• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.3-6
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• 2000

In this paper, ‘gesture’ is discussed as a means of human-friendly communication between man and machine. We classify various gestures into two Categories: ‘contact based’ and ‘non-contact based’ Each method is reviewed and some real applications are introduced. Also, key design issues of the method are addressed and some contributions of soft-computing techniques, such as fuzzy logic, artificial neural networks (ANN), rough set theory and evolutionary computation, are discussed.

• 대한산업공학회지
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• 제38권3호
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• pp.182-190
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• 2012

With the progress of both wire and wireless home networking technology, various projects on smart home have been carried out in the world (Harper, 2003), and at the same time, new approaches to interact with smart home systems efficiently and effectively have also been investigated. A gesture-based interface is one of these approaches. Especially with advance of gesture recognition technologies, a variety of research studies on gesture interactions with the functions of IT devices have been conducted. However, there are few research studies which suggested and investigated the use of gestures for controlling smart home appliances. In this research the gestures for selected smart home appliances are suggested based on a user centered approach. A total of thirty-eight functions were selected, and a total of thirty participants generated gestures for each function. Based on the Nielsen (2004), Lee et al. (2010) and Kuhnel et al. (2011), the gesture with the highest frequency for each function (Top gesture) has been suggested and investigated.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.696-700
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• 2009

테이블탑 인터페이스 환경에서는 기존의 데스크탑 환경에서 보다 손쉽고 자연스러운 인터렉션이 가능하기 때문에 다양한 어플리케이션들이 개발되고 있다. 특히, 테이블탑 인터페이스 환경은 사용자가 조작하는 공간과 디스플레이 공간이 동일하기 때문에 제스처 인터렉션과 같이 사용자가 보다 자연스럽게 인터렉션을 할 수 있는 공간을 제공한다. 하지만, 인터페이스 환경의 변화에도 불구하고 대부분의 어플리케이션에 활용되는 인터렉션 방법은 데스크탑 환경과 마찬가지로 시스템이 정의한 입력형태(제스처)와 그에 따른 시스템의 출력(기능) 간의 관계(규칙)를 숙지해야 한다는 점에서 기존 데스크탑 환경의 인터렉션 방법과 크게 다르지 않다. 본 연구는 테이블탑 인터페이스 환경에서 사용자가 실제 환경에서 물체를 조작하는 것과 같이 미리 정해지지 않은 실생활의 제스처들을 통해 자연스럽게 인터렉션을 할 수 있도록 하는 프레임워크와 이를 위한 지식모델를 제시한다. 사용자 제스처를 이해하기 위한 지식모델은 제스처의 특징들과 제스처에 대해 시스템이 어떻게 반응해야 하는지에 관한 지식들을 패턴을 활용하여 표현한다. 이를 통해 사용자는 인터렉션 규칙을 숙지해야 하는 부담을 줄일 수 있으며, 보다 다양한 제스처 인터렉션을 수행할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권3호
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• pp.143-150
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• 2015

스마트 디바이스가 보편화되면서 이에 내장된 가속도 센서를 사용한 제스처의 인식에 관한 연구가 주목받고 있다. 최근 가속도 센서 데이터 시컨스를 통한 제스처 인식에 Dynamic Time Warping(DTW) 기법이 사용되는데, 본 논문에서는 DTW 사용 시 제스처의 인식률을 높이기 위한 특징 강조형 제스처 인식(FsGr) 모델을 제안한다. FsGr 모델은 잘못 인식될 가능성이 높은 유사 제스처들의 집합에 대해 특징이 강조되는 데이터 시컨스의 부분들을 정의하고 이들에 대해 추가적인 DTW를 실행하여 인식률을 높인다. FsGr 모델의 훈련 과정에서는 유사 제스처들의 집합들을 정의하고 유사 제스처들의 특징들을 분석한다. 인식 과정에서는 DTW를 사용한 1차 인식 시도의 결과 제스처가 유사 제스처 집합에 속한 경우, 특징 분석 결과를 기반으로 한 추가적인 인식을 시도하여 인식률을 높인다. 알파베트 소문자에 대한 인식 실험을 통해 FsGr 모델의 성능 평가 결과를 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.981-996
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• 2007

본 논문에서는 연속적인 제스처 영상으로 부터 주 인자 분석을 통해 얻어진 동작 특징 정보를 이용하여 제스처를 인식하는 방법에 대해 기술한다. 제안된 방법은 먼저, 인간의 신체 영상이 포함된 연속적인 입력영상에서 2차원 실루엣 제스처 영역을 분할한 다음 전역특징정보와 지역특징정보를 추출한다. 여기서 전역특징정보는 요인 분석을 통하여 제스처를 효과적으로 표현하는 의미 있는 소수의 핵심 특징을 선택하여 이용한다. 추출 된 특징정보로 부터 제스처의 시간 변화를 나타내는 특징히스토리정보를 얻어 저 차원 제스처공간을 구성한다. 마지막으로 제스처 공간상에 투영된 모델 특징 값은 은닉마르코프 모델의 입력 기호로 이용되기 위해 군집화 알고리즘을 통해 특정한 상태 기호로 구성되며 임의의 입력 동작은 확률 값이 가장 높은 해당 제스처 모델로 인식된다. 주 인자 분석으로부터 제스처에 기여도가 높은 특징인자로 모델을 구성하기 때문에 외관기반방법에서 몸의 형상 정보만을 특징 값으로 이용하거나 직관적인 방법으로 특징을 추출하는 방법보다 복잡한 동작에서 비교적 우수한 인식률을 나타낸다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권2호
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• pp.91-96
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• 2015

본 논문에서는 원격디스플레이를 제어하기 위하여 공중에서 섬세한 손동작을 인식할 수 있는 핸드 헬드형 포인팅 디바이스인 AirPincher를 제안한다. AirPincher는 현재 존재하고 있는 손동작 인식 기술 중 장갑을 이용한 기술과 디스플레이 근처에 설치하는 카메라를 이용한 기술의 단점을 극복하기 위해 고안되었다. 장갑을 이용한 기술은 사용 시 매번 탈착을 해야 하는 불편함이 존재하고 설치형 카메라를 이용한 기술은 사용자와 원격 디스플레이 간의 거리에 따라 제스처 인식 효율이 상이한 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 AirPincher는 사용자가 한 손으로 디바이스를 잡고 사용하도록 설계되었다. 손가락 동작은 AirPincher에 탑재되어있는 근접한 센서들에 의해 인식되어 섬세한 손가락 움직임을 인식할 수 있다. 본 논문에서는 AirPincher를 사용하는 두 가지 포인팅 방법을 제안하고 이들의 성능을 분석하기 위한 실험을 진행하였다. 실험은 AirPincher를 사용하기 위한 공중에서의 효율적인 가상 입력공간의 크기를 찾는 실험과 AirPincher를 사용한 연속 포인팅 방법과 불연속 포인팅 방법을 비교하는 실험으로 구성되었다.

• 로봇학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.1-7
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• 2013

Body gesture Recognition has been one of the interested research field for Human-Robot Interaction(HRI). Most of the conventional body gesture recognition algorithms used Hidden Markov Model(HMM) for modeling gestures which have spatio-temporal variabilities. However, HMM-based algorithms have difficulties excluding meaningless gestures. Besides, it is necessary for conventional body gesture recognition algorithms to perform gesture segmentation first, then sends the extracted gesture to the HMM for gesture recognition. This separated system causes time delay between two continuing gestures to be recognized, and it makes the system inappropriate for continuous gesture recognition. To overcome these two limitations, this paper suggests primitive body model encoding, which performs spatio/temporal quantization of motions from human body model and encodes them into predefined primitive codes for each link of a body model, and Selective/Asynchronous Input-Parallel State machine(SAI-PSM) for multiple-simultaneous gesture recognition. The experimental results showed that the proposed gesture recognition system using primitive body model encoding and SAI-PSM can exclude meaningless gestures well from the continuous body model data, while performing multiple-simultaneous gesture recognition without losing recognition rates compared to the previous HMM-based work.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권5호
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• pp.2363-2374
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• 2016

Communication occurs through verbal elements, which usually involve language, as well as non-verbal elements such as facial expressions, eye contact, and gestures. In particular, among these non-verbal elements, gestures are symbolic representations of physical, vocal, and emotional behaviors. This means that gestures can be signals toward a target or expressions of internal psychological processes, rather than simply movements of the body or hands. Moreover, gestures with such properties have been the focus of much research for a new interface in the NUI/NUX field. In this paper, we propose a method for recognizing the number of fingers and detecting the hand region based on the depth information and geometric features of the hand for application to an NUI/NUX. The hand region is detected by using depth information provided by the Kinect system, and the number of fingers is identified by comparing the distance between the contour and the center of the hand region. The contour is detected using the Suzuki85 algorithm, and the number of fingers is calculated by detecting the finger tips in a location at the maximum distance to compare the distances between three consecutive dots in the contour and the center point of the hand. The average recognition rate for the number of fingers is 98.6%, and the execution time is 0.065 ms for the algorithm used in the proposed method. Although this method is fast and its complexity is low, it shows a higher recognition rate and faster recognition speed than other methods. As an application example of the proposed method, this paper explains a Secret Door that recognizes a password by recognizing the number of fingers held up by a user.

• 대한인간공학회지
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• 제35권6호
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• pp.519-533
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• 2016

Objective: This study lays its aims at the definition of relevant operation method and function by researching on the value to be brought when applying smart device that can hand carry soft and flexible materials like jelly. Background: New technology and material play a role in bringing type transformation of interface and change of operation system. Recently, importance has been increased on the study of Organic User Interface (OUI) that conducts research on the value of new method of input and output adopting soft and flexible materials for various instruments. Method: For fulfillment of the study, 27 kinds of gestures have been defined that are usable in handheld device based on existing studies. Quantitative research of survey was conducted of adult male and female of 20s through 30s and an analysis was done on the function that can be linked to gestures with highest level of satisfaction. In order to analyze needs and hurdles of users for the defined gesture, a focus group interview was conducted aiming at the groups of early adopters and ordinary users. Results: As a result, it was found that users have much value regarding usability and fun for elastic device and analysis could be conducted on preferred gesture and its linkable functions. Conclusion: What is most significant with this study is that it sheds new light on the values of a device made of elastic material. Beyond finding and defining the gestures and functions that can be applied to a handheld elastic device, the present study identified the value elements of an elastic device - 'usability and 'fun' -, which users can basically desire from using it. Application: The data that this study brought forth through preference and satisfaction test with the gestures and associated functions will help commercialize an elastic device in future.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.126-131
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• 2017

본 논문에서는 손짓을 이용하여 로봇에게 명령을 내릴 때, 사용자의 여러 가지 손짓 중 의미 있는 동작을 추출하기 위한 방법을 제시한다. 로봇에게 명령을 내릴 때, 사람들의 손짓은 준비동작, 본 동작, 마무리 동작으로 구분할 수 있다. 여기에서 본 동작이 로봇에게 명령을 전달하는 의미 있는 동작이고 다른 동작은 그 동작을 위한 의미 없는 보조 동작이다. 따라서 연속적인 손짓에서 본 동작만을 추출해야 한다. 또한 사람들은 무위식적으로 손을 움직일 수 있는데 이러한 동작들 역시 의미가 없는 동작으로 로봇이 판단하여야 한다. 본 연구에서는 키넥트 센서를 이용하여 획득한 거리영상에서 사람의 골격자료를 획득하여 손을 추출하고, 칼만필터를 이용하여 손의 위치를 추적하면서 의미 있는 손동작과 의미 없는 손동작을 구분하고 은닉 마코프 모델을 이용하여 손짓을 인식한다.