일상생활을 살아나가면서 발생하는 안전사고 중에 어린이에게 가장 위협적인 사고는 보행 중 발생하는 교통사고이다. 사고발생 후의 대책이나 처리보다 사고를 미연에 방지하기 위해 어린이 스스로 몸을 유지할 수 있는 안전에 대한 바른 습관 및 태도를 형성시켜주는 교통안전 교육이 강조되야 한다. 본 논문에서는 기능성게임으로서 교통안전교육을 가장 효율적으로 학습할 수 있는 방안의 하나로 어린이의 몸을 활용해 교통안전 준수체험 교육훈련을 할 수 있는 체감형 교통안전교육게임을 설계해보고 3차원 동작인식기술을 다양한 기능성게임에 적용할 수 있는 가능성을 제시하였다.

이 글은 ‘영상도식’이라는 개념을 통해 음악을 제스츄어로서 듣는 경험의 근본적인 토대를 해명할 것을 시도한다. 이를 위해 먼저 영상도식이 무엇인지를 소개하고 음악적 제스츄어가 갖는 특징들을 제시한 후, 이러한 설명을 바탕으로 음악을 제스츄어로서 듣는 경험을 영상도 식 개념에 의해 분석한다. 궁극적으로 이 글은 음악에서 제스츄어를 경험하는 것이 가능한 것은 연속적으로 울리는 소리들을 듣는 이가 영상도식을 통해 하나의 의미 있는 덩어리로 지 각해 내기 때문이라고 주장한다. 이러한 주장을 바탕으로 이 글은 음악을 제스츄어로서 이해 하는 것은 적어도 음악을 전문적인 형식적 어휘들에 의해 이해하는 것만큼 정당할 수 있다는 것을 아울러 주장한다.

본 논문은 치매 예방을 위한 제스처 인식 기반 3D기능성 게임을 제안한다. 제안된 기능성 게임은 전신 제스처 인식을 이용함으로써 사용자의 두뇌 사용능력과 신체활동성을 증가시켜 치매 예방의 효과를 향상시킬 수 있도록 하였다. 기존에 개발된 제스처 인식 기술에 사용된 카메라들은 인식률과 가동영역이 한계적이다. 보다 안정적인 전신 제스처인식을 위해 3D depth 카메라로부터 사용자를 인식하고 사용자의 관절 정보를 획득하였으며 관절의 움직임을 분석하여 전신 제스처를 인식하였다. 게임 콘텐츠로는 치매의 대표적인 원인인 뇌세포의 퇴화에 초점을 맞춰 기억력, 논리력, 산술능력, 공간인지능력 등을 훈련할 수 있도록 구성하였다. 사용자 별로 게임 결과를 저장하고 분석하여 인지능력 향상 정도를 측정할 수 있도록 하였다.

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.

플레이어의 움직임을 직접 반영하는 체감형 게임은 키보드와 마우스를 사용하는 일반적인 컴퓨터 게임에서 느낄 수 없는 실감난 조작법과 몰입감을 제공한다. 우리는 플레이어에게 기존의 게임과 다른 재미를 주기 위해 사용자의 스윙이 반영되는 체감형 탁구게임을 제작했다. 이 때, 사용자가 휘두르는 실제 라켓을 가상 공간으로 옮겨서 가상 공간의 공을 칠 수 있게 하기 위해서는 실세계 탁구라켓의 공간정보를 가상세계 공간에 맵핑 해야 한다. 한 대의 카메라를 사용하는 환경에서 오브젝트 추출이나 색깔정보만으로는 체감형 탁구게임에서 요구하는 정확한 공간 정보를 얻을 수 없다. 그래서 Augmented Reality (AR) 기술을 게임 개발에 사용했다. 그리고 시스템이 플레이어의 간단한 제스처를 인식해서 게임에서 필요한 부과적인 입력처리를 가능하도록 했고, 빠르고 간단하게 사용자의 제스처를 인식하기 위해서 스캔라인 방식을 사용했다. 본 논문은 비전기반의 AR과 제스처 인식을 사용하는 실감형 탁구게임을 제안한다.