• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.65-74
• /
• 2006

인체 추적은 차세대 인간과 컴퓨터사이의 상호작용 (HCI)의 필수요소이다. 본 논문에서는 구성요소에 기반을 둔 인체 모델을 이용하여 인체의 각 부위를 검출하여 자세를 추정하고 아바타의 동작을 구현하는 방법을 제안한다. 인체 각 부위의 색상정보와 함께 연결정보, 위치정보 등을 이용하여 인체 각 부위가 검출되고 인체 모델의 각 구성요소에 매칭된다. 이렇게 구한 2D의 인체 자세 정보는 다음 프레임에서 유사도 계산을 통해 사람 추적에 이용될 수 있다. 이 때, 각 구성요소의 상대적인 위치 관계를 이용하여 깊이 정보를 추출하고 이를 움직임 방향으로 변환하여 2-1/2D 인체 모델을 구한다. 인체 각 부위는 자세와 방향성으로 모델링 되고 연결된 3D 아바타의 각 부분은 인체 모델로부터 넘겨받은 정보를 이용하여 3D 회전을 적용함으로써 실시간 아바타 애니메이션을 구현하게 된다. 다양한 자세를 포함하고 있는 실험 동영상에 대해 90%의 인체 추적율을 얻었고, 처리된 프레임 수가 늘어남에 따라 모델이 체계화되어 추적율이 꾸준히 증가하는 결과를 나타냈다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제40권3호
• /
• pp.193-200
• /
• 2012

스키점프 공력 특성에 관한 자료 획득을 목적으로 전산 수치 해석을 수행하였다. 한국인의 체형을 고려한 인체 모델링 기법을 적용하였으며 해석 결과의 검증을 위해 기존 풍동실험 연구 결과를 비교 분석하였다. 다양한 비행 조건에서 공력 계수를 분석하여 최대 양항비를 나타내는 비행 자세를 발견하였다. 본 연구가 대한민국 스키점프 선수들의 비행 자세 교정과 국내 스포츠 과학 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.48-54
• /
• 2007

본 논문에서는 전자과도현상 해석 프로그램인 ATPDraw를 이용한 사례연구로써 인체에 전격이 가해지는 순간의 과도현상을 해석하였다. 사례연구를 위한 2가지 전격 모델은 최악의 환경을 조성하고자 수중에서 발생하는 것으로 가정하였으며, 첫째, 인체가 수중에서 전원설비의 노출 충전부에 접촉하였을 경우와 둘째, 인체의 수족이 수중에서 동시에 대지에 접촉하는 경우를 모델링하였다. 모델링 후 각 사례에 대해 인체의 각 부위에서의 계산된 전압, 전류를 비교하여 전격 순간의 과도현상을 해석하였다. 첫 번째 모델에 대한 해석 결과, 인체가 수중 노출충전부에 촉수시 순간적인 과도현상이 발생하며, 이때의 전압, 전류는 촉수 전후보다 현저히 증가되는 것을 확인하였다. 그러나 이 현상은 지속시간이 매우 짧아 통전전류와 시간의 적이 안전한계 이내임을 감안할 때, 수용가의 상용전압에서의 전격의 영향은 그다지 크지 않을 것으로 사료된다. 두 번째 모델에서는 인체의 수족이 대지에 동시에 접촉했을 경우, 접촉 순간 인체에 유기되는 전압의 크기는 전반적으로 감소되었으나, 가슴 부위를 통과하는 전류량이 급증하였다. 그러나 그 크기가 작고 지속시간이 짧아 인체에 미치는 전격의 영향은 미미할 것으로 사료된다. 결국 두 경우 모두 전압의 크기, 인체 임피던스에 따라 전격의 영향이 좌우될 것으로 판단된다.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
• /
• 한국의학물리학회 2003년도 제27회 추계학술대회
• /
• pp.77-77
• /
• 2003

CT와 MRI의 단면 영상을 대상으로 영상분할 (Image segmentation)과 Image registration방법을 이용하여 인체 모델을 개발 하고자 한다. 우선 인체의 Head와 Neck부분의 CT와 MR 영상을 얻어 뼈, 근육, 인대, 그리고 그 밖의 장기의 해부학적 영상 특징을 분석하였다. 인체의 Head와 Neck 부분에 대한 CT와 MR 영상에 대해 각 부위별로 ROI(region-of-interrest)를 설정하였고, 각 volxel 마다 3차원 좌표를 계산할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 특히 각 해부학적 영상에서 부위별로 CT 번호를 분석하고, pulse sequence에 따른 MRI 영상의 부위별 특정을 분석하였다. 이 분석한 자료를 바탕으로 영상 분할을 하였다. 영상 분할전에 각종 잡음(noise) 제거 및 영상 분할을 효과적으로 처리하기 위해 기본적인 영상처리 (filtering)를 구현하였고, 대조도(contrast) 및 밝기(brightness)를 조절할 수 있게 프로그램을 구현하였다. 영상 분할 방법 중 선(line) 및 에지(edge) 의 검출 방법, 문턱치화(threshold) 방법, 영역확대(region growing) 방법으로 영상 분할을 해봄으로써 우리의 인체 모델링 개발에 가장 적합한 영상 분할 알고리듬 방법을 찾도록 시도하였다. 결과적으로 말하면, 한가지 방법의 알고리듬을 쓰는 것보다는 인체의 부위에 따라 두 가지 이상의 알고리듬 방법을 쓰는 것이 원하고자 하는 부위를 영상 분할하는데 더 효과적이다는 것을 알게 되었다. 우리의 연구 과제에서는 영역확대(region growing) 방법과 문턱치화 방법, 모드법(피크니스, 밸리)의 알고리듬을 이용하여 영상 분할을 한 결과 우리가 얻고자 하는 인체 부위별 중 근육과 뼈를 구별하는데는 별 무리가 없었으나, 인대 및 기타 장기를 구별하는데는 어려움을 겪게 되었다. 이후에 좀더 알고리듬을 연구하여 이번 연구에서 구별하기 어려운 장기 부분도 구별 할 수 있도록 노력하겠다.

• 한국CDE학회지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.28-35
• /
• 2007

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.995-996
• /
• 2010

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제35권7호
• /
• pp.785-790
• /
• 2011

본 연구에서는 인체의 하지부를 다물체 시스템으로 모델링하여 무릎관절에 걸리는 구속력의 불확실성을 추정하였다. 일반적으로 근육의 기계적인 특성은 Hill-type muscle model 이 사용되며 여기에 적용되는 인체의 특성과 해부학적인 데이터는 지난 십 수년 동안 크게 발전되었다. 그러나 정확하게 그것들을 안다는 것은 불가능하며 개인마다 다른점을 고려해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 Hill-type muscle model 과 함께 인체의 해부학적인 데이터를 통계 방법론을 이용하여 무릎 관절에 걸리는 구속력의 불확실성을 추정하였다. 초기 앉아있는 자세에서 일어서는 과정에서 작용하는 구속력을 추정하였으며 이때 인체 하지 근육의 특성을 musculoskeleton-actuator 를 이용하여 해석하였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.120-126
• /
• 2020

본 연구에서는 인체의 임펄스 응답 신호를 이용하여 사용자를 인식하는 방법을 제안한다. 인체는 물, 근육, 지방, 뼈 등으로 구성되어 있고, 이러한 구성비는 사람마다 다르게 형성되어 있다. 기존의 인체 통신 연구에서는 인체가 커패시터와 저항으로 이루어진 회로로 모델링 되었고, 회로의 특징은 인체의 구성 특성에 따라 다르다는 것이 밝혀졌다. 따라서 인체는 개인별 고유한 채널로 인식될 수 있고, 이를 이용한 사용자 인식이 가능하다는 연구가 보고 되었다. 이 연구에서는, 임펄스 신호를 인체에 인가하여 임펄스 응답 신호를 측정하고, empirical mode decomposition 기법으로 노이즈를 제거한다. 그리고 10개의 피크 값을 추출하고 피크 간 값의 차이를 특징량으로 사용하여 사용자 인증을 수행하였다. 6명의 참가자로부터 수집한 데이터를 k-nearest neighbors(KNN) 알고리즘을 사용하여 분류 성능을 확인한 결과, 임펄스 응답 신호의 전체 시계열 데이터의 분류 정확도는 91.57%이었으나, 제안한 피크 간 값의 차이를 특징량으로 하여 분류를 하였을 때 분류 정확도가 97.71%로 크게 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 전자통신동향분석
• /
• 제27권3호
• /
• pp.12-21
• /
• 2012

최근 3DTV, 입체 모니터, 입체 노트북 등이 출시되고, 3D 영화, 게임 등 3D 관련 산업이 성장하면서 관련 콘텐츠의 요구사항이 증가하고 있다. 특히, 3D 콘텐츠의 주요 요소 중 하나인 인체는 전통적으로 고가의 3D 스캐너를 이용해 모델링하는 방식을 주로 사용해 왔다. 하지만 근래에는 광학 기술 및 컴퓨팅 성능의 향상으로 구조광과 같은 능동 센서나 카메라로부터 획득한 영상을 기반으로 3D 인체 외형을 복원하는 연구가 각광을 받고 있다. 이런 추세에 발맞춰 본고에서는 인체 중에서도 사용자의 민감도가 높은 얼굴의 3D 복원 기술 및 연구 동향을 살펴보고, 다양한 응용을 목적으로 ETRI에서 개발 중인 3D 얼굴 복원 기술을 소개하고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
• /
• pp.186-192
• /
• 2009

본 논문은 비전을 이용한 인간 정면 상반신 포즈를 인식 방법에 대해서 기술한다. 일반적으로 HCI(Human Computer Interaction)와 HRI(Human Robot Interaction)에서는 인간이 정면을 바라볼 때 얼굴, 손짓으로 의사소통 하는 경우가 많기 때문에 본 논문에서는 인식의 범위를 인간의 정면 그리고 상반신에 대해서만 한정한다. 인간 포즈인식의 주요 두 가지 어려움은 첫째 인간은 다양한 관절로 이루어진 객체이기 때문에 포즈의 자유도가 높은 문제점 때문에 모델링이 어렵다는 것이다. 둘째는 모델링된 정보와 영상과의 매칭이 어려운 것이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 모델링이 쉬운 그림모델(Pictorial Model)을 이용해 인체를 다수 사각형 파트로 모델링 하였고 이를 이용해 주요한 상반신 포즈를 DB화 해 인식한다. DB 포즈로 표현되지 못하는 세부포즈는 인식된 주요 포즈 파라미터로 부터 파티클필터를 이용해 예측한 다수 파티클로부터 가장 높은 사후분포를 갖는 파티클을 찾아 주요 포즈를 업데이트하여 결정한다. 따라서 주요한 포즈 인식과 이를 기반으로 한 세부 포즈를 추적하는 두 단계를 통해 인체 정면 상반신 포즈를 정확하게 인식 할 수 있다.