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.
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.
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.
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.
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.
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.
최근 컴퓨터비젼 분야에서 이벤트 검출 및 인식이 활발히 연구되고 있으며, 도전적인 주제들 중 하나이다. 본 논문에서는 사무실 환경에서 발생할 수 있는 이벤트의 검출 및 인식을 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 MHI(Motion History Image) 시퀀스(sequence)를 이응한 인간의 모션을 분석하며, 사람의 처형과 착용한 옷의 종류와 색상, 그리고 카메라로부터의 위치관계에 불변한 특성을 가진다. 제안된 방법은 기존의 방법들 중, 칼라 정보를 이용한 방법에 비해 조명의 변화에 민감하지 않은 장점이 있으며, 관심의 대상이 되는 객체의 외형과 같은 사전지식에 의존하는 방법에 비해 스케일에 민감하지 않은 장점이 있다. 에지검출 기술을 HMI 순서 영상 정보와 결합하여 사람 모션의 기하학적 특징을 추출한 후, 이벤트 인식의 기본정보로 활용한다. 제안된 방법은 단순한 이벤트 검출 프레임웍을 사용하기 때문에 검출하고자 하는 이벤트의 설명만을 첨가하는 것으로 확장이 가능하다. 또한, 제안된 방법은 컴퓨터비젼 기술에 기반한 많은 감시시스템 뿐 아니라 상황인식 기반의 이벤트 검출 시스템에 핵심기술이다.
디지털 기술의 발전에 따라 메타버스가 콘텐츠 시장의 주요 트렌드로 자리하면서 고품질의 3D(dimension) 모델을 생성하는 기술에 대한 수요가 급증하고 있다. 이에 따라 디지털 휴먼으로 대표되는 고품질 3D 가상 인간의 제작과 관련된 다양한 기술적 시도가 이루어지고 있다. 3D 볼류메트릭 캡처는 기존의 3D 모델 생성 방식보다 빠르고 정밀한 3D 인체모형을 생성할 수 있는 기술로 각광 받고 있다. 본 연구에서는 볼류메트릭 3D 및 4D 모델 생성 분야에서 적용되는 기술들과 콘텐츠 제작의 애로사항에 대해 실제 사례를 바탕으로 3D 고정밀 페이셜 제작 기술의 분석을 시도한다. 그리고 실제 볼류메트릭 캡처를 통한 모델의 구현 사례를 바탕으로 3D 가상인간의 얼굴 제작에 대한 기술들을 고찰하고 효율적인 휴먼 페이셜 생성을 위한 그래픽스 파이프라인을 활용하여 새로운 메타휴먼을 제작하였다.
현대사회는 생활과 개성이 중요시 되면서 개인화된 생활습관 및 패턴이 생기고 있으며, 잘못된 생활습관으로 인해 관절질환자가 증가하고 있다. 또한 1인 가구가 점점 증가하면서 응급상황이 발생할 경우 알맞은 시간에 응급처치를 받지 못하는 경우가 생긴다. 건강과 질병관리에 필요한 개인의 상태에 따른 정확한 분석을 통해 스스로 관리할 수 있는 정보와 응급상황에 맞는 케어가 필요하다. 딥러닝 중에서 CNN은 데이터의 분류 및 예측에 효율적으로 사용된다. CNN은 데이터 특징에 따라 정확도 및 처리 속도에 차이를 보인다. 따라서 실시간 헬스케어를 위해 처리속도 향상과 정확도 개선이 필요하다. 본 논문에서는 관절질환 관리를 위한 Mask R-CNN을 이용한 모션 모니터링을 제안한다. 제안하는 방법은 Mask R-CNN을 이용하여 CNN의 정확도와 처리 속도를 개선하는 방법이다. 사용자의 모션을 신경망에 학습시킨 후 사용자의 모션이 학습된 데이터와 차이가 있을 경우 사용자에게 관리법을 피드백 해주고 보호자에게 응급상황을 알릴 수 있으며 상황에 맞는 적절한 조치를 취할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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