• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
• /
• pp.297-299
• /
• 2020

본 논문에서는 다시점 카메라 시스템을 통해 실사기반의 3D 모델을 획득하여 모션센서와 같은 별도의 기기 없이 해당 모델에 대한 고정밀 스켈레톤 추출 기법에 대해서 제시한다. 다시점 카메라 시스템을 이용하여 생성한 3D 모델을 앞, 뒤, 좌, 우 각 위치에서의 사상 매트릭스로 사상 영상을 생성하고 딥러닝 기술을 이용하여 2D 스켈레톤을 추출한다. 그리고 사상 매트릭스의 역변환 과정을 통해 2D 스켈레톤의 삼차원 좌표를 계산하고 추가적인 후처리를 통해 고정밀 스켈레톤을 획득한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.419-420
• /
• 2022

본 논문은 동작 기반 게임 플레이 시스템을 위해 사용자 스스로가 제스처를 등록할 수 있는 방법에 대한 것이다. 기존의 동작 기반 게임 플레이 시스템들은 사전에 정의된 제스처 데이터들을 모아 인식기를 만들었다. 하지만 이는 때로 어려운 전문 지식이 필요하거나 다소 어려운 과정들을 필요로 한다. 이러한 복잡한 상황들을 완화하고자 상호작용적으로 제스처 등록이 가능한 전신 스켈레톤 기반의 게임 시스템을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
• /
• pp.190-191
• /
• 2022

본 논문에서는 RGB-D 카메라와 Mediapipe 모듈을 이용한 신체 추적 및 리깅 프레임 워크를 제안한다. Openpose 및 Mediapipe를 통해 스켈레톤 정보를 추출할 수 있으며, 이 정보를 그래픽스 엔진의 입력으로 사용하여 휴머노이드 아바타 기능을 통해 각 캐릭터의 아바타가 다르더라도 리깅을 구현할 수 있다. 결과적으로 수작업을 통해 리깅을 구현하는 시간을 단축시킬 수 있다. 두 모듈과 RGB-D 카메라를 통해 획득한 3차원 스켈레톤 정보를 통해 실시간으로 사용자를 추적하고 자동 rigging하는 그래픽스 엔진 프레임 워크를 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
• /
• pp.523-525
• /
• 2022

CCTV 시스템은 다양한 목적으로 매우 많은 곳에서 유용하게 활용되고 있으나, 해킹 또는 기타의 이유로 사생활 침해에 대한 우려가 커지고 있다. 본 논문에서는 영상의 입수 시점에서부터 사생활침해가 발생할 수 있는 영상 정보를 제거하고, 대신 인공지능 기술을 활용하여 이를 대체할 수 있는 인물의 스켈레톤 정보를 추가로 제공함으로써 사생활 정보를 침해하지 않으면서도 상황을 충분히 인식할 수 있는 CCTV 용 카메라 시스템을 여러 인공지능 알고리즘을 비교하여 설계하였다. 또한 카메라 및 인공지능 기술을 쉽게 사용할 수 있으면서도 주변에서 쉽게 구할 수 있는 안드로이드 스마트폰을 이용하여 설계를 실제 구현한 후 영상의 각 해상도별 초당 처리 성능 및 스켈레톤 인식률 등의 성능을 평가하여 실제로 제품구현 및 제품화 시 중점을 두어야할 주요 개선점 및 향후 연구과제를 도출하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1023-1024
• /
• 2023

랜덤 플레이 댄스 라는 오프라인 이벤트를 언제 어디서나 참여할 수 있도록 실시간 온라인 앱 서비스로 제시한다. 실시간 플레이를 위해 앱으로 사용자 영상에서 바로 스켈레톤을 추출하고 웹소켓으로 스켈레톤 데이터를 주고받으며 스켈레톤 추출, 시각화, 송출을 한다. 플레이가 끝나면 안무동작 정확도 알고리즘을 통해 사용자가 자신의 춤 정확도를 가늠할 수 있다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제11권1호
• /
• pp.46-57
• /
• 2022

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 입력영상의 옵티컬 플로우(optical flow)와 그래디언트(gradient)를 이용하여 종단간 행동인식이 가능한 다중영역 기반 방사성 GCN(MRGCN: Multi-region based Radial Graph Convolutional Network) 알고리즘에 대해 기술한다. 이 방법은 데이터 취득이 어렵고 계산이 복잡한 스켈레톤 정보를 사용하지 않기 때문에 카메라만을 주로 사용하는 일반 CCTV 환경에도 활용이 가능하다. MRGCN의 특징은 입력영상의 옵티컬플로우와 그래디언트를 방향성 히스토그램으로 표현한 후 계산량 축소를 위해 6개의 특징 벡터로 변환하여 사용한다는 것과 시공간 영역에서 인체의 움직임과 형상변화를 계층적으로 전파시키기 위해 새롭게 고안한 방사형 구조의 네트워크 모델을 사용한다는 것이다. 또 데이터 입력 영역을 서로 겹치도록 배치하여 각 노드 간에 공간적으로 단절이 없는 정보를 입력으로 사용한 것도 중요한 특징이다. 30가지의 행동에 대해 성능평가 실험을 수행한 결과 스켈레톤 데이터를 입력으로 사용한 기존의 GCN기반 행동인식과 동등한 84.78%의 Top-1 정확도를 얻을 수 있었다. 이 결과로부터 취득이 어려운 스켈레톤 정보를 사용하지 않는 MRGCN이 복잡한 행동인식이 필요한 실제 상황에서 더욱 실용적인 방법임을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권12호
• /
• pp.2852-2857
• /
• 2015

엘리베이터 내에서의 폭행과 폭력은 가장 빈번히 발생하는 범죄이다. 특히 요즈음엔 CCTV 카메라가 있다는 것을 알면서도 자주 발생하는 현상이다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서 사람사이의 접촉 현상을 추출하고자 한다. 엘리베이터에 사람이 많이 타는 경우에는 이러한 현상이 발생하지 않는다. 하지만 엘리베이터에 사람이 적게 타는 경우에 발생한다. 접촉의 추출 방법은 이진영상의 스켈레톤(골격)을 추출하여 접촉 여부를 판단한다. 따라서 엘리베이터 내에서 발생하는 폭행과 폭력을 바로 검출하여 경비실에 알려주도록 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.361-363
• /
• 2021

디지털 캐릭터 리깅은 애니메이션의 생동감을 높이는 중요한 기술이며, 다양하고 복잡한 방식의 리깅 시스템이 많다. 이에 자연스러운 움직임을 위한 모션 테스트를 물고기로 진행한다. 왜냐하면, 2족, 4족 캐릭터의 자료들은 더러 있으나, 물고기(0족) 움직임에 관한 연구의 자료는 많이 없다. 물고기 움직임 제작의 다양성과 복잡성이 증가하면서 비효율적인 시간과 자본도 요구된다. 물고기 특성에 맞는 골조 시스템을 어떻게 만들 것인지는, 어떻게 효율적이고 민첩한 리깅 프로세스를 만드느냐에 달려있다. 본 연구는 높은 시간비용의 리깅 기술 문제를 해결할 수 있는 어드밴스드 스켈레톤(Advanced Skeleton) 기반의 애니메이션 리깅 제작 프로세스와 Maya Rig를 비교하여, 어드밴스드 스켈레톤(Advanced Skeleton)의 장점을 활용해 최적의 자동 리깅 툴을 모색하고, 물고기 애니메이션 연구 범주를 넓힐 것에 목적을 두고 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
• /
• pp.474-478
• /
• 2002

본 논문에서는 광학식 모션 캡쳐를 이용하여 얻은 한국인의 발레 동작에 대한 모션 캡쳐 데이터를 사용하여 다른 모션으로 변형함으로써 새로운 형태의 동작을 생성하거나 원래 데이터의 에러가 생긴 경우에 보정이 쉽게 수정 가능하도록 하였다. 즉, 모션 캡쳐 데이터의 구조는 다양한 포맷들로 되어 있는 스켈레톤 구조로서 관절의 각도나 위치에 대해 변형을 가하기 힘들다. 그러므로 모션 수정에 관련된 기술을 이용하여 선택된 조인트(joint), 엔드이펙터(end effecter), 마커(marker)들을 보여주고, 오일러(Euler Angles), 쿼터니언(Quaternions), 지수 맵(Exponential Map) 보간이 가능하여 실시간에서도 재생 되도록 구현하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
• /
• pp.89-90
• /
• 2021

본 논문에서는 3D(dimensional) 스켈레톤을 이용하여 멀티 뷰 RGB-D 카메라를 캘리브레이션 하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 멀티 뷰 카메라를 캘리브레이션 하기 위해서는 일관성 있는 특징점이 필요하다. 우리는 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위한 특징점으로 사람의 스켈레톤을 사용한다. 사람의 스켈레톤은 최신의 자세 추정(pose estimation) 알고리즘들을 이용하여 쉽게 구할 수 있게 되었다. 우리는 자세 추정 알고리즘을 통해서 획득된 3D 스켈레톤의 관절 좌표를 특징점으로 사용하는 RGB-D 기반의 캘리브레이션 알고리즘을 제안한다.