In this paper, we present a serious game that can prevent elderly people from brain illness using natural finger interaction and Fumanet exercise. As population of elderly people has continually grown in our society, brain illness like dementia can be naturally observed, which makes treatment cost up rapidly. Hence, we propose Leap-Motion based serious game for elderly people, which uses natural finger motions to interact with game contents. In our approach, we enhance finger motion recognition rate by adding auxiliary conditions that is superior to ordinary Leap-Motion APIs. Finally, we have also carried out user study and quantitative analysis to verify our methods.

This study was to use the 3D visual device and surface reaction device for 6 male middle school gymnastics players and 6 plain students and analyze the factors to execute stable handspring and provide a guideline to teach male middle school students to ex

The aim of this study was to determine the effect of action observational physical training (AOPT) on manual dexterity and corticomotor facilitation in stroke patients. Ten hemiparetic patients participated in this study. Each subject was asked to participate the three conditions; base condition (Base), physical training (PT), AOPT. Participants were asked to observe the action in the video that a therapist moved the blocks during the AOPT conditions. Corticomotor facilitation was determined in three conditions by monitoring changes in the amplitude of motor-evoked potentials (MEPs) elicited in hand muscles by transcranial magnetic stimulation. MEP responses were measured from the first dorsal interosseous after participants attended to three conditions. For the manual dexterity, Box and Block test (BBT) was used. The results of present study were summarized as follows: MEPs amplitude significantly tended to be larger than PT and Base condition. The scores of BBT in the AOPT condition were also significantly larger than other conditions. In conclusion, this finding of present study indicates that physical training for observation of an action is beneficial for enhancing a dexterity of paretic arm in stroke patients.

본 연구에서는 컴퓨팅 환경에서 동작 속성과 정서간의 관계를 이해하고자 하였다. 본 연구에 사용된 동작은 Laban 움직임 분석(LMA)의 하위요소를 이용하였다. 본 연구에서는 LMA의 하위 요소들을 방향성 차원 다섯 조건(수평, 수직, 전후, 흔듦, 원형), 무게감 차원(지속적임, 급박함), 시간감 차원(가벼움, 강력함)의 각 두 조건으로 재구성하여 총 20개의 동작을 선정하였다. 정서어휘는 한덕웅과 강혜자[4]가 수집한 834개의 정서 어휘 중 동작을 통해 표현되고 전달되기 쉬운 어휘 50개를 선택하였다. 또한 연구 참가자들에게 20개의 동작에 대한 50개의 정서 어휘의 적절성 평정을 받아 이 자료를 범주형 주성분분석을 하였다. 분석 결과 각성 수준 차원은 동작의 무게감과 시간감 차원과 관련이 있는 것으로 나타났다. 강하고 빠른 동작일수록 각성 수준이 높은 정서가 나타났다. 또한 동작의 방향성 차원은 정서의 종류와 관련이 있는 것으로 드러났다. 직선 움직임은 높은 각성 수준의 부정적 정서와,흔듦 움직임은 불안 및 초조, 원형 움직임은 즐거운 정서와 관련이 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 동작을 통하여 정서 정보를 효과적으로 전달할 수 있음을 보여주었고, 동작과 정서를 연관짓기 위해 방향성 차원과 무게감 차원 그리고 시간감 차원을 고려할 필요가 있음을 시사해 준다.

목적 : 본 연구의 목적은 시야차단 유무가 눈-손 협응에 미치는 영향의 정도를 Zebris Medical GmbH사의 Winarm software에 의한 3차원 동작분석을 통해 기능적으로 알아보기 위함이다. 연구방법 : 시각 손상이 없고, 손 기능 장애가 없는 대학생 42명에게 실험을 실시하였으며, 그 중 데이터 결손값과 수행 횟수에 오류를 나타낸 19명을 제외한 23명을 연구대상으로 하였다. 3차원 동작 분석 결과에 대한 자료를 기준으로 연구대상자들의 시야차단 유무에 따른 x, y, z 좌표의 수치를 SPSS 10.0으로 분석하였다. 결과 : 결과는 다음과 같다; 1. 시야차단유무에 따른 평균속도와 총거리는 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 2. 시야차단유무에 따른 오류횟수와 x, y, z 좌표는 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 3. 시야차단 유무의 평균차이에 대한 1회와 5회 실시결과 비교시 x 좌표에서 운동감각은 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 결론 : 본 연구의 결과를 볼 때 시야 차단 유무가 협응력에 영향을 미친다고 볼 수 있다. 따라서 시각 손상을 가진 환자에게 치료 적용시 운동감각을 향상시키는 활동을 사용하여 협응력 훈련을 실시하는 것이 시각 손상 환자의 일상생활활동 수행의 향상을 유도할 수 있을 것이다.

증강현실 기술을 게임에 접목하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 실시간으 로 스마트 기기의 카메라로부터 손동작 2차원 영상을 획득하고 HSV 컬러 영역을 활용하여 해 당 색상의 물체 또는 신체를 실시간으로 검출해, 게임의 요소로 활용하여 즐길 수 있는 2D 퍼 즐게임을 개발하였다. 이는 스마트 기기에 컴퓨터 비전을 접목한 형태의 게임으로, 교육 및 엔 터테인먼트 환경에서 스마트 기기의 휴대성과 가상현실 체험의 현장감을 접목시킨 새로운 인터 랙티브 기술이 될 것이다.

While increasing demand of the service for the disabled and the elderly people, assistive technologies have been developed rapidly. The natural signal of human such as voice or gesture has been applied to the system for assisting the disabled and the elderly people. As an example of such kind of human robot interface, the Soft Remote Control System has been developed by HWRS-ERC in KAIST[1]. This system is a vision-based hand gesture recognition system for controlling home appliances such as television, lamp and curtain. One of the most important technologies of the system is the hand gesture recognition algorithm. The frequently occurred problems which lower the recognition rate of hand gesture are inter-person variation and intra-person variation. Intra-person variation can be handled by inducing fuzzy concept. In this paper, we propose multivariate fuzzy decision tree(MFDT) learning and classification algorithm for hand motion recognition. To recognize hand gesture of a new user, the most proper recognition model among several well trained models is selected using model selection algorithm and incrementally adapted to the user’s hand gesture. For the general performance of MFDT as a classifier, we show classification rate using the benchmark data of the UCI repository. For the performance of hand gesture recognition, we tested using hand gesture data which is collected from 10 people for 15 days. The experimental results show that the classification and user adaptation performance of proposed algorithm is better than general fuzzy decision tree.

최근 게임 시장에서 한층 강화된 몰입감을 부여하는 증강현실 기술 기반의 3D 게임들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 손동작을 인식하여 게임 응용프로그램과 상호작용하는 증강현실 게임의 구현 기법을 제시한다. 웹캠을 통해 입력되는 영상 프레임에서 특징점들을 추출한다. 추출된 특징점들의 움직임을 통해 추적 대상의 움직임을 분석하여 사용자의 의도된 행위를 인식한다. 손동작 추적으로부터의 움직임의 궤적의 형태와 메뉴나 가상객체 위치 관계로부터 사용자의 의도된 움직임을 신뢰성있게 판단하는 기법을 제시한다. 제시한 방법의 우수성 입증을 위해 두 개의 증강현실 응용 시스템을 구현하고 인식의 정확도를 실험하였다. 응용으로 사람의 움직임을 감지해 동작하는 뮤직플레이어와 사용자가 위치한 현실공간에 대응되는 가상공간 내에서 가상농구게임을 개발하였다. 뮤직플레이어에서는 사용자가 손동작으로 다양한 메뉴를 선택할 수 있다. 가상농구게임에서는 가상의 공이 가상공간에 추가되고 이를 사용자가 물리공갈에서 직접 손을 움직여서 가상의 공과 상호작용한다. 사용자의 움직임 인식에 대하여 정상적인 움직임의 사용자에 대해서 평균 94%의 정확도를 보였으며 급격한 움직임의 사용자에 대해서는 약 84%의 정확도를 보였다.