• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.962-965
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• 2015

스포츠 클라이밍에서 효율적인 등반을 위해서는 인공 암벽의 홀드 위치 및 형태에 따라 역학적으로 이득이 높은 자세를 취할 수 있도록 반복적인 훈련이 필요하다. 교육자는 초급 수준의 등반자를 교육하기 위해서 매번 직접 시범을 보여야 하는 불편함이 있다. 만약 등반자 혼자서도 자세를 배울 수 있는 사실적인 등반 애니메이션이 제공된다면, 효율적인 훈련이 가능할 것이다. 이에 본 논문에서는 게임 엔진의 역운동학 기능으로 제작 과정을 간소화하고 게임 콘솔용 깊이 카메라 기반의 모션 캡쳐 데이터를 분석 및 적용하여 올바른 등반 자세 교육을 위한 3D 캐릭터 애니메이션을 제작하는 방법을 제시한다. 향후 애니메이션이 제작되면 스포츠 클라이밍 교육 콘텐츠를 제작의 기초가 되어 기존 등반 교육 과정에서 제공하지 못했던 새로운 경험을 등반가들에게 제공할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.875-878
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• 2016

기존의 스포츠 클라이밍 수업은 지도자가 손과 발의 위치를 일일이 가리키는 방식으로 진행되어 원활한 시연이 이루어지지 못하고 있는 것이 현실이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 스포츠 클라이밍 인공 암벽에 올바른 자세로 등반하는 캐릭터 애니메이션을 투사하여 초급자를 위한 등반 자세 학습도구로 활용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 전통적인 클라이밍 등반과 공간증강현실 기반 클라이밍 콘텐츠를 활용한 등반의 근활성도를 측정하고 비교 분석함으로써 그 유용성을 실증적으로 검증하고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.5
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• pp.90-99
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• 2017

Sports climbing requires repeated movements within a limited space, which may cause climbers to lose their constant interest in it. Furthermore, it is important that coaches should give lessons focusing on demonstrations to make sure that learners can understand the movements on their own, However, in traditional sports climbing lessons, they give instructions on almost every movement of learners' hands and feet. Hence, there have been constant calls for replacing these existing sports climbing lessons and presenting new methods to ensure that learners can observe their coaches' demonstrations in real time and emulate them. An introduction of the image training using spatial augmented reality techniques to solve these problems may have a positive effect on the improvement of learners' motor skills and attitudes toward lessons. This study aims to verify the effectiveness of the Climbing Character Animation (CCA) as a learning tool for sports climbing. To achieve this research objective, it applied it to actual sports climbing to verify its utility. As a result, it was shown that the lessons using spatial augmented reality-based CCA had a higher effectiveness than traditional sports climbing lessons in the degree of interest inducement, emersion and learning effects.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.30 no.2
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• pp.21-29
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• 2024

Although there is an increasing demand for capturing various natural motions, collecting climbing motion data is difficult due to technical complexities, related to obscured markers. Additionally, scanning climbing structures and preparing diverse routes further complicate the collection of necessary data. To tackle this challenge, this paper proposes a climbing motion synthesis using reinforcement learning. The method comprises two learning stages. Firstly, the hanging policy is trained to grasp holds in a natural posture. Once the policy is obtained, it is used to extract the positions of the holds, postures, and gripping states, thus forming a dataset of favorable initial poses. Subsequently, the climbing policy is trained to execute actual climbing maneuvers using this initial state dataset. The climbing policy allows the character to move to the target location using limbs more evenly in a natural posture. Experiments have shown that the proposed method can effectively explore the space of good postures for climbing and use limbs more evenly. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method in exploring optimal climbing postures and promoting balanced limb utilization.