• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.39-47
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• 2023

본 논문에서는 골프 동영상 속 스윙 자세 사이의 유사도를 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 딥러닝 기반 인공지능 기술이 컴퓨터 비전 분야에 효과적인 것이 알려지면서 동영상을 기반으로 한 스포츠 데이터 분석에 인공지능을 활용하기 위한 시도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 자세 추정 모델을 사용하여 골프 스윙 동영상 속 사람의 관절 좌표를 획득하였고, 이를 바탕으로 각 스윙 구간별 유사도를 측정하였다. 제안한 방법의 평가를 위해 GolfDB 데이터셋의 Driver 스윙 동영상을 활용하였다. 총 36명의 선수에 대해 스윙 동영상들을 두 개씩 짝지어 스윙 유사도를 측정한 결과, 본인의 또 다른 스윙이 가장 유사하다고 평가한 경우가 26명이었으며, 이때의 유사도 평균 순위는 약 5위로 확인되었다. 이로부터 비슷한 동작을 수행하고 있는 경우에도 면밀히 유사도를 측정하는 것이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.154-157
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• 2011

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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.912-913
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• 2011

본 논문은 Yoke 형상 변화에 따른 EV-Relay 구동 액츄에이터의 동작특성에 대해 연구하였다. 요크는 기본 형상을 포함하여 3가지 형태이며, 각 형상에 대해 유한요소해석으로 동작특성을 계산하였다. 계산시간 단축을 위해 2차원 축대칭 모델을 이용하였고, 기계적 부하를 동작특성 계산과정에 포함하여 실제동작상태와 유사하게 표현하였다. 마지막으로, 요크 형상에 따른 3가지 모델의 계산결과를 비교하여 기존 모델보다 형상이 변화된 모델의 동작특성이 개선되었음을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.16-22
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• 2024

투구는 야구의 시작이라 할 만큼 야구에서 주요한 부분을 차지한다. 투구 동작의 정확한 분석은 경기력 향상과 부상 예방 측면에서 매우 중요하다. 올바른 투구 동작을 분석할 때, 현재 주로 사용되는 모션캡처는 환경적으로 치명적인 단점들이 몇 가지 존재한다. 본 논문에서 우리는 이러한 단점들이 존재하는 모션캡처를 대체하기 위하여 RGB 기반의 Human Pose Estimation(HPE) 모델을 활용한 투구 동작의 분석을 제안하며 이에 대한 신뢰도를 검증하기 위해 모션캡처 데이터와 HPE 데이터의 관절 좌표를 Dynamic Time Warping(DTW) 알고리즘의 비교를 통해 두 데이터의 유사도를 검증하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.19-26
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• 1999

목표지향적 동작 합성기법은 원하는 동작의 타입(예, 발 차기, 손 뻗기)과 동작의 최초 및 최종상태가 주어졌을 때, 이 조건을 만족하는 새로운 동작을 유사한 동작들의 집합(동작군)에 속한 동작들을 혼합하여 자동적으로 생성하는 기법이다. 이 기법은 동작군에 속한 동작들의 커브를 지나는 연속적이고 완만한 곡면으로 생성한 후, 그 곡면 상에 있으면서 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 특정 동작 커브를 구하여 원하는 동작으로 삼는다. 이 기법은 성분동작을 선형보간하여 동작을 합성하는 기법과는 다른 접근방법이다. 또한 여러 동작들을 혼합하기 위해서는 동작들간에 위상 (phase)이 서로 대응되어야 하므로, 본 논문에서는 성분 동작의 위상대응성을 고려한 목표지향적 동작합성 기법을 제시한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.1-11
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• 2009

대규모 인간 동작 데이터베이스에서 고차원의 데이터를 처리하는 것이 큰 비용을 요구하기에, 최근 데이터베이스 및 그래픽스 학계는 인간 동작 데이터 질의 및 접근에 큰 관심을 가지게 되었다. 특히, 인간 동작 데이터를 위한 효과적인 유사도(거리) 측정 방법이나 질의 처리는 여전히 많은 연구진들이 도전하고 있는 문제이다. 이에, 본 연구진은 SMoFinder 라고 명명한 동작 질의 처리 시스템을 제안한다. SMoFinder는 새롭게 고안된 운동학적 거리 측정 그리고 적응적 프레임 세그멘테이션에 기반하는 효율적인 인덱싱을 사용하여 동작 질의를 처리한다. 이를 위해, SMoFinder에서는 인간 동작을 다연결 물리 운동으로 간주하고 새로운 가중치 Minkowski 함수를 정의했다. 또한, 효율적인 인덱싱을 위해 모든 프레임을 저장하지 않고 유사한 프레임들 중에서 대표 프레임을 뽑아서 저장하는 적응적 세그멘테이션을 고안했다. 그리고, 효율적인 검색을 위해 이들 대표 프레임들만 가지고 k-근접 이웃 질의를 수행하는 새로운 방법을 제안한다. 마지막으로, SMoFinder가 데이터베이스 용량이 크게 줄지만(1/25배), 검색 능력은 다른 시스템과 동일하거나 우월하다는 것을 실험을 통해 보여주고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1939-1940
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• 2006

휴머노이드 로봇의 동작 생성에 있어 최대 관심사 중 하나는 '얼마나 인간처럼 행동하는가?' 이다. 이를 위해 동작 획득 장비를 사용하여 얻은 인간 동작을 로봇으로 전이함으로써 인간과 유사한 움직임을 구현하는 것이 일반적인 방법이다. 인간의 동작 전환 과정에서 동작을 구분하고 그 구분된 동작을 재결합하는 과정이 빈번이 발생한다. 지금까지 동작을 구분하고 재결합하는 것은 많은 부분 수동적으로 처리되었다. 그러한 방법들이 실효적인 성과를 얻었지만 보다 더 효과적이고 체계적으로 인간다운 동작을 구현 할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는, 기구학에 근거하여 인간의 상체 동작을 구분하고 가중 함수를 이용하여 구분한 동작을 재결합함으로써 새로운 연속 동작을 생성한다. 생성된 연속 동작을 휴머노이드 로봇에 구현하여 제안한 동작모방시스템의 실효성을 검증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.514-516
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• 2000

게임이나 가상 현실에서의 대화형 처리에서는 다관절체의 동작 생성을 실시간에 비교적 사실적으로 처리되어야 할 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 복잡한 계산이나 선형 시스템의 풀이 과정이 불필요한, 다관절체의 동작을 비교적 사실적으로 간단하고, 빠르게 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 다관절체의 동역학적 움직임과 기하학적 제약 조건들을 이용하여, 실제와 유사한 동작을 빠르게 생성할 수 있음을 보인다. 특히, 대화형 시스템에서는 사용자의 요구에 실시간으로 응답을 줄 수 있고, 환경을 설정하는 물리량들과 가상 공간의 환경 요인들을 다양하게 변화시키더라도 적응적으로 반응하는 안정적인 동작을 생성할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1075-1080
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• 2006

본 연구에서는 영화나 게임 등에서 사용되는 인간형 관절체의 움직임을 만들어내기 위하여 동역학 시뮬레이션을 이용하는 방법을 제안한다. 동역학을 이용하여 동작을 생성하는 방법은 실제 배우가 연기하기 힘들어서 동작 포착을 활용할 수 없는 경우, 키프레임 방식에 비해 보다 사실적이고 효과적으로 동작을 만들어 내는 장점이 있다. 하지만 시간이 많이 소요되고 결과 동작을 예측하거나 제어하기 힘들기 때문에 지금까지 활용도가 낮았다. 본 연구에서 제안하는 방법은 복잡한 최적화나 컨트롤러 모델링과정 없이 동작 포착 데이터를 이용한 비례 미분 제어기를 통해서 포착된 동작과 유사한 패턴을 가지는 관절 제어기를 만들어낸다. 특히, 내부 관절 제어기뿐만 아니라 최상위 관절에 작용하는 가장제어기를 생성하여 포착된 동작의 관절 궤적을 보다 효과적으로 흉내 낼 수 있게 한다. 생성된 제어기의 매개변수를 조정함으로써 여러 가지 효과를 만들어 낼 수 있으며, 동시에 다양한 동작 패턴도 적용 가능하다. 마지막으로 제어기를 통해 시뮬레이션 되는 동작과 원래 동작 포착된 결과를 혼합하거나 보간함으로써 최종 동작을 생성한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권12호
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• pp.1075-1082
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• 2007

본 논문은 동영상에 등장하는 다수 사람의 동작을 검출하여 검출된 동작을 개별적으로 인식하는 방법을 제안한다. 동작이 수행되는 속도 또는 크기 변화에 강인한 인식 성능을 갖기 위해 시공간축 피라미드(Spatial-Temporal Pyramid)방식을 적용한다. 동작 표현 방식을 통계적 특성 기반의 모션 그래디언트 히스토그램(MGH:Motion Gradient Histogram)으로 선택하여 인식 과정에서 발생하는 복잡도를 최소화 하였다. 다수의 동작을 검출하기 위하여 이진 차영상을 축적한 모션 에너지 이미지(MEI: Motion Energy Image) 방법을 적용하여 효율적으로 개별적 동작 영역을 획득한다. 각 영역은 동작 표현 방법인 MGH로 나타내어지고, 크기 변화에 강인하도록 피라미드 방식을 적응하여 학습된 템플릿 MGH와 유사도를 상호 비교하여 최종 인식 결과를 얻는다. 인식 성능의 평가를 위해 10개의 동영상을 활용하여 단일 객체, 다수 객체, 속도 및 크기 변화, 기존 방식과의 비교, 기타 추가 실험 등을 실시하여 다양한 조건의 영상에서 양호한 인식 결과를 확인 할 수 있었다.