본 논문에서는 카메라에서 입력되는 영상에서 객체의 특징 자동 추출하고 모바일 기기로 전송하여 인체의 움직임을 표현하는 시스템을 제안한다. 제안시스템은 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적한다. 추출된 특징은 객체의 각 연결점의 위치정보로 사용되며 특징을 중심으로 블록매칭 알고리즘을 적용하여 특징의 위치정보를 추적하고 모바일기기로 정보를 전송한다. 모바일 기기에서는 전송된 조인트 정보를 이용하여 인체의 움직임을 재현한다. 제안방법을 실험 동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.
환경문제로써 소음에 대한 민원이 증가하고 관심이 커지면서 소음에 의한 인체의 영향 연구의 필요성이 제기되고 있다. 이에 대한 국내의 연구가 미미하고 산업보건의 관점에서 다루어져 왔기 때문에 먼저 국외 기술조사를 바탕으로 연구의 동향을 파악한다. 환경요인으로써 인체 영향 소음을 정의하는 인자로 어노이언스(annoyance)가 많이 사용되고 있으며 소음레벨과 관련하여 다양한 정량화 모델이 제시되고 있다. 소음이 의한 인체의 손상에 대해서는 많은 가능성과 연관성이 제시되고 있지만 그 발생 메커니즘은 아직 구체적으로 밝혀지지는 않았다. 보고서들01 의하면 장기간의 소음 노출에 의해서 다양한 건강 손꼴이 나타나며 안락감의 파괴로부터 시작하여 만성적인 질환으로 발전한다고 추정한다.
본 논문은 이차원 영상에 투영된 삼차원 인체의 포즈를 인식하기 위하여 이차원 영상에 투영된 인체의 실루엣 정보를 이용하였다. 인체는 삼차원 공간에서 움직이므로 이차원 영상으로 모든 정보를 알아내기에는 부족한 면이 있다. 따라서 본 논문에서는 인체 포즈의 주시 방향을 결정한 후 인체의 실루엣 영상 Convex-hull 특징점 정보를 이용하여 인체의 삼차원 포즈를 인식하였다. 인체의 포즈는 PCA로 차원을 축소하였으며 Diffusion Distance로 데이터베이스의 포즈모델 중 가장 가까운 모델을 선택하였다.
인체 추적은 차세대 인간과 컴퓨터사이의 상호작용 (HCI)의 필수요소이다. 본 논문에서는 구성요소에 기반을 둔 인체 모델을 이용하여 인체의 각 부위를 검출하여 자세를 추정하고 아바타의 동작을 구현하는 방법을 제안한다. 인체 각 부위의 색상정보와 함께 연결정보, 위치정보 등을 이용하여 인체 각 부위가 검출되고 인체 모델의 각 구성요소에 매칭된다. 이렇게 구한 2D의 인체 자세 정보는 다음 프레임에서 유사도 계산을 통해 사람 추적에 이용될 수 있다. 이 때, 각 구성요소의 상대적인 위치 관계를 이용하여 깊이 정보를 추출하고 이를 움직임 방향으로 변환하여 2-1/2D 인체 모델을 구한다. 인체 각 부위는 자세와 방향성으로 모델링 되고 연결된 3D 아바타의 각 부분은 인체 모델로부터 넘겨받은 정보를 이용하여 3D 회전을 적용함으로써 실시간 아바타 애니메이션을 구현하게 된다. 다양한 자세를 포함하고 있는 실험 동영상에 대해 90%의 인체 추적율을 얻었고, 처리된 프레임 수가 늘어남에 따라 모델이 체계화되어 추적율이 꾸준히 증가하는 결과를 나타냈다.
본 논문은 유연하고 다각적인 인터페이스를 이용한 사용자 중심의 능동적인 인체 학습 시스템을 제안한다. 기존의 인체 학습 방법은 이미지, 텍스트, 영상자료부터 학습자로의 주입식 학습이었다. 본 논문에서 제안한 인체 학습 시스템은 실제 인체 장기 데이터로 제작된 3D 인체 장기 모델을 제공함으로써 학습자는 사실적인 장기의 형태를 3차원 공간에서 보고, 장기에 대한 촉감을 제공하는 햅틱 인터페이스와 학습자의 의도에 기반한 카메라 시스템으로 써 능동적이고 다각적인 학습을 진행할 수 있다. 그리고 계층 기반 장기 분류를 통하여 구축된 학습 정보를 통하여, 전체적인 시각에 기초한 인체 학습 과정을 진행할 수 있다. 본 인체 학습 시스템으로써 기존의 평면적인 인체 학습교재, 자료 등에서 얻을 수 없는 입체적인 인터페이스를 통한 학습 효율 향상의 가능성을 보고자 한다.
인체 CAD 모델링 시스템은 장비와 인체를 모델링하여설계 초기단계에서 부터 별도의 Mock-up 없이 전 벙위의 운용자에 대한 작업자세의 안락도(Comfort), 동작한계(Reach), 적 합성(Fit), 시계(Vision)등 제반 작업공간 설계 및 평가에 수반되는 고려요소들을 보다 과학적 이고 합리적으로 반영할 수 있는 도구로 인식되고 있다. 본 연구는 크게 한국군 전차병의 인체 CAD 모델의 설계와 설계된 인체 모델을 활용한 한국형 전차 작업공간 평가로 구성되었다. 한국 군 전차병의 인체 CAD 모델링에서는 전차병의 인체 측정자료를 이용하여 5%, 50%, 95%치 전차병 에 대한 선 자세와 앉은 자세의 인체 모델을 설계하였으며, 보다 정확한 인체 모델의 구현을 위 해인체의 기능적 치수에 대한 실측치와 CAD 설계치와의 차이를 비교, 보정하여 줌으로써 작업공 간 평가시 보다 정확한 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 한국형 전차 작업공간 평가에서는 설계 된 인체 모델과 한국형 전차 주요 구성품의 CAD 모델을 활용하여 각 승무원의 작업역을 분석하였고, 승무원 해치, 주요 조종장치의 운용 적합성, 판넬류 등의 위치 적합성에 대해 분석, 평가하였다. 본 연구를 통해 무기체계를 대상으로 하여 CAD 프로그램을 이용한 Man-Machine Interface에 대한 검토가 이루어 졌으며, 기존의 도면이나, Mock-up, Prototype에 의존하던 작업공간 타당성 검토가 CAD를 이용하여 3차원적으로 이루어 질 수 있는 기반을 마련하였다는데 의의가 있다.
본 논문에서는 인체 추적에 필요한 인체의 각 부위들을 구성요소로 각각 검출하여 연결하는 인체 모델을 통해 각 구성요소를 개별적으로 추정하게 된다. 여기서 인체의 구성요소 중 동작 추적에 가장 필요한 6개 부위로 구성된 구성요소인 머리, 몸통, 왼팔, 오른팔, 왼발, 오른발 등을 검출하여 추적한 후, 각 구성요소의 중심값과 색상정보를 이용하여 이전 프레임과 현재 프레임 간에 연결성을 두여 각 구성요소를 개별적으로 확률 전파를 통해 추적되어지고, 각 구성요소의 추적 결과는 구성요소들의 추정 결과를 구성요소 기반 확률 전파를 이용하여 인체의 동작을 추정하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 피부색 등의 색상 정보를 이용하여 인체 부위 또는 인체 모델의 구성 요소들 각각의 중심값과 색상정보를 가지고 확률전파를 통해 이것이 어떤 동작인지 동작 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 인체 동작 추적 시스템은 유아의 동작교육에 이용되는 7가지 동작인 걷기, 뛰기, 앙감질, 구부리기, 뻗기, 균형 잡기, 회전하기 등에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 인체 모델의 각 구성요소 부위들을 독립적으로 검출하여 평균 96%의 높은 인식률을 나타냈고, 앞서 적용한 7가지 동작에 대해서 실험한 결과 평균 88.5% 성공률을 획득함으로써 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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