가상현실 경험에서 높은 감각적 몰입으로 시각으로 지각되는 정보와 전정기관, 체성감각 등 감각기가 지각하는 정보 간에 불일치가 생기면서 가상현실 멀미가 일어나 기기의 보급에 장애가 되고 있다. 본 연구는 기존의 감각의 충돌 이론에 착안하여 모션 컨트롤러로 대표되는 새로운 전반적인 신체의 움직임이 각성 정도와 현존감에 영향을 끼치며, 가상현실 멀미를 촉발할 수 있고 각성 정도는 감각적 몰입, 현존감과 깊은 관계가 있다는 가설을 세우고 실험을 통해 검증하였다. 특히 컨트롤을 위한 전체적인 신체의 움직임에 집중하여, 몸-머리 움직임과 대조하여 연구하였다. 실험의 결과로 신체 움직임과 각성 정도 간에 유의한 상관관계를 확인할 수 있었고, 현존감에 대해서도 일정 정도 유의한 상관 관계가 있음을 확인할 수 있었다. 또, 신체의 움직임이 있을 때, 안경의 착용 유무가 관측되는 가상현실 멀미에 중재변수로 역할을 하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 3차원 가속 센서들과 장갑 형태로 제작한 RFID 리더기를 사용하여, 사용자의 신체 상태에 따른 동작 분석을 통해, 일상생활에서 사용자의 액티비티(Activity)를 자동으로 인식하는 새로운 방법을 제안한다. 두 개의 가속 센서로부터 획득한 움직임 정보로부터 선택 트리(Decision Tree) 방법을 통해 사용자의 5가지 자세 정보(Posture Information)를 구별하고, 손목에 장착된 가속 센서와 장갑 형태로 제작된 RFID 리더를 통해 인식한 객체와의 상호 작용을 통해서 도구를 사용하는 액티비티(Instrumental Activity)를 인식하는데 사용한다. 이를 위해, 객체 의존적인 손의 움직임을 학습에 의해 미리 5가지 카테고리로 분류한 후, 해당 객체와 인식된 움직임의 일치 여부를 확인한 후, 최종적으로 사용자의 신체 상태와 액티비티를 결정한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 계층적 움직임 분석 방법은 20가지의 일상생활 액티비티들을 인식하는데 있어서 90%이상의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 실제 수화자의 관점에서 기존 수화 아바타의 한계와 문제점을 지적한다. 이를 해결하기 위하여 손 모양, 손 방향, 손 운동을 비롯하여 입술 움직임, 얼굴 표정, 안색, 운동자 움직임, 몸동작 등을 통해 수화를 보다 자연스럽게 표현할 수 있는 수화 아바타를 개발하였다. 또한, 데이터베이스의 성능을 높이기 위해 손의 움직임과 함께 다른 신체 요소들의 움직임을 구조적으로 같이 기술할 수 있는 하이퍼 수화 문장을 제안한다. 개발된 시스템의 우수성을 보이기 위해 실제 청각 장애인을 대상으로 설문조사를 수행하여 시스템의 사용성을 평가하였다.
본 논문에서는, 가상 모델을 이용한 움직임 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 첫 번째, 기존에 제안된 방법으로써 RGB 칼라 모델을 이용하여 전경 영역에 나타나는 에러 값을 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 제거한다. 두 번째, 사람 10명의 신체 구조비를 이용하여 가상 모델을 생성한다. 그 때, 생성된 가상 모델을 추출된 영역에 매칭시키고, 원 탐색 기법을 이용하여 전경영역의 실제 인간의 머리에 대한 얼굴 실루엣을 추출한다. 세 번째 추출된 정보들을 이용하여 mean-shift 알고리즘에 적용시켜 물체를 추적한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 환경에서 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
가상현실 (Virtual Reality, VR) 컨텐츠가 다양해지면서 사용자들의 관심도 높아지고 있다. 초기 VR 컨텐츠는 헤드 마운티드 디스플레이 (Head Mounted Display, HMD)와 컨트롤러만 사용한다. 사용자의 요구가 높아지면서 현실적인 컨텐츠 구현을 위해서 사용자의 신체 움직임으로 제어하는 풀 바디 트래킹(Full Body Tracking) 기술이 도입되고 있다. 머리에 착용하는 HMD와 양손으로 제어하는 두 개의 컨트롤러 뿐만 아니라 모션캡쳐장비, 트래커 장비를 사용자의 다양한 위치에 착용시켜, 세밀한 움직임 트래킹이 가능해졌다. 본 연구에서 서브 모션 기반의 움직임 추적 방법과 이를 기반한 서브모션 시스템을 제안한다. 서브모션 시스템은 VR 컨텐츠에 사용되는 사용하는 센서 위치를 VR캐릭터의 대응되는 위치에 출력하는 방식이 아닌, 사용자의 움직임에 따라 다양한 센서 위치 변화를 인식하고, 이를 기반으로 VR에서 사전에 지정된 모션을 인식 및 출력한다. 사용자의 움직임을 세분화하여 각각의 연속된 서브모션들로 인식하고, 각각의 서브 모션에서 연속적으로 인식 가능한 서브 모션을 분기를 통해 정의하고 인식함으로써 다양하고 자유도 높은 모션 처리가 가능하다. 선행 기술들의 문제점인 고정된 데미지 방식 및 부자연스러운 모션을 해결하고 사용자에게 실제와 같은 동작을 취하도록 유도하여 몰입감등을 부여할 수 있다. 서브 모션들을 자동적으로 생성하는 시스템을 통해 풀 바디 트래킹 VR 컨텐츠에 적용 가능한 엔진을 연구 및 개발하여 해당 산업의 발전에 이바지하고자 한다.
본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 신체 중 발의 3차원 가상 모델을 실시간으로 합성할 수 있도록 동작을 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 발에 가상 모델을 같은 위치에 합성하려면 관절의 움직임을 일정하게 추적하는 움직임 검출 과정이 필수적이다. 복잡한 움직임 속에서의 정확한 정합 이 기술이 해결해야 할 가장 중요한 문제이다. 본 논문에서는 두 가지 형태의 마커 그룹을 사용한 동적 정합을 제안한다. 바닥의 평면 정보는 발과 3차원 가상 발 모델의 관계를 조정하고 발의 자세와 위치를 측정한다. 발의 회전은 발등의 중심 골격에 따라 부착한 두 개의 마커(Marker) 그룹을 사용하여 추정했다. 이 논문에서는 제안한 시스템을 직접 구현하고, 다양한 실험을 통해 시스템에 적용된 각 알고리즘의 정확도를 측정했다.
본 논문은 인체의 일정한 운동을 하는 동안에 시간의 변화에 따른 자세균형을 분석한다. 자세균형은 자세에 움직임 변화를 주어 다중파라미터로 변화 산출 값으로 나타냈다. 이렇게 산출된 값을 분석하여 균형자세 시스템을 구성하였다. 자세의 움직임 변화는 3가지 방법으로 눈을 감고 뜨는 방법, 머리를 앞뒤로 움직이는 방법과 상체 움직임 방법이다. 측정한 다중파라미터의 항목은 시각(Vision), 전정기관(Vestibular), 체성감각(Somatosensory), 중추신경계(CNS)이고, 측정파라미터의 평가는 안정성(Stability)으로 확인하였다. 균형자세 시스템은 이러한 변화에서 발생한 신호를 데이터 획득 장치에서 얻고, 신호를 신호 전달 장치를 통하여 전달하였으며, 데이터 분석을 통하여 자세에 대한 평가로 활용하였다. 궤환 시스템은 획득한 데이터를 재조정하는데 사용하였다. 발생되는 신호는 푸리에변환 하였고, 사용되는 주파수는 0.1Hz, 0.1-0.5Hz, 0.5-1Hz와 1Hz 이상을 사용하였다. 본연구의 결과로 시간 변화에서 운동부하를 부여함에 따라 인체의 자세변화에 따라 발생된 신호를 멀티파라미터 상에서 장시간 변화에 대한 파라미터 간의 변화를 통하여 개별 신체의 자세균형에 검증할 수 있는 시스템이 이루어져야 하며, 이를 통하여 새로운 검증 시스템에 활용할 수 있을 것으로 예상한다.
뇌기능 장애 환자에서 자세균형 제어능력의 저하는 보행 및 일상생활동작 수행 등에 어려움을 초래하며 이에 대한 정확한 평가 및 치료를 위하여 일상의 환경변화와 유사한 상황을 제공하고 이에 따른 자세균형 조절 능력을 파악하는 것이 중요하다. 본 연구는 뇌기능 장애 환자에서 가상적 움직이는 환경에 따른 자세균형 조절 기능을 정확히 평가하고 환경의 움직임이 자세균형 조절에 미치는 영향을 분석하였다. 15명의 뇌기능 장애 환자들과 정상인 15명을 대상으로 실생활과 유사한 환경의 조성을 위하여 HMD를 이용한 가상 환경 움직임(Virtual Moving Surround)을 네 가지 다른 패턴으로 제공하였다. 자세동요의 정도는 힘판을 이용하여 신체압력중심의 변화를 전체이동거리, 동요주파수, 최대 빈도 COP 위치로 측정하였으며 가상 환경의 차이에 따른 변화를 비교 분석하였다. 연구결과 검사 재검사 신뢰도평가에서 일관된 분석결과를 나타냈고 뇌 기능장애 환자와 정상인의 분석에서는 두 그룹간의 차이를 확인할 수 있었다. 특히 전후로 빠르게 변하는 가상 환경에서 가장 큰 자세동요를 나타내었고 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 본 연구를 통해 뇌기능 장애 환자에서 가상 환경 변화가 자세균형 조절에 미치는 영향을 확인할 수 있었으며 이러한 환자들을 위한 치료와 평가 환경 조성 등에도 유용한 자료로 쓰일 수 있을 것으로 사료된다
본 논문은 스텝 애니메이션에서 표현되어지는 감성을 정의하고, 스텝 관련 감성 자극 요소들을 추출 측정, 분석하여 스텝의 직관적인 감성 표현을 정량화시키는 것을 목적으로 하고 있다. 실험 방법으로는 스텝 관련 27개의 감성 표현 어휘와 36개의 샘플 스텝 동영상의 상관관계를 설문 조사하였다. 통합된 데이터를 수량화 이론 III류를 이용하여 스텝의 감성적 멘털구조를 2차원 평면화 하였다. 이를 분석한 결과, 감성 스텝은 가로의 자신감 축과 세로의 안정감 축으로 형성되어 있음을 밝혀내었다. 감성 스텝의 2차원 분포도를 분석한 결과, <자신감, 불안감 쪽> 2사분면과 <자신감, 안정감 쪽> 3사분면은 데이터가 풍부한 반면 <소심함, 불안감 쪽> 1사분면과 <소심함, 안정감 쪽> 4사분면의 데이터 분포가 희박함을 보여주었다. 이러한 그래프 분석을 통해 불안감이 느껴지면서 소심한 감성과 안정감이 느껴지는 소심한 캐릭터의 감성은 스텝만으로 표현하기에는 난해한 감성 표현임을 파악할 수 있었다. 감성에 영향을 미치는 스텝의 신체 물리적 요소로는 <스텝의 간격> <스텝의 속도> <골반(Y축)의 움직임 각도> <팔 스윙 폭> <척추(x축)의 움직임 각도> <신체의 기울기> 6가지로 선정하여 분석하였다. 그 결과 <스텝의 속도>와 <신체의 기울기>가 스텝의 감성 자극에 가장 큰 영향을 미치는 요소임을 밝혀낼 수 있었다. 본 연구를 통해 캐릭터의 미묘한 감성 상태를 스텝 애니메이션에 자연스럽게 표현해 내는 과정에 있어 애니메이터들의 주관적인 가성 표현들을 객관화, 정량화시키고자 하였으며 향후 이 데이터들을 활용한 멀티컨텐츠의 적용을 목표로 하고 있다.
3D 캐릭터 애니메이션은 영화, 광고, 게임, 사이버아이돌 등 다양한 엔터테인먼트 요소로 하여 영상산업에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 기술적인 발달로 3D 캐릭터 애니메이션은 다양한 연출과 사실적인 표현이 가능하였지만 인체 해부학적 이해가 없이 캐릭터를 제작한다면 비례와 구조에 맞지 않은 캐릭터가 제작되어 진다. 인체 해부학은 신체구조를 해부학으로 분석하여 캐릭터 모델링 제작에 많은 도움을 주고, 캐릭터 애니메이션을 제작할 때도 신체 움직임이나 얼굴표정을 정밀하게 제작할 수 있는 기본 지식이라 할 수 있다. 이에 본고에서는 인체의 구조와 인체의 비례를 살펴보고 인체 해부학적 이해를 바탕으로 3D 캐릭터 모델링과 애니메이션 제작방법에 중점을 두었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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