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고택균,윤민호,김태영 한국차세대컴퓨팅학회 2018 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.14 No.1
최근 가상현실 기술의 발전으로 가상의 3D 객체와 자연스러운 상호작용이 가능하도록 하는 사용자 친화적인 손 제스처 인터페이스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단순하고 적은 종류의 손 제스처만지원되고 있는 실정이다. 본 논문은 직관적이고 보편적인 손 제스처를 유형별로 분류하고 각 제스처의 인식률을 높이기 위한 머신러닝 기반 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 먼저 립모션을 이용해 입력된 손 정보를 전처리 과정으로 인식오류를 수정한다. 그리고 난 후 이진 결정트리를 기반으로 1차 분류를 수행한 다음 손 특징 정보를 구성한다. 입력된 제스처가 정적 제스처인 경우는 MCSVM 학습을 수행하고 동적 제스처인 경우는 HMM 학습을 수행하여 최종적으로 손 제스처를 인식한다. 본 방법의 검증을 위하여 ‘Virtual Block’ 게임을 구현하여 실험한 결과 17개의 제스처 인터페이스에 대해 평균 98.6%의 인식률을 보였다. 본 연구의 결과는 마우스나 키보드 필요 없이 게임, 교육, 의료 등 다양한 가상현실 응용 분야에서 입력 인터페이스로 활용될 수 있다. With the development of virtual reality technology, in recent years, user-friendly hand gesture interface has been more studied for natural interaction with a virtual 3D object. But most earlier studies on the hand gesture interface are using relatively simple hand gestures. In this paper, we classify intuitive and common hand gestures into certain types and present a hand gesture recognition algorithm based on the machine learning to improve the recognition ratio of each hand gesture. First of all, we use Leap Motion to get hand information and then preprocess the hand data to correct the input errors. Next, we classify the data through the binary decision tree and construct the hand feature data. Finally, the input gesture is recognized based on the MCSVM-based machine learning for static gesture and the HMM-based machine learning for dynamic gesture. Experimental results showed an average of 98.6% recognition ratio of 17 kinds of command hand gestures for interaction with a 3D object in a 'Virtual Block' game application. This hand gesture interface can be used as an input interface in various virtual reality application fields such as game, education, medical field, etc. without using mouse or keyboard device.
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가상현실 응용을 위한 MCSVM 기반 손 제스처 인식 방법
고택균,김태영 한국차세대컴퓨팅학회 2017 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.13 No.6
Recently hand gesture recognition which is one of several methods for natural user interaction is being extensively researched in the development of virtual reality technology. In this paper, we suggest a hand gesture recognition method based on the MCSVM for interaction in the virtual reality applications. First, we preprocess various hand data and classify the data through the binary decision tree. The classified data is resampled and converted to the chain-code, and then we construct the hand feature data with the histograms of the chain code. Finally, the input gesture is recognized by MCSVM-based machine learning from the feature data. Experimental results show an average of 99.2% recognition ratio of 16 kinds of command hand gestures for interaction with a 3D object. From experiment of a comparison with the mouse interface, it shows that the paper method is more intuitive and user friendly than mouse input. Therefore, this hand gesture interface can be used in various fields such as game, education, medical field, etc. 최근 가상현실 기술의 발전으로 가상공간에서 자연스러운 상호작용을 위하여 손 제스처 인식에 대한 연구가 활발히진행되고 있다. 본 논문은 가상현실 응용에서 손 제스처를 이용한 상호작용이 가능하도록 손 제스처 유형을 정의하고 MCSVM 학습을 통한 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 먼저 전처리 과정을 거친 다양한 손 데이터를 이진 결정트리로 1차 분류를 한다. 분류 된 데이터는 리샘플링을 한 다음 체인코드를 생성하고 이에 대한 히스토그램으로 특징 데이터를 구성한다. 이를 기반으로 학습된 MCSVM을 통해 2차 분류를 수행하여 제스처를 인식한다. 실험 결과3D 오브젝트와 상호작용을 위한 16개의 명령 제스처에 대해 평균 99.2%의 인식률을 보였다. 마우스 인터페이스와 비교한 정성적 평가에서는 본 방법이 마우스 입력에 비하여 직관적이고 사용자 친화적인 상호작용이 가능함을보여 게임, 교육, 의료 등 다양한 응용 분야에서의 입력 인터페이스로 활용 될 수 있음을 알 수 있었다.
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제주 서부 해안 지역 염지하수 특성 및 관정 개발에 관한 연구
조은일 ( Eun-il Cho ),고택균 ( Tak-kyun Ko ),이민규 ( Min-gyu Lee ),감상규 ( Sang-kyu Kam ) 한국환경과학회 2018 한국환경과학회지 Vol.27 No.8
The purpose of this study was to minimize salt water intrusion into freshwater aquifers and limit the development of freshwater aquifers, by selecting an appropriate excavation depth of in the western coastal area of Jeju Island. The study site was mostly basaltic lava, which was mainly composed of trachy basalt. A vertical logging test was conducted to investigate the vertical distribution of the groundwater and saline groundwater interface in the study well. It was found that freshwater groundwater, saline groundwater, and freshwater groundwater are distributed from the surface to approximately 16 m, 16∼50 m, and 50∼60 m, below the ground, respectively. In order obtain saline groundwater and minimize the inflow of freshwater into this well, the drilling depth should be limited in the range of 16∼50 m from the surface. Thus, saline groundwater well development should be carried out with reference to the measurement results, which depend on the drilling depth and EC (electrical conductivity) obtained with drilling apparatus for geology and ground handling.
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