• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.69-78
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• 2020

K/DA는 게임 캐릭터를 기반으로 만들어진 K-pop 버추얼 아이돌이다. 이에 본 연구에서는 K/DA를 중심으로 버추얼 아이돌의 생성과정과 특징, 존재론적 의미를 파타피직스의 관점에서 분석했다. K/DA는 게임 캐릭터와 아이돌 걸그룹의 캐릭터 데이터베이스를 기반으로 생성됐다. 이때 가상의 아이돌 캐릭터와 실제의 여성 아이돌이 결합해 독자적 정체성을 구축한다. 이후 모션 캡처를 통해 가상화된 인물의 신체를 체화하고, 증강현실을 통해 무대에서 퍼포먼스를 구축한다. 그 결과 K/DA는 가상과 현실을 가로지르는 동시에, 둘 중 어디에도 귀속되지 않는 파타피지컬 주체가 된다. 이처럼 K/DA는 가상/현실, 정보/물질, 기계/인간을 구분했던 이분법적 체계를 극복하고, 향후 디지털 주체가 위치할 제3의 지대를 제시했다는 점에서 그 의의가 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.160-161
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• 2019

3차원 객체를 모델링 하기 위한 방법으로 3D 스캐너를 이용하는 방법과 모션캡처 시스템을 이용하는 방법 그리고 키넥트(Kinect) 시스템을 이용하는 방법 등이 있다. 이러한 방법을 통해 3차원 객체를 생성하는 과정에서 가려짐에 의해 촬영되지 않는 부분이 발생한다. 완벽한 3차원 객체를 구현하기 위해서는 가려진 부분을 임의로 채워줘야 하는 상황이 발생한다. 다양한 영상처리 방법을 통해 가져져 촬영되지 않은 부분을 메우는 기법이 존재한다. 본 연구에서는 보다 자연스러운 hole filling을 위한 방법으로 비지도기계학습의 최신 트렌드인 GANs를 이용한 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.5-7
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• 2021

자세 추정을 위한 모션 캡처 데이터 파일에는 주변 환경과 움직임의 정도에 따라 부정확한 데이터가 존재할 수 있으므로, 이를 보정하는 작업이 필요하다. 기존에는 직접 후처리 과정을 통해 부정확한 데이터를 복원하였으나, 최근에는 자동화된 방법으로 LSTM, R-CNN 등 다양한 종류의 신경망을 사용한다. 하지만 신경망 기반의 데이터 복원 방법들은 컴퓨터 자원을 많이 요구하므로, 본 논문에서는 신경망 기반의 방법보다 자원 사용량은 낮추면서 데이터 복원율은 유지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자세 측정 데이터(c3d)를 활용하여 부정확한 자세 데이터를 자동으로 복원한다. 실험 결과, 데이터의 부정확한 정도에 따라 89%에서부터 99% 정도의 데이터 복원율을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.150-153
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• 2010

본 연구에서는 적외선 카메라를 이용하는 모션캡처 시스템에서의 전통적인 문제인 마커의 손실과 스왑을 해결할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 기본적으로 적외선 센서를 이용하여 마커의 위치를 계산하여 모션을 캡처하는 방식을 사용한다. 여기에 각 마커에 식별이 가능한 고유한 아이디를 지정할 수 있게 하기 위해 적외선 반사판의 색깔을 다르게 제작하였다. 적외선 카메라를 이용하여 마커에서 반사되는 적외선의 좌표를 촬영하고 일반 카메라를 이용하여 마커의 위치와 색깔을 구별한다. 실험 결과 각 마커의 식별이 가능했으며 카메라를 들고 이동하면서도 정확하고 빠르게 모션을 캡처할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.236-238
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• 2022

VR/AR(가상현실/증강현실) 디바이스 기술 진보가 가속화되고 관련 시장이 확대되면서 메타버스 플랫폼이 최근 많은 주목을 받고 있다. 하지만 새로운 플랫폼 개발에도 불구하고 사용자를 인증하는 방식은 기존의 PC와 모바일 플랫폼의 인증방식을 따라가고 있다. 본 논문에서 우리는 메타버스에서 기존 PC/모바일 인증 방식을 그대로 적용했을 때 발생할 수 있는 문제점을 제기하고, 모션캡처를 이용하여 사용자의 모션을 입력 받아 메타버스플랫폼에서 활용할 수 있는 사용자 인증방식을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.461-462
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• 2023

많은 사람이 사회적 문제로 인하여 대두되고 있는 스트레스 및 정신질환 문제를 해소하기 위하여 다양한 문화생활을 선택하고 있다. 그중 휴식을 제외하면 취미, 오락, 스포츠가 가장 큰 비중을 가지고 있다. 본 논문에서는 모션 캡처를 활용하여 움직임의 변화를 인식하고 이에 따라 신디사이저 사운드를 발생시키는 시스템을 제작하였다. 해당 시스템은 악기를 대신하여 연주와 춤이 동시에 이루어져 취미와 스포츠가 결합 된 새로운 여가 활동의 가능성을 제기하며, 공연 및 아이들의 교육적 목적으로 활용되는 등 교육적, 신체적, 심리적 건강을 위하여 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1199-1206
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• 2015

본 논문은 위상분석 기법을 이용하여, 스켈레톤의 크기, 조인트의 개수, 조인트 이름이 다른 모션들에 대한 유사도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 스켈레톤의 계층구조와 기본포즈를 분석하여 k 개의 조인트 그룹으로 자동 분류하며, 분류된 조인트 그룹은 조인트의 전역 위치를 이용한 포인트 클라우드로 변환된다. 이 때, 비교 대상이 되는 각 그룹의 포인트 클라우드 내 포인트의 위치는 스켈레톤의 크기를 고려하여 자동으로 조정되며, 포인트 개수 또한 자동으로 일치하게 된다. 비교 대상이 되는 두 포인트 클라우드들은 유사도 계산을 위해 거리 값을 최소로 하는 최적의 2D변환 행렬을 구하게 되며, 이 행렬을 적용 후 나타나는 포인트 간의 거리의 합을 최종 유사도 값으로 결정한다. 실험을 통해, 제안하는 알고리즘은 스켈레톤의 크기, 조인트의 개수, 조인트 이름에 상관없이 유사도 값을 계산해 줌을 알 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1295-1301
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• 2019

본 논문에서는 어텐션 기법을 적용한 양방향 순환신경망을 이용하여 새로운 휴먼 모션 디노이징 방법을 제안한다. 본 방법을 이용하면, 단일 3D 깊이 센서 카메라에서 캡처된 노이즈가 포함된 사람의 움직임이 잘 교정된 자연스러운 움직임으로 자동 조정된다. 양방향 순환신경망에 어텐션 기법을 도입하면, 입력으로 들어온 움직임을 인코딩할 때 여러 자세 중에 더 중요한 자세가 있는 프레임에 더 높은 어텐션 가중치를 부여함으로써, 다른 딥 러닝 네트워크와 비교해 더 나은 최적화 결과와 더 높은 정확도를 보인다. 실험을 통해 본 논문에서 제시한 방법이 다양한 스타일의 움직임과 노이즈를 효과적으로 처리함을 확인하였으며, 제시한 방법은 모션 캡처 후처리 단계의 애플리케이션으로 충분히 사용 가능할 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.39-47
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• 2010

영상 기반의 모션 캡처에 대한 연구는 인체의 특징 영역 검출, 정확한 자세 추정 및 실시간 성능 등의 문제를 풀기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 인체의 많은 관절 정보를 복원하기 위해 다양한 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 수치적인 역운동학 방법의 단점을 개선한 실시간 모션 캡처 방법을 제안한다. 기존의 수치적인 역운동학 방법은 많은 반복 연산이 필요하며, 국부최소치 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 수치적인 역운동학 해법과 UKF를 결합하여 중간관절을 복원하는 방법을 제안한다. 수치적인 역운동학의 해와 UKF를 결합함으로써, 중간 관절 추정 시 최적값에 보다 안정적이고 빠른 수렴이 가능하다. 모션 캡처를 위해 먼저, 배경 차분과 피부색 검출 방법을 이용하여 인체의 특징 영역을 추출한다. 다수의 카메라로부터 추출된 2차원 인체 영역 정보로부터 3차원 정보를 복원하고, UKF와 결합된 수치적인 역운동학 해법을 통해 동작자의 중간 관절 정보를 추정한다. 수치적인 역운동학의 해는 UKF의 상태 추정 시 안정적인 방향을 제시하고, UKF는 다수의 샘플을 기반으로 최적 상태를 찾음으로써, 전역해에 보다 빠르게 수렴한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.41-49
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• 2009

본 논문에서는 광학식 모션캡처 장비를 위한 다중 카메라 보정 방법을 제안한다. 이 방법은 DLT(Direct linear transformation) 알고리즘을 이용하여 7개의 마커가 있는 3축 보정틀의 영상을 획득하여 1차 카메라 보정을 한다. 그리고 2개의 마커가 있는 보정봉을 측정하고자 하는 영역에서 움직여서 2차 카메라 보정을 실시한다. 1차 카메라 보정에서는 카메라 보정뿐만 아니라 렌즈 왜곡 계수를 계산하여 2차 카메라 보정에서의 최적화를 위한 초기해로 사용한다. 2차 카메라 보정에서는 보정봉에 있는 마커사이의 거리가 일정하기 때문에 계산된 마커 거리와 실제 마커 거리의 차가 최소화 되도록 최적화를 수행한다. 제안한 방법에 의한 다중 카메라 보정 방법을 검증하기 위하여 재투영에러를 계산하였고 3축 보정틀에 있는 마커사이의 거리와 보정봉에 있는 마커사이의 거리를 계산하여 다른 상용장비의 값과 비교하였다. 3축 보정틀에 있는 마커를 복원하여 에러를 비교한 결과 평균오차가 상용장비의 1.7042mm에 비해 0.8765mm로 51.4% 수준으로 나타났고, 보정봉에 있는 마커를 복원하여 에러를 비교한 결과 상용장비의 평균에러 1.8897mm에 비해 2.0183mm로 0.1286mm 크게 나타났다.