본 논문은 빠르게 움직이는 인간 신체를 추적할 수 있는 실시간 인간 신체 움직임 추적 알고리듬을 제안한다. 반복 최근접점(Iterative closest point) 알고리듬은 효율적이고 계산량이 적어 실시간 인간 신체 움직임 추적에 적합하지만 잘못된 최근접점(Closest point) 선택으로 인해 국부적 최소점(Local minimum)에 쉽게 빠지게 되어 종종 추적에 실패하게 된다. 이를 극복하기 위해, 반복 최근접점 알고리듬에 움직임 이력(Motion history) 정보를 기반으로 한 파티클 필터 (Particle filter)를 결합한다. 제안하는 인간 신체 움직임 추적은 계층적 트리 구조를 사용함으로써 신체 추적 공간 크기를 줄여주며, 움직임 이력 정보를 이용한 움직임 예측 모델을 사용함으로써 빠른 인간 신체 움직임 추적을 가능하게 한다. 실험 결과는 제안하는 인간 신체 움직임 추적이 정확한 추적 성능과 빠른 수렴 속도를 가진다는 것을 보여 준다.
본 논문은 특별한 마커를 사용하지 않고 연속되는 영상들에서 사람의 2차원 움직임 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 사람의 움직임 정보 추출을 위해 색상, 움직임, 윤곽선, 그리고 사용자의 개인적인 특성을 반영하는 신체적인 특성 정보를 이용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사람의 움직임 정보를 이용한 가상 캐릭터의 제어와 같은 마커를 사용하지 않는 다양한 HCI 응용분야에 사용될 수 있다.
본 연구는 연기전공 대학생들의 움직임훈련을 통해 자신의 신체를 인식하고 표현변화 과정를 알아보는 것이다. 참여자는 연기전공하는 남녀 대학생 25명으로 연구자가 제안한 주 1회 8주 프로그램을 시행하였으며, 자료분석은 심층면담과 설문지를 토대로 귀납적 내용분석을 실시하였다. 분석결과 참여자들은 자신의 신체를 인지하고 정렬하게 되었으며, 표현력의 인식과 범위에 제한을 두지 않게 되었음을 인지하는 것으로 나타났다. 따라서 본 신체훈련 프로그램은 참여자들의 움직임 인식변화에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 본 연구결과는 연기전공 대학생들의 움직임 인식변화와 신체표현 확장에 연계하여 논의하였다.
파킨슨병은 신체 움직임을 담당하는 도파민의 부족으로 신체 기능의 장애로 기본적인 일상생활까지 영향을 미치는 퇴행성 신경질환이다. 현재 의술로는 완치가 힘들어 병의 지연과 예방 차원으로 운동치료에 관심을 모으고 있다. 이에 본 연구에서는 펠든크라이스 기법®을 파킨슨병 환자에게 적용하여 심신의 상태를 스스로 돌볼 수 있는 신체 움직임 프로그램을 설계하고 보급하는데 목적을 갖는다. 펠든크라이스 기법®은 신체 움직임을 이용한 심신 자각 학습 방법으로 신경가소성의 기능인 뇌와 행동을 연결하여 신경계를 재교육하는 방법론이다. 본 연구에서는 연구자가 개발하고 검증한 신체 움직임 프로그램을 펠든크라이스 기법®의 자각(⾃覺)에 초점을 맞추어 수정·보완하였다. 24회기의 신체 움직임 프로그램은 파킨슨병 환자의 자기관리능력을 향상하기 위해 5단계로 구성하였다. 첫 번째 단계는 자기 인식이고 두 번째 단계는 자기 관찰이다. 셋째, 자기조직화, 넷째, 자기 통제. 그리고 다섯 번째 단계는 자기 관리다. 전반적인 변화는 자신의 상태를 인식하고 내적 감각과 외적 환경의 변화를 감지하는 능력을 향상시킨다. 결론적으로 파킨슨병 환자에게 심신 기능의 향상과 자기관리가 가능한 신체 움직임 프로그램을 펠든크라이스 기법을 적용하여 설계하였다. 앞으로 설계된 프로그램을 현장 적용 가능성 여부는 후속과제로 남긴다. 나아가 노년층의 웰니스를 위한 움직임의 참고자료로 메타버스를 적용한 과학분야와의 융합적 협력을 통해 보다 폭넓게 확산될 수 있도록 체계적 구조를 구축할 필요가 있다.
창의성은 문제인식과 해결방법으로 상상력을 통한 새로운 이미지의 사고능력과 표현이다. 이 연구는 신체움직임의 창의성이론을 탐구하고 창의성 요인을 분석하였다. 연구결과, 신체움직임의 창의성은 첫째, 움직임 자각 둘째, 신체움직임 디자인 셋째, 움직임의 발견, 넷째, 움직임활용이라는 단계가 필요하다. 자기지각과 자아개념을 통한 새로운 이미지의 활용은 문제인식과 해결기능에 대한 창의적인 향상을 가져온다. 결론적으로 신체움직임의 창의성은 상호작용에 의한 '제3의 힘'과 '흐름의 유연성'으로 신체움직임의 무한성을 의미한다.
본 연구는 국내 병원 암 센터 이용 환자의 회복을 위한 움직임 프로그램 구성에서 중요하게 다루어야 할 주제들이 무엇인지를 전문가적 합의를 제안하기 위한 것이다. 최종 확정된 움직임 프로그램 구성 요소의 중요도를 산출한 결과, 첫째, 움직임 촉진을 위한 환경에 대한 의견으로는 쾌적한 시설, 자연채광, 휴게실 공간, 자연친화적 공간의 시설적 측면과 질병에 대한 교육, 참여프로그램, 건강 피드백, 정보 유인물 등이 제시되었다. 둘째, 움직임 프로그램 구성 목적에 대한 의견으로는 암 예방 및 조기검진 홍보와 교육, 암 경험자의 효과적 치료방법 공유, 정확한 정보 전달의 인지적 측면과 심리적 지원 및 스트레스 해소, 삶의 질 향상 등이 제시되었다. 셋째, 움직임 프로그램 고려사항에 대한 의견으로는 스트레스 해소, 암 환자의 요구도, 교육의 올바른 정보 전달, 삶의 질, 암 환자의 참여도 등이 제시되었다. 넷째, 움직임 프로그램 애로사항으로는 상이한 신체적 특성, 신체적 불편함, 소극적 참여의 환자 측면과 공간 협소 및 부족, 프로그램 전용 공간 부재 등의 공간측면 등이 제시되었다.
무안 Y고등학교 남자 핸드볼 선수 21명을 대상으로 10주간 신체안정화 훈련 후 시각반응속도, 기능적 움직임, 균형, 폐활량의 결과를 비교 분석하여 부상을 감소시킴으로써, 경기력 향상을 시킬 수 있는 추후 관리 및 훈련 자료를 제공할 목적으로 연구하였다. 훈련 결과 핸드볼선수에게 요구되는 순발력, 민첩성이 크게 증가하였고, 반응시간이 유의하게 단축되었다 (p<0.001). 기능적 움직임 평가 총점은 훈련 전 10.43±1.16, 훈련 후 12.05±1.07로 유의하게 증가하였다 (p<0.001). 와이발런스 측정은 훈련 전 89.18±6.99, 훈련 후 91.39±7.33으로 유의하게 증가하였다 (p<0.001). 폐활량은 유의하게 증가하였다(p<0.001). 결론적으로, 10주간 신체안정화 훈련 프로그램을 적용하면 속도, 민첩성, 기능적 움직임, 와이발런스 측정, 폐활량의 향상에 효과적이다. 결론적으로, 부상을 예방하거나 줄일수 있고 핸드볼 경기 중 경기력을 향상시킬 수 있을 것이다.
본 연구에서는 카포에라를 움직임의 기반으로 하는 무용단을 선정하여 그들의 최근 작품을 중심으로 작품 경향을 문헌연구 하였다. 연구 대상이 된 무용단은 러셀 말리펀트(Russell Maliphant), 콰살 댄스 컴퍼니(Quasar Cia. de Dança), 구루포 코르포(Grupo corpo), 댄스 브라질(DanceBrazil)으로 제한하였다. 연구결과 카포에라(Capoeira)는 역동성과 리듬이 극대화된 소용돌이 치는 듯한 새로운 무용의 움직임 언어를 만들어 냈다. 신체움직임을 이용하여 공간, 이미지, 음악과 융화되는 작품 경향을 나타냈다. 사랑, 종교, 역사, 신화를 무대 위에서 움직임으로 풀어낼 수 있는 새로운 움직임 양식을 개발하여 흑인문화가 순수무용분야에 완벽하게 흡수되는 결과를 낫게 되었다.
본 연구는 교양무용교육에서 가장 중대한 과정으로 인식되고 있는 무용의 가치인식과 신체 움직임 의식변화에 초점을 두었다. 연구방법은 실제사례를 통한 연구자의 참여관찰과 참여자의 심층면담자료 검토, 자기보고서 분석을 제시하여 결과를 제시하였다. 첫째, 교양무용 수업참여를 통해 신체 움직임에 대한 인식변화가 나타났으며, 특히 내적요인으로 동기인식에서 뚜렷한 변화로 이어졌다. 둘째, 신체 움직임의 집중도가 높아질수록 자신감과 만족감에 영향을 미친다. 또한 학업에서 받는 스트레스를 해소할 수 있는 긍정적 효과를 느낀 것으로 나타났다.
사람 움직임 추적 알고리즘은 인간과 컴퓨터 상호작용, 화상회의, 감시 시스템, 게임 및 엔터테인먼트 분야에서 반드시 필요한 기술로 인식되고 있다. 과거 다양한 사람 움직임 추적 알고리즘들이 응용 프로그램의 특성에 따라 구현되고, 실시간성을 고려한 보다 효율적인 영상 처리, 컴퓨터 비전, 인터페이스 기술들을 적용하여 구현되고 있다. 본 논문에서는 타원체 형태의 신체 모델과 깊이값 정보를 갖는 3차원 점들과의 매칭을 통해 실시간으로 적용 가능한 움직임 추적 기술을 소개한다. 움직임 추적을 위한 기반 모델은 사람의 모습과 유사한 형태의 타원체 조합의 18개의 관절을 갖는 형태로 구성되어 지며, 영상으로부터 들어온 사람의 모습을 분석하여 일련의 신체 부위를 나누고, 그 정보를 바탕으로 역기구학 기반의 초기 자세를 추출한다. 초기 자세는 3차원 점 매칭 기법을 활용하여 보다 정확한 자세로 수정된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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