본 논문은 키넥트 센서에서 랜덤 무향 칼만 필터에 기반한 잡음 제거를 통하여 신체 골격을 추정하는 방법을 제안한다. 일반적인 RGB 값과 깊이 정보를 제공하는 키넥트 카메라는 시간 영역에서 변동하는 센서 응답으로 인해 잡음이 포함된다. 기존의 방법은 다양한 필터링 기법을 사용하여 잡음 제거를 시도하였으나 잡음의 비선형성 때문에 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 비선형 잡음 특성을 예측하고 업데이트하기 위하여 랜덤 무향 칼만 필터를 적용하고 이를 바탕으로 자세 인식을 위한 3 차원 공간에서 신체 관절 포인트를 예측하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법보다 잡음 감소 및 뼈대 추정에서 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.

Background: The Microsoft Kinect which is a low-cost gaming device has been studied as a promise clinical gait analysis tool having satisfactory reliability and validity. However, its accuracy is only guaranteed when it is properly positioned in front of a subject. Objects: The purpose of this study was to identify the error when the Kinect was positioned at a 45˚ angle to the longitudinal walking plane compare with those when the Kinect was positioned in front of a subject. Methods: Sixteen healthy adults performed two testing sessions consisting of walking toward and 45˚ obliquely the Kinect. Spatiotemporal outcome measures related to stride length, stride time, step length, step time and walking speed were examined. To assess the error between Kinect and 3D motion analysis systems, mean absolute errors (MAE) were determined and compared. Conclusion: Based on our study experience, positioning the Kinect directly in front of the person walking towards it provides the optimal spatiotemporal data. Therefore, we concluded that the Kinect should be placed carefully and adequately in clinical settings.

Three-dimensional(3D) display technique is widely used in our daily life. Especially, to product augmented game contents which can interact with users, it is necessary to get high quality resolution image data to reconstruct 3D model more exquisitely. In this paper, we tried to expand depth image captured by Kinect using various interpolation methods(nearest neighbor, bilinear, bicubic) to adapt it to the size of original Kinect color image. To measure the quality of expanded depth image compared to original depth image, we used PSNR(Peak Signal-to-noise ratio) index. Besides, we implemented GPU parallel processing algorithm with OpenCL to interpolate a large amount of image data rapidly. As a result of the experiment, a bicubic interpolation method made an accurate depth image although it had a long time.

국제 수로기구(IHO)에서는 해양분야에 범용으로 사용 가능한 국제 GIS 표준으로 S-100 표준규격을 채택하였다. 이에 따라 GIS 표준기술 기반의 차세대 항행정보 지원시스템에 대한 기술이 개발되고 있으며, 현재 CCTV 영상에 항행정보를 덧입혀 항행에 지원할 수 있는 증강현실 기반의 항행정보시스템이 개발되고 있다. 이에 본 연구에서는 이 시스템을 효과적으로 지원할 수 있는 방안으로 투명 디스플레이에서의 적용을 고려하였다. 투명 디스플레이 적용 시 시계확보를 위한 광각 렌즈사용으로 인한 영상왜곡, 사용자 위치에서의 CCTV 영상과 투명 디스플레이 투영 이미지의 불일치로 인하여 사용자가 실제 바라보는데 이질감이 발생하므로, 이를 해결하기 위한 시계정합 및 영상보정 방법에 대한 연구를 진행하였으며, 이를 프로토타입으로 개발하여 기술적용의 가능성을 입증하였다.

The paper suggests Game Motion Library Tool that utilizes Kinect 2.0 to simplify pipeline of character motion production that fits into the game concept and to use saved motion data actively. In order to develop Game Motion Library Tool, motion library was constructed to be organize motion data with BVH file which was produced by using Max Script language that can enable FBX file and motion data collected through Kinect 2.0 to be used in 3ds Max, and then BVH file was brought to the 3ds Max to convert it to BIP file automatically and applied in characters.

We present a Microsoft Kinect-based hand recognition algorithm for an interactive image clipping system, which is widely used for environments such as public facilities and security environments where personal capturing devices including mobile phones are not allowed. User-friendly interface and accurate image capturing function are required for an image clipping system. We build the system by combining Microsoft Kinect, HD webcam and projector. The Kinect and webcam are used to capture the motions of users' hand and project is to display the user-selected area from the capturing material. Hand recognition is composed of three steps: (i) the region occupied by users' hand is extracted from an image, (ii) the fingertips of the extracted hand region are analyzed using k-curvature algorithm, and (iii) the height of the fingertip is estimated using the depth image from Kinect. The height of the fingertip informs whether users' finger touched the surface of the target. The region captured by the fingertip is clipped from the image and stored as the target image. The excellence of our hand recognition algorithm is proved through a user test.

We generated a high resolution 3D object using a commercial DSLR camera and the low depth information of Kinect. High resolution depth map was obtained through camera calibration between the DSLR and Kinect sensor. 3D mesh model was created by the high resolution depth information and mapped with RGB color value. The experimental result showed that it is possible to create high resolution 3D object from the depth camera. This paper is expected to be applied to reality game graphic.

본 연구는 노인의 신체적·정신적 건강 향상을 위한 기능성 게임인 ‘팔도강산4’의 개발과 사용 성 검사에 대한 것이다. 2013년 개발한 ‘팔도강산3’에 이은 다음 버전으로서 ‘키넥트’가 단종되면 서 ‘키넥트2’를 사용해야 했으며, 개인 아이디를 도입하여 개인별 운동 데이터를 축적함으로써 매 플레이마다 자기의 이전 평균과 비교하여 바로 성과를 알 수 있도록 하였다. 또한 과거의 장터 배경에 실제 마트 배경을 추가하였고, 개인이 숙지할 수 있도록 튜토리얼도 추가하였다. 2016 PlayX4에서 전시하였으며, 40명의 사용성에 대한 설문조사 결과를 분석한 바, 전작에 이 어 노인들에게 유익함의 가능성을 볼 수 있었다.

본 논문에서는 차세대 게임 인터페이스를 활용한 기능성 런닝게임을 제시한다. 게임은 2인용 대 결방식으로 개발하였으며, 방식은 다음과 같이 나뉜다. 첫째, 뇌파측정기를 이용하여 사용자1의 감정 변화, 집중력의 강도, 안면의 움직임을 측정한다. 둘째, 모션 캡쳐 장치인 키넥트를 이용하여 사용자 2의 달리기, 좌우 방향전환, 점프 등의 모션을 측정한다. 본 게임의 핵심은 사용자의 뇌파 그래프가 실시간으로 게임내의 맵의 형태로 표현되는 것이다. 사용자는 자신의 뇌파가 게임 내의 맵으로 시 각화되는 것을 보며 뇌파를 스스로 조절하는 학습능력을 배울 수 있다. 따라서 사용자1은 이러한 기능성 게임을 플레이하면서 뇌의 활성화를 통한 집중력 향상을 꾀할 수 있고, 사용자2는 실제로 달리고 점프하는 동작을 통한 운동능력을 증진하는 효과를 얻을 수 있다.

동작 인식 게임용으로 개발된 키넥트는 2011년 SDK가 공개되면서 게임뿐 아니라 과학, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 키넥트는 사용자 움직임에 대한 반응 속도가 늦고, 인식 데이터들에 노이즈가 많으며, 신체 일부분이 가려지면 추적할 수 없다는 문제점을 안고 있다. 이러한 플레이 환경의 특수성으로 대부분 게임에서는 키넥트 설치 위치나, 자세 교정과 같은 불편함을 요구한다. 본 연구에서는 키넥트를 이용한 게임에서 플레이어에 대한 요구 사항을 최소화하면서 노이즈와 같은 예외상황에 대처하고 일관된 동작 처리가 가능한 인터페이스 설계 방법을 제안하며, 실험을 통해 키넥트를 이용한 게임 개발 시 고려해야 할 지연 시간을 제시한다.

본 연구진에서 개발한 ‘팔도강산3’은 노인용 기능성게임으로서 2012년에 개발된 ‘팔도강산2’ (손잡이/발판을 이용한 기억력 증진 걷기게임)의 후속 작이며, 팔걸이와 발판 인터페이스를 없애고 대신 키넥트를 이용하여 동작인식을 통해 인터페이스를 가능하게 했다. 기대되는 효과는 기억력 증진, 시야 속의 물품을 찾아야하는 집중력 향상, 걷기 운동을 통한 활력감 증진 등이며, 게임플레이의 여가 활동을 통한 정신 건강의 향상을 목표하고 있다. 천안시 노인종합복지관에서 65세 이상 고령자들 25명을 대상으로 2주간의 단기 실험을 하였으며, 기억력과 신체 운동, 정신 건강 영역 중 자아존중감 수준에서 유의미하게 향상된 결과를 획득하였다.