로봇 공학의 최종 목표는 인간의 행동, 지능 그리고 상호작용을 모방할 수 있는 인간형 로봇을 만드는데 있다[1]. 그 중에서 지능을 모방하는 것이 미래 인간형 로봇의 핵심 기술이 되겠지만, 현재로서는 인간형 로봇을 개발하는데 있어 필요한 로봇의 동작이나 상호작용 기술을 개발하기 위한 로봇 플랫폼 기술 개발이 중요한 부분을 차지하고 있다. 로봇 플랫폼을 개발함에 있어서는 로봇 메커니즘 설계와 구동 제어기 설계가 중요한 기본 요소이다. 휴머노이드의 메커니즘을 설계함에 있어서는 인간의 표준 기구학 데이터를 이용하고, 구동 제어기를 설계함에 있어서는 인간의 동역학적 데이터를 사용하는 것이 좋은 방법이라 생각된다. (중략)
연속되는 이미지 중에서 인간의 동작을 인식하는 것은 인간과 컴퓨터의 상호 작용에서 매우 중요하고 도전할 분야이다. 본 논문에서는 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 입자 필터(particle filter)에 기반한 동작 인식 알고리즘을 제안한다. 입자 필터는 조건 확률 전파 모델(Conditional Density Propagation)인 베이시안(Bayesian) 추정 규칙을 적용하는 추적구조를 갖고 있기 때문에 일반적으로 기존 추적 알고리즘보다 뛰어난 성능을 갖는 경향이 있다. 본 논문에서는 알고리즘의 성능 평가를 위해서 두 개의 동작 모델을 가정하였고, 영상에 대한 전처리를 위해서는 MATLAB를 이용하였으며 입자필터는 고속 처리를 위하여 C++로 구현하였다. 두 개의 동작 실험 결과를 통해, 동작 인식 입자 필터가 근접한 동작 환경 속에서 강인한 추적 성능을 나타냄을 확인하였다.
투구는 야구의 시작이라 할 만큼 야구에서 주요한 부분을 차지한다. 투구 동작의 정확한 분석은 경기력 향상과 부상 예방 측면에서 매우 중요하다. 올바른 투구 동작을 분석할 때, 현재 주로 사용되는 모션캡처는 환경적으로 치명적인 단점들이 몇 가지 존재한다. 본 논문에서 우리는 이러한 단점들이 존재하는 모션캡처를 대체하기 위하여 RGB 기반의 Human Pose Estimation(HPE) 모델을 활용한 투구 동작의 분석을 제안하며 이에 대한 신뢰도를 검증하기 위해 모션캡처 데이터와 HPE 데이터의 관절 좌표를 Dynamic Time Warping(DTW) 알고리즘의 비교를 통해 두 데이터의 유사도를 검증하였다.
메타버스의 산업적/학술적 가치가 증대되면서, 실세계 인간과 메타버스 내 디지털 휴먼과의 상호작용 시스템 또한 큰 조명을 받고 있다. 본 논문에서는 인간과 디지털 휴먼이 상호작용할 때, 인간의 발화에 대해 감성적 지지가 가능한 디지털 휴먼 프로토타입을 소개한다. 대화의 의미에 따른 동작 생성이 가능한 아바타 구축 공개 프레임워크를 도입하고, 사전학습모델을 바탕으로 감성적 지지가 가능한 심층 대화 생성 모델 기반 대화 시스템을 여기에 통합하여 인간의 감성 상태에 따른 동작과 대화를 진행하는 감성 지지형 디지털 휴먼 프로토타입을 구현하였다. 이러한 프로토타입을 고도화 하면, 향후 메타버스 기반 정신 건강 케어 및 디지털 치료제로의 확장이 가능할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 인간형 로봇의 태스크 실행 중 자율 감정 생성을 위하여 Three-layered hybrid architecture에 기반한 감정 반응 시스템을 제안한다. Three-layered hybrid architecture는 Deliberative layer, Reactive layer Hardware abstraction layer의 3단계의 계층으로 되어 있으며, 모바일 로봇의 자율 동작을 위해서 개발되었다. 본 연구에서는 저자가 개발중인 안드로이드 EveR-2의 감정 시스템에 적용하여 로봇의 태스크 동작 중에 외부의 자극들로부터 자신의 감정을 생성하고, 생성된 감정과 태스크를 조합하여 자신의 행동을 변화시키며 인간과 상호작용하는 로봇 감정 시스템을 구현하였다.
최근 인간과 컴퓨터간의 원활한 상호작용의 필요성이 커짐에 따라 인간의 행동을 분석하는 연구가 많이 수행되고 있다. 기존의 시스템은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위해 3차원 센서 등의 별도의 장치를 필요로 한다. 그러나, 이러한 시스템은 원활한 상호작용이라는 관점에서 볼 때 자연스럽지 못하게 되고, 또한 시스템의 제약이 많기 때문에 다양한 시스템으로의 응용이 어려워지게 된다. 본 논문에서는 보다 자연스러운 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위해서 센서가 아닌 카메라를 이용하여 대상을 입력받고, 이를 분석함으로써 대상이어떠한 상태이고, 어떤 동작을 취하고 있는지를 파악하여, 보다 자연스러운 인간과 컴퓨터간의 인터페이스를 구현하고자 한다.
본 논문은 게임 등에서 요구되는 인간형 캐릭터의 보행 동작을 고수준의 매개함수 제어를 통하여 생성하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 다양한 스타일의 동작 특성을 직관적인 조작으로 생성 할 수 있으며, 동작 변형과 편집 기법도 같이 제안된다. 또한 제안된 방법을 이용하여 개발한 캐릭터의 보행 동자 자동 생성 시스템을 소개하며, 이를 통해 제안된 기법의 유효성을 보인다. 제안된 기법은 다양한 스타일의 동작을 직관적 조작으로 얻을 수 있는 캐릭터 애니메이션 저작 도구로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 보행과 관련된 동작만을 다루고 있으나 제안된 기법을 다양한 동작에 적용하여 환경의 변화에 따라 캐릭터의 상태가 변화하였을 때에 최적의 동작을 자동적으로 생성하는 동작 엔진의 형태로 활용할 수 있어 3D 온라인 게임 등에서 필요로 하는 상태기반의 캐릭터 동작 데이터베이스 없이도 기존의 게임 보다 더욱 다양한 동작표현이 가능하다.
정운동학을 이용하여 인간의 걷는동작을 표현함에 있어 제어의 단순화와 환경에 대한 적응성은 매우 중요하다. 무게중심을 이용한 동작제어방법은 제어의 단순화에 많은 기여를 하였으나, 환경에 대한 적응성은 크게 만족시키지 못하였다. 본 논문에서는 걷는 동작의 내부동작들을 동기화하여 환경에 대해 적응성을 높이는 방법에 대해 살펴본다.
가상 인물은 컴퓨터에 의해 합성된 가상적인 연기자로 최근 많은 영상물에 사용되어 대중에게 큰 호응을 얻고 있고 점차 그 활용 범위가 확대될 전망이다. 가상인물의 동작은 가상 인물의 사실성을 좌우하기 때문에 자연스러운 동작을 보다 적은 노력으로 빠르게 만들기 위해 다양한 방법들이 연구되었다. 가상 인물의 동작의 기본이 되는 자세를 제어하기 위해 다관절체와 인체변형 기법들이 제안되었다. 키프레임 보간법은 소수의 자세로 동작을 생성하고 역운동학을 이용하여 편리하게 동작을 제어할 수 있지만 사용자의 많은 노력과 시간을 요구한다. 대안으로 제시된 동력학 기반 동작 생성은 자연스러운 동작을 자동으로 생성할 수 있는 반면 사용자의 제어가 어렵다. 최근에 각광 받고 있는 연기 기반 방법은 실제 연기자의 동작을 가상 인물에 대입하여 빠르고 자연스러운 동작 생성을 가능하게 한다. 생성된 동작은 동작 혼합이나 전이의 방법으로 재 사용된다. 가상 인물 스스로가 충돌을 검사하여 충돌을 피할 수 있는 경로를 계획하여 동작을 생성하게 하는 연구, 더 나아가서 가상 인물이 주변 상황을 파악하고 능동적으로 대처할 수 있게 하는 연구를 통해 가상 인물은 보다 실제 인간에 가까운 모습으로 발전하고 있다.
인간이 기계를 운용하기 위해서는 인간의 의사를 적절한 방법으로 기계에 입력하여야 하고 명령에 따른 기계의 작동을 때맞추어 알아볼 수 있어야 한다. 이러한 인간과 기계간의 소통(interface)의 대표적인 예를 컴퓨터에서 찾을 수 있다. 인간이 컴퓨터와 소통하는 가장 전형적인 방법은 자판과 마우스, 그리고 모니터를 통한 입출력이다. 스캐너 펜이나 보이스 펜, 착용형 마우스, 또는 카드 리더기나 바코드 입력기, 지문 감식기와 같은 보다 전문적인 입력기기도 존재하며, 별도의 입력기기를 사용하지 않고 직접 음성으로 컴퓨터를 제어하는 음성인식 시스템 또한 활용단계에 이르렀다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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