본 논문에서는 모션켑쳐데이타를 이용한 두 캐릭터간의 빠른 충돌감지에 대한 연구를 논의한다. 본 연구의 목적이 군중 시뮬레이션이기 때문에, 제안한 알고리즘은 캐릭터를 실린더 형태로 모델링 한 후에 Rough한 충돌감지를 목표로 한다. 이를 위해 계층적인 바운딩 박스 데이타 구조인 MOBB를 제안한다. MOBB는 모션클립에 대한 시공간 바운딩 박스이며, 제안된 알고리즘에 대한 테스트 결과 2배 이상의 속도 향상이 있음을 밝힌다.
본 논문에서는 비디오 데이터로부터 물체의 초기 움직임 영역을 자동으로 검출하는 방법을 소개한다. 제안하는 시스템은 먼저 입력 영상을 받아들인 후 인접된 영상으로부터 일정 크기의 정방향의 블록 단위로 움직임을 나타내는 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션벡터를 아웃라이어를 제거하는 강건 예측 알고리즘에 적용하여 배경에 해당하는 모션벡터와 잡음 및 움직이는 물체에 해당하는 모션벡터를 구분한다. 그런 다음, 군집화 알고리즘을 적용하여 이동하는 물체를 나타내는 모션벡터를 군집화하고, 군집화된 모션벡터에 해당하는 영역의 크기가 일정 수치 값 이상일 때 움직이는 물체가 감지되었다고 판단한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 물체의 움직임 감지 방법이 기존의 방법에 비해 성능이 보다 우수함을 보인다.
수면 중 돌연사는 급성 심근경색 등의 이유로 노인 뿐 만 아니라 영아나 20~40대와 같은 비교적 젊은 층에서도 종종 발생하고 있다. 수면 중 돌연사는 미리 예측하기 어려우므로 이를 방지하기 위해서는 수면 모니터링이 필요하다. 본 논문에서는 별도의 센서 부착 없이도 수면 중 돌연사 감지를 할 수 있는 새로운 비디오 분석 방법을 제안한다. 제안하는 비디오 분석 방법에서는 호흡에 의한 미세 움직임을 감지하기 위해 모션 증폭 기법을 적용한다. 모션 증폭을 적용했는데도 프레임 간 차이가 거의 없는 경우, 모션이 존재하지 않아 돌연사 가능성이 있는 것으로 판단한다. 수면 중인 아기를 촬영한 비디오 두 편에 대해 모션 증폭을 적용한 결과, 호흡에 의한 미세 모션을 정확하게 감지하였고, 이는 수면 상태와 돌연사를 구분하는데 유용할 것으로 판단되었다. 제안하는 비디오 분석 방법은 신체에 센서 부착을 필요로 하지 않으므로 아기를 키우는 가정이나 독신 가정에서 편리하게 활용될 수 있을 것이다.
기존 IoT 스마트 가로등은 모션 감지 센서를 이용하여 보행자를 감지하고, 가로등의 밝기를 조정하는 형태로 구성된다. 하지만 이러한 방법은 보행자가 나아갈 길을 미리 예측하여 밝혀주지 않는다. 특히 기존 방법은 보행자 현재 위치만 밝힐 뿐, 나아갈 길은 어두운 상태이기 때문에 통행에 불편함을 겪고 있다. 본 논문에서는 보행자 경로를 미리 파악하여 가로등 밝기를 조절하는 방식을 소개한다. 보행자의 현재 위치를 파악하기 위해 모션 감지 센서를 이용하며, 보행자 경로 예측은 모션 벡터를 사용하여 가로등 밝기를 조절한다. 이러한 개선을 통하여 보행자의 편의 증대와 범죄 예방 등 긍정적인 효과를 기대 할 수 있다.
지난호에서 시공연속체인 모션그래픽의 시공간적인 측면에 대해서 살펴봤다. 이번호에서는 현실의 또다른 측면인‘청각의 세계’에 대해 알아보고자 한다. 어차피 모션그래픽이라는 것이 인간의 눈을 그럴듯하게 속이는 일이라면 보다 완벽한 환상을 주기 위해 영상이라는 것에는 사운드가 필요하다. 여기서 가장 중요한 것은 사운드는 시각과 다른 감각기관을 통해서 우리에게 감지된다는 것과 그것이 우리의 청각경험의 본질을 결정한다는 점이다.
본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 노이즈에 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 기존의 방법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 물체추적을 하였으나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하며 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있고 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 질의 영상의 템플릿 마스크를 사용하여 물체의 이동, 회전과 스케일을 고려한 노이즈에 강건한 물체추적 기법을 제안한다. 질의영상은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 물체의 인식은 색상을 이용한 히스토그램 인터섹션 기법을 사용한다. 물체의 이동은 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 개략적인 움직임을 감지하고 이동에 대한 에러를 보정하며 회전과 스케일의 변화는 질의 영상의 템플릿 마스크를 이동하여 회전과 스케일에 맞게 변경하여 감지한다
립모션(Leap Motion)은 가상현실 환경의 상호작용 장치로 각광받는 기기이다. 이에 따라 가상현실 출력장치인 HMD에 립모션을 부착해 사용하는 콘텐츠가 늘고 있다. 하지만, 립모션이 HMD상의 부착된 위치가 매번 다르기 때문에, 립모션의 손가락 감지범위와 HMD의 출력 범위가 서로 다르다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 번들 조정 알고리즘을 이용해 HMD와 립모션의 상대위치를 추정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 통해 HMD와 립모션을 부착해 이용하는 콘텐츠에 전처리기로 활용할 수 있을 전망이다.
본 논문은 적외선센서를 이용한 사용자의 손동작 패턴 검출에 관한 연구이다. 사람의 움직임 패턴을 파악하기 위해, 카메라를 이용하여 실시간 영상을 획득하는 방법과, 가속도센서 및 자이로스코프를 이용한 사용자의 모션검출에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 기존의 연구들은 사용자의 모션을 검출하기 위해 고가의 장비와 이를 운용하기 위한 고성능의 모션처리기가 필요하다. 또한 조명이나 피부색, 센서의 정밀도에 따른 모션검출의 한계가 있다. 본 논문은 적외선센서를 이용하여 사용자의 손동작을 간편하게 검출할 수 있는 방법에 대한 연구로써, 적외선센서를 가로.세로 형태로 배치한 기구부와 이를 제어하기 위한 센서보드를 이용하여 사용자의 손동작을 검출한다. 또한 보다 정확한 손동작 검출을 위해 사용자 손동작을 패턴단위로 구분하고, 센서의 감지순서와 감지시간 차이를 이용하여 분류한 손동작 패턴을 매칭시키는 방법을 제안한다. 본 연구의 결과는 이동로봇이나 컴퓨터 어플리케이션을 직접 제어하는 것으로 그 효용성을 검증한다. 컴퓨터 어플리케이션은 웹 기반의 지도 검색 프로그램인 구글어스를 사용한다.
탈 장르화와 영상의 다양화로 예술에서의 표현의 한계는 극대화 되고 있으며, 디지털 매체를 통한 인터랙션 역시 디지털 아트에서의 보편적인 표현 방법으로 전환 되었다. 예술에서의 상호작용은 보여주는 것에서 참여하는 것으로의 전환을 꿰 하고 있고, 디지털을 기반으로 한 다매체, 다중화가 이를 뒷받침 한다. 상호작용을 위한 디지털 아트 작품을 위해서는 센서를 이용한 표현방법들이 있으나, 기타의 센서도구를 사용치 않고, 단지 카메라로부터 입력된 신호만을 기반으로 영상과 관객의 상호작용을 끌어 낼 수 있다. 이를 위해서는 모션트레킹을 위한 알고리즘을 응용함으로써 사물의 밝기 값에 충족한 데이터를 만들어 낼 수 있고 그에 해당하는 밝기의 변환 값을 이용해 미세한 사물의 변화를 감지 할 수 있는 것이다. 이런 일련의 영상작업을 위해서는 사물의 움직임과 반복성을 얼마만큼 인지하고 감지 해내느냐고 관건인데, 다시 말해 한번 측정한 움직임이 있는 사물의 데이터도 프로그램상에서 계속하여 인지가 되어야 하고, 그 데이터 값을 영상으로 반환하여야 하는데, 이는 영상의 지속적인 변화를 가져 올 수 있다는 걸 의미한다. 따라서 본 논문에서는 모션 트래킹의 기본 알고리즘을 제시하고 영상작품과 인턱래션작품의 변환를 위해 사용된, 센서 대체도구인 웹 캠의 데이터 즉, 색상 값과 밝기 값을 적절하게 활용함으로써 표현의 다양성을 이끌어 내고 디지털 인터랙티브 작품으로써의 제작을 꾀하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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