• 제목/요약/키워드: 클라이밍 캐릭터 애니메이션

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게임 엔진을 활용한 스포츠 클라이밍 자세 및 동작의 사실적인 3D 애니메이션 구현 방안 연구 (A Study on Creating Animation for Sport Climbing using Game Engine)

  • 이은영;차경식;허명현;김동호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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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.

공간증강현실 기반 스포츠 클라이밍 학습 콘텐츠 사용유무에 따른 근활성도 비교 분석 (A Comparative Analysis of Muscle Activity for Spatial Augmented Reality based Sports Climbing Learning Contents)

  • 허명현;김동호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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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.

전통적인 스포츠 클라이밍 수업 개선을 위한 공간증강현실 기반 CCA 적용 효과 검증 (A Verification of the Effectiveness of Spatial Augmented Reality-based CCA for the Improvement of Traditional Sports Climbing Lessons)

  • 허명현;이은영;김동호
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.90-99
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    • 2017
  • 스포츠 클라이밍은 한정된 공간에서의 반복된 동작으로 인해 지속적인 흥미 유발이 어려울 수 있다. 또한 지도자는 시범 동작을 보여줌으로써 학습자를 이해하도록 하는 것이 중요한데, 기존의 스포츠 클라이밍 수업은 지도자가 손과 발의 위치를 일일이 가리키는 방식으로 진행되고 있다. 따라서 이러한 기존 스포츠 클라이밍 수업 방식을 대체하여 학습자가 시범 동작을 실시간으로 관찰하고 그대로 따라서 수행할 수 있는 방안에 대해 꾸준하게 요구되어 왔다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공간증강현실 기술을 활용하여 이미지 트레이닝 한다면 학습자의 운동기능 향상 및 수업태도에 긍정적인 영향을 가져올 수 있다. 본 연구에서는 스포츠 클라이밍 학습 도구로서 CCA(Climbing Character Animation)의 효과를 검증하는 데 그 목적이 있다. 따라서 본 연구는 CCA의 유용성을 검증하기 위해 실제 스포츠 클라이밍에 적용했다. 그 결과 공간증강현실 기반 CCA를 이용한 수업이 전통적인 스포츠 클라이밍 수업보다 흥미도, 몰입 및 학습효과에 효과적인 것으로 나타났다.

강화학습을 이용한 클라이밍 모션 합성 (Climbing Motion Synthesis using Reinforcement Learning)

  • 강경원;권태수
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제30권2호
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    • pp.21-29
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    • 2024
  • 최근 자연스러운 모션 데이터에 대한 수요가 늘고 있지만, 클라이밍 모션을 정확하게 캡처하는 것은 가려진 부분이 많은 클라이밍 동작의 특성상 쉽지 않다. 또한 벽 구조물의 스캔이나 다양한 암벽 코스 준비 등 필요한 데이터를 수집하는 과정이 쉽지 않다. 본 논문에서는 강화학습을 이용한 클라이밍 모션 합성 방법론을 제안한다. 학습 과정은 두 단계의 난이도로 구성되어 있다. 첫 번째 단계는 매달리기 정책을 학습하는 것이다. 매달리기 정책은 자연스러운 자세로 홀드를 잡는 방법을 학습한다. 이후 추론 단계를 통해 위치, 자세, 잡기 상태를 다양하게 추출한 초기 상태 데이터세트를 만든다. 두 번째 단계에서는 이 초기 상태 데이터세트를 사용해서 실제 클라이밍을 수행하는 태스크를 학습한다. 클라이밍 정책은 자연스러운 자세로 타겟 위치로 이동하는 방법을 학습한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 클라이밍 하기 위한 좋은 자세를 효과적으로 탐색할 수 있는 것을 보였다.