동작(motion) 인식 방법 있어서 2차원 정보는 영상이라는 2차원 정보만을 이용하기 때문에 여러 가지 행동의 제약이 있으며 이것은 인식률을 저하시킬 뿐 아니라, 그 응용 면에서 자연스럽지 못하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 3차원 정보를 사용하는 시스템으로 발전하게 되었지만 영상 기반의 3차원 정보는 에러가 많이 포함되어 있을 뿐만 아니라 차원수가 높기 때문에 일정한 특징을 찾아내기 어렵다. 본 연구에서는 동작을 모델링하고 분석하기 위해 주성분 분석법을 사용하는 방법을 기술한다. 주성분 분석법은 낮은 차원의 영상 공간을 얻기 위해서 사용되는데, 이 방법을 사용함으로써 3차원 데이터가 가지는 에러의 영향을 줄일 수 있게 되고, 차원 축약의 효과를 얻을 수 있다.
목적 : 본 연구는 손목과 손가락 관절가동범위 측정에 대한 3차원 동작분석 프로그램의 신뢰도를 알아보고자 하였다. 연구방법 : 연구 대상자는 정상인으로 손목과 손가락의 움직임에 제한이 없는 자, 본 연구의 목적을 이해하고 참여에 동의한 자 50명을 대상으로 하였다. 측각기와 3차원 동작분석 프로그램을 사용하여 총 11항목의 손목과 손가락 관절가동범위를 각각 1회씩 측정하였다. 3차원 동작분석 프로그램의 신뢰도를 측정하기 위해 측정값의 일치도와 불일치 양상을 비교하였다. 결과 : 측정값의 일치도를 분석한 결과 44개의 항목 중 38개 측정항목에서 매우 높은 일치도를 보였으며, 측정값의 불일치 양상을 분석한 결과 3가지 항목에서 불일치 양상이 나타났다. 결론 : 본 연구 결과를 통해 본 연구에서 사용한 3차원 동작분석 프로그램을 통해 관절가동범위 측정이 가능함을 알 수 있었다. 또한 3차원 동작분석 프로그램의 측정의 편리성, 정확성의 장점을 기반으로 다양한 임상 분야에서 활용되기를 기대한다.
전통적으로 3차원 애니메이션에서 캐릭터의 동작에 관한 연구는 주로 동작의 사실적인 표현에 중점을 두고 있다. 그러나 이러한 사실적인 애니메이션은 전통적인 2차원 애니메이션에 익숙한 관객들이 어색함을 느끼는 원인이 되기도 한다 이로 인해 전통적인 2차원 애니메이션의 기법을 3차원 애니메이션에 적용하는 비사실적 (non photorealistic) 애니메이션 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 전통적인 2차원 애니메이션기법 중 하나인 기대 효과(anticipation effect)를 3차원 애니메이션의 캐릭터 동작에 적용하는 자동화된 방법을 제시한다. 전통적인 2차원 애니메이션 기법에 따르면 기대 효과는 애니메이션을 더 설득력 있고 풍부하게 만드는 역할을 한다고 알려져 있다. 기대 효과는 주요한 동작이 일어나기 이전에 반대 방향의 동작이 이루어지는 것으로 나타난다. 3차원 애니메이션에서 캐릭터의 동작은 각 관절의 회전과 캐릭터 중심의 이동으로 표현되기 때문에, 주요한 동작에 대하여 각 관절의 회전과 캐릭터 중심의 이동에서 반대 방향의 움직임을 찾아 주요한 동작 이전에 연결하는 것으로 기대 효과의 동작을 표현할 수 있다. 모션 캡쳐나 키 프레임 방법을 통해 미리 제작된 애니메이션 파일로부터 기대효과를 생생하기 위해 동작 데이터를 분석하여, 기대 효과의 추가가 필요한 주요 동작의 각 관절별 회전을 외삽하여 반대 방향의 회전 움직임을 생생하고 무게 중심의 이동을 예측하여 주요 동작과 반대 방향의 움직임을 갖는 기대 동작을 생성한다. 이후, 생성된 기대 동작과 원래의 동작을 기대 효과의 타이밍을 고려하여 합성하는 것으로 기대효과가 포함된 자연스러운 애니메이션 동작을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 동작 비디오를 분석하고 이를 3차원 캐릭터 애니메이션으로 생성하는 방법을 제시한다. 비디오에서의 사람의 동작 인식에서는 OpenPose를 사용하여 사람의 몸 keypoints를 추적해 2차원 위치 좌표로 얻는다. 3차원 캐릭터 애니메이션으로 생성하기 위해 Deep-Learning을 사용하여 2차원 위치 좌표를 3차원 위치 좌표로 변경한다. 캐릭터 스켈레톤에 적용하기 위해 3차원 위치 좌표를 회전값으로 변환하고 그 회전값을 캐릭터 스켈레톤 좌표에 맞게 변환한다. 비디오의 사람의 동작과 유사한 3차원 캐릭터 애니메이션을 생성하는 방법을 제안하고 적용 결과를 제시한다.
제품이나 환경에 대한 인간의 반응은 생리적 변화로 나타나기도 하지만, 동작 반응(motor-response)으로 나타나기도 한다. 특히 제품으 감성적 설계를 위해서는 가장 기본적으로 이를 조작하는 인체의 자세와 동작에 대한 분석을 필요로 한다. 본 연구는 이를 위해 3차원 동작측정시스템과 힘판(forceplatform)에서 얻어진 원시 데이터로부터 인체의 자세와 동작을 평가하는 소프트웨어를 개발하는 것을 목표로 하였다. 개발된 소프트웨어는 누락 (mission)된 데이터의 보간(interpolation), 동작 애니메이션, 관절의 각도계산, 관절에서의 모멘트(momint)계산 기능등을 포함하고 있다. 본 논문은 진공청소기를 사용하는 동작을 기준으로, 이러한 S/W 개발 과정에 사용한 인체 모델과 각 관절의 모멘트 계산 방법에 대해 주로 기술 하였다. 3차원 동작측정시스템과 본 소프트웨어를 이용하면, 진공청소기, 냉장고 등의 제품을 사용할 때의 사용자의 작업 자세와 부하 평가가 가능해져 감성공학적 제품 개발에 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 동작분석장치를 이용하여 하지동작분석을 시도함으로서 실제 동작 시 적응 할 수 있는 의복설계를 위한 기초 자료로서 하지부 실루엣 변화의 특성을 밝히고자 하였다. 대퇴돌기점을 기준으로 본 하지동작의 진행방향 이동과 상향 방향이동을 살펴보았는데 보행유형에 따라 여유량이 특히 요구되는 부위가 각기 다르며, 부위별 필요 여유 량도 각기 다르다는 것을 알 수 있었으며 , 이러한 보행유형 별 스커트 실루엣의 특징은 기능복 설계 시 고려되어야 하겠다. 평지보행 시는 발목부위가 전면방향보다 후면방향으로 이동의 범위가 크므로 트임이나 주름이 뒷면에 있는 것이 적합하고, 계단승강이나 버스승강의 경우 무릎전면에 여유량이 필요하므로 주름이나 트임을 앞쪽에 주는 것이 바람직하며 그 길이는 대퇴돌기점 높이정도에서 시작하여야 하고 무릎아래에 있는 앞트임은 하지동작에 도움이 되지 않음을 알 수 있었다.
본 연구실에서 개발한 MIMIC(Motion Interface & Motion Information Capture system)은 동작자의 동작을 획득하고, 동작의 의미를 이해할 수 있도록 설계된 시스템이다. 비전 센서로부터 입력된 영상을 분석하여 동작자의 머리와 두 손, 두 발의 정보를 찾는다. 그리고, 이 정보를 기반으로 팔꿈치나 무릎 등의 중간 관절을 추정한 후 20개의 관절을 가지는 3차원 인체 모델을 구성한다. 이 인체 모델은 동작자의 동작을 실시간으로 흉내낸다. 그러므로, 기존의 마커프리 모션캡쳐 시스템과 달리 완벽한 인체를 구성하기 위한 중간 관절까지 생성함으로써 동작자의 동작을 더욱 자연스럽게 구현할 수 있다.
본 논문에서는 3차원 영상의 생성 원리와 3차원 영상 모드 그리고 기존의 3차원 영상 재생 장치를 분석하였다. 3차원 영상 모드에는 interlace page-flipping, sync-doubling 모드가 있으며, LCD(Liquid Crystal Display) shutter glasses를 이용한 3차원 영상 재생 장치의 동작 원리 및 파형을 분석하였고 현 재생 장치의 장. 단점을 논하였다 이 장비는 심한 flicker를 유발하였고, 완전한 3차원 입체 영상의 효과를 얻을 수 없었다. 마지막으로 LCD 모니터용 3차원 영상 재생 장치의 필요성과 향후 연구 방향을 제시하였다.
사람의 몸 동작을 인식해야하는 여러 응용분야에서의 필요성이 대두되면서 이 분야로의 연구가 활발해지고 있다. 이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석할 수 있는 인식기 개발에 관한 것으로 실세계 3 차원 좌표값을 입력으로 하는 사람 몸 동작 패턴 분류기의 구현방법을 소개한 것이다. 하나의 사람 몸 동작은 각 몸 구성 성분(손, 아래팔, 위팔, 어깨, 머리, 몸통 등)의 움직임을 조합해서 정의한 수가 있기 때문에 개별적인 각 몸 구성성분의 움직임을 인식하여 조합해서 임의의 동작을 판별하려는 방법을 적용한다. 사람 몸 동작 패턴 분류기는 측정된 실세계 3 차원 좌표 자료를 양자화한 후 xy, zy 평면에 투영한 값을 자자 구한다. 이 결과를 각각 8 방향 체인 코드로 바꾸고 2 단계 체인 코드 평활화 사업을 하여, 4 방향 코드 체적화 및 대표 코드로의 압축단계를 거친다. 이로서 생성된 프리미티브 패턴나열들을 동작 클래스별로 분류하여 프리미티브 패턴나열의 확장으로 각각의 식별기를 구축하여 각 몸 구성 성분별 동작들을 분류한다. 일련의 실험이 행해져 그 타당성을 확인하였으며, 차후에 이 분류기는 비언어적 행동 분석을 위한 사람 몸 동작 인식기의 전처리 단계로 사용되어진 것이다.
인간의 얼굴 표정은 인간의 감성이 가장 잘 나타나는 부분이다 . 따라서 전통적으로 인간의 표정을 감 성과 연관 지어 연구하려는 많은 노력이 있어 왔다. 최근에는 얼굴 온도 변화를 측정하는 방법, 근전도(EMG; Electromyography)로 얼굴 근육의 움직임을 측정하는 방법, 이미지나 동작분석에 의한 얼굴 표정의 연구가 가능 하게 되었다. 본 연구에서는 인간의 얼굴 표정 변화를 3차원 동작분석 장비를 이용하여 측정하였다. 얼굴 표정 의 측정을 위해 두가지의 실험을 계획하였는데, 첫번 째 실험에서는 피실험자들로 하여금 웃는 표정, 놀라는 표정, 화난 표정, 그리고 무표정 등을 짓게 한 후 이를 측정하였으며, 두번째 실험에스는 코미디 영화와 공포 영화를 피 실험자들에게 보여 주어 피실험자들의 표정 변화를 측정하였다. 5명의 성인 남자가 실험에 참여하였는데, 감성을 일으킬 수 있는 적절한 자극 제시를 못한 점 등에서 처음에 기도했던 6개의 기본 표정(웃음, 슬픔, 혐오, 공포, 화남, 놀람)에 대한 모든 실험과 분석이 수행되지 못했다. 나머지 부분을 포함한 정교한 실험 준비가 추후 연구 에서 요구된다. 이러한 연구는 앞으로 감성공학, 소비자 반응 측정, 컴퓨터 애니메이션(animation), 정보 표시 장치(display) 수단으로서 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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