스마트폰에 내장된 카메라를 이용해 손가락 끝에서 맥박 신호를 획득한 후, peak detection 알고리즘에 적용하여 실시간 R-R interval(RRI)를 구한다. 각 RRI의 값을 바탕으로 스마트폰 위에 애니메이션 이미지를 보여준다. 이와 같은 스마트폰기반 심장박동 홀로그램은 투명한 OHP 필름을 스마트폰 스크린위에 설치하여 실제 심장의 움직임을 모니터링 할 수 있게 한다.
본 연구에서는 역운동학(IK, Inverse Kinematics)을 이용한 스포츠클라이밍 자세생성과 동작제어를 통해 인간의 일반적인 동작 이외에 스포츠와 같은 특수 목적의 동작들을 삼차원의 가상공간에서 스포츠 클라이밍의 기본동작 절차를 이용하여 가상 인물(Virtual Character)의 자세 및 동작을 생성한다. 역운동학(IK, Inverse Kinematics) 알고리즘을 통한 자세 생성은 역운동학 함수 (IK Function)와 실제 데이터를 통한 기본자세 애니메이션을 제작, 이를 활용하여 사실성을 더하고 자연스러운 자세 및 동작을 생성한다. 스포츠클라이밍은 특별한 제약사항이 없어 스포츠 클라이밍의 올바른 자세 생성에는 많은 문제가 있다. 예를 들어 자유로운 동작에 의한 무리한 형태의 자세 생성들이 그러하다. 본 논문에서는 이를 스포츠 클라이밍의 기본동작 절차를 이용하여 올바른 자세와 함께 실제와 유사한 동작을 생성한다.
영상 이미지 감성으로 행복 또는 불행, 긴장 또는 평온의 구분 감성을 트리형식으로 가중치를 부여하여 평가한다. 영상 이미지 대표평가 감성인 명도대비를 평가 기준으로 1차는 행복, 불행 또는 긴장, 평온이고 2차는 종속성을 지닌 세분화된 영상 이미지 감성으로 구분한다. 4개의 감성인식을 수치화 된 명도대비 데이터로 측정한다. 평가 구현은 OpenCV를 통해 명도대비를 그래프화하여 긴장, 평온, 행복, 불행 값의 변화에 따라 4개 감성으로 구분하여 컴퓨팅한다. 감성 컴퓨팅은 명도대비의 입력 값에 따라 '불행'을 '행복'으로 또는 '긴장'을 '평온'으로 감성적인 변화를 구현한다. 감성 컴퓨팅은 영상 감성의 규칙성을 계산화 된 컴퓨팅 시스템으로 제어할 수 있고 명도대비 값에 따라 감성의 변화를 구현한다. 향후 산업방향에 감성 인식의 적용에 대한 긍정적인 역할을 할 것이다.
영화, 게임, 방송 등의 엔터테인먼트 산업에서 캐릭터 애니메이션에 대한 요구가 증가함에 따라 이를 제작하는 스튜디오에서 모션갭처 장비의 도입을 통해 애니메이션 데이터를 제공하는 사례가 급속히 증가하고 있다. 하지만, 상용 장비들은 고가의 비용 부담으로 인해 엔터테인먼트 산업의 전반적인 매출의 수익창출에 저해요인이 되고 있다. 이러한 배경에서 KAIST VR Lab 에서는 지난 수 년간 저가형 광학식 모션캡처 시스템을 개발하여 왔다. 저가형 시스템을 이용한 경우 마커의 은닉(occlusion), 잡음(noise) 또는 궤적 뒤바뀜(swapping) 등의 이유로 고가의 장비를 사용할 때에 비해 더 많은 후처리 작업을 요한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 인체에 부착된 마커를 그래프 구조로 정의하고 신뢰도 모델을 제시하여 포착된 프레임의 신뢰성을 측정한다. 이러한 신뢰도 모델을 통해 마커의 궤적 재조정(rectification) 알고리즘을 제안한다.
3인칭 액션게임은 많은 마니아층의 사용자들에게 지속적인 관심을 받고 있는 장르이다. 이러한 3인칭 액션게임은 사용자가 캐릭터의 모습과 다양한 액션을 볼 수 있게 하여 게임에 대한 몰입도를 높일 수 있는 특징을 가지고 있다. 많은 장르의 게임들이 게임엔진을 사용하여 제작되고 있지만, 본 논문에서는 게임엔진의 특정화된 기술을 사용하지 않고, 단지 DirectX 라이브러리를 이용하여 3인칭 액션 게임을 설계하여 게임 개발에 들어가는 비용을 최소화 할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 본 논문에서는 여러 가지 기본 알고리즘을 이용하여 다양한 이벤트 처리와 애니메이션 효과를 좀 더 효율적인 방법으로 그래픽 디바이스에서 빠르게 처리하도록 한다. 성능에 대한 우수성은 게임의 실험 결과에서 잘 나타낸다.
본 논문은 위상분석 기법을 이용하여, 스켈레톤의 크기, 조인트의 개수, 조인트 이름이 다른 모션들에 대한 유사도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 스켈레톤의 계층구조와 기본포즈를 분석하여 k 개의 조인트 그룹으로 자동 분류하며, 분류된 조인트 그룹은 조인트의 전역 위치를 이용한 포인트 클라우드로 변환된다. 이 때, 비교 대상이 되는 각 그룹의 포인트 클라우드 내 포인트의 위치는 스켈레톤의 크기를 고려하여 자동으로 조정되며, 포인트 개수 또한 자동으로 일치하게 된다. 비교 대상이 되는 두 포인트 클라우드들은 유사도 계산을 위해 거리 값을 최소로 하는 최적의 2D변환 행렬을 구하게 되며, 이 행렬을 적용 후 나타나는 포인트 간의 거리의 합을 최종 유사도 값으로 결정한다. 실험을 통해, 제안하는 알고리즘은 스켈레톤의 크기, 조인트의 개수, 조인트 이름에 상관없이 유사도 값을 계산해 줌을 알 수 있었다.
본 논문에서는 프레임 블록화와 이동블록 간 객체 이동을 이용한 샷 전환 탐지 알고리즘을 제안한다. 객체의 급격한 이동을 탐지하기 위해 연속 프레임의 현재 블록의 대각선상에 위치한 이동 블록을 정의하고 블록 히스토그램을 비교한다. 제안 방법은 두 연속 프레임 내 블록 간 객체 이동 여부를 검사하며, 객체 이동 블록 정보를 가지고 프레임 간 샷 전환 탐지를 예측한다. 현재 프레임의 블록이 다음 프레임의 이동 블록과 비교 시, 블록 히스토그램이 사용되며 샷 전환 임계값은 Otsu 임계값 방법을 이용하여 자동으로 선정한다. 제안 방법은 영화, 드라마, 애니메이션, 국가기록원 소장 영상 등과 같이 다양한 흑백 또는 칼라 영상에 대해 테스트되었다. 실험결과 제안하는 방법은 기존의 알고리즘과 비교 시 탐지율을 높일 수 있었다.
시스톨릭 어레이는 간단한 연산능력을 가진 처리요소들이 정규적이고 국부적인 통신 선들로 연결된 병렬처리 시스템이다. 시스톨릭 어레이는 인공신경망에서 고밀하게 연결된 뉴런으로 인하여 발생하는 뉴런간의 복잡한 통신 문제를 해결하는 가장 좋은 방법 중의 하나로 알려져 있다. 본 논문에서는 주어진 뉴런수에 적합한 역전파 인공신경망을 자동으로 생성하는 시스톨릭 어레이 시뮬레이터를 설계하고 구현한다. 시뮬레이터의 애니메이션 기법을 이용하여, 설계된 시스틀릭 어레이 상에서의 역전파 알고리즘의 실행 상황을 사용자들이 단계별로 쉽게 관찰할 수 있다. 또한, 시뮬레이터는 역전파 알고리즘의 전 방향, 역 방향 연산을 각각 따로 실행시키거나, 병렬로 실행하게 할 수 있다. 병렬 실행은 입력 자료를 연속적으로 입력받아 시스톨릭 어레이의 모든 처리요소들에서 역전파 알고리즘의 양방향 전파를 동시에 실행시킴으로써 가능하다.
컴퓨터 그래픽스 및 애니메이션에서 물체의 윤곽선 계산은 많은 응용분야에서 빈번히 사용되고 있으며, 윤곽선의 효율적인 계산 방법은 현재까지 많은 연구자들의 관심을 끌어왔다. 본 논문에서는 이동하는 관측점에 대해 다면체 모델의 투시 윤곽선을 계산하는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 관측점이 시간에 따라 이동하는 경로는 시간을 나타내는 매개변수 t를 이용하여 곡선 q(t)로 표현한다. 다면체의 각 에지(edge)가 윤곽선에 포함되는 시간 간격 (time-interval)은 에지에 인접한 두 면의 supporting plane들과 q(t)의 교점 계산, 그리고 몇 차례의 벡터 내적을 수행함으로써 구해진다. 곡선 q(t)가 차수 n의 곡선이라면, 한 에지가 윤곽선에 포함되는 시간 간격은 최대 n + 1 개 존재할 수 있다. 미리 구해진 시간 간격들에 대해 고정된 시점 $t_i$를 포함하는 시간 간격들을 검색함으로써 관측점이 $q(t_i)$일 때 모델의 윤곽선에 포함되는 모든 에지를 구할 수 있다. 윤곽선 계산의 효율성은 시간 간격을 저장하는 자료구조 (data structure)와 밀접한 관련이 있으므로, 시간 간격을 저장하는 자료구조로서 인터벌 트리 (interval tree)의 사용을 제안한다. 또한, 제시된 알고리즘에 의해 윤곽선을 계산한 실험결과를 보인다.
본 논문은 사용자의 제어가 가능한 3차원 물리 기반 가상생명체를 생성하는 2단계 진화 시스템을 제안한다. 기존의 방법은 가상생명체의 형상과 기동, 그리고 목표지점추적(target-following)과 같은 상위 레벨의 행위를 한꺼번에 하나의 진화 시스템으로 생성해냄으로 인하여 진화 단계에서의 사용자의 개입을 허용하지 않았다. 본 논문은 하나로 묶여있던 시스템을 다루기 용이한 두 개의 서브시스템으로 분리함으로써 사용자의 개입을 허용한다. 첫 번째 단계로 가상생명체의 몸체와 직진 기동을 위한 하위 레벨 모터 컨트롤러가 진화 알고리즘(evolutionary algorithm)으로 동시에 생성된다. 두 번째 단계에는 생성된 기본 생명체 위에 주어진 경로를 따라가기 위한 상위 레벨 컨트롤러가 인공 신경망을 사용하여 탑재된다. 경로제어(path-following)를 위한 신경망의 연결 가중치는 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 사용하여 최적화되며 한번 진화된 신경망 컨트롤러는 어떠한 임의의 경로도 잘 따라감을 보여준다. 이로써 사용자는 모든 진화과정이 끝나지 않고도 중간단계에서 기호에 맞는 생명체를 골라내거나 버릴 수 있으며, 동일한 기본 생명체 위에 또 다른 형태의 상위레벨 행위를 생성하는 것도 가능해진다. 본 논문은 이러한 2단계 알고리즘과 함께 직진기동을 위한 새로운 분절 삼각 함수(Piecewise sinusoidal) 컨트롤러를 제안하고 마개 실린더(capped-cylinder)를 기본 요소로 하는 가상생명체에 대한 효율적인 실시간 수중역학 모델링 기법도 함께 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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