본 논문에서는 가상 환경에서 움직이는 인체 Avatar의 움직임을 인간의 가장 자연스러운 동작의 하나인 손 제스처를 이용하여 실시간으로 제어하는 인식 시스템의 구현에 관하여 상술한다. 동적 손 제스처는 컴퓨터와 제스처를 사용하는 사람과의 상호 연결 수단이다.가상공간 상에서의 자연스러운 움직임을 표현하기 위해 32개의 자유도(DOF)를 가진 인체 아바타를 구성하였으며, 정지, 전후좌우로 한 걸음 이동, 걷기, 달리기, 좌우로 회전, 뒤로 돌기, 물건 잡기의 동작 모드를 정의하여 가상공간 상의 인체 아바타는 미리 설정된 손 제스처에 따라 실시간에 따라 실시간으로 3차원공간상에서 움직일 수 있다. 실시간의 인체 아바타 이동에는 역 기구학과 기구학을 혼용하여 적용하였으며, 사이버 터치를 착용한 사용자의 손 제스처 인식에는 인공 신경망 이론과 퍼지 이론을 도입하여 실시간 인식이 가능하였다.
정보 기술의 발전에 따라 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 대두되고 있다. 이에 맞춰 디바이스의 소형화와 사용자의 편리성을 증대시키기 위한 여러 연구가 진행되고 있다. 그중 몇몇의 제안된 디바이스들은 사용자가 착용해야 한다는 점과 손에 들고 동작시켜야 한다는 불편함이 있다. 본 논문에서는 이러한 불편함을 해결하기 위해 텔레비전 시청 시 사용할 수 있는 가상 버튼을 제안하였다. 텔레비전을 통해 영상 시청 시 전방에서 사용자가 영상을 시청한다는 점을 이용해 카메라를 TV 상단에 설치하여 카메라가 머리 위쪽을 촬영하게 한다. 촬영된 영상에서 배경과 손 영역을 분리하여 검출하고, 검출된 손 영역에 외곽선을 검출한 후 손가락의 끝점을 검출한다. 손가락의 끝점을 검출하면 전방을 촬영하고 있는 영상 상단에 가상 버튼 인터페이스가 출력되며 검출된 손가락의 끝점이 포인터가 되어 위치정보를 갖고 버튼 안쪽에 위치할 경우 버튼이 동작한다.
본 연구에서는 관성 센서가 내장된 컨트롤러를 이용하여 정의된 5가기의 동작과 비교하여 가상의 댄스 캐릭터와 함께 즐기는 체험형 댄스 콘텐츠 시스템을 제안한다. 체험자는 화면에 순서대로 출력되는 동작 리스트와 같은 움직임을 취하게 되며 동작의 정확도 및 타이밍에 따라 차등 점수를 부여토록 하였다. 이러한 댄스 콘텐츠 시스템을 위해서는 각 동작 대해 학습과 실시간으로 사용자의 동작을 구분하는 것이 필요하다. 다수개의 소형 무선 컨트롤러를 손과 발 등 주요부위에 착용하고 논문에 제안된 방법을 활용하게 되면 사용자의 흥미와 몰입감을 더해줄 것으로 기대된다.
최근 들어 손 제스처를 인간-기계 인터페이스에 활용하는 연구가 많아지고 있다. 그 중에서 수화 인식은 청각장애인과 일반인 사이의 원활한 의사 소통을 하게 해 주는 인터페이스로서 중요성이 날로 더해가고 있다. 하지만 기존의 수화 인식 연구는 사용자 개개인의 수화 동작의 차이를 고려하지 않고 다수 사용자를 위한 모델을 사용하기 때문에 사용자에 따라 인식률이 낮아지게 된다. 이러한 점을 보완하기 위해 본 논문에서는 개개인의 수화 동작 특성을 반영하여 시스템이 사용자에게 적응해 가는 과정을 다루고자 한다. 특히 점진적인 사용자 적응에 있어서 가장 문제가 되는 것은 어떻게 비관측된 상태(unobserved state)의 파라미터를 수정할 것인가 하는 것이다. 이를 위해서 본 논문에서는 동작 유사도와 적응 추이에 의한 추정을 통해 비관측된 상태의 모델 파라미터를 수정한다. 실제 청각 장애인들로부터 획득한 데이터베이스를 사용하여 제안한 방법이 기존 방법에 비해 더욱 빠르게 사용자의 특성을 시스템에 반영하고 인식률을 향상시킨다는 것을 실험을 통해 보인다.
컴퓨터와 인간사이의 원활한 의사소통 및 인터랙션을 위해 기존의 키보드, 마우스를 대체할 수 있는 다양한 입력장치들이 개발되고 있다. 하지만 정보를 탐색, 접근하는 데에 있어서 기존의 장치들은 클릭과 같은 제한적인 동작만을 입력 값으로 받아들이므로 이러한 방식에 익숙하지 않은 사용자의 입장에서는 부자연스러움을 느끼는 요인이 된다. 사용자의 제스처를 인식할 수 있는 인터페이스를 통해 일상에서 사물을 사용할 때의 행동양식을 그대로 가져올 수 있다면, 디지털 콘텐츠에 접근하는데 있어 보다 직관적이고 편리하게 컴퓨터와 의사소통 될 수 있다. 제스처는 동작의 자율성이 높고 때로 그 의미를 파악하기 모호하기 때문에 동작들을 정확히 인식하여 구분할 필요가 있다. 본 논문에서는 이를 바탕으로 효과적인 제스처 인터페이스의 구현을 위해 필요한 점들을 살펴보고, 기술적 구현을 통해 디지털 콘텐츠와의 인터랙션을 보여주고자 한다. 정보 접근에 있어 가장 익숙하고 전통적이라 할 수 있는 책의 메타포를 통해 페이지를 넘기는 행동양식을 인식할 수 있는 인터페이스를 개발하고 이를 입력장치로 사용한다. 사용자의 동작을 인식, 파악하여 책을 앞뒤로 넘기거나 탐색하며 원하는 정보에 접근할 수 있도록 유도하고 손 동작을 통한 인터페이스를 수단으로 컴퓨터와의 유연한 의사소통이 가능하도록 구현한다.
본 논문에서는 실시간 마커프리 모션캡쳐 시스템으로 캡쳐된 동작자의 Root와 End-effector 위치 데이터를 이용하여 가상 캐릭터의 동작을 생성하는 방법에 0해 기술한다. 동작자의 신체중심이 되는 Root와 머리, 손, 발과 같은 End-effector의 위치 데이터는 동작자의 전방 좌, 우에 위치한 동기화된 2대의 컬러 CCD 카메라를 이용하여 3차원 위치를 캡쳐한다. 영상으로부터 추출되지 않은 중간관절의 위치를 생성하기 위해 Root와 End-effector의 3차원 위치값들을 IK( Inverse Kinematics) 알고리듬에 적용하고, 생성된 위치값들에 다양한 신체의 제약조건을 고려하여 정밀하게 계산한다. 이러한 과정을 거치므로 서 20개 관절의 위치값을 생성할 수 있으며, 생성된 관절의 위치값을 가상 캐릭터에 적용하므로 서 캐릭터의 움직임을 실시간으로 생성할 수 있다.
본 논문에서는 특정인(장애인, 재활치료자, 고령자 등)들이 수월하게 컴퓨터를 사용 할 수 있도록 하기 위한 손동작 인식형 보조 입력장치를 설계하였다. 입력장치는 3차원 공간에서 손 동작 인식을 위해 자이로 센서를 사용하였고, 통신 대역은 무선 RF 2.4GHz 대역에서 신호를 송 수신 하도록 하였다. 제작된 보드는 자이로 모듈, RF 통신 모듈, MCU, USB 단자 등으로 구성되었다. 동작인식 실험결과, 마우스 기반의 커서 이동 및 프로그램 제어 등이 설계 규격대로 수행됨을 확인 하였다.
본 연구에서는 손에 들고 있는 컨트롤러를 이용하여 사용자의 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 컨트롤러에는 3축 가속도 센서가 부착되어 있어 사용자의 움직임에 따라 가속도 신호를 생성 이를 블루투스 통신을 이용하여 컴퓨터로 전달한 후 분석하여 사용자의 동작을 인식한다. 입력된 가속도 신호로부터 중력 가속도를 제거한 후 동작구간을 추출하여 이를 동작 모델에 적용 가장 높은 우도(likelihood)를 갖는 동작으로 인식한다. 각 동작 모델은 HMM을 이용하여 학습되며 성능 향상을 위한 가중치 보정과정과 인식 속도향상을 위한 방법을 포함한다. 제안된 방법을 3가지의 동작 집합에 적용하여 실용화가 가능한 정도의 높은 인식 결과를 얻었다.
본 논문에서는 키넥트와 퍼지 시스템을 이용하여 골프 스윙 동작을 7가지 구간으로 분류하는 방법을 제안한다. 퍼지 논리의 입력으로 골프 클럽과 클럽의 헤드 위치를 사용하였으며 이 정보는 키넥트로부터 획득한 골퍼의 관절 정보와 컬러 영상 정보로부터 검출하였다. 제안하는 방법은 크게 신체 관절 추출 모듈, 골프 클럽 검출 및 헤드 추적 모듈, 골프 스윙 동작 분류 모듈로 구성되어 있다. 신체 관절 추출 모듈은 키넥트 센서로부터 검출되는 신체 관절 정보 중 골프 클럽의 검출을 위해 손의 좌표를 추출한다. 두 번째 모듈에서는 손의 좌표를 기준으로 허프 직선 변환 알고리즘을 사용하여 골프 클럽과 골프 클럽의 헤드를 검출한다. 마지막으로 인식 오류를 줄이고 동작별 인식 성능을 향상시키기 위해 퍼지 시스템을 적용하여 골프 스윙 동작을 분류하였다. 실시간 골프 스윙 영상에 대해 제안한 방법의 성능 평가를 시행하였고 제안한 방법은 평균 85.2%의 골프 스윙 동작 분류 신뢰도를 보여줌을 확인하였다.
본 연구는 남자고등학생 숙련자와 비 숙련자의 던지기 동작을 역학적으로 비교 분석하기 위해 3차원 영상분석 및 지면반력분석을 수행하였다. 연구 결과 숙련자는 공 던지기 동작의 총 소요 시간이 비숙련자보다 짧게 나타났으며, 숙련자는 (1) 왼발 착지 시 신체중심의 수평속도 (2) 전 구간에서 전완 분절의 수평속도 (3) 착지 시 손 분절의 수평속도가 비숙련자보다 빠르게 나타난 반면, 비숙련자는 (1) 착지이후에 신체중심의 수평속도 (2) 왼발이 지면에 닿는 시점에서 손 분절의 수평속도가 숙련자보다 빠르게 나타났다. 전후경각도에서 숙련자는 전 구간에서 후경자세를 취하는 것으로 나타났으나, 비 숙련자는 릴리즈 전까지는 후경자세를 취하다 릴리즈 순간에서는 전경자세를 취한 형태에서 릴리즈를 하는 것으로 나타났다. 또한 숙련자는 공 던지기 동작에서 (1) 어깨각도 (2) 이지 후 오른발의 착지에서 팔꿈치 각도 (3) 최대수직지면반력 (4) 오른발의 착지 시 최대전후지면반력이 비숙련자보다 크게 나타났다. 이와 같은 결과에서 숙련자는 비숙련자보다 안정된 자세로 신체의 중심을 후방에 위치시키는 후경자세를 유지하고 신체의 중심이동을 부드럽게 전환하는 효과적인 던지기 동작이 이루어짐을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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