동작인식(gesture recognition) 기술은 입력 영상으로부터 영상에 포함된 사람들의 동작을 인식하는 기술로써 영상감시(visual surveillance), 사람-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction), 지능로봇(intelligence robot) 등 다양한 적용분야를 가진다. 특히 최근에는 저비용의 거리 센서(range sensor) 및 효율적인 3차원 자세 추정(3D pose estimation)기술의 등장으로 동작인식은 기존의 어려움들을 극복하고 다양한 산업분야에 적용이 가능할 정도로 발전을 거듭하고 있다. 본고에서는 그러한 거리영상(range image) 기반의 동작인식 기술에 대한 최신 연구동향을 살펴본다.
동작 인식은 동작을 인식하여 처리하는 기술로 사용자에게 편이성과 직관성을 제공한다. 이러한 장점 때문에 동작 인식 기술은 군사, 의료, 교육 등 여러 분야에 융합되어 응용되고 있다. 특히, 게임 분야에서 동작 인식은 실제 동작과 유사하게 플레이할 수 있다는 장점 때문에, 의료, 군사, 교육 등의 분야와 융합되어지고 있다. 본 논문은 이러한 배경을 바탕으로 동작 인식 게임의 융합 발전 방향을 논하기 위한 것이다. 이를 위하여 본 논문에서는 동작 인식 기술 현황과 게임을 살펴보고 동작 인식 게임의 문제점과 개선 방안을 기술한다. 본 논문은 국내 동작 인식게임의 융합 경쟁력을 향상시키는데 도움을 줄 수 있다.
본 논문에서 우리는 인간 동작 인식 기술을 카메라 기반, 추가적인 하드웨어 기반, 그리고 주파수 기반 기술들로 분류한다. 각 기술 항목에 대한 대표적인 기술사례들을 설명하고, 그들의 장점과 단점을 기술한다. 인간 동작 인식 기술에 대한 중요한 성능 이슈 항목을 정의하고, 소개된 인간 동작 인식 기술들을 정의된 성능 이슈 항목에 따라 분석한다. 분석 결과 카메라 기반 인간 동작 인식 기술들은 공통적으로 손쉽게 사용할 수 있고, 높은 정확도로 동작을 인식할 수 있지만, 비용적, 인지 범위 등의 단점이 있다. 이에 비해 추가 하드웨어 기반 동작 인식 기술들은 공간의 제약, 빛이나 소음 등의 영향을 받지 않거나 최소화하였지만, 사용자가 직접 착용을 해야 하는 단점을 가진다. 최근에는 이러한 문제점을 보완하고자 주파수 기반 동작 인식 기술들이 연구 및 개발 중에 있다. 이들은 공간의 제약을 줄이고, 추가적 장비 없이 쉽게 동작인식을 할 수 있지만 아직 상용화 되지 않은 초기 연구 단계이며, 다른 신호나 주파수가 정확도에 영향을 줄 수 있다는 단점이 있다.
본 논문은 3 차원 게임 제어를 위한 인간의 동작인식에 대하여 기술하고 있다. 사용자의 편의성을 위하여 게임에 직관적으로 적용할 수 있는 인간의 동작들을 마커프리 모션 캡쳐 장비를 이용하여 취득하고, 이를 실시간으로 인식하는 동작 인식 시스템을 개발하였다. 또한, 개발된 동작인식기를 이용한 3차원 게임으로의 응용시스템의 접근 방식에 대하여 기술하고 있다. 개발된 동작 인식기는 LDA 방식에 기반을 둔 확률적 접근 방식으로 실시간으로 빠르고 정확하게 응용 시스템에 필요한 인간의 동작을 구별할 수 있도록 설계되었다. 개발된 시스템에서는 인식된 결과를 실시간으로 실제 어플리케이션에 전달하여 그 결과를 직접 사용자가 판단하여 다음 동작을 수행 할 수 있도록 되어 있다. 본 논문은, 이러한 실제 시스템의 개발을 통하여, 3 차원 인간 동작의 간단하고 유용한 활용 방법에 대한 해법을 제시하고 있다.
각종 센서 기술의 발달로 일반 사용자들이 스마트폰, 콘솔게임기와 같은 동작인식 장치를 접해 볼 수 있는 환경이 증가하면서 동작인식 기반 입력장치에 대한 사용자 요구가 증가하는 추세이다. 기존 동작인식 마우스는 소형으로 제작이 되어 버튼을 조작하는데 어려움이 있으며, 동작인식 기술을 커서의 포인팅에만 사용되어 동작인식 기술을 적용에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 MEMS 기반 동작인식 센서를 이용, 인체의 2지점(엄지와 검지)의 동작을 인식하여 동작데이터와 제어신호를 생성하고, 생성된 제어신호를 무선 송신하는 컴퓨터 입력장치에 관해 연구하였다.
본 논문에서는 오픈 소스인 openpose skeleton tracking 기술을 이용하여 특정 운동 동작을 영상처리 기술과 딥러닝 기술로 인체 자세에 대해서 인지와 상황 판단하여 운동 동작에 대한 인식 결과를 도출할 수 있다. 먼저 입력받은 영상을 전달받아서 딥러닝 인식 시스템를 통해 인식 결과을 추출한 뒤 비교, 분석한 후에 사전 등록된 운동 동작 명칭으로 화면에 표시하여 이용자가 정확한 동작을 취할 수 있도록 지도하는 데 활용할 수 있다. 또한, 이 기술은 행동 인식부터 얼굴 인식, 손동작 인식 등에 다양하게 활용할 수 있다.
최근 동작 및 행동 인식에 대한 연구가 활발하다. 특히, 센서가 소형화되고 저렴해지면서 그 활용을 위한 관심이 증가하고 있다. 기존의 많은 행동 인식 연구에서 사용되어 온 정적 분류 기술 기반 동작 인식 방법은 연속적인 데이터 분류 기술에 비해 유연성 및 활용성이 부족할 수 있다. 본 논문에서는 연속적인 데이터의 패턴 분류 및 인식에 효과적인 확률적 추론 기법인 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)과 사전 지식 없이도 자동 학습이 가능하며 의미 깊은 궤적 패턴을 클러스터링하고 효과적인 양자화가 가능한 자기구성지도(Self Organizing Map)를 이용한 동작 인식 기술을 소개한다. 또한, 그 유용성을 입증하기 위해 실제 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작에 대한 데이터를 수집하고 분류 성능을 분석 및 평가한다. 실험에서는 실제 가속도 센서를 통해 수집된 숫자를 그리는 동작의 성능 평가 결과를 보이고, 행동 인식기 별 성능과 전체 인식기별 성능을 비교한다.
본 논문에서는 유아를 위한 체감형 게임 개발에 필요한 요소로 콘텐츠, 디자인, 음향, 동작인식, 음성인식 기술을 제안하였다. 유아용 체감형 게임은 유아의 감성에 맞춘 교육적 요구가 반영된 콘텐츠와 밝고 친근감 있으면서 사용이 편리한 디자인 요소들이 반영되어야 하고 유아가 친숙하고도 쉽게 게임을 할 수 있게 유도할 수 있는 배경음악과 설명 대사가 사용되는 것이 좋다. 만약 동작 인식과 음성인식 시스템을 유아용 체감형 게임에 사용할 경우 게임 사용자의 연령에 맞는 동작 데이터와 음성 데이터를 사용해 인식률을 높여야 한다. 특히, 본 논문에서는 피부색과 유아 신체 모델을 사용하여 유아의 얼굴과 손을 인식한 후 그 위치를 고려하여 유아의 동작을 인식하였고 유아의 음성 데이터를 수집해 신경망을 이용한 음성인식 기술을 게임에 적용해 신체 놀이 중심 활동의 줄넘기 게임인 '신나게 폴짝'을 개발하였다.
각종 센서 기술의 발달로 일반 사용자들이 스마트폰, 콘솔게임기(닌텐도 Wii)와 같은 동작인식 장치를 접해 볼 수 있는 환경이 증가하면서 동작인식 기반 입력장치에 대한 사용자 니즈가 증가하는 추세이다. 기존 동작인식 마우스는 외부에 마우스 버튼이 변형 된 형태로 장착되어 마우스 좌,우 버튼과 휠 역할을 하며, 내부에는 가속도센서(또는 자이로센서 포함)를 장착하여 마우스 커서 역할을 담당하고 있고, 소형으로 제작이 되어 버튼을 조작하는데 어려움이 있으며, 동작인식 기술을 커서의 포인팅에만 사용되어 동작인식 기술을 적용에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 MEMS 기반 모션 레코그니션 센서(Motion Recognition Sensor)를 이용, 인체의 2지점(엄지와 검지)의 동작을 인식하여 동작데이터를 생성하고 이를 기초로 하여 사전 결정된 매칭테이블(커서이동 및 마우스 버튼 이벤트)과 비교, 판단하여 제어신호를 생성하고, 생성된 제어신호를 무선 송신하는 컴퓨터 입력장치에 관해 연구하였다.
동작 인식에 대한 기존의 연구들은 각종 장비를 이용하여 직접 측정함으로써 많은 시간과 비용을 필요로 하기 때문에, 본 연구에서는 영상처리 기술을 이용하여 작업자의 일정한 동작을 보다 효율적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 먼저, 작업자의 동작을 촬영한 동영상에서 프레임을 추출하고, 연속된 프레임간의 차를 기반으로 고정된 배경과 움직이는 대상을 분리한다. 다음으로, 에지 검출을 이용하여 동작의 중심 위치를 추정하여 동작을 분석할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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