최근의 게임 시장에서 체감형 게임은 홈 엔터테인먼트의 중심이 되어가고 있으며 그만큼 큰 인기를 끌며 발전하고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 모션 센서를 실제 게임에 적용하기 위한 동작 인식 방법과 적용방법을 제안한다. 본 논문에서는 모션 센서를 이용하여 테니스 게임에 사용되는 모션들을 인식하고 적용시킨다. 실험의 결과 스마트폰 모션 센서를 적용시켜 게임에 이용하는 데에 사용자가 충분한 만족도를 보였다.
가상현실 (Virtual Reality, VR) 컨텐츠가 다양해지면서 사용자들의 관심도 높아지고 있다. 초기 VR 컨텐츠는 헤드 마운티드 디스플레이 (Head Mounted Display, HMD)와 컨트롤러만 사용한다. 사용자의 요구가 높아지면서 현실적인 컨텐츠 구현을 위해서 사용자의 신체 움직임으로 제어하는 풀 바디 트래킹(Full Body Tracking) 기술이 도입되고 있다. 머리에 착용하는 HMD와 양손으로 제어하는 두 개의 컨트롤러 뿐만 아니라 모션캡쳐장비, 트래커 장비를 사용자의 다양한 위치에 착용시켜, 세밀한 움직임 트래킹이 가능해졌다. 본 연구에서 서브 모션 기반의 움직임 추적 방법과 이를 기반한 서브모션 시스템을 제안한다. 서브모션 시스템은 VR 컨텐츠에 사용되는 사용하는 센서 위치를 VR캐릭터의 대응되는 위치에 출력하는 방식이 아닌, 사용자의 움직임에 따라 다양한 센서 위치 변화를 인식하고, 이를 기반으로 VR에서 사전에 지정된 모션을 인식 및 출력한다. 사용자의 움직임을 세분화하여 각각의 연속된 서브모션들로 인식하고, 각각의 서브 모션에서 연속적으로 인식 가능한 서브 모션을 분기를 통해 정의하고 인식함으로써 다양하고 자유도 높은 모션 처리가 가능하다. 선행 기술들의 문제점인 고정된 데미지 방식 및 부자연스러운 모션을 해결하고 사용자에게 실제와 같은 동작을 취하도록 유도하여 몰입감등을 부여할 수 있다. 서브 모션들을 자동적으로 생성하는 시스템을 통해 풀 바디 트래킹 VR 컨텐츠에 적용 가능한 엔진을 연구 및 개발하여 해당 산업의 발전에 이바지하고자 한다.
해상 물동량의 증가에 따라 선박들이 점차 대형화 되어 가고 있고 선박의 수 또한 지속적으로 늘어나고 있다. 이러한 현상은 곧 해양사고의 증가로 이어지고 있는데 이 중 인적과실에 의한 해양사고가 대부분의 원인으로 밝혀져 있다. 인적과실 중 항해나 당직근무 중 졸음에 의한 사고가 빈번한데 이를 방지하기 위하여 IMO(international maritime organization, 국제해사기구)에서는 선교 항해당직 경보시스템의 의무탑재를 시행하고 있다. 하지만 현행의 선교 항해당직 경보시스템은 재설정 방식에 따른 불편함 때문에 항해사들의 불만이 제기되고 있어 이에 대한 해소책으로 IMO에서는 모션센서를 선교 항해당직 경보시스템에 도입할 것을 권고하고 있다. 그러나 이 모션센서의 탐지기술이나 동작원리는 처음 육상용 화재경보시스템 혹은 보안시스템용으로 개발 및 제작되어진 것이므로 이를 특수한 조건인 선박의 항해당직에 적용할 때 야기될 수 있는 문제점이나 고려사항등을 검토해 볼 필요가 있다. 이 논문에서는 이 모션센서의 선교에서의 이상적인 구성, 필요한 기능, 적확한 작동여부, 모션센서와 압력센서나 음성인식센서와 같은 다른 수단과의 병용 등을 고려하여 모션센서의 최적기능 확보를 위한 성능기준을 제시하고자 한다.
스마트폰에 내장된 각종 센서를 통해 획득할 수 있는 정보는 사용자의 움직임, 상황 등을 파악하고 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 가속도 센서와 자이로스코프 센서에서 얻은 정보를 분석하여 'I', 'S', 'Z' 모션을 인식하는 두 가지 규칙기반 시스템을 제안한다. 먼저, 각 모션에 대한 가속도 및 각속도의 특성을 분석한다. 이를 기반으로 두 가지 종류의 규칙기반 모션 인식 시스템을 제안하고 이를 안드로이드 앱으로 구현하여 각 모션에 대한 성능을 비교한다. 두 가지 규칙기반시스템은 각 모션에 대해서 90% 이상의 인식률을 보이며 앙상블을 이용한 규칙기반 시스템은 다른 시스템보다 향상된 성능을 보인다.
스마트폰 어플리케이션 수의 증가는 새로운 유저인터페이스에 대한 중요성을 증대시켰으며, 다양한 센서를 융합한 유저인터페이스 개발 연구의 관심을 유도하고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에 있는 가속도 센서, 자계 센서, 자이로 센서 정보를 융합하여 사용자 모션 제스처를 인식할 수 있는 새로운 유저인터페이스를 제안한다. 제안 방법은 유합 센서 정보로부터 스마트폰의 3차원 방위 정보를 구하고, HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 손동작 제스처를 인식한다. 특히 제안된 스마트폰의 3차원 방위 좌표계를 구면 좌표계로 변환하는 양자화 방법은 기본 축 회전에 더욱 민감한 인식이 이루어지도록 하였다. 실험을 통하여 제안한 방법이 93%로의 인식률을 보였다.
본 논문은 한국에서 야구에 관련 직무에 종사하는 사람 또는 야구를 배우고 싶은 사람에게 도움을 주고자 Kinect의 모션 인식 센서를 이용하여 자세인식에 관련 된 연구 내용이다. 야구를 배우고자 하는 사람들에게 자세에 대한 교정과 자신이 직접 자신의 자세를 보면서 활용할 수 있도록 하는 것이 궁극적 목표이며 프로그램의 제작자의 개입이 없이 사용자가 주제가 될 수 있도록 한다. Kinect에서의 야구 자세를 저장하여 자신의 모습과 비교하여 자세에 대한 피드백을 받을 수 있다. 이 프로그램을 통해 사람들이 좀 더 야구에 대해 쉽게 접근하고 이용할 수 있음이 프로그램의 구현 방향이며 야구를 접하는 사람들에게 자세 부분에 도움을 주고 야구를 즐기는 사람들도 도움을 얻는 기대효과를 가지는 프로그램이다.
본 연구에서는 전자기기의 사용이 불편한 장애인이나 노인들을 위한 새로운 인터페이스를 제안한다. 제안한 방식은 대부분의 전자기기에 적용되고 있는 물리적 스위치 방식의 인터페이스를 마이크와 3축 가속도 센서가 달린 헤드셋을 이용하여 음성인식과 모션인식을 통해 전자기기를 사용하는 방식이다. 음성인식은 마이크를 통해 명령이 전달되고 음성인식 모듈을 통해 PC의 마우스를 컨트롤한다. 그리고 모션인식은 머리를 움직여 헤드셋에 있는 3축 가속도 센서가 마우스 포인터를 제어하여 명령을 수행하게 된다. 제안한 인터페이스 방식의 유용성을 확인하기 위해 헤드셋을 제작하고, 제작된 헤드셋을 이용하여 실험실과 식당, 도서관 등에서 실험을 한다.
다양한 장치와 상황을 인식하여 사람에게 필요한 장치를 제어하는 기술 중 사람의 모션 인식을 활용한 응용과 서비스가 증가하고 있다. 이러한 기술들은 카메라를 이용하여 사람의 모션을 캡처하는 방식과 센서를 이용하여 상황을 유추하는 방식이 대표적이다. 그러나 사람의 모션을 인식하는 기존의 방식들은 큰 단위 움직임을 추적하기 때문에 드론제어와 같이 섬세하면서도 시간적으로 효과적인 작업이 필요한 응용 분야에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 사람의 손가락 동작을 기반으로 드론의 정밀하면서도 간편한 제어가 가능한 모션 인식 체계를 설계한다. 손가락 모션 인식 기반의 드론제어는 드론 축구 등과 같이 신속성과 정밀성이 필요한 분야의 서비스로 확장될 수 있다.
최근 키보드나 마우스 조작이 아닌 사용자의 모션을 인식하여 플레이를 진행하는 체감형 게임에 대한 관심이 증대하고 있다. 일반적으로 이런 게임을 위해서는 사용자 모션을 감지하는 모션 콘트롤러가 필요하다. 본 논문에서는 사용자가 스마트폰을 손에 쥔 채 5가지 타입의 테니스 스윙을 할 때 발생하는 가속도 센서 값의 특징을 분석하고, DWT(Discrete Wavelet Transform) 기반의 테니스 모션 인식 방법을 제안한다. 우리의 방법은 스마트폰이 모션 콘트롤러 역할을 할 수 있게 함으로써, 사용자는 별도의 모션 콘트롤러를 구입할 필요 없이 손쉽게 체감형 테니스 게임을 즐길 수는 장점이 있다. 제안된 방법을 기반으로 테니스 게임 프로토타입을 개발하여 실험한 결과, 제안된 방법은 테니스 게임 진행에 충분히 높은 인식률을 보여 컴퓨터 게임에서 유용함을 확인하였다.
최근 스마트 기기에 대한 관심이 지속적으로 증가함에 따라 다양한 스마트 기기가 출시되고 그에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 스마트 기기에 탑재된 모션 센서에 관한 연구 대부분은 사용자의 움직임을 이용한 게임 연구에 치우쳐 있다. 본 논문은 사용자 모션의 시각화라는 접근을 통해 사용자의 모션을 직관적으로 볼 수 있도록 하였다. 안드로이드 기반 모바일 기기에 탑재되어 있는 모션 센서 중 방향 센서를 이용하여 사용자 모션에 대한 데이터를 수집하고 이를 시각화 알고리즘을 통해 시각화 한다. 시각화한 결과를 손 글씨 숫자 이미지의 대형 데이터베이스 기반 머신러닝을 활용하여 분석하고 사용자의 모션을 인식할 수 있다는 결과를 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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