최근 산업의 발달로 인한 빌딩 등의 인텔리젼트화가 빠른 속도로 진행됨에 따라, 사무실환경, 주거환경에 있어서 쾌적성, 효율성, 편리성을 추구하게 되면서, 인간은 생활에서 다양한 디바이스를 사용 할 수 있게 되었다. 특히, 스마트TV 과 스마트폰 등이 널리 보급되면서 인간과 스마트 기기간의 인터랙션에 대한 관심이 증대되고 이러한 인터랙션을 위해 다양한 방법들이 연구되었지만 사람이 컨트롤러를 이용하여 인터랙션 해야 한다는 불편함과 한계점이 발생하였다. 본 논문에서는 사용자가 LED 제어를 컨트롤러 없이 제스처(손동작)를 통해 간편하게 인터랙션 및 제어 할 수 있도록 Kinect를 이용한 방법을 소개한다. Kinect 센서로부터 획득한 제스처의 관절 정보를 이용하여 발광 소재를 제어하는 인터페이스를 설계 및 구현하였다. 제스처(손동작)을 구현한 인터페이스를 통해 LED를 사용자가 원하는 대로 개별 제어 가능하다. 본 논문에서 설계한 인터페이스는 LED 제어 및 다양한 분야에 응용하여 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 산업의 발달로 인한 빌딩 등의 인텔리젼트화가 빠른 속도로 진행됨에 따라, 사무실환경, 주거환경에 있어서 쾌적성, 효율성, 편리성을 추구하게 되면서, 인간은 생활에서 다양한 디바이스를 사용 할 수 있게 되었다. 특히, 스마트TV 과 스마트폰 등이 널리 보급되면서 인간과 스마트 기기간의 인터랙션에 대한 관심이 증대되고 이러한 인터랙션을 위해 다양한 방법들이 연구되었지만 사람이 컨트롤러를 이용하여 인터랙션 해야 한다는 불편함과 한계점이 발생하였다. 본 논문에서는 사용자가 LED 제어를 컨트롤러 없이 제스처(손동작)를 통해 간편하게 인터랙션 및 제어 할 수 있도록 Kinect를 이용한 방법을 소개한다. Kinect 센서로부터 획득한 제스처의 관절 정보를 이용하여 발광 소재를 제어하는 인터페이스를 설계 및 구현하였다. 제스처(손동작)을 구현한 인터페이스를 통해 LED를 사용자가 원하는 대로 개별 제어 가능하다. 본 논문에서 설계한 인터페이스는 LED 제어 및 다양한 분야에 응용하여 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
Recently, building is rapidly develop more intelligently because of the development of industries. And people seek such as comfort, efficiency, and convenience in office environment and the living environment. Also, people were able to use a variety of devices. Smart TV and smart phones were distrib...
Recently, building is rapidly develop more intelligently because of the development of industries. And people seek such as comfort, efficiency, and convenience in office environment and the living environment. Also, people were able to use a variety of devices. Smart TV and smart phones were distributed widely so interaction between devices and human has been increase the interest. A various method study for interaction but there are some discomfort and limitations using controller for interaction. In this paper, a user could be easily interaction and control LED through using Kinect and gesture(hand gestures) without controller. we designed interface which is control LED using the joint information of gesture obtained from Kinect. A user could be individually controlled LED through gestures (hand movements) using the implementation of the interface. We expected developed interface would be useful in LED control and various fields.
Recently, building is rapidly develop more intelligently because of the development of industries. And people seek such as comfort, efficiency, and convenience in office environment and the living environment. Also, people were able to use a variety of devices. Smart TV and smart phones were distributed widely so interaction between devices and human has been increase the interest. A various method study for interaction but there are some discomfort and limitations using controller for interaction. In this paper, a user could be easily interaction and control LED through using Kinect and gesture(hand gestures) without controller. we designed interface which is control LED using the joint information of gesture obtained from Kinect. A user could be individually controlled LED through gestures (hand movements) using the implementation of the interface. We expected developed interface would be useful in LED control and various fields.
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문제 정의
기존의 인터랙션에 대한 연구는 사용자의 입력을 받아들이기 위해 사용자가 직접 별도의 컨트롤러를 조작해야했다. 본 논문에서는 사용자가 직접 컨트롤러를 조작할 필요 없이 손동작을 이용한 모션을 통해 기기와 인터랙션 할 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위해 직접 개발된 인터페이스 및 LED Patch를 통해 사용자가 간편하게 인터랙션 할 수 있는 제스처를 이용하여 LED를 개별 제어하는 실험을 하였고 만족스러운 결과를 보였다.
본 장에서는 손 제스처 인식을 위해 사용된 입력 센서인 Kinect를 이용하여 LED를 제어하는 인터페이스에 대하여 제안하였다. Kinect로부터 사람의 관절 정보를 획득하기 위해서는 사람의 대부분의 몸체가 Kinect 센서의 시야 (FOV, Field of View)내에 존재해야한다.
제안 방법
그림 3, 4도 마찬가지로 Kinect가 인식한 사람의 상체 부위 관절 정보를 스켈레톤으로 표현해준 것이며, 사람의 왼손 오른손을 인식하였을 때 인식된 시간과 어느 손을 인식하였는지 감지 창에 표시가 된다. Kinect의 동작인식 센서를 이용하여 사람의 제스처를 감지하고 이 정보를 관절 정보로 취득하여 LED 의 제어를 구현하였다.
본 논문에서는 Kinect 센서 환경에서 팔 제스처를 인식하고 관절 정보를 취득하여 이를 LED 제어에 적용한다. 먼저, Kinect 센서로부터 취득한 관절 정보를 이용하여 사람의 관절 움직임 특징을 추출하고 제스처를 표현한다. 2절에서는 Kinect 센서, 관절 정보와 LED 개별 제어와 관련된 인터페이스에 대하여 연구하고, 3절에서는 직접 개발한 LED 개별 제어 모듈을 소개한다.
본 논문에서는 Kinect 센서 환경에서 팔 제스처를 인식하고 관절 정보를 취득하여 이를 LED 제어에 적용한다. 먼저, Kinect 센서로부터 취득한 관절 정보를 이용하여 사람의 관절 움직임 특징을 추출하고 제스처를 표현한다.
본 장에서는 Kinect가 동작 인식 센서를 이용하여 사람의 제스처를 감지하고 취득한 관절 정보를 LED로 제어하는 실험을 진행하였다.
인식되는 관절의 부위는 머리부터 발목까지 20여개의 관절을 인식한다. 이렇게 취득된 관절 정보로부터, 손 제스처와 관련된 3개의 관절 정보(손, 팔꿈치, 어깨)를 사용하였고, 취득된 관절 정보는 PC를 통해 LED 개별 제어 컨트롤러로 정보가 전달된다. 본 논문에서 제안하는 LED 개별 제어 기술의 개요도는 다음 그림1과 같다.
본 논문에서는 사용자가 직접 컨트롤러를 조작할 필요 없이 손동작을 이용한 모션을 통해 기기와 인터랙션 할 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위해 직접 개발된 인터페이스 및 LED Patch를 통해 사용자가 간편하게 인터랙션 할 수 있는 제스처를 이용하여 LED를 개별 제어하는 실험을 하였고 만족스러운 결과를 보였다.
대상 데이터
본 연구에 사용한 Kinect는 닌텐도의 Wii를 겨냥하여 2010년에 만들어진 XBOX360의 입력 센서로 개발되었다. 당시 많은 센서를 동시에 사용해서만 인식이 가능했던 인체 동작을 Kinect는 IR 카메라만을 이용하여 구현했기 때문에 게임 분야를 포함한 다양한 분야에서 손쉽게 활용이 가능해졌다.
후속연구
근래에는 산업의 발달로 인한 빌딩 등의 인텔리젼트화가 빠른 속도로 진행되면서 사무실환경, 주거환경에 있어서 쾌적성, 효율성, 편리성을 추구하게 되는데 본 논문에서 개발한 인터페이스를 응용하면 다양한 분야에 적용가능 하며 어느 분야에도 적용을 할 수 있기 때문에 사용 가능한 분야는 무궁무진 할 것으로 보인다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
Kinect 센서는 무엇을 제공하는가?
특히, 2012년 말에 출시된 마이크로소프트(Microsoft)사의 Kinect 센서는 저가의 깊이 카메라로써, 실시간으로 깊이 정보를 제공함과 동시에 관절 정보와 RGB 영상을 제공한다. Kinect 센서로부터 제공되는 데이터(깊이, 관절 위치, RGB) 의 사용은 제스처 인식을 하기 위해 필요한 사람의 신체부위를 검출 및 포즈 추정의 수고를 덜어주고, 게임이나 인간-컴퓨터 인터랙션 응용 개발을 쉽게 만들고 있다[2,3,4]
전통적인 키보드, 마우스와 같은 입력장치의 단점은?
기존에 사용해왔던 전통적인 키보드, 마우스와 같은 입력장치의 경우 정적인 위치에서 사용할 경우 매우 안정적으로 사용할 수 있는 입력 도구이다. 하지만 전시장이나, 무대에서 전시 및 발표를 한다거나, 의자에 앉아 기기를 조작하는 것처럼 간단한 입력만이 필요한 경우에 별도의 컨트롤러를 손에 지녀야 하는 점은 단점으로 작용한다. 이런 상황에서는 별도의 장비나 컨트롤러 없이 동작으로만 조작하는 것이 더욱 편리하다[1].
Kinect 센서로부터 제공되는 데이터의 사용은 어떤 이점을 주는가?
특히, 2012년 말에 출시된 마이크로소프트(Microsoft)사의 Kinect 센서는 저가의 깊이 카메라로써, 실시간으로 깊이 정보를 제공함과 동시에 관절 정보와 RGB 영상을 제공한다. Kinect 센서로부터 제공되는 데이터(깊이, 관절 위치, RGB) 의 사용은 제스처 인식을 하기 위해 필요한 사람의 신체부위를 검출 및 포즈 추정의 수고를 덜어주고, 게임이나 인간-컴퓨터 인터랙션 응용 개발을 쉽게 만들고 있다[2,3,4]
참고문헌 (11)
이민규, 전재봉, "키넥트를 이용한 개인용 컴퓨터 제어", 한국 컴퓨터종합할술대회 논문집, 제 39권 1호, pp. 343-345, 2012.
I. Oikonomidis, N. Kyriazis, and A.A. Argyros, "Efficient model-based 3D tracking of hand articulations using Kinect," In British Machine Vision Conference, pp. 101.1-101.11, 2011.
J. Sung, C. Ponce, B. Selman, and A. Saxena, "Human activity detectionfrom RGBD images," In AAAI 2011 Workshop, pp. 47-55, 2011.
W. Li, Z. Zhang, and Z. Liu, "Action recognition based on a bag of 3dpoints," In Computer Vision and Pattern Recognition Workshops(CVPRW), pp. 9-14, 2010.
R. Munoz-Salinas, R. Medina-Carnicer, F.J. Madrid-Cuevas, and A. Carmona-Poyato, "Depth silhouettes for gesture recognition," Pattern Recognition Letters, vol. 29, no. 3, pp. 319-329, 2008.
P. Suryanarayan, A. Subramanian, and D. Mandalapu, "Dynamic hand pose recognition using depth data," In Conf. on Pattern Recognition, pp. 3105-3108, 2010.
I. Oikonomidis, N. Kyriazis, and A.A. Argyros, "Efficient model-based 3D tracking of hand articulations using Kinect," In British Machine Vision Conference, pp. 101.1-101.11, 2011.
윤성호, 송영수, 이성국, 장홍순, 허헌, "키넥트를 이용한 프리젠테이션 장치 개발에 관한 연구" 대한전기학회 하계학술대회 논문집, 제 17권 3호, pp. 91-92, 2013.
조선영, 변혜란, 이희경, 차지훈, "키넥트 센서 데이터를 이용한 손 제스처 인식" 방송공학회논문지, 제 39권 10호, pp. 447-458, 2012
G.R.S Murthy and R.S. Jadon, "A review of vision based hand gestures recognition", Journal of Information Technology and Knowledge Management, pp.405-410, 2009
V. Ganapathi, C. Plageman, D. Koller, and S. Thrun, "Real time motion capture using a single time-of-flight camera", In Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 755-762, 2010
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