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.
본 논문에서는 키넥트 센서를 활용하여 노년층을 위한 헬스케어 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 어플리케이션 메뉴는 전체 동작과 부분 동작으로 구성한다. 각 동작은 국민 건강증진센터에서 노년층에 장려하는 신체 각 부위별 스트레칭 10개 동작들을 구현한다. 신체의 각 부위는 온몸, 목, 무릎, 종아리로 분류한다. 전체 동작은 총 10개의 연속적인 동작들로 구성했으며 각 동작을 5초 이상 취할 경우 다음 동작으로 자동적으로 넘어가도록 구현한다. 각 동작이 진행되면서 동작 캐릭터 상태가 노년에서 청년으로 점점 젊어지게 함으로써 흥미를 느끼도록 한다. 부분 동작은 신체 어느 한 부분을 집중적으로 스트레칭 하고자 하는 사용자들에게 원하는 신체 부위(온몸, 목, 무릎, 종아리) 중 1개를 선택하여 집중적으로 스트레칭 할 수 있도록 구현한다. 전체적인 사운드는 어플리케이션의 분위기에 적합하도록 조용한 종류의 사운드로 구현하여 사용자로 하여금 편안한 감정을 느끼도록 구현한다.
본 논문은 하이퍼 수화문장의 구성요소 중 하나인 신체요소 동작기호 데이터베이스와 수화동작 데이터베이스를 구축하는 그래픽 사용자 인터페이스를 다룬다. 청각장애인과 수화사용자가 수화단어를 간편하게 편집할 수 있도록 신체요소 동작기호 편집 프로그램을 개발하였으며, 이를 이용하여 약 1,300 개의 수화단어 데이터베이스를 구축하였다.
본 연구의 목적은 필라테스 브릿지 동작 시 소도구의 적용과 발의 불안정성 차이에 따른 신체근육의 근전도를 비교·분석하는데 있었다. 본 연구의 대상자는 20대 남성 18명을 대상으로 실시하였고(연령, 22.3±2.1세; 신장, 173.89±4.51cm; 체중, 72.61±4.13kg; 신체질량지수, 24.03±1.31kg/m2), 필라테스 브릿지는 소도구 적용(도구 없음, 링, 짐볼)과 발의 불안정성(기본 바닥, 폼롤러, 보수볼) 차이에 따른 9가지 동작을 수행하였으며, 표면전극 부착 부위는 신체 우측의 상복직근, 하복직근, 외복사근, 장내전근, 대퇴직근, 외측광근, 전경골근, 및 대퇴이두근으로 설정하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 필라테스 브릿지 동작 시 짐볼의 적용이 신체 근육의 근활성도에 효과적인 소도구로 검증되었고, 보수볼의 적용이 신체근육의 근활성도에 가장 높은 발의 불안정성으로 검증되었다. 이상의 결과를 종합해보면, 필라테스 브릿지 동작 시 짐볼과 보수볼의 적용이 신체 근육의 근활성도에 지대한 영향력을 미친 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 신체 근력 강화를 위한 효율적인 필라테스 브릿지 운동을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 자진모리장단에 맞추어 3단 디딤새동작의 적합한 모델을 제시하고 이상적인 발 디딤새 동작수행을 위한 자료제공을 목적으로 하였다. 신체중심의 위치변화는 발을 내딛는 순간 신체중심의 높이를 낮추고 발의교차 전진시 전방으로 향하는 직선운동을 수직운동으로 전환하여 동작의 안정성을 유지하며, 좌 우 흔들림 없이 이동하는 것으로 나타났다. 신체중심에 대한 속도변화는 수평방향으로 발을 딛는 순간 신체유동을 작게 하고 전방으로 급격한 이동을 통제하여 안정된 동작을 취하고, 슬관절과 족관절을 수직으로 들어 올려 종골이 지면에 닿을 때 무게중심의 속도가 수평방향으로 빠르게 전진하지 못하게 하는 것으로 나타났다. 관절의 각도변화는 하퇴의 과신전을 막기 위해 고관절은 신전시키고 슬관절은 굴곡 시켜 동작의 안정성을 확보하여 굴곡과 신전이 원활히 이루어지며, 족관절은 중족 에서 발바닥 전체로 무게중심이동시 좌측 발은 배측굴곡을 이룰 때 안정적인 동작이 이루어지는 것으로 나타났다.
본 연구는 볼링 투구동작의 성패는 스텝과 스윙이 결정한다는 가정 하에 어프로치에서의 동작에 주안점을 두고, 볼링선수를 대상으로 자유로이 투구를 하게 하고 피험자 본인이 잘되었다고 판단하는 동작과 잘못되었다고 판단하는 투구 동작을 비교 분석하는 것이 본 연구의 목적이다. 투구동작시 어드레스에서부터 릴리즈까지의 동작을 각 스텝별로 국면을 설정하고, 3차원영상분석을 실시하여 각 스텝별로 보폭, 신체중심의 위치, 볼의 위치를 성공과 실패동작으로 나누어서 비교 분석하였다. 보폭은 성공과 실패동작에서 큰 차이를 보이지 않았으며, 4국면과 5국면에서의 보폭이 실패동작에서 크게 나타났다. 신체중심의 위치에서도 큰 차이를 보이지 않았으나 성공시가 실패시보다 상하 이동폭이 작게 나타났다. 볼의 위치는 성공과 실패시 모두 스텝중에는 3국면이 가장 낮게 나타났으며, 상하 이동폭이 적은 안정적인 투구를 하는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 정적 스쿼트 동작 시 발란스 보드와 전신 진동자극기 적용이 신체 근육의 근활성도 변화에 어떠한 영향을 미치는지 검증하는 것이었다. 본 연구의 대상자는 20대 남성 20명을 대상으로 실시하였고(연령, 21.90±0.36 세; 신장, 174.30±1.09 cm; 체중, 66.50±1.00 kg; 신체질량지수, 21.90±0.31 kg/㎡), 3가지의 기본 정적 스쿼트 동작, 발란스 보드를 적용한 정적 스쿼트 동작 및 전신 진동자극기를 적용한 정적 스쿼트 동작을 수행하였으며, 표면전극을 부착한 부위는 신체 근육의 우측 복직근, 내복사근, 외복사근, 대퇴직근, 외측광근 및 내측광근으로 설정하였다. 실험을 통해 획득된 본 연구의 결과는 다음과 같다. 복직근, 내복사근 및 외복사근의 근활성도는 발란스 보드와 전신 진동자극기를 적용한 정적 스쿼트 동작 시 통계적으로 높게 나타났고(p=.001, p=.004, p=.000), 대퇴직근, 외측광근 및 내측광근의 근활성도는 전신 진동자극기를 적용한 정적 스쿼트 동작에서 통계적으로 가장 높게 나타났다(p=.000). 본 연구의 결과는 향후 정적 스쿼트 훈련 적용 시 효과적인 신체 근육을 강화시키기 위한 프로그램의 기초 자료가 될 것으로 기대된다.
본 연구는 동작놀이를 통한 정신지체 아동들의 신체움직임 변화에 미치는 효과를 보기 위함이다. 특수학교 정신지체 아동 6명을 대상으로 동작놀이 프로그램을 한 달간 주1회 1시간씩 5회기를 실시하였다. 연구결과 장애의 정도에 따라 학습능력, 학습태도에서 차이는 있었지만 신체영역 중 놀이, 행동, 운동성의 능력이 발달되었으며 사회영역 중 자기감정에 따른 표현이나 자신의 긍정적인 모습과 표현활동 능력이 향상되었음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 손을 보다 효과적으로 인식하기 위해 동작 검출과 피부색 검출을 이용하여 인식하는 시스템을 제안한다. 단순히 피부색만을 이용하여 손을 인식하는 경우 피부색과 유사한 색상의 물체나 다른 신체 부위를 인식하는 문제점이 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 동작 검출을 이용하여 움직이는 물체만을 손이라고 가정하였다. 이렇게 가정을 하고 피부색 검출과 동작 검출을 이용하여 인식하는 경우 신체부위를 제외하고는 거의 검출되지 않는다. 그리고 인식된 영역마다 뼈대를 찾아 손을 검출한다. 조명이나 주변 환경에 최대한 영향을 적게 받기위해 시스템을 설계하였으며 단순 피부색 검출을 이용한 손 검출보다 좋은 성능을 발휘하며 손가락의 개수와 손 모양, 손 추적까지 응용할 수 있다.
본 논문에서는 실시간 마커프리 모션캡쳐 시스템으로 캡쳐된 동작자의 Root와 End-effector 위치 데이터를 이용하여 가상 캐릭터의 동작을 생성하는 방법에 0해 기술한다. 동작자의 신체중심이 되는 Root와 머리, 손, 발과 같은 End-effector의 위치 데이터는 동작자의 전방 좌, 우에 위치한 동기화된 2대의 컬러 CCD 카메라를 이용하여 3차원 위치를 캡쳐한다. 영상으로부터 추출되지 않은 중간관절의 위치를 생성하기 위해 Root와 End-effector의 3차원 위치값들을 IK( Inverse Kinematics) 알고리듬에 적용하고, 생성된 위치값들에 다양한 신체의 제약조건을 고려하여 정밀하게 계산한다. 이러한 과정을 거치므로 서 20개 관절의 위치값을 생성할 수 있으며, 생성된 관절의 위치값을 가상 캐릭터에 적용하므로 서 캐릭터의 움직임을 실시간으로 생성할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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