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.
오늘날의 미디어는 디지털 방송이 본격적으로 발전하고 또 우리의 삶에 녹아들고 있다. 특히 인터랙티브 미디어는 컴퓨터를 기반으로, 기존처럼 시간에 맞춰 주어진 미디어를 눈으로만 시청하기보다, 미디어를 직접 따라 하거나 미디어의 선택지를 고르는 등 사용자와 미디어의 상호 작용을 통해 차별화된 콘텐츠를 체험할 수 있는 형태로 확장된 미디어이다. 최근에는 이를 활용해, 특정 센서 및 디바이스가 부착된 옥외 광고나 전시관 등에 사용자의 자연스러운 참여를 유도할 수 있는 콘텐츠 개발이 활발히 진행되고 있다. 그리고 저가의 모션 인식 디바이스가 개발되어, 신체에 접촉하지 않으면서 사용자의 모션 정보를 인식하여 다양한 인터랙션을 적용한 미디어를 체험할 수 있게 되었다. 본 논문은 특정 프로그램 설치가 없이 웹서비스 환경에서 사용자의 동작을 인식하고 영상을 제어할 수 있는 인터랙티브 미디어 플레이어를 개발하였다. 그리고 키오스크 형태에서 탑재된 립모션(Leap Motion) 장비에 맞는 다양한 사용자 동작 인식 범위를 설정하고 사용자 동작 인식 알고리즘을 개발하였다. 이러한 연구 결과는 인터랙티브 관광·교육·영화 콘텐츠등 다양한 인터랙티브 미디어를 공공의 장소에 설치 가능한 키오스크에 탑재하여 체험할 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.
운전 중 휴대전화의 사용은 교통사고 유발의 주요한 원인이며 운전자들은 운전 중 안전한 휴대전화 이용을 위해 핸즈프리, 블루투스 등의 다양한 방법을 이용해왔다. 하지만 이 방법들은 직접적인 접촉을 한번 이상 요구하기 때문에 이 과정에서 운전자의 주의 집중이 흐트러질 소지가 있다. 본 연구에서는 운전 중 안전한 스마트폰 사용을 위하여 전자기기에서 광범위하게 적용이 증가하고 있는 모션인식에 기반한 모션 디자인을 제안한다. 먼저 대상 모션을 선정하기 위하여 운전 중 발생할 가능성이 많은 모션을 정의하여 설문 조사를 시행하고, 설문 결과를 바탕으로 5 가지의 모션을 선정하였다. 다음으로, 선정된 모션에 대하여 모션과 그 모션의 동작 수행이 연관성을 가지도록 디자인하고, 이를 위한 기술적 고려 사항을 제시하였으며, 마지막으로 이들 모션에 대하여 사용자의 편의성과 기억의 용이성을 실험적으로 검증하였다. 실험 결과, 제시한 모션 디자인은 기억의 용이성 부분에서 적절한 결과를 보였으며 모션과 행위의 연계성과 편의성에 대하여도 긍정적인 평가를 이끌어냈다. 이러한 결과는 향후 구현되는 모션 디자인의 방향을 제시할 수 있으리라 기대된다.
음성 인식과 모션 인식 기술은 다양한 스마트 디바이스에 적용되어 사용되고 있으나, 단순한 명령어 인식 형태로 구성되어 단순 기능으로 사용되고 있다. 인식 데이터에 대한 단순 기능에서 벗어나 다양한 분야에서 학습된 데이터를 기반으로 전문적인 명령어 수행 능력이 요구되고 있다. 현재 세계적으로 경쟁이 이루어지고 있는 생성형 AI를 활용하여 사용자에게 최적의 데이터를 제공하고, 음성 인식과 모션 인식을 통해 상호작용할 수 있는 시스템 플랫폼에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구를 위해 설계한 주요 기술 프로세스는 음성 및 모션 인식 기능, AI 기술 적용, 양방향 커뮤니케이션 등 기술을 이용한 설계하였다. 본 논문에서는 AI 기술을 적용한 디바이스와 음성인식과 모션 인식 기술을 통해 디바이스와 사용자 간 양방향 커뮤니케이션을 다양한 입력방식에 의해 이루어질 수 있도록 하였다.
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.
최근 컴퓨터 비젼이나 게임과 같은 분야에서 사람의 모션을 이용한 다양한 콘텐츠들이 개발되고 있다. 모션을 이용하여 콘텐츠를 제작하거나 응용프로그램을 개발하게 되면, 사용자는 게임이나 콘텐츠에 더욱 몰입감을 느낄 수 있고, 그에 따른 콘텐츠 사용의 만족도가 향상된다. 본 논문에서는 웹 카메라를 이용해서 캡처한 영상으로부터 모션을 인식하고, 이를 별도의 장비 없이 게임의 인터페이스로 활용할 수 있는 방법을 개발한다. 제안된 방법은 MHI(Motion History Image)와 피부색 검출 결과를 결합하여 입력영상으로부터 사람의 머리 부분을 분할하고, MHI 시퀀스(Sequence)를 이용하여 방향과 이동거리를 계산한다. 실험결과에서 제안된 사람의 머리 모션 인식 결과를 실제 게임에 적용하여 게임 캐릭터를 제어하기 위해 사용하였다. 제안된 방법은 사용자의 몰입감 정도를 향상시킬 수 있음을 증명하였고, 그로인해 기능성 게임의 사용자 인터페이스로의 가능성을 확인하였다.
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.
최근 다양한 모션 센서를 이용해서 실제 사용자의 동작을 인식하는 체감형 스포츠 게임에 대한 관심이 높다. 본 논문에서는 체감형 게임 플레이를 지원하는 배드민턴 게임의 구현에 필요한 핵심 요소 기술인 스윙 모션의 인식과 셔틀콕의 궤적 계산 방법을 제안한다. 사용자가 스마트폰을 손에 쥐고 배드민턴 스윙을 하면, 스마트폰에 내장된 가속도 센서가 발생시키는 모션신호를 다우비시 필터를 이용해서 특징벡터로 변환하고, 이를 k-NN 기반의 인식을 통해서 스윙 타입을 알아낸다. 본 논문에서 제안한 스윙 모션 인식 방법을 이용하면, 상용 모션 콘트롤러를 구입하지 않아도 체감형 배드민턴 게임을 즐길 수 있는 장점이 있다. 배드민턴 셔틀콕은 그 모양의 특징으로 인해 독특한 비행 궤적을 가지고 있기에, 단순한 힘과 속도에 관한 물리 법칙으로는 그 궤적을 표현하기 쉽지 않다. 본 논문에서 우리는 바람의 영향을 고려한 배드민턴 셔틀콕의 비행 궤적 계산 방법을 제안한다.
인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 기술은 과거 컴퓨터란 어렵고 소수의 숙련자만이 다루는 것이라는 인식을 바꾸어 놓았다. HCI 는 컴퓨터 사용자인 인간에게 거부감 없이 수용되기 위해 인간과 컴퓨터가 조화를 이루는데 많은 성과를 거두어왔다. 컴퓨터 비전에 기반을 두고 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위하여 사용자 의도 및 행위 인식 연구들이 많이 행해져 왔다. 특히 손을 이용한 제스처는 인간과 인간, 인간과 컴퓨터 그리고 최근에 각광받고 있는 인간과 로봇의 상호작용에 중요한 역할을 해오고 있다. 본 논문에서 제안하는 손 추출 및 추적 알고리즘은 비전에 기반한 호출자 인식과 손 추적 알고리즘을 병행한 자연스러운 손 추출 및 추적 알고리즘이다. 인간과 인간 사이의 상호간의 주의집중 방식인 호출 제스처를 인식하여 기반하여 사용자가 인간과 의사소통 하는 것과 마찬가지로 컴퓨터/로봇의 주의집중을 끌도록 하였다. 또한 호출 제스처에 의해서 추출된 손동작을 추적하는 알고리즘을 개발하였다. 호출 제스처는 카메라 앞에 존재할 때 컴퓨터/로봇의 사용자가 자신에게 주의를 끌 수 있는 자연스러운 행동이다. 호출 제스처 인식을 통해 복수의 사람이 존재하는 상황 하에서 또한 원거리에서도 사용자는 자신의 의사를 전달하고자 함을 컴퓨터/로봇에게 알릴 수 있다. 호출 제스처를 이용한 손 추출 방식은 자연스러운 손 추출을 할 수 있도록 한다. 현재까지 알려진 손 추출 방식은 피부색을 이용하고 일정 범위 안에 손이 존재한다는 가정하에 이루어져왔다. 이는 사용자가 제스처를 하기 위해서는 특정 자세로 고정되어 있어야 함을 의미한다. 그러나 호출 제스처를 통해 손을 추출하게 될 경우 서거나 앉거나 심지어 누워있는 상태 등 자연스러운 자세에서 손을 추출할 수 있게 되어 사용자의 불편함을 해소 할 수 있다. 손 추적 알고리즘은 자연스러운 상황에서 획득된 손의 위치 정보를 추적하도록 고안되었다. 제안한 알고리즘은 색깔정보와 모션 정보를 융합하여 손의 위치를 검출한다. 손의 피부색 정보는 신경망으로 다양한 피부색 그룹과 피부색이 아닌 그룹을 학습시켜 얻었다. 손의 모션 정보는 연속 영상에서 프레임간에 일정 수준 이상의 차이를 보이는 영역을 추출하였다. 피부색정보와 모션정보로 융합된 영상에서 블랍 분석을 하고 이를 민쉬프트로 추적하여 손을 추적하였다. 제안된 손 추출 및 추적 방법은 컴퓨터/로봇의 사용자가 인간과 마주하듯 컴퓨터/로봇의 서비스를 받을 수 있도록 하는데 주목적을 두고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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