본 논문에서는 실시간 마커프리 모션캡쳐 시스템으로 캡쳐된 동작자의 Root와 End-effector 위치 데이터를 이용하여 가상 캐릭터의 동작을 생성하는 방법에 0해 기술한다. 동작자의 신체중심이 되는 Root와 머리, 손, 발과 같은 End-effector의 위치 데이터는 동작자의 전방 좌, 우에 위치한 동기화된 2대의 컬러 CCD 카메라를 이용하여 3차원 위치를 캡쳐한다. 영상으로부터 추출되지 않은 중간관절의 위치를 생성하기 위해 Root와 End-effector의 3차원 위치값들을 IK( Inverse Kinematics) 알고리듬에 적용하고, 생성된 위치값들에 다양한 신체의 제약조건을 고려하여 정밀하게 계산한다. 이러한 과정을 거치므로 서 20개 관절의 위치값을 생성할 수 있으며, 생성된 관절의 위치값을 가상 캐릭터에 적용하므로 서 캐릭터의 움직임을 실시간으로 생성할 수 있다.
관성 센서는 외부 장치의 도움 없이 3차원 공간상에서 움직임 측정이 가능하다. 최근 MEMS 기술의 발달로 소형 저가 관성 센서(가속도 센서 혹은 각속도 센서) 제작이 가능해져 관성 센서를 소형 휴대 기기에 내장하여 사용자의 움직임을 감지하거나 의도 파악하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 관성 센서가 내장된 휴대 기기를 이용하여 3차원 공간상에서 6가지 위치에 따라서 각기 다른 6가지 소리를 발생하는 가상의 멀티 타악기 시스템을 제안한다. 즉, 휴대 기기를 상/하로 흔들면 가상 타악기의 타점 위치에 왔을 때 비트 음을 발생하고, 6개의 다른 위치를 구분하여 다른 타점의 위치에서 휴대 기기를 흔들면 각각 그 위치와 미리 지정된 소리가 발생하도록 하였다. 이러한 가상의 멀티 타악기 시스템을 위해서 3차원 공간상에서 실시간으로 사용자의 움직임을 감지하고 휴대 기기의 위치를 파악하는 것이 필요하다. 저가의 관성 센서를 이용하여 사용자가 휴대 기기를 움직이는 동작이 있는 상황에서 실시간으로 휴대 기기의 위치를 추정하는 것은 쉽지 않지만 본 연구에서는 다양한 사용자의 움직임 동작 분석을 통하여 사용자가 가상의 멀티 타악기를 상/하로 흔드는 동작을 감지하고 다른 위치로 이동하는 동작을 구분하였다. 개발된 동작 감지 알고리즘과 위치 구분 알고리즘을 휴대 기기에 적용되어 실제로 가상의 타악기 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 2 대의 카메라로부터 입력된 스테레오 영상을 이용하여 가상캐릭터의 동작을 실시간으로 생성하는 방법에 대해 기술한다. 이 시스템은 동작자의 움직임을 캡쳐하기 위해 동작자의 좌, 우 전방에 동기화된 2 대의 컬러 CCD 카메라를 위치시킨다. 카메라로부터 입력된 스테레오 영상을 분석하여 신체의 중심이 되는 루트와 머리, 손, 발과 같은 end-effector의 2차원 특징점을 추출하고, 추출된 특징점들은 카메라의 사영행렬과 추적 알고리즘을 통해 3차원 위치를 생성한다. 생성된 루트와 end-effector 의 3 차원 위치정보는 노이즈 제거를 위한 필터링을 거친 후 역운동학 알고리듬에 적용하고, 인체 관절의 해부학적인 제약조건과 관절간의 상호 연관성 및 전 후 프레임간의 부드러운 연결 동작 생성을 고려하여 중간관절의 위치를 정밀하게 계산한다. 중간관절의 위치를 생성하므로 서 임의 동작자의 움직임에 대한 모든 관절의 정보를 획득할 수 있으며, 획득된 동작 데이터를 가상 캐릭터에 적용하므로 서 캐릭터의 움직임을 실시간으로 생성할 수 있다.
소방대상물에서의 경보설비는 실내에 있는 사람들에게 화재를 최초로 알려주는 설비로써, 보다 많은 사람들을 대피시킬 수 있도록 하는 매우 중요한 역할을 한다. 이에 자동화재탐지설비와 같은 경보설비의 최초동작을 빠르게 하기 위한 연구가 필요하다. 이러한 자동화재탐지설비에서 감지기의 동작은 설치위치와 화원의 위치에 따른 영향을 가장 많이 받는다. 그럼에도 불구하고 국내의 감지기 설치 기준은 설치 위치와 화원의 위치는 중시하지 않고 면적과 높이에 따른 화재감지기 설치에 대한 사항만을 규정하고 있다. 따라서 본 연구에서는 실내에 열감지기와 보를 설치하고, 일반적인 화재를 가정하여 5 개소의 화원을 발생시켜 설치된 감지기의 동작시간을 측정하였고, 감지기의 설치위치와 화원의 위치를 고려한 화재실험을 통하여 열감지기의 동작특성을 분석한 것으로 다음과 같은 결론을 얻었다. 열감지기는 벽면에 근접하게 설치된 감지기에서 작동지연현상이 보였으며, 벽면에서 적어도 22cm 이상 이격해서 설치하여야 한다. 화원이 보 외측에 존재할 때 감지기는 보에서 55cm 이격한 거리에서 동작이 가장 빨랐다. 또한 화원에 근접한 감지기와 가장 늦게 동작한 감지기의 동작시간의 차이는 피난거리로 환산하였을 때 최대 115 m 의 피난거리가 확보되는 것으로 나타났다. 이를 통하여 적합한 위치와 적응성을 고려한 감지기의 선택은 피난개시 시간을 최소화시켜 줄 수 있는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 각종 산업 현장의 라인에 긴급 정지 장치로 병설되는 풀 코드 스위치의 동작위치를 판별하는 시스템에 대하여 다룬다. 특히, 된 논문에서는 전력선 통신 기술을 사용하여 복잡한 케이블 포설 없이도 기존의 2선만을 사용하여 동작된 풀 코드 스위치의 위치를 인식하는 방법을 제시한다. 또한 전력선 통신 IC의 제어 기능을 사용하여 스위치 제어 인식장치에서 각 스위치를 리셋하는 신호를 전송할 수 있도록 구성한다. 끝으로, 논문에서는 제안된 전력선 방식의 풀 코드 스위치 동작위치 인식장치를 제작하고 전력선을 통하여 전달된 신호 및 반응시간 관찰함으로써 풀 코드 스위치의 위치인식 시스템으로 실제로 적용이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 볼링 투구동작의 성패는 스텝과 스윙이 결정한다는 가정 하에 어프로치에서의 동작에 주안점을 두고, 볼링선수를 대상으로 자유로이 투구를 하게 하고 피험자 본인이 잘되었다고 판단하는 동작과 잘못되었다고 판단하는 투구 동작을 비교 분석하는 것이 본 연구의 목적이다. 투구동작시 어드레스에서부터 릴리즈까지의 동작을 각 스텝별로 국면을 설정하고, 3차원영상분석을 실시하여 각 스텝별로 보폭, 신체중심의 위치, 볼의 위치를 성공과 실패동작으로 나누어서 비교 분석하였다. 보폭은 성공과 실패동작에서 큰 차이를 보이지 않았으며, 4국면과 5국면에서의 보폭이 실패동작에서 크게 나타났다. 신체중심의 위치에서도 큰 차이를 보이지 않았으나 성공시가 실패시보다 상하 이동폭이 작게 나타났다. 볼의 위치는 성공과 실패시 모두 스텝중에는 3국면이 가장 낮게 나타났으며, 상하 이동폭이 적은 안정적인 투구를 하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 사람의 손에 관한 개별적으로 분리되어 진행되고 있는 손 위치 추정, 손 자세 추정, 손 동작 인식 작업을 통합하는 Faster-RCNN기반의 프레임워크를 제안하였다. 제안된 프레임워크에서는 RGB 동영상을 입력으로 하여, 먼저 손 위치에 대한 박스를 생성하고, 생성된 박스 정보를 기반으로 손 자세와 동작을 인식하도록 한다. 손 위치, 손 자세, 손 동작에 대한 정답을 동시에 모두 가지는 데이터셋이 존재하지 않기 때문에 Egohands, FPHA 데이터를 동시에 효과적으로 사용하는 방안을 제안하였으며 제안된 프레임워크를 FPHA데이터에 평가하였다., 손 위치 추정 정확도는 mAP 90.3을 기록했고, 손 동작 인식은 FPHA의 정답을 사용한 정확도에 근접한 70.6%를 기록하였다.
본 논문에서는 체험형 VR 환경을 고려한 동작 및 위치 인식 기법을 제안한다. 동작 인식은 신체부위에 복수개의 AHRS 디바이스를 부착하고 이를 기준으로 좌표계를 정의한다. 각각의 AHRS 디바이스로부터 측정되는 9축 움직임 정보를 기반으로 사용자의 동작을 인식하고 신체 분절 간의 관절각을 추출하여 동작을 보정한다. 위치인식은 AHRS 디바이스의 관성센서를 통해 보행 정보를 추출하여 상대위치를 인식하고 BLE Fingerprint를 이용하여 누적오차를 보정한다. 제안하는 동작 및 위치인식 기법의 구현을 위해 AHRS기반의 위치인식과 관절각 추출 실험을 진행하였다. 위치 인식 실험의 평균 오차는 0.25m, 관절 각 추출 실험에서 관절 각 평균 오차는 $3.2^{\circ}$로 나타났다.
본 논문은 인체의 최종효과기 (예: 손)가 주어진 공간상의 목표위치를 성취하도록 새로운 동작을 다수의 기존 동작을 혼합하여 생성하는 동작혼합기법을 제시한다. 전형적인 동작혼합기법에서는 동작들을 구성하는 관절커브들에 사용자가 적절한 가중치를 주고 이들의 가중치 합을 구하여 새로운 동작의 관절커브로 삼는다. 그러나 생성될 동작이 특정 제약조건 (예: 손의 최종위치)를 만족해야 될 경우에는 사용자가 성분동작에 적절한 가중치를 부여하는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 논문은 원하는 동작의 타입 (예: 걷기, 손 뻗기) 과 동작의 최초 및 최종상태가 주어지연, 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 새로운 동작을 기존동작들을 혼합하여 자동적으로 생성하는 기법을 제안한다. 이 기법은 성분동작들의 집합을 연속적이고 완만한 곡면으로 표현하고 사용자가 생성하기 원하는 동작의 최초 및 최종상태를 정하면 이 곡면상에 있으면서 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 특정 동작을 구하여 원하는 동작으로 삼는다.
각종 지능형 전자장비의 개발과 사용자 편의성 증대를 위해 영상기반의 손 동작 인식시스템이 다양하게 개발, 적용되고 있다. 손 동작 인식을 위해 손의 3차원 위치를 계산하고 오 동작 방지를 위해 명령 동작을 다른 유사동작과 구분하여 정확히 검출해야 한다. 본 논문에서는 설치가 쉽고 저렴한 비용으로 3차원 위치를 계산하는 시스템과 다양한 유사 동작 중 정의된 동작만을 검출해 내는 방법에 대해 다룬다. 팬/틸트 가능한 두 대의 USB 카메라와 표식을 이용하여 카메라를 임의의 위치에 두더라도 부착된 표식을 통해 자동으로 두 카메라간 상대위치를 구해 3차원 위치를 계산할 수 있다. 사용자의 명령 동작을 다른 유사 동작과 구분하기 위해 퍼지 가비지 모델을 개발 하였는데 퍼지 명령모델과 가비지 모델 두 가지를 이용하여 행동 인식에 대한 가변적 문턱 값을 구할 수 있다. 또한 두 단계의 적응 과정을 통해 각 사용자마다 다르게 나타나는 행동 특성 및 동일 사용자가 환경에 따라 다르게 나타내는 행동 특성을 반영 하여 성능을 개선한다. 개발된 시스템을 5명의 사용자를 대상으로 실험을 실시하였는데 명령 동작과 하나의 유사동작만 있을 경우 95% 이상, 다양한 유사동작이 혼재되어 있을 경우 85%이상의 인식률(명령 동작 검출)을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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