본 논문은 Kinect와 같은 저가형 동작 포착 기기로부터 획득한 부정확한 동작데이터를 보정하여 올바른 동작을 생성하는 기술을 제안한다. 미리 정의된 동기화된 동작 데이터베이스를 활용하여 보정하는 것을 핵심아이디어로, 동기화된 데이터베이스란 Kinect와 함께 전문동작 포착 장비로 다양한 동작을 동시에 포착하여 시간축 상에서 동기화시켜 구성한 것을 의미한다. 구축된 동기화된 데이터베이스와 함께 오류가 있는 Kinect 동작 포착 데이터를 입력으로 받으면, 데이터베이스 검색을 통해 비슷한 자세군을 얻고 이로부터 올바른 자세를 통계학적으로 예측하는 지연학습방식의 보정방법을 제안한다. 본 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 동작들에 대해 자세 보정을 실시하여 보정이 이뤄지는 것을 보였다.
최근 움직임 포착 시스템은 애니메이션 연구 분야에 가장 활발하게 적용되고 있다. 움직임 데이터의 포착은 움직임 포착 시스템은 실제 배우의 움직임과 연결하여 이루어진다. 본 연구는 기하학적 평균 필터를 이용하여 움직임 데이터를 편집하는 방법에 대해 다룬다. 포착한 움직임 데이터에 잡음이 끼면 부자연스러운 동작을 생성하기 때문에 동작을 자연스럽게 만들어 내는 중간 과정이 필요한데 기하학적 평균 필터를 이용하여 자연스러운 동작을 생성할 수 있도록 한 것이다. 실험 결과는 기하학적 평균필터가 다양한 공간필터 중에서 움직임 데이터의 잡음을 제거하는데 가장 우수함을 보여준다. 본 연구의 제안 방법은 실시간 애니메이션, 가상현신, 3D 응용분야등에 다양하게 응용 가능하다.
최근 움직임 포착 시스템은 애니메이션 연구 분야에 가장 활발하게 적용되고 있다. 움직임 데이터의 포착은 움직임 포착 시스템을 실제 배우의 움직임과 연결하여 이루어진다. 본 연구는 기하학적 평균 필터를 이용하여 움직임 데이터를 편집하는 방법에 대해 다룬다. 포착한 움직임 데이터에 잡음이 끼면 부자연스러운 동작을 생성하기 때문에 동작을 자연스럽게 만들어 내는 중간 과정이 필요한데 기하학적 평균 필터를 이용하여 자연스러운 동작을 생성할 수 있도록 한 것이다. 실험 결과는 기하학적 평균필터가 다양한 공간필터 중에서 움직임 데이터의 잡음을 제거하는데 가장 우수함을 보여준다. 본 연구의 제안 방법은 실시간 애니메이션, 가상현실, 3D 응용분야등에 다양하게 응용 가능하다.
매체의 발달과 함께 무형문화재에 대한 기록도 여러 가지 방법으로 시도되고 있는데, 과거에는 문자 기록에만 의존하던 것에서 최근에는 사진, 음원 및 영상 등을 많이 활용하게 되었고, 그 방식에 있어서도 아날로그 방식에서 디지털 방식으로 이행하고 있는 추세이다. 이러한 변화의 과정에서 모션캡쳐를 이용한 무형문화재의 기록은 3차원적 기록을 필요로 하는 무용종목 등에서 주목을 받고 있다. 모션캡쳐란 움직이는 물체에 공간상의 위치를 표시하는 센서를 부탁시키고 시간의 흐름에 따라 센서의 위치를 컴퓨터의 좌표공간에 치환하여 기록하는 시스템으로, 모션캡쳐를 이용한 무형문화재의 기록은 형체가 없이 사람의 기예에 의해서 전승되고 있는 무형문화재의 신체적 표현을 디지털화 된 데이터로 나타내줌으써 무형문화재의 보존을 위한 과학적 자료를 제공해 준다. 국립문화재연구소는 멀티미디어 및 디지털 시대에 대응하기 위해 무형문화재에 대한 새로운 기록방안 개발을 목적으로 영화 및 게임 등의 CG제작 현장에서 널리 사용되고 있는 모션캡쳐(Motion Capture) 장비를 이용하여 국가지정의 중요무형문화재에 대한 기록 작업을 실시하고 있다. 본 사업은 복권기금을 사용하여 2005년부터 2007년까지 3개년에 걸쳐서 국가지정의 중요무형문화재 중 신체적 동작이 중요하게 표현되고 있는 무용 7개 종목 11건의 모션캡쳐 작업을 실시할 예정이다. 이미 1차 년도인 2005년에는 승무, 살풀이춤, 태평무 등 기술적 난이도가 낮은 독무(獨舞)를 중심으로 데이터 축적작업을 실시하였고, 2차 년도인 2006년에는 진주검무, 승전무, 처용무 등 군무(群舞)의 데이터를 축적할 예정이며, 3차 년도인 2007년에는 학연화대합설무의 데이터 축적과 함께 축적된 데이터를 이용한 무형문화재의 비교 분석 및 전승을 위한 교육용 프로그램과 대국민 서비스를 위한 3차원 콘텐츠 등을 개발할 계획이다. 본 보고서에서는 사업 초년도인 2005년도에 실시된 보유자 이매방, 이애주, 정재만의 승무, 이매방의 살풀이춤, 강선영의 태평무 등의 모션캡쳐 작업에 대하여 기술하고 있다. 이를 통하여 무형문화재에 대한 새로운 기록 방안을 모색하기 위한 시도를 소개하려고 한다. 이번 사업에서는 기술적으로 다음과 같은 두 가지 문제가 제기되었다. 첫 번째, 장시간(20~30분 가량)의 보유자의 춤을 끊김 없이 모션캡쳐 받을 수 있는가라는 문제였다. 수 차례의 사전 모의테스트를 통해 사업수행 적합성 판단을 마쳤고, 결국 사업수행을 무사히 마칠 수 있었다. 두 번째, 리타겟팅(RE-Targeting)이 없이 정확한 모션캡쳐 동작을 가공해 낼 수 있는가라는 문제였다. 모션캡쳐 데이터에서 국내 최초로 보유자의 골격구조 역추출 방식을 도입하여 최대한 정확한 보유자의 춤 동작을 구현해낼 수 있었다. 이번 작업에서는 이매방, 이애주, 정재만, 강선영 네 보유자의 전신 삼차원 스캔을 통해 정확한 삼차원 신체 모델링을 얻었고, 보유자 본인의 춤사위 동작을 그대로 모션캡쳐에 적용함으로써 최대한 정확도를 유도할 수 있었다.
In this paper we present our work on the parameterized construction of virtual drivers' reach motion to seat belt, by using motion capture data. A user can generate a new reach motion by controlling a number of parameters. We approach the problem by using multiple sets of example reach motions and learning the relation between the labeling parameters and the motion data. The work is composed of three tasks. First, we construct a motion database using multiple sets of labeled motion clips obtained by using a motion capture device. This involves removing the redundancy of each motion clip by using PCA (Principal Component Analysis), and establishing temporal correspondence among different motion clips by automatic segmentation and piecewise time warping of each clip. Next, we compute motion blending functions by learning the relation between labeling parameters (age, hip base point (HBP), and height) and the motion parameters as represented by a set of PC coefficients. During runtime, on-line motion synthesis is accomplished by evaluating the motion blending function from the user-supplied control parameters.
Motion capture system that is used in movies and games today requires large equipments and expensive that it is still not common as a reasonable family game. Therefore, this research project focused on solving these problems mentioned above and move on to develop a new type of approach and by using reasonable family use USB camera and augmented reality to develop a bodily sensation motion capture system which can be used in making a video game. In order to develop this, I used a pair of Marker which can be placed on both hands and one USB camera and the image that was extracted in real time goes through the AR toolkit and ed the 3D coordinates of data and developed a motion capture system.
In this study describes the design of Exo-suit to assist those who work in unstructured positions. The present study aimed to analyze various types of work, especially those performed in unstructured postures by heavy industry workers. Based on the motion capture analysis results, an attempt was made to develop a shoulder muscle-assistive Exo-suit capable of assisting a wearer who is working using shoulder muscles. In the present study, as the first step of developing a shoulder muscle-assistive Exo-suit, different working scenarios were simulated, and the corresponding motion data were estimated using motion capture devices. The obtained motion data were reflected in the design of the Exo-suit. The main structure of the shoulder muscle-assistive Exo-suit was made of a carbon fiber-reinforced composite to obtain the weight reduction. The shoulder muscle assistive Exo-suit was designed to fully cover the range of motion for workers working in unstructured postures.
본 논문은 권투 모션 인식에 대한 연구로서 게임이나, 애니메이션 등의 분야에 응용될 수 있다. 권투 모션의 인식을 위하여 주성분분석과 동적시간정합 알고리즘을 적용한 실험을 하여 비교 연구하였다. 주성분분석 이론은 인식하고자 하는 데이터의 차원을 축소하여 특정 벡터를 추출하여 비교하는 알고리즘이며, 동적시간정합은 두 순차적인 데이터의 유사성을 구하는 알고리즘이다. 모션 인식을 위해 두 상이한 알고리즘을 비교하여 성능을 고찰하고, 권투 모션을 구성하기 위해 만든 모션캡쳐 시스템을 소개한다. 구성된 권투 모션 데이터로부터 모션 그래프를 구성하고, 정규화 과정을 처리한 후, 각각 5명의 연기자의 모션에 대해 인식을 시도하여 실험을 통해 인식률 결과를 보여준다.
본 논문에서는 모션켑쳐데이타를 이용한 두 캐릭터간의 빠른 충돌감지에 대한 연구를 논의한다. 본 연구의 목적이 군중 시뮬레이션이기 때문에, 제안한 알고리즘은 캐릭터를 실린더 형태로 모델링 한 후에 Rough한 충돌감지를 목표로 한다. 이를 위해 계층적인 바운딩 박스 데이타 구조인 MOBB를 제안한다. MOBB는 모션클립에 대한 시공간 바운딩 박스이며, 제안된 알고리즘에 대한 테스트 결과 2배 이상의 속도 향상이 있음을 밝힌다.
휴머노이드 로봇 기술이 발전함에 따라서 로봇을 공연에 활용하는 사례가 늘어나고 있다. 이에 따라서 로봇의 동작을 사람처럼 자연스럽게 표현하여 공연에서의 활용범위를 보다 높이기 위한 연구들이 진행되고 있다. 이 중 모션캡쳐 기술을 이용하는 방식이 많이 사용되고 있는데, 일반적으로 모션 캡처를 하기 위해서 신체에 각 부위에 부착된 IMU 센서 혹은 마커들과 정밀한 고성능 카메라가 요구되는 등 준비하는 데에서 환경적인 불편함이 존재한다. 또한, 공연기술에 사용되는 로봇의 경우에는 실시간으로 돌발상황이나 관객의 반응에 따라서 실시간으로 대응해야 하는 문제가 존재한다. 본 논문에서는 위에서 언급한 문제들을 보완하고자 다수의 RGB-D 카메라를 이용한 실시간 모션캡쳐 시스템을 구축하고, 모션 캡쳐된 데이터를 이용하여 사람 동작과 유사한 자연스러운 로봇 동작을 생성하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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