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.
가상현실과 증강현실의 대중화로 사람의 동작을 실시간 3D 애니메이션으로 구현하는 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 Microsoft에서 키넥트 (Kinect)를 개발함에 따라 저렴한 가격에 부가적인 장치 필요 없이 간단한 조작만으로도 3D 모션 정보 취득이 가능해졌다. 하지만 키넥트 카메라는 마커 기반 모션 캡쳐 시스템에 비해 관절 정보의 추정 성능이 뒤떨어져 낮은 정확도를 보이는 단점을 지니고 있다. 이에 본 논문에서는 키넥트 카메라를 이용해 사람의 관절 정보를 취득하고 이것에 관절 가동 범위 (Range of Motion, ROM)를 적용하여 비정상적인 동작을 보정하는 시스템을 제안한다. ROM을 구하는 방법으로는 수행자가 모든 관절에 대해 회전 운동을 수행한 뒤 관절들의 회전 운동 정보를 취득, 분석하여 정상적인 ROM을 설정하고 실험으로부터 사람의 동작이 개선되는 것을 확인하였다.
앉아있는 시간이 긴 현대인들에게 바른 자세를 유지하도록 하는 것은 중요하다. 자세 교정을 위한 치료는 많은 시간과 비용이 소요되며, 전문의의 지속적인 관찰이 필요하다. 그러므로 사용자 스스로 자신의 자세를 판단하고 교정하기 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 자세 데이터를 취득하여 취득된 자세가 정상자세인지 비정상자세인지 판단한다. 사용자의 자세 데이터 취득을 위해 관성 센서를 이용한 4개 관절 기반 모션캡쳐 시스템을 제안한다. 이 시스템을 통해 대상자의 자세 데이터를 취득하고, 취득한 데이터를 기반으로 특징을 추출하여 DB를 구축한다. 구축한 DB를 K-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 자세 학습을 수행한 후, 정상자세와 비정상자세를 분류한다. 관절의 회전각도, 위치정보, 분석정보를 이용하여 자세분류를 수행한 결과, 정상자세 판단 성공률은 99.79%로 나타났다. 이 결과로 미루어 4개 관절에 대한 특징을 이용하여 사용자의 자세를 판단 가능하며, 향후 척추질환 예방 시스템에 적용하여 사용자의 자세를 교정하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
모션 캡쳐 결과 데이터와 연속 이미지로부터 구현하고자 하는 가장 큰 목적은 바로 이미 적용된 데이터가 있다면 그 데이터를 다른 모든 신체 동작에 적용하는 것이다. 본 연구는 신체 동작을 응용하여 추적된 자료를 토대로 인간의 자연스러운 움직임을 구현할 수 있도록 인체 동작의 움직임에 대한 데이터 제어 방법과 영상분석을 통하여 그에 대응하는 다른 동작을 생성할 수 있는 재사용 방법과 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 이와 같은 시스템을 달성하기 위해 신체 동작의 제어를 위해서는 외국의 선행 연구를 도입하여, 신체 동작의 움직임에 대한 제스춰 성분 요소와 그것의 조합을 표상할 수 있는 제스춰를 연결하는 모형들에 근거하여 입력 영사에서 얻은 제스춰를 다른 d사한 동작에 사용하기 위한 합성하는 기술의 개발이 필요하다. 향후의 이러한 연구를 통해 획득한 인체 동작에 관한 것을 데이터베이스화하여 이것을 활용하고 또한 동작제어기술과 합성을 통하여 가상공간에서 사람의 동작행위를 대신할 수 있는 수준으로 확장할 수 있다.
In this paper, an exoskeleton-type motion capturing system is designed and implemented. The device is designed to have 12 degree-of-freedom entirely to represent human arm motions. Forward and inverse kinematics of the device are analyzed to make sure of its singular positions. With the designed model parameters, simulation studies are conducted to verify that the designed motion capturing system is effective to represent human motions within the workspace. As a counterpart of the exoskeleton system, a mobile robot is built to follow human motion restrictively. Experimental studies of teleoperation from the exoskeleton device to control the mobile robot are carried out to show feasible application of wireless man-machine interface.
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.
본 논문에서는 착용 가능한 모션 캡쳐 시스템을 설계하고 구현한다. 이 장치는 사람의 두 관절의 움직임을 각도로 표현하도록 디자인 되었다. 이를 위해 flex sensor를 사용했으며 센서의 히스테리시스를 확인하고 3차 다항식을 사용하여 근사적인 모델을 만들었다. 이 모델을 통해서 센서에서 가져온 전압을 각도로 표현하였으며 이 각도로 손목과 팔꿈치의 움직임을 시뮬레이션 했다. 시뮬레이션의 결과를 바탕으로 인간형 로봇과 통신을 통해서 움직임을 확인하였다.
본 논문에서는 마비/편마비 환자의 손 재활운동을 위한 증강현실 인터랙션을 통한 재활운동시스템을 제안한다. 주로 기계적 장치에 의존하고 있는 기존의 마비환자 재활운동시스템에서 가정에서 손쉽게 재활훈련을 수행할 수 있도록 시스템을 구성하기위하여 컴퓨터 비전 기법을 이용하여 재활훈련에 필요한 장비를 최소화하고 좀 더 간편하게 설치하여 사용할 수 있도록 하는데 초점을 맞추었다. 본 논문에서 제안된 방법은 손끝의 움직임과 상태를 손끝마커의 위치와 접촉여부를 검사함으로써 인터랙션 상태를 점검한다. 한대의 카메라로부터 입력되는 손끝 마커의 2차원 위치는 3차원 객체와의 인터랙션을 위하여 ARToolKit 마커를 기반으로 보정된 3차원 카메라 공간상의 좌표로 변환되어 사용된다. 3차원 좌표계로 변환과정을 거친 손끝 마커의 3차원 위치는 3차원 객체와의 인터랙션에 반영함으로써 증강현실 기반의 인터랙션을 구현하였다. 본 논문에서 제시한 인터랙션 기법의 구현내용을 실험결과에서 나타내었고, 증강현실 기반 테이블탑 환경에서 마비환자의 재활운동에 활용될 수 있음을 나타내었다.
본 논문에서는 7 개의 마그네틱 센서를 이용하여 가상 캐릭터의 자연스런 동작을 재현하는 애니메이션 알고리즘에 대해 기술한다. 이 방법의 특징은 인체 특징점의 위치와 방향정보를 Inverse Kinematics 이론에 적용하고, 이 특징점이 갖는 3 차원 벡터의 법선벡터를 이용하여 관절 방향을 표현하므로서 최소한의 센서로 전 인체의 동작을 재현할 수 있다는 점이다. 이 방법은 퍼스널 컴퓨터를 플랫폼으로 하는 단순한 모션 캡쳐 환경에서도 구현할 수 있으므로 애니메이션을 활용하는 각종 영상 응용 시스템 제작에 유용하게 쓰일 수 있다.
본 논문에서는 실시간으로 사람의 움직임을 캡쳐한 영상으로부터 추출된 end-effector의 3차원 위치정보를 이용하여 중간관절의 위치를 생성하는 방법에 대해 기술한다. 이 시스템은 동작자의 좌, 우 전방에 위치한 동기화된 2대의 컬러 CCD 카메라로부터 입력된 스테레오 영상을 분석하여 신체의 중심이 되는 루트와 머리, 손, 발과 같은 end-effector의 특징점을 추출하여 3차원 위치정보를 생성한다. 생성된 루트와 end-effector의 위치정보를 역운동학 알고리듬에 적용하고, 인체 관절의 해부학적인 제약조건을 고려하여 중간관절의 위치를 정밀하게 계산한다. 중간관절의 위치를 생성하므로서 동작자의 모든 관절의 움직임 정보를 실시간으로 획득이 가능하며, 모션데이터로 생성할 수 있으므로 게임이나 애니메이션등 다양한 멀티미디어 분야에서 이용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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