A Study on Trainer and Cover Recognition Algorithm for Posture Recognition of Virtual Shooting Trainer

가상 사격 훈련자 자세인식을 위한 훈련자와 엄폐물 인식 알고리즘 연구

The Ministry of National Defense decided to build a realistic combat simulation training system based on virtual reality and augmented reality in accordance with the expansion of the scientific training system of "Defense Reform 2.0". The realistic combat simulation training system should be able to maximize the tension and training effect as in actual combat through engagement between trainers. In addition, it should be possible to increase the effectiveness of survival training at the same time as shooting training similar to actual combat through cover training. Previous studies are suitable techniques to improve the shooting precision of the trainee, but it is difficult to practice bilateral engagement like in actual combat, and it is particularly insufficient for combat shooting training using cover. Therefore, in this paper, we propose a S/W algorithm for generating a virtual avatar by recognizing the shooting posture of the opponent on the screen of the virtual shooting trainer. This S/W algorithm can recognize the trainer and the cover based on the depth information acquired through the depth sensor and estimate the trainer's posture.

국방부에서는 "국방개혁 2.0"의 과학화 훈련체계 확대에 따라 가상현실·증강현실 기반의 실감형 전투 모의 훈련체계를 구축하기로 하였다. 실감형 전투 모의 훈련체계는 훈련자간 교전을 통해 실전과 같은 긴장감 조성과 훈련효과를 극대화 할 수 있어야 한다. 또한, 엄폐훈련을 통해 실전과 유사한 사격훈련과 동시에 생존훈련 효과 배가가 가능해야 한다. 선행 연구들은 훈련자의 사격 정밀도를 향상 시키기에는 적합한 기술이지만 실전과 같이 쌍방 교전을 연습하기는 어려우며 특히 엄폐물을 활용한 전투사격 훈련을 하기에는 부족한 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 가상 사격 훈련자의 스크린에 상대 훈련자의 사격 자세를 인식하여 가상의 아바타를 생성하기 위해 Depth센서를 통해 취득된 깊이 정보를 토대로 훈련자와 엄폐물을 인지하고 훈련자의 자세를 추정할 수 있는 S/W 알고리즘을 제시한다.