대상의 동작을 잘 예측하는 것은 사회적 상호작용과 의사결정 컨텍스트 이해의 핵심이다. 본 연구는 동작 인식 과정에서 인간 뇌 시각인지 과정을 모방한 방법으로 관절 동작의 동작 순서 패턴을 학습하는 컴퓨팅 모델을 제안하였다. 제안 방법의 핵심은 뇌에서 동작 인지 자극을 처리하는 신경생리학적 IT, MT, STS의 피질 기능과 특정 시각 신경 회로 네트워크 기능을 모방하여 비지도 방법으로 동작 순서를 학습한 후 동작을 예측, 인식하는 것이다. 실험을 통해 제안 모델이 어떻게 연속적으로 입력되는 비디오에서 의미있는 동작 스냅샷 뿐 아니라 중요한 동작 패턴을 자동으로 선택하는 지를 제시하였다. 이 핵심 움직임은 학습 네트워크가 정적 시점에서 정지 영상에 함축된 동작을 인식하는지를 증명하는데 이용하는 관절 자세이다. 또한 STS 피질 영역에서 어떻게 정지와 움직임 입력을 통합하는지를 모방하여 학습하고, 학습한 피드백 연결이 차후 동작의 입력 순서를 어떻게 예측하는지를 제시하였다. 네트워크 시뮬레이션을 통해 동작 인식에 대한 제안 모델의 우수성을 입증하였다.
In this paper, we propose a table tennis posture classification system using a cooperative robot to develop a table tennis robot that can be trained like a real game. The most ideal table tennis robot would be a robot with a high joint driving speed and a high degree of freedom. Therefore, in this paper, we intend to use a cooperative robot with sufficient degrees of freedom to develop a robot that can be trained like a real game. However, cooperative robots have the disadvantage of slow joint driving speed. These shortcomings are expected to be overcome through quick recognition. Therefore, in this paper, we try to quickly classify the opponent's posture to overcome the slow joint driving speed. To this end, learning about dynamic postures was conducted using image data as input, and finally, three classification models were created and comparative experiments and evaluations were performed on the designated dynamic postures. In conclusion, comparative experimental data demonstrate the highest classification accuracy and fastest classification speed in classification models using MLP (Multi-Layer Perceptron), and thus demonstrate the validity of the proposed algorithm.
본 논문에서는 사람의 손동작에 의해 모바일장치상의 전기장센서를 통해 감지되는 동작신호의 실시간 검출 및 프레임 추출 알고리즘을 제안한다. 동작인식에 사용되는 전기장센서는 주변 환경 및 시점에 따라 랜덤잡음 및 센서 표면의 초기 대전상태의 가변적인 특성으로 인해 안정적으로 동작신호를 검출하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 환경에서도 안정적이고 강건하게 동작신호를 감지하여 검출할 수 있는 동적문턱치 방법(dynamic thresholding method)을 제안한다. 동작발생감지여부는 10Hz low-pass 필터와 MA(Motion Average) 필터를 통한 입력신호가 특정 문턱 전압값을 넘을 경우 감지되는데 감지 시점 센서상의 정전하상태가 가변적이므로 주기적으로 offset 값을 계산하여 새로운 문턱치를 동적으로 적용하는 방법이다. 이러한 방법으로 동작신호 감지율을 98% 이상으로 향상 시킬 수 있었다. 또한 일단 동작이 감지되면 정문턱치(positive thresold)와 부문턱치(negative threshold)의 통과시점, 횟수와 평균 동작주기를 고려한 동작신호프레임 알고리즘을 제안하였으며 이의 프레임추출 성공률도 98% 이상의 성능을 보였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 추출된 동작신호는 이후 신호정규화를 거쳐 LSTN 심층신경망 인식부를 거쳐 높은 손동작 인식률을 보임으로서 제안된 알고리즘의 우수함을 입증하였다.
영상을 획득하는 과정에 있어서 영상 획득 장치 또는 피사체의 흔들림은 영상에 손상을 가져온다. 이러한 손상을 움직임 열화(motion blur)라고 부르며, 영상의 선명도를 떨어뜨리는 주된 원인이 된다. 최근 연구에서 밝힌 극점자취 방법을 통해 주어진 열화영상에서 열화의 PSF(Point Spread Function) 특성을 구하는데 사용되는 중요한 파라메터를 추출 할 수 있다. 이러한 극점 자취방법으로, 노이즈에 의한 열화에 관계없이 적은 연산량으로 움직임 열화의 방향을 추출할 수 있다. 본 논문에서는 통계적 극점 자취 접근법을 새롭게 제안한다. 저주파 영역에서 움직임 열화방향의 추정오차를 줄이기 위해 ML(Maximum Likelihood)분류를 통해 오차를 유발하는 극점을 선택하여 가중치를 적용, 그 영향을 최소화한다. 선형 예측법을 사용하여, 불규칙적 자료가 극점으로 선택되는 것을 방지한다 제안된 MALM(Moving average least mean)방법은 두번째로 큰 극점의 검출을 위해 움직임의 정도를 판별하는데 사용된다. MALM방법은 자체적으로 노이즈 제거 과정을 내포하고 있으므로 노이즈가 많은 환경에서도 파라메터를 추출할 수가 있다. 실험에서 우리는 제안된 방법을 통해 얻어진 정보를 사용하여, 열화 된 이미지를 효율적으로 복구해 낼 수 있었다.
MMORPG 위주의 성장을 했던 우리나라 게임 시장에서 모션캡쳐 기술은 활용도가 낮았다. 하지만 댄스 게임이나 FPS, 스포츠게임 등 게임 장르가 확대되면서 모션캡쳐 기술에 대한 활용도가 늘어날 수 있는 가능성이 커지고 있다. 따라서 모션캡쳐 기술을 효과적으로 활용하기 위한 다양한 연구가 필요하다. 그러한 것의 선행연구로써 사례제작을 통해 3D 게임캐릭터 애니메이션 제작파이프라인을 연구하였다. 이 제작파이프라인은 모션캡쳐와 키프레임애니메이션 작업을 동시에 진행하기 위한 작업분류, 두 번에 걸친 검수작업, Biped 포맷으로 통합되는 3가지 주요 요소를 갖고 있다. 또한 이러한 요소로 구성된 제작파이프라인은 경제성, 확장성, 체계성을 갖고 있다.
본 논문에서는 스마트 폰, PDA와 같은 모바일 장치에 있는 카메라 기기를 이용한 손동작 제스처 인터페이스를 위한 손 움직임 추적 방법을 제안하고 이를 바탕으로 한 손 제스처 인식 시스템을 개발한다. 사용자의 손동작에 따라 카메라가 움직임으로써, 전역 optical flow가 발생하며, 이에 대한 우세한 방향 성분에 대한 움직임만 고려함으로써, 노이즈에 강인한 손움직임 추정이 가능하다. 또한 추정된 손 움직임을 바탕으로 속도 및 가속도 성분을 계산하여 동작위상을 구분하고, 동작상태를 인식하여 연속적인 제스처를 개별제스처로 구분한다. 제스처 인식을 위하여, 움직임 상태에서의 특징들을 추출하여, 동작이 끝나는 시점에서 특징들에 대한 분석을 통하여 동작을 인식한다. 추출된 특징점을 바탕으로 제스처를 인식하기 위하여 SVM(Support vector machine), k-NN(k-nearest neighborhood classifier), 베이시안 인식기를 사용했으며, 14개 제스처에 대한 인식률은 82%에 이른다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.2313-2326
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2018
The method of operating a game could determine the psychological distance between the player and the game character, and thus, in the Virtual Reality, players' control methodologies are important to enhance their immersion. This study has the objective of examining the difference in games according to the method of operation based on the player's movements. This study researched the effect of the method of operating movement conforming to the movement of the character and the physical operation of the body on forming game experiences for the player. The result of performing an experiment increased reality for the game player through a controller in the shape of the actual control, to increase focus in the game. As so, game play through movements, including actual movements by the player displayed to enhance game satisfaction. In the part of media remediation field, Game can be defined as media which has their own unique hypermediacy. Especially, in the motion based game, players' movement mediates players and the game, therefore, players' movement could make players' experience augmented or immediate in accordance with the characteristics of movements. Even though sports and dances genres of motion-based games are common, RPG or adventure genres are rare. It can be explained that the characteristics of the action have been explained in the immediacy. In a game of fantasy, which is difficult to experience in real-life situations, the nature of the player's motion can increase the immersion of the game, which can contribute to utilization of players' motion and experience design in the various genres and suggestion of grounds theory. In addition, through this study, it is able to design motion-based games of various genres.
Gwark, Ji-Yong;Gahlot, Nitesh;Kam, Mincheol;Park, Hyung Bin
Clinics in Shoulder and Elbow
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제21권2호
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pp.82-86
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2018
Background: Although a common shoulder disease, there are no accepted classification criteria for frozen shoulder (FS). This study therefore aimed to evaluate the accuracy of the conventionally used FS classification system. Methods: Primary FS patients (n=168) who visited our clinic from January 2010 to July 2015 were included in the study. After confirming restrictions of the glenohumeral joint motion and absence of history of systemic disease, trauma, shoulder surgery, shoulder muscle weakness, or specific x-ray abnormalities, the Zuckerman and Rokito's classification was employed for diagnosing primary FS. Following clinical diagnosis, each patient underwent a shoulder magnetic resonance imaging (MRI) and blood tests (lipid profile, glucose, hemoglobin A1c, and thyroid function). Based on the results of the blood tests and MRIs, the patients were reclassified, using the criteria proposed by Zuckerman and Rokito. Results: New diagnoses were ascertained including blood test results (16 patients with diabetes, 43 with thyroid abnormalities, and 149 with dyslipidemia), and MRI revealed intra-articular lesions in 81 patients (48.2%). After re-categorization based on the above findings, only 5 patients (3.0%) were classified having primary FS. The remaining 163 patients (97.0%) had either undiagnosed systemic or intrinsic abnormalities (89 patients), whereas 74 patients had both. Conclusions: These findings demonstrate that most patients clinically diagnosed with primary FS had undiagnosed systemic abnormalities and/or intra-articular pathologies. Therefore, a modification of the Zuckerman and Rokito's classification system for FS may be required to include the frequent combinations, rather than having a separate representation of systemic abnormalities and intrinsic causes.
Outdoor mobile robots are faced with various terrain types having different characteristics. To run safely and carry out the mission, mobile robot should recognize terrain types, physical and geometric characteristics and so on. It is essential to control appropriate motion for each terrain characteristics. One way to determine the terrain types is to use non-contact sensor data such as vision and laser sensor. Another way is to use contact sensor data such as slope of body, vibration and current of motor that are reaction data from the ground to the tire. In this paper, we presented experimental results on terrain classification using contact sensor data. We made a mobile robot for collecting contact sensor data and collected data from four terrains we chose for experimental terrains. Through analysis of the collecting data, we suggested a new method of terrain feature extraction considering physical characteristics and confirmed that the proposed method can classify the four terrains that we chose for experimental terrains. We can also be confirmed that terrain feature extraction method using Fast Fourier Transform (FFT) typically used in previous studies and the proposed method have similar classification performance through back propagation learning algorithm. However, both methods differ in the amount of data including terrain feature information. So we defined an index determined by the amount of terrain feature information and classification error rate. And the index can evaluate classification efficiency. We compared the results of each method through the index. The comparison showed that our method is more efficient than the existing method.
디지털 시대를 맞아 21세기 주목받는 문화산업 중에서도 가장 대표적인 게임산업은 최근 어느 때 보다도 그 관심도가 높아지고 있다. 2D 및 3D 애니메이션은 컴퓨터 기술의 발전과 더불어 보다 사실적인 동작표현에 맞추어 계속적인 성장과 발전을 이루고, 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 기술의 빠른 변화를 통하여 2D 및 3D 애니메이션 활용범위는 TV, 영화, GAME 산업 등에서 그 영역을 넓히고 있는 추세이다. 한편으로 최근 게임 그래픽의 추세는 2D의 단순조작 게임 중심에서 플레이어의 몰입감과 조작감을 높이는 3D 게임 그리고 3D 게임 캐릭터의 활성화로 2D에서 3D로 그 무게가 변화하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 3D 게임 캐릭터의 실사움직임(Motion Capture)과 3D 캐릭터 애니메이션의 종류별, 형태별 모델분류를 하는데 그 의의를 두고 있다. 이를 위해 먼저 3D 게임 캐릭터의 개요 및 실사움직임 사례에 대해 알아보고, 그리고 3D 게임 캐릭터 애니메이션의 종류별 모델 분류, 형태별 모델 분류 데이터를 제안함으로써 향후 게임산업 및 디지털 콘텐츠 산업에 효율성이 높고 빠른 시간에 적용 가능한 캐릭터애니메이션 제작과정 및 3D 캐릭터 애니메이션 응용에 그 효과가 클 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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