• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.187-189
• /
• 2021

모션 전이 기법은 주어진 모션 시퀀스를 타겟 대상의 움직임에 적용하는 기법이다. 사실적인 모션 전이를 위해서는 소스와 타겟 휴먼의 포즈, 형태 및 카메라 정보를 기반으로 한 모션 정보가 필요하다. 본 논문은 최근 3 차원 인체 모델링에서 우수한 성능을 보인 SMPL 을 이용하여 정교한 모션 정보를 추출하고 이를 통한 모션 전이를 수행 할 수 있는 기법을 보인다. 소스와 타겟의 SMPL 매개 변수를 사용하여 모션 정보를 나타내고 이를 통해 encoder 로부터 추출된 특징 맵을 변형하여 모션 전이를 수행한다. 제안하는 기법의 정성, 정량적 분석을 보이고 휴먼 모션 전이 기법에 대한 향후 연구 방향을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2017.04a
• /
• pp.1062-1063
• /
• 2017

엔지니어링 분석을 위한 가상현실 응용 분야에서는 대규모 또는 복잡한 공학적 데이터를 효율적으로 분석하고 의미 있는 정보를 추출하기 위해 대형 스크린 등의 몰입형 가시화 인터페이스가 주로 사용된다. 이와 더불어 가시화 결과에 대한 사용자의 분석 조작을 구현할 수 있는 휴먼 인터페이스 기술이 필요한데, 기존의 휴먼 인터페이스 기술은 조이스틱과 같은 단독 활용형 디바이스를 통해 주로 운영자 위주의 단방향 검토가 가능하지만, 최근 착용형 및 비착용형 모션인식 기술의 발전으로 인해 가상현실 참여자간의 양방향 상호작용 인터페이스 개발이 가능할 거승로 기대된다. 본 연구에서는 신체의 자연스러운 움직임으로 가상현실을 조작할 수 있는 휴먼 이터페이스 기술에 대한 분석과 기초 연구를 소개한다.

• Broadcasting and Media Magazine
• /
• v.26 no.4
• /
• pp.72-81
• /
• 2021

디지털 기술의 발전에 따라 메타버스가 콘텐츠 시장의 주요 트렌드로 자리하면서 고품질의 3D 모델을 생성하는 기술에 대한 수요가 급증하고 있으며, 최근 메타버스를 필두로 하여 혼합현실 서비스 및 콘텐츠 시장이 활성화되면서 디지털 휴먼으로 대표되는 고품질 3D 가상 인간에 대한 제작과 관련된 다양한 기술적 발전이 급격히 가속화되고 있다. 본 고에서는 정밀한 3D 인체모형을 생성할 수 있는 기술들의 현재 상황과 기술적 사례들을 바탕으로 구성하고자 한다. 1996년 최초의 가상 인간의 등장 이후 가상 인간을 통한 다양한 시도가 이루어져 왔으나 기술적 한계로 그 영향력을 발휘하지 못하였다. 그러나 최근 기술의 발전을 통해 가상 인간은 디지털 휴먼으로 다시 등장하게 되었다. 디지털 휴먼은 실제와 구분하기 어려울 정도로 인간의 모습과 행동이 유사한 3D 가상 인간이다. 최근 기술의 발전은 이러한 가상 인간의 제작을 용이하게 만들었고, 이들을 다양한 분야에서 활용할 수 있게 하고 있다. 그러나 다양한 활용 분야와 수요에도 불구하고 현실적인 제작 과정상의 한계로 인하여 아직까지는 디지털 휴먼의 개발과 사용의 범위가 제한되고 있다. 이에 따라 본 고에서는 디지털 휴먼에 대한 선행연구의 분석을 통해 디지털 휴먼을 다시 한번 정의하였고, 제작 기법에 대한 연구를 바탕으로 현재의 기술적 한계를 극복하고 혼합현실 환경에 적용할 수 있는 발전된 형태의 디지털 휴먼의 제작을 위한 가능성을 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.343-344
• /
• 2019

본 연구는 기능성 및 일반적 캐쥬얼화간에 빠른보행과 편안한 보행 시 족저 압력에 미치는 영향을 확인하여 보고자 한다. 남성 물리치료사 8명을 대상으로 하루 간격을 두고 동일한 대상에게 일반적 캐쥬얼화와 기능성 캐쥬얼화를 착용하고 10m 편안한 보행과 빠른 보행 동안 족저 악력을 각각 측정하였다. 전체, 1번째 발가락, 2-3번째 발가락, 4-5번째 발가락, 안쪽 중족골, 바깥쪽 중족골, 안쪽 뒷꿈치, 바깥쪽 뒷꿈치로 나누어 분석하여 4 보행 조건(일반적 캐쥬얼화-편안한 보행, 기능성 캐쥬얼화-편안한 보행, 일반적 캐쥬얼화-빠른 보행, 기능성 캐쥬얼화-빠른 보행) 간에 비교하였다. 비교 분석 결과 유의하지 않지만 빠른 보행이 편안한 보행 보다 안쪽 발가락과 뒷꿈치 압력이 증가하는 것으로 볼 때, 기능성 캐주얼화가 일반적 캐쥬얼화보다 보행의 움직임성을 증가시키는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.341-342
• /
• 2019

본 연구는 기능성 신사화 착용이 즉각적인 선자세 족저압력 분포 변화에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 남성 물리치료사 8명을 대상으로 하루 간격을 두고 동일한 대상에게 일반적 신사화와 기능성 신사화를 착용하고 선 자세 동안 높은 족저압력의 발과 낮은 족저압력의 발간에 족저압력 분포를 비교하였다. 비교 분석 결과, 일반화를 착용한 선 자세에서 높은 족저압력의 발과 낮은 족저압력의 발간에 족저압력 비율이 유의한 차이를 보였지만 기능성 신사화에서 유의한 차이를 보이지 않았다. 그리고 높은 족저압력 분포 발에서 기능성 및 일반적 신사화간에 전족부와 후족부의 압력이 차이를 보였다. 선 자세에서 기능성 신사화가 일반적 신사화 보다 즉각적으로 정상 생리적 자세를 유도하는 것으로 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2009.01a
• /
• pp.219-222
• /
• 2009

최근 컴퓨터비젼 분야에서 이벤트 검출 및 인식이 활발히 연구되고 있으며, 도전적인 주제들 중 하나이다. 이벤트 검출 기술들은 많은 감시시스템들에서 유용하고 효율적인 응용 분야이다. 본 논문에서는 사무실 환경에서 발생할 수 있는 이벤트의 검출 및 인식을 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법에서의 이벤트는 입장( entering), 퇴장(exiting), 착석(sitting-down), 기립(standing-up)으로 구성된다. 제안된 방법은 하드웨어적인 센서를 사용하지 않고, MHI(Motion History Image) 시퀀스(sequence)를 이용한 인간의 모션 분석을 통해 이벤트를 검출할 수 있는 방법이며, 사람의 체형과 착용한 옷의 종류와 색상, 그라고 카메라로부터의 위치관계에 불변한 특성을 가진다. 에지검출 기술을 HMI 시퀀스정보와 결합하여 사람 모션의 기하학적 특징을 추출한 후, 이 정보를 이벤트 인식의 기본 특징으로 사용한다. 제안된 방법은 단순한 이벤트 검출 프레임웍을 사용하기 때문에 검출하고자 하는 이벤트의 설명만을 첨가하는 것으로 확장이 가능하다. 또한, 제안된 방법은 컴퓨터비견 기술에 기반한 많은 감시시스템에 적용이 가능하다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.14 no.4
• /
• pp.47-57
• /
• 2009

Event detection and recognition is an active and challenging topic recent in Computer Vision. This paper describes a new method for recognizing events caused by human motion from video sequences in an office environment. The proposed approach analyzes human motions using Motion History Image (MHI) sequences, and is invariant to body shapes. types or colors of clothes and positions of target objects. The proposed method has two advantages; one is thant the proposed method is less sensitive to illumination changes comparing with the method using color information of objects of interest, and the other is scale invariance comparing with the method using a prior knowledge like appearances or shapes of objects of interest. Combined with edge detection, geometrical characteristics of the human shape in the MHI sequences are considered as the features. An advantage of the proposed method is that the event detection framework is easy to extend by inserting the descriptions of events. In addition, the proposed method is the core technology for event detection systems based on context-aware computing as well as surveillance systems based on computer vision techniques.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.27 no.5
• /
• pp.751-761
• /
• 2022

With the development of digital graphics technology, the metaverse has become a significant trend in the content market. The demand for technology that generates high-quality 3D (dimension) models is rapidly increasing. Accordingly, various technical attempts are being made to create high-quality 3D virtual humans represented by digital humans. 3D volumetric capture is spotlighted as a technology that can create a 3D manikin faster and more precisely than the existing 3D model creation method. In this study, we try to analyze 3D high-precision facial production technology based on practical cases of the difficulties in content production and technologies applied in volumetric 3D and 4D model creation. Based on the actual model implementation case through 3D volumetric capture, we considered techniques for 3D virtual human face production and producted a new metahuman using a graphics pipeline for an efficient human facial generation.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2020.05a
• /
• pp.345-348
• /
• 2020

노년층의 건강관리를 위하여 몸상태를 확인할 수 있는 심박센서와 운동량을 확인할 수 있는 모션센서 및 간단한 센서를 활용하여 실시간으로 건강분석과 관리 및 처방을 할 수 있는 방안을 제시하고 플랫폼 개발에 도전함.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.10 no.3
• /
• pp.1-6
• /
• 2019

In modern society, lifestyle and individuality are important, and personalized lifestyle and patterns are emerging. The number of people with articulation diseases is increasing due to wrong living habits. In addition, as the number of households increases, there is a case where emergency care is not received at the appropriate time. We need information that can be managed by ourselves through accurate analysis according to the individual's condition for health and disease management, and care appropriate to the emergency situation. It is effectively used for classification and prediction of data using CNN in deep learning. CNN differs in accuracy and processing time according to the data features. Therefore, it is necessary to improve processing speed and accuracy for real-time healthcare. In this paper, we propose motion monitoring using Mask R-CNN for articulation disease management. The proposed method uses Mask R-CNN which is superior in accuracy and processing time than CNN. After the user's motion is learned in the neural network, if the user's motion is different from the learned data, the control method can be fed back to the user, the emergency situation can be informed to the guardian, and appropriate methods can be taken according to the situation.