본 논문에서는 립모션 디바이스를 이용하여 사용자의 손 움직임을 계산하고, 이로부터 저글링 동작뿐만 아니라 이것을 활용하여 팔 근육을 연습 및 분석할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안하는 방법은 실시간으로 사용자의 손동작에 맞춰 가상환경에서 공의 움직임을 매핑 할 수 있고, 근육의 이완과 수축을 시각화하여 운동량을 분석할 수 있다. 제안하는 프레임워크는 크게 세 부분으로 구성된다 : 1) 립모션 디바이스를 이용하여 사용자의 손 위치를 추적한다. 2) 저글링을 하듯이, 사용자가 공을 던지는 행동 패턴을 이벤트로 정의한다. 3) 사용자의 손 위치를 기준으로 저글링 형태의 움직임을 공에 매핑하기 위한 포물선 기반 입자 기법을 제안한다. 결과적으로 본 논문의 프레임워크를 이용하면 실시간 저글링 게임을 할 수 있다.
본 논문은 기존 립모션 장비에 홀로그램과 햅틱 장비를 결합함으로써 향상된 몰입감과 사용 용이성을 제공할 수 있는 사용자 인터페이스를 제시한다. 립모션은 사용자 손동작의 물리적 행동이 직접 가상의 화면상에 영향을 주는 장치인데, 화면상의 가상 손모양을 제어해야 한다는 점과 가상환경에서의 영향을 사용자에게 전달할 수 없다는 한계를 가진다. 우리는 홀로그램을 립모션과 결합시켜 사용자로 하여금 실제 손과 가상 화면을 같은 공간에 배치함으로써 몰입감을 향상시킨다. 아울러 사용자의 손에 촉각을 전달할 수 있는 햅틱 장비를 장착하여 감각의 상호 작용을 실현하는 프로타입을 제시한다.
Hamzah, Mohd Haziq bin;Jung, Jinwoong;Lee, Joohyun;Choo, Hyunseung
한국정보처리학회:학술대회논문집
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한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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pp.333-334
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2018
This is a study on controlling a drone (DJI Mavic Air) with simple hand gesture using Leap Motion controller. Four component involve are MacBook, Leap Motion controller, Android device, and DJI Mavic Air. All of this component are connected through USB, Bluetooth, and Wi-Fi technology. The studies main purpose are to show that by controlling a drone through Leap Motion, drone amateur user can easily learn how to control a drone, and because of longer drone control range can be archived things such as search and rescue mission will be possible.
청각 장애인은 소리를 듣고 음성으로 표현하는 의사소통에 어려움이 있기 때문에 주로, 구화, 수화, 필담 등을 이용하여 의사소통을 진행한다. 청각 장애인과 건청인과의 의사소통을 위해서는 수화가 가장 좋은 방법이지만 수화 사용방법을 이해해야만 하는 어려움이 따른다. 본 논문은 청각 장애인과 건청인간의 의사소통을 위한 수단으로 지화 번역 시스템을 설계 및 구현하였다. 지화 입력 수단으로 손가락 모양과 손동작을 추적할 수 있는 립 모션을 사용하였다. 입력된 정보를 처리하고 번역하기 위해서 저전력 싱글 보드 컴퓨터인 라즈베리 파이를 활용하였다. 시스템 개발을 위하여 Node.js와 MongoDB를 활용하여 플랫폼에 구애받지 않고 다양한 환경에서 사용할 수 있도록 구현하였다. 클라이언트용 애플리케이션은 HTML5를 기반으로 구현하여 웹 브라우징이 가능한 스마트 디바이스를 지원한다.
시간, 공간, 금전적인 문제 때문에 실습이 쉽지 않은 학문들이 있다. 특히 의료교육은 장소와 시간의 제약이 특히 심하며 cadaver(카드버:인체해부 실습용 시체)를 통해 이루어지기 때문에 어려움이 많다. 그 대안으로 다양한 가상 수술방법이 존재하지만 장비가 고가이거나 구하기 쉽지 않기 때문에 어려운 문제가 발생한다. 이러한 문제점의 해결 방법으로 3D-Virtual Reality(3D가상현실)를 활용하여 실제와 유사한 환경을 제공하고자 한다. 일반적으로 컴퓨터의 Interface(인터페이스)로 키보드와 마우스를 사용하지 않고 Oculus Rift(오큘러스 리프트)와 Leap Motion(립 모션)를 사용함으로써 더욱더 현실감을 느낄 수 있어 실습교육비용을 절감함으로써 실습교육에 대한 효과를 극대화 할 수 있다. 본 논문에서는 두개의 Device(디바이스)인 Oculus Rift(오큘러스 리프트)와 Leap Motion(립 모션)를 이용하여 3D가상 수술 시스템을 구축하고 실습할 수 있는 제안으로 의료교육인 수술교육에 대치하여 효율성을 높이는 방식을 제안하였고, 이는, 다른 Simulation(시뮬레이션)이 활용 가능한 학문분야에 까지 확장할 수 있을 것으로 사려된다.
VR 콘텐츠 조작 장비는 높은 가격을 요구하기 때문에 개인이 접하기 쉽지 않다. 특히 VR 콘텐츠 중 사용자의 모션을 추적하는 시스템의 경우 일반적으로 적외선 카메라를 사용하는 별도의 광학 센서 장비를 사용한다. 광학 센서 장비들은 단일기기만 사용할 경우 회전 동작 추적을 할 때 측정 가능한 범위가 측정 방향에 의존적이라는 단점이 있다. 위와 같은 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 별도의 광학 센서 장비 없이 일반적으로 대중이 보유하고 있는 장비인 스마트폰의 관성센서를 사용하여 측정 방향에 구애 받지 않고 사용자의 회전 동작을 추적할 수 있음을 보인다. 그리고 립모션을 사용한 시스템을 참조 시스템으로, 스마트폰을 사용한 시스템을 평가 시스템으로 정하여 두 시스템의 사용자 만족도를 비교하여 평가 시스템의 유용성을 검증한다.
본 논문은 뇌졸중 환자가 가상의 집에서 일상 재활 훈련을 할 수 있는 소근육 재활 시스템을 제안한다. 뇌졸중 환자는 마비증상으로 인해 일상생활 활동이 제한적이며 이들을 위한 재활 훈련에는 전등 켜고 끄기, 문 여닫기, 가스 밸브 잠그기, 자물쇠 열기 등 집안에서 일어나는 활동을 재현하는 작업 치료 훈련이 다수 있다. 본 논문에서는 가상현실 기술로 집 내부를 구현하여 앞서 언급한 일상 재활 훈련 요소를 배치하고 손동작 인식 장치인 립모션(Leap Motion)을 활용하여 환자가 손과 손가락을 충분히 사용하여 재활 훈련을 할 수 있는 재활 시스템을 제안하였다. 이 시스템을 이용하면 뇌졸중 환자는 불편한 몸으로 치료 기관에 방문하지 않고도 가상현실로 소근육 재활이 가능하며, 기존 작업 치료 도구의 단조로움을 탈피하여 흥미롭게 재활 훈련을 받을 수 있을 것으로 기대된다.
수부와 상지 질환을 가지고 있는 환자가 질환 회복을 위해서 재활치료를 받게 된다. 재활치료는 신체 기능을 회복, 유지시키기 위해 환자의 활동에 대해 중재를 시행하고 물리적 자극을 이용하여 치료하는 것으로, 이는 반복하여 꾸준히 시행하는 것이 가장 중요하다. 본 논문에서는 손상 받은 수부의 기능을 향상시키고 회복시키기 위해 능동적인 활동으로 치료를 제공할 수 있는 수부재활 시스템의 개발 내용에 대해 기술한다. 이 시스템은 손의 움직임을 포착 추적하는데 특화된 디바이스인 립모션을 활용하여 환자 스스로 따라할 수 있는 6 가지 수부재활 운동 패턴을 제공한다. 이를 통해 환자가 일상생활에서 지속적으로 재활운동을 수행하도록 함으로써 치료의 성과를 향상시키도록 한다.
실제 사람의 움직임을 촬영하여 얻은 동작 데이터는 인체운동의 메커니즘을 이해하거나 가상 캐릭터의 애니메이션을 합성하기 위한 목적으로 널리 활용되고 있다. 주어진 동작 데이터로부터 원하는 동작을 검색하는 작업은 찾아낸 동작을 분석하고 편집하기 전에 선행되어야 하는 주요 과정이다. 본 논문은 기술어와 같은 별도의 메타 데이터 없이 원본 데이터에 내재된 정보만을 이용하여 검색을 수행하는 새로운 내용 기반 동작 데이터 검색 방법을 제안한다. 주로 신체 자세의 골격 형태나 평면 상의 이동 궤적에 초점을 맞춘 기존 검색 방식과 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 3차원 공간 상의 궤적을 질의로 입력 받아서 손, 발, 허리와 같은 신체 부위의 이동 궤적이 그와 가장 유사한 일련의 동작 구간들을 검출한다. 사용자가 직관적으로 공간적 궤적을 묘사할 수 있도록 하기 위하여, 본 논문의 실험에서는 손가락의 공간적 움직임을 정밀하게 추적할 수 있는 Leap Motion 제어기를 입력 도구로 사용하였다. 드리블, 슈팅 등의 다양한 동작이 포함된 농구 동작 데이터로부터 미리 선택된 수십 여개의 동작을 검색하는 사용자 테스트를 수행하여 제안된 방법의 효용성을 평가하였다.
본 논문에서는 게임 엔진(Unity3D) 상에서 헤드 마운트 디스플레이(HMD)와 손 동작 인식 기술을 이용한 가상 환경 운영 체제(VROS) 프로토타입을 제안한다. 제안하는 OS는 Unity3D에서 제공하는 실시간 환경 상에 간단한 멀티태스킹 스레드 메커니즘을 구축한 형태로 제작되었다. 제안하는 가상 환경 운영 체제는 손 동작 인식 장치(Leap Motion)로부터 입력을 받아서 키보드와 마우스 역할을 수행하며 헤드 마운트 디스플레이((Oculus Rift DK2)를 통해 출력을 제공한다. 테스트 결과, 제안하는 시스템은 360도 가상 공간 내에서 보다 넓고 몰입도가 높은 작업 환경을 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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