본 연구는 어포던스 개념을 적용하여 가상 환경에서의 제스처 인식 과정에서 자연스러운 동작을 유도함으로써 상호작용과 몰입감을 향상하기 위한 인터랙티브 기술 활용을 제안한다. 이를 위해 샘플링 및 정규화 과정을 포함한 선분 인식 알고리즘을 활용하여 실제 손동작과 유사한 제스처를 인식하는 기법을 제안한다. 이러한 선분 인식은 본 논문에서 설계한 <VR Spell> 게임에서 마법진을 그리는 동작에 적용되었다. 실험 방법으로는 4개의 선분 인식 동작에 대한 인식률을 검증하였다. 본 논문은 실시간 핸드 트래킹 기술을 가상 환경, 특히 VR 게임과 같은 실감 콘텐츠에 적용하여 사용자에게 더 높은 몰입감과 재미를 추구하는 VR 게임을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 게임 콘텐츠 제작을 위해 관성 센서를 이용하여 체험자의 동작을 인식하고 정의된 동작과 비교하여 게임을 즐길 수 있는 관성센서 기반의 제스처 인식방법을 제안하고자 한다. 또한 3축 가속도 센서를 이용한 소형 컨트롤러를 손에 착용하고 여러 가지 동작을 취함으로써 체험자에게 다양한 입력 방식을 제공하고자 한다. 체험자는 화면에 순서대로 출력되는 동작 리스트와 같은 움직임을 취하거나 동작의 정확도 및 타이밍에 따라 체험형 게임을 진행할 수 있다. 다수개의 소형 무선 컨트롤러를 손과 발 등 주요부위에 착용하고 논문에 제안된 방법을 활용하게 되면 사용자의 흥미와 몰입감을 더해줄 것으로 기대된다.
가상현실과 동작인식 기술을 기반으로 한 기능성 게임은 물리치료를 위한 분야에 적용되어 상당한 긍정적 효과를 보여주고 있다. 기존의 개발된 게임 기반 물리치료 시스템은 재활이 필요한 환우보다는 건강한 일반인을 대상으로 적용되어 왔다. 본 논문에서는 어깨 손상 환자의 현재 상태를 측정하여 적절한 강도의 운동을 제안하는 자가 재활 기능성 게임을 제안한다.
인간의 동작 인식은 가상 현실 시스템 및 게임 등에 적용할 수 있는 컴퓨터 비전 분야의 요소 기술 중 하나로써, 최근까지 그 연구과 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 빠르고 정확한 동작 인식을 위해, 실루엣과 모션 특징이 결합된 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전역 특징을 이용한 후보 동작 선정 및 지역 특징을 이용한 검증 2 단계로 구성된다. 전역 특징은 Motion History Image의 Hu 모멘트를 이용해 계산되며, 후보 동작의 선정은 이들의 통계치를 이용해 결정한다. 한정된 후보 동작들 중 입력 동작을 정확히 인식하기 위해, 공간 및 방향성 비닝 기법으로 추출된 광류와 실루엣 특징을 지역 특징으로 이용한다. 최종 인식 결과는 Hu 모멘트 통계치와의 유사도 및 지역 특징의 학습을 통해 생성된 Support Vector Machine의 결과를 고려하여 결정된다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해, 실세계에서 사용 빈도가 높으며 동작의 변화가 큰 13 개의 제스처를 선정하여 데이터 셋을 구성하였다. 실험 결과 제안하는 방법의 연산 시간은 50 ms, 인식 정확도는 95%임을 확인하였다.
Social Network Service는 웹상에서 인맥관계를 강화시키고 새로운 인맥을 쌓으며 폭넓은 인적 네트워크를 형성할 수 있도록 해주는 서비스로 지금 현재 사람들끼리 빠르게 많은 정보를 공유할 수 있고, 많은 사람들을 사귈 수 있다는 점에서 각광을 받고 있다. 키넥트는 센서를 통해 사용자의 동작을 인식하는 기계로 별개의 컨트롤러 없이 사용자의 신체만을 이용하여 다양한 게임과 엔터테인먼트를 경험할 수 있기 때문에 남녀노소 모두가 쉽게 즐길 수 있다는 장점이 있다. 또한 동작인식이라는 기능 때문에 본래의 목적인 게임용이 아닌 다른 여러 분야에서 응용되어 사용되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스에서 할 수 있는 정보공유와 인맥강화를 키넥트를 이용하여 보다 동적인 소셜 네트워크 서비스를 구축하는 것을 목적으로 한다. 키넥트의 동작인식 센서와 음성인식 센서를 이용하여 소셜 네트워크 서비스 중의 하나인 페이스북의 기능을 사용할 수 있게 한다.
최근 머신러닝의 높은 관심과 더불어 물리적 장치에 연동하기 위한 교육용 컨트롤러의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 기존 컨트롤러는 교육용으로서의 고비용과 활용 영역면에서 제한적이다. 본 논문에서는 학생들의 머신 러닝 학습을 목적으로 뇌파를 이용한 동작 제어 컨트롤러를 제안한다. 특정 행위를 상상할 때 발생하는 뇌의 동작 상상 뇌파를 측정하여 표본화 한 후, Tensor Flow를 통하여 표본값을 학습시키고 게임 등의 콘텐츠에서 동작을 인식할 수 있도록 설계하였다. 동작 인식을 위한 움직임 변이는 상하좌우의 방향성과 점프 동작으로 구성된다. 인식 동작의 식별 정보를 언리얼 엔진으로 제작한 게임에 전송하여 게임 속 캐릭터를 동작시키는 절차로 이루어 진다. 구현된 컨트롤러는 뇌파 외에도 입력 신호에 따라 다양한 분야에 활용될 수 있으며 머신 러닝 학습 등의 교육적 용도로 사용될 수 있을 것이다.
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.
장애자들에게 필요한 재활치료의 횟수와 시간은 실제 이용회수에 못 미치는 상황으로 재활치료의 관심과 콘텐츠에 지속적인 투자와 인프라가 필요한 상황이며, 또한 재활치료의 종류에도 미술, 음악, 놀이치료가 가장 일반적인 장애자 재활방법이다. 제안한 논문에서는 장애자의 동작을 인식하는 과정을 통하여 사운드와 시각적 요소를 포함하고 있는 게임형 재활 콘텐츠를 제공함으로써 다양한 유형의 장애자들이 콘텐츠의 레벨관리가 가능한 디지털 게임 재활프로그램을 설계한다.
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.
본 프로젝트팀에서 개발한 'VTK'(Virtual Training by Kinect)는 아이부터 노인까지 모든 연령이 이용 가능한 기능성 게임으로써 동작인식 컨트롤러인 키넥트를 이용하여 불필요한 장비가 없이 동작인식을 통해 인터페이스가 가능하게 했다. 주요기능은 평가와 트레이닝, 통계분석 세 가지로 이루어져 있다. 사용자는 6분 걷기와 폐안시 외발서기를 통해 개인별 심폐지구력과 평형감각 수준을 알 수 있으며 조깅과 인라인 스케이트를 통해 기능 향상을 위한 트레이닝을 할 수 있다. 통계분석은 별도의 용용프로그램을 통해 확인 할 수 있다. 성장하고 있는 기능성 게임 시장에 새로운 방향성 제시를 목표로 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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