• 2014

최근 고성능 센서가 집적된 스마트폰과 웨어러블 디바이스 기술이 부각됨에 따라 이와 같은 플랫폼을 활용한 차세대 모바일 컴퓨팅 기술이 크게 주목받고 있다. 기존 행위인지는 지속적인 움직임에 따른 고유 패턴을 포착하는 반면, 자세인지는 급격한 순간 변화나 신체 방향의 변화를 포착하는 방법으로 접근되어 왔다. 그러나 이 두 가지의 패턴을 함께 고려하고 실제 활용 가능한 수준의 성능 확보와 그 시스템에 대한 연구는 다소 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 최근 부각되는 스마트폰과 웨어러블 디바이스의 센서 데이터를 함께 고려하고 각각이 갖는 장점을 혼합한 사용자 행위 및 자세인지 기법과 스마트폰 플랫폼을 기반으로 실제 환경에서의 그 활용 방법을 제안한다. 스마트폰과 웨어러블 센서 데이터를 함께 운용하기 위한 전처리 방법을 설계하고 고유 진동 패턴과 수직, 수평 방향 패턴 특징을 혼합적으로 활용하여 인지 모델을 구축하였다. 이 과정에서 자전거 타기와 빠르게, 천천히 걷기, 뛰기와 같이 보다 다양한 행위와 서기, 앉기, 누워있기와 같은 자세 패턴을 고려하였다. 실험 결과 제안하는 기법의 성능과 타당성을 입증하였고 실제 환경에서의 적용을 통해 그 활용 가능성을 보였다.

• 경영과정보연구
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• 제4권
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• pp.395-407
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• 2000

It is necessary to develop method that human and computer can interfact by the hand gesture without any special device. In this thesis, the real time hand gesture recognition was developed. The system segments the region of a hand recognizes the hand posture and track the movement of the hand, using computer vision. And it does not use the blue screen as a background, the data glove and special markers for the recognition of the hand gesture.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1106-1110
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• 2004

A human sign language is generally composed of both static and dynamic gestures. Each gesture is represented by a hand shape, its position, and hand movement (for a dynamic gesture). One of the problems found in automated sign language translation is on segmenting a hand movement that is part of a transitional movement from one hand gesture to another. This transitional gesture conveys no meaning, but serves as a connecting period between two consecutive gestures. Based on the observation that many dynamic gestures as appeared in Thai sign language dictionary are of quasi-periodic nature, a method was developed to differentiate between a (meaningful) dynamic gesture and a transitional movement. However, there are some meaningful dynamic gestures that are of non-periodic nature. Those gestures cannot be distinguished from a transitional movement by using the signal quasi-periodicity. This paper proposes a hybrid method using a combination of the periodicity-based gesture segmentation method with a HMM-based gesture classifier. The HMM classifier is used here to detect dynamic signs of non-periodic nature. Combined with the periodic-based gesture segmentation method, this hybrid scheme can be used to identify segments of a transitional movement. In addition, due to the use of quasi-periodic nature of many dynamic sign gestures, dimensionality of the HMM part of the proposed method is significantly reduced, resulting in computational saving as compared with a standard HMM-based method. Through experiment with real measurement, the proposed method's recognition performance is reported.