이 논문은 응급상황을 인식하기 위하여 어안렌즈를 통해 획득된 영상을 이용하여 기절 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 거실의 천장 중앙에 위치한 어안렌즈(fish-eye lens)를 장착한 카메라로부터 화각이 170인 RGB 컬러 모델의 어안 영상을 입력 받은 뒤, 가우시안 혼합 모델 기반의 적응적 배경 모델링 방법을 이용하여 동적으로 배경 영상을 갱신한다. 입력 영상의 평균 밝기를 구하고 평균 밝기가 급격하게 변화하지 않도록 영상 픽셀을 보정한 뒤, 입력 영상과 배경 영상과 차이가 큰 픽셀을 찾음으로써 움직이는 객체를 추출하였다. 그리고 연결되어 있는 전경 픽셀 영역들의 외곽점들을 추적하여 타원으로 매핑하고 움직이는 객체 영역의 형태를 단순화하였다. 이 타원을 추적하면서 어안 렌즈 영상을 투시 영상으로 변환한 다음 타원의 크기 변화, 위치 변화, 이동 속도 정보를 추출하여 이동과 정지 및 움직임이 기절동작과 유사한지를 판단하도록 하였다. 본 논문에서는 실험자로 하여금 기절동작, 걷기 동작, 앉기 동작 등 여러 동작을 취하게 하고 기절 동작 인식을 실험하였다. 실험 결과 어안 렌즈 영상을 그대로 사용하는 것보다 투시 영상으로 변환하여 타원의 크기변화, 위치변화, 이동속도 정보를 이용하는 것이 높은 인식률을 보였다.
본 연구는 3축 가속도 센서를 허리에 부착하여 실시간으로 스포츠 동작분류를 할 수 있는 모니터 링에 관한 연구를 실시하였다. 이 모니터링 시스템은 스포츠 동작의 기본이라고 할 수 있는 걷기, 달리기, 자세변화 동지 정지상태의 동작들과 추가적으로 사이클링 동작을 분류할 수 있도록 하였다. 또한 운동 시에 발생할 수 있는 낙상을 감지하여 위급상황에 대한 정보도 나타나게 하였다. 가속도센서모듈은 인체에 부착된 형태로 스포츠 활동을 모니터링하기 위하여 소형으로 설계되었으며 활동에 방해가 되지 않게 허리에 부착되었다. 측정된 데이터는 RF통신을 통해 PC로 전송되며 알고리즘을 통해 실시간으로 동작분류를 시행하게 된다. 개발된 알고리즘을 검증하기 위한 실험으로 5명의 피험자를 대상으로 서로 다른 속도의 걷기, 달리기, 사이클링 동작을 각각 100초간 실시하였으며 낙상과 자세변화 동작(앉았다 일어서기, 누웠다 일어서기, 서있다 앉기, 누웠다 앉기, 서있다 눕기, 앉았다 눕기)은 각각 20회씩 실행하였다. 그 결과 동작분류 정확도는 95.4%를 나타내었다. 이번 연구에서 스포츠 모니터링을 통하여 정확한 자신의 운동 정보를 알려주고 운동 시에 발생하는 낙상에 대한 위급상황을 알려줌으로써 스포츠 활동에 도움을 주고자 하였으며, 추가적인 연구로 각각의 스포츠 활동에 대한 정확한 에너지 소비 추정 알고리즘을 개발 중에 있다.
본 연구에서는 스마트매트와 카메라 센서를 이용한 가상현실 체험형 운동게임 시스템 설계 및 구현하였다. 사용자 상반신 운동자세인식을 위해 키넥트 카메라 센서를 활용하고 사용자의 걷기 동작을 정확하게 인식하고 다음 취해야할 걷기 운동 동작에 대한 가이드를 제공하기 위해서 LED 표시가 가능한 스마트 매트를 개발하였다. 이를 통합하고 기능성 게임의 재미요소를 결합하여 실제 운동 상황에서 사용자에게 실시간으로 상호작용 정보를 제공하는 가상현실 체험형 운동게임 통합 시스템을 설계 및 구현하였다. 사용자들이 보다 자립적이고 독립적으로 가정 및 건강증진 관련 기관에서 쉽게 운동하는데 기여하는 체험형 운동게임 시스템으로 활용될 것이다.
게임에서 흔히 사용하는 전신형 가상 캐릭터를 이용한 감정 표현은 주로 몸동작을 이용한다. 이때 가상 캐릭터가 표현하는 모든 감정에 대하여 각기 다른 애니메이션을 만들어 주어야 한다. 이런 이유로 인간과 같이 감정의 강도에 따라 다른 크기의 동작을 표현하려면, 만들어야 할 애니메이션의 수가 기하급수적으로 늘어나게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 가상 캐릭터가 감정 강도에 따라 다른 크기의 동작을 행할 수 있게 하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 감정 강도별로 캐릭터가 동작을 형성하기 위해 회전시키는 뼈대에 가중치를 주어 소극적인 표현 또는 과장된 표현이 가능하도록 하였다. 제안하는 방법을 검증하기 위해 실제 가상 캐릭터에 신체 가중치를 적용할 수 있는 EATool(Emotional Animation Tool)을 구현하였다. 구현된 환경을 통해 걷기 동작에 서로 다른 감정을 부여한 후, 각 감정의 강도에 따라 신체 가중치를 적용하였다. 실험 비교 결과 감정 강도에 따라 동일한 걷기 동작의 형태가 달라지는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 두 대의 카메라를 직각으로 배치하여 얻은 동영상에서 인체의 실루엣을 이용하여 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 실루엣에서 전역 특징과 지역 특징을 추출하며, 이 특징들은 정적인 프레임에만 있느냐에 따라 정적 특징과 동적 특징으로 다시 나뉜다. 추출된 특징들은 RBF 신경망을 훈련시키기 위해 사용된다. 제안된 신경망은 정적 특징을 입력층으로 보내고, 동적 특징은 인식을 위한 추가적인 특징으로 이용한다. 본 논문에서 제안된 신경망 동작 인식 시스템은 유아들의 동작 교육에 적용되었다. 동작 교육을 위해 제시되는 기본 동작은 걷기, 뛰기, 앙감질 등의 이동 동작과 구부리기, 뻗기, 균형 잡기, 회전하기 등 비 이동 동작으로 구분된다. 제안된 시스템은 동작교육을 위해 7가지 기본 동작을 학습시킨 신경망으로 성공적으로 동작 인식을 하였다. 제안된 시스템은 유아의 공간감각 계발을 위한 동작교육 시스템에 활용될 수 있다.
동작은 유아의 신체적, 사회적, 인지적 발달에 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 유아의 신체에 적절한 동작 추정 방법을 제안한다. 본 논문에서는 동작교육에 필요한 동작 중에서 걷기, 뛰기, 앙감질의 이동동작과 구부리기, 뻗기, 균형잡기, 회전하기의 비이동 동작을 대상으로 한다. 제안된 시스템은 두 대의 카메라에서 획득된 프레임에서 조명 보정, 배경 제거, 모폴로지 실행 등의 과정을 통해 실루엣을 추출한다. 실루엣 특징으로 면적, 가로세로 비율, 발의 위치, 7개의 Hu moments를 사용한다. 또한 지역 특징으로 실루엣을 $5{\times}3$으로 나누어 각 영역의 면적과 움직임을 사용한다. 동작 추정을 위해서, 추출된 특징에 확률 전파를 적용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 마커없이 유아들의 기본 동작을 추정함으로써 동작교육을 위한 가상 학습공간에서 실감형 인터페이스로 사용될 수 있는 가능성을 보여주고 있다.
본 연구는 소방훈련시 화학보호복 착용시 동작만족도를 분석하여 소방공무원의 안전을 위한 기초자료 제공을 목적으로 한다. 정적 동작만족도는 일반근무복에 비하여 화학보호복의 경우 21.7%~47.8% 정도 낮게 나타났다. 화학보호복 착용시 정적 동작자세에서는 고개 최대한 젖혀서 천장보기, 두팔 몸 앞에서 끌어안기, 비스듬히 굽혀 앉기, 과도하게 쪼그리고 앉기의 동작들이 낮게 나타났으며 통계적으로도 유의하게 낮은 결과를 보였다(p < .001). 동적 동작만족도는 일반근무복에 비하여 화학보호복의 경우 19.2%~47.8% 정도 낮게 나타났다. 화학보호복 착용시 동적 동작자세에서는 뛰기, 중량물 20 kg 허리까지 들어올리기, 중량물 20 kg 들어 1 m 옮기기, 들것 들고 앞으로 걷기, 들것 들고 뒤로 걷기의 동작들이 낮게 나타났으며 통계적으로도 유의하게 낮은 결과를 보였다(p < .001).
뇌졸중 환 6명을 대상으로 발병후 3개월 지난 시기에 1차 실험을 실시하였고, 6개월 지난 시기에 2차 실험을 하여 뇌졸중환자들을 대상으로 운동학적변인, 각운동학적변인 그리고 지면반력과 발바닥의 압력분포를 알아보았다. 운동학적변인의 결과 통계적으로 유의한 차이는 나타나지 않았으나 6개월간 꾸준히 재활운동에 참가한 환자는 3개월 때 보다 훨씬 보폭(step length)이 크게 나타났으며(11.18 cm, 12.25 cm, p=0.58), 보폭의 빈도(step time) 또한 빠르게 나타났다(1.20 sec, 1.18 sec, p=0.53). 환측의 발만 지지면에 닿아 있는 시간(single support time)의 연구에서는 재활운동에 꾸준히 참가한 환자가 발을 지면으로부터 빨리 떼는 것으로 나타났다(34.97%, 29.02%, p=0.74). 환측다리 움직임의 빠르기를 나타내는 변인(cadence)에서는 1분당 움직임의 회수가 6개월 운동에 참가한 사람의 보폭회수가 3개월 운동에 참가한 사람의 보폭회수 보다 훨씬 빠르게 나타났다(21.04 step/min, 28.89 step/min, 0.27). 각 운동학변인에서는 통계적으로 모든 변인에서 유의한 차이는 나타나지 않았으나 평균의 비교에서 꾸준하게 6개월 동안 재활운동에 참가한 환자는 발목관절, 무릎관절 그리고 엉덩관절 모두의 가동범위가 크게 나타났다. 걷기동작에서 상해의 원인이되는 최초 접촉 순간의 충격력(impact force)의 비교에서는 6개월간 꾸준히 재활운동에 참가한 환자는 충격력이 작게 나타났다(1.20 N/kg, 1.13 N/kg, p=0.45). 전방으로의 추진력(anterior propulsion force)과 후방으로의 감속력(posterior braking force)은 통계적으로 유의한 차이(p=0.28, p=0.39)를 나타내지 않았으나 재활운동에 꾸준히 참가한 환자들은 전후방의 힘(0.10 N/kg, 0.15 N/kg; -0.12 N/kg, -0.18 N/kg)이 좋아지는 것을 볼 수 있었다. 걷기 동작 시 환측발의 최대 압력분포값은 통계적으로 유의한 차이(p=0.24)는 없었으나 6개월 재활훈련참가자(15.51 N/$cm^2$)가 3개월 재활훈련참가자(13.99 N/$cm^2$) 보다 지면을 더욱 가볍게 밟고 지나가는 것으로 나타났다. 위의 연구결과들을 바탕으로 볼 때 뇌졸중 환자들은 꾸준하게 재활운동에 참가하여야 하며 주위 사람들의 관심이 항상 필요하다고 사료된다.
본 논문에서는 구성요소와 그들 간의 유연한 연결을 가진 인체 모델로 인체를 추적하기 위한 구성요소 기반 확률 전파를 제안한다. 인체는 사람의 동작을 추적하는데 필요한 6개의 인체 부위로 나뉘는데, 머리, 몸통, 왼팔, 오른팔, 왼발, 오른발 등이다. 제안하는 추적 방법은 인체 전체의 실루엣을 추적하지 않는 것이 아니라 구성요소로 이루어진 인체모델을 이용하여 인체의 각 부위를 개별적으로 추적하게 된다. 제안된 인체 추적 시스템은 유아의 동작 교육에 적용되는데, 균형잡기, 앙감질, 뛰기, 걷기, 회전하기, 구부리기, 뻗기와 같은 동작을 추적하는데 이용된다. 제안하는 시스템은 인체 모델의 각 부위를 개별적으로 탐지하고 움직임을 추적하여 평균 97%의 추적율을 획득하였다.
본 논문은 가상세계속의 가상인간의 다양한 행동들을 제한된 개수의 기본행동들로써 구현하고자 한다. 먼저 객체들의 속성과 행동 등을 통합적으로 나타내주는 지식베이스인 온톨로지를 사용하여 다양한 행동들을 행동계층구조로 조직하고 그 속에서 행동들은 세부 행동들로 구체화한다. 가상인간의 기본행동은 기초 동작들의 조합으로 만들어지고 기본행동들을 최대한 재사용함으로써 다양한 행동들을 효과적으로 구현할 수 있게 설계한다. 이 때 기본행동들을 정밀성이나 사실성보다 간소함과 다양성에 초점을 맞추어 구현하고자 한다. 이를 바탕으로 가상 에이전트들의 특성을 파악하고 특성에 따라 에이전트가 고유의 패턴을 가지고 동작을 생성하는 방법을 개발한다. 또한 가상의 에이전트가 주변의 정성적 변화에 적응하여 동작을 변화하는 방법을 제시한다. 이렇게 제시된 방법들을 인간의 실제 움직임들 즉, 걷기, 달리기, 던지기 등의 동작에 적용해 실현가능성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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