• 만화애니메이션 연구
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• 통권41호
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• pp.57-73
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• 2015

애니메이션에서 포즈는 타이밍, 스페이싱과 더불어 중요한 요소라고 말할 수 있다. 포즈는 애니메이션 동작의 스토리텔링이나 상황을 설명하는 중요한 역할을 한다. 애니메이팅 방식은 스트레이트 어헤드 (Straight ahead action) 와 포즈 투 포즈 (Pose to pose) 방식이 있고, 애니메이션 작업자들은 이 두 방식을 사용하거나 두 가지 방식을 혼용해서 사용하고 있다. 컴퓨터 애니메이션은 키 프레임 사이에 보간법을 이용해 포즈 사이에 인비트윈(inbetween) 동작들을 생성하도록 하고 있고, 컴퓨터 애니메이션 작업자들은 포즈 투 포즈 방식의 작업을 많이 쓰고 있다. 애니메이션에서 어떤 하나의 스토리나 상황을 표현하기 위해서 강력하고 좋은 포즈들을 만들어 내느냐 마느냐가 전체 애니메이션 동작의 질을 좌우한다고 볼 수 있다. 또한 이것은 관객들이 애니메이션을 잘 이해 할 수 있는지 없는지, 작업자에겐 능률적인 혹은 비효율적인 작업이 되게 하는 열쇠이다. 이 논문에서는 효과적이고 좋은 포즈를 잡아내는 데에 있어서 4가지 방법을 제시하고자 한다. 4가지의 포즈 선별 방법은 스트레치와 스쿼시의 포즈, 캐릭터의 발 혹은 사물의 높낮이 결정을 통한 포즈, 무게 중심을 고려한 포즈, 캐릭터의 경우 스텝을 밟을 때의 포즈들이다. 이 방법은 디즈니의 애니메이션의 12가지 법칙을 최대한 응용 했고 컴퓨터 애니메이션의 작업 방식에 특징을 고려한 방법이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.63-69
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• 2004

본 논문에서는 포즈 변화에 강인한 얼굴 인식을 위하여 원통 모델을 이용하는 방법을 제안한다. 얼굴 모양이 원통형이라는 가정 하에 입력 영상으로부터 대상의 포즈를 예측하고, 예측된 포즈 각도만큼 포즈 변환을 실시하여 정면 얼굴 영상을 획득한다. 이렇게 획득한 정면 영상을 얼굴 인식에 적용함으로써 얼굴 인식률을 향상시킬 수 있다. 실험 결과, 포즈 변환을 통하여 인식률이 61.43%에서 93.76%로 향상되었음을 볼 수 있었으며, 보다 복잡한 3차원 얼굴 모델을 이용한 결과와 비교하였을 때 비교적 양호한 인식률을 갖는 것을 확인하였다.

• 통합자연과학논문집
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• 제2권2호
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• pp.55-58
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• 2009

A ligand-receptor docking program is an indispensible tool in modern pharmaceutical design. An accurate prediction of small molecular docking pose to a receptor is essential in drug design as well as molecular recognition. An effective docking program requires the ability to locate a correct binding pose in a surprisingly complex conformational space. However, there is an inherent difficulty to predict correct binding pose. The odds are more demanding than finding a needle in a haystack. This mainly comes from the flexibility of both ligand and receptor. Because the searching space to consider is so vast, receptor rigidity has been often applied in docking programs. Even nowadays the receptor may not be considered to be fully flexible although there have been some progress in search algorithm. Improving the efficiency of searching algorithm is still in great demand to explore other applications areas with inherently flexible ligand and/or receptor. In addition to classical search algorithms such as molecular dynamics, Monte Carlo, genetic algorithm and simulated annealing, rather recent algorithms such as tabu search, stochastic tunneling, particle swarm optimizations were also found to be effective. A good search algorithm would require a good balance between exploration and exploitation. It would be a good strategy to combine algorithms already developed. This composite algorithms can be more effective than an individual search algorithms.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.929-938
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• 2004

본 논문에서는 원통모델과 스테레오 카메라를 이용하여 대상의 포즈 변화에 강인한 얼굴인식 방법을 제안한다. 입력으로 하나의 영상을 취할 수 있는 경우와 스테레오 영상을 취할 수 있는 경우의 두 가지로 나누어 다룬다. 단일 입력 영상인 경우 정면이 아닌 입력 영상에 대하여 원통 모델을 이용하여 좌우방향(yaw)으로 포즈를 보상하고, 스테레오 입력 영상인 경우 스테레오 기하학을 이용하여 예측된 상하방향(pitch) 포즈로 대상의 상하 변화까지 보상한다. 또한 스테레오 카메라를 통하여 동시에 두 개의 영상을 얻는다는 장점이 있기 때문에 결정 단계 융합(decision-level fusion) 방법을 이용하여 전체적인 인식률을 향상시킨다. 실험 결과, 좌우 포즈 변환을 통하여 인식률이 61.43%에서 94.76%로 향상되었음을 볼 수 있었고, 보다 복잡한 3차원 얼굴 모델과의 비교 결과 인식률이 양호함을 확인할 수 있었다. 또한 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 얼굴이 위로 향한 영상일 경우 5.24%의 인식률을 향상시켰고, 결정 단계융합에 의해 추가로 3.34%의 인식률을 향상시킬 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.111-118
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• 2022

컴퓨터 비전 연구에서 2차원 인체 자세는 매우 광범위한 연구 방향으로 특히 자세 추적과 행동 인식에서 유의미한 분야다. 인체 자세 표적 획득은 이미지에서 인체 목표를 정확히 찾는 방법을 연구하는 것이 핵심이며 인체 자세 인식은 인공지능(AI)에 적용하는 한편 일상생활에 활용되고 있어서 매우 중요한 연구의의가 있다. 인체 자세 인식 효과의 우수성의 기준은 인식 과정의 성공률과 정확도에 의해 결정된다. 본 연구의 인체 자세 인식에서는 딥러닝 전용 데이터셋인 MS COCO를 기반하여 인체를 17개의 키 포인트로 구분하였다. 다음으로 주요 특징에 대한 세분화 마스크(segmentation mask) 방법을 사용하여 인식률을 개선하였다. 최종적으로 신경망 모델을 설계하고 간단한 단계별 학습부터 효율적인 학습에 이르기까지 많은 수의 표본을 학습시키는 알고리즘을 제안하여 정확도를 향상할 수 있었다.

• 한국가정과학회지
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• 제7권3호
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• pp.15-33
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• 2004

A precise understanding of the human form in static pose serves as the basis of designing clothing. When the human body is in motion, however, even an article of clothing designed to fit the human form in static pose can pull and change, thus restricting the body. In order to increase the fit of the clothing, which may be termed the second skin, its form and measurements therefore must be determined in correlation not only with the formal characteristics of the human body, in static pose but also with its functional characteristics in motion, as caused by the movements of the human body. In this study, the motion factor was selected as the primary basis for designing slacks with good fit in both static and moving states. By indentifying the areas in which lower limb movement cause significant changes in body surface lines, we suggest several application methods for designing slacks. Using unmarried female university students aged 18 - 24 as subjects, a total of 32 body surface categories (15 body surface lines and 17 body surface segment lines) were measured in one static and 9 movement poses. In particular, expansion and contraction levels and rates were measured and used in the analysis. The analysis first involved the calculation of the average measurement per body part in body surface line in static pose as well as of the average expansion and contraction levels and rates in 9 lower limb movements. Two-way MANOVA and multiple comparison analysis (Tukey) were conducted on movements and individual somatotypes regarding measurement per body part and expansion and contraction rates. Body parts whose measurements of body surface lines differed significantly in body surface line in static pose versus in movement were then identified. The results of this study are as follows. First, changes in body surface lines caused by lower limb movements were significant in all body surface lines of the lower trunk, both horizontal and vertical, with the exception of abdomen girth, midway thigh girth, ankle girth, hip length, and posterior knee girth. Second, significantly expanded 10 body surface lines in moving pose were detected and illustrated in table 4. These body parts should be studied in designing or pattern designing, especially for close-fitting pants, in using stretch fabric, and in sensory evaluation of good fit during movement.

• 한국정밀공학회지
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• 제14권5호
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• pp.134-142
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• 1997

In this study, we proposed the wire parallel mechanism that can be used to measure a full pose of a robot. It is composed of six parallel links using wire. The position and orientation of the end effectorf of a robot are calculated using the length of wires which is measured by the encoder. The complex non- linear equations of the forward kinematics are solved by using a numerical method, and the unique solution is obtained from the geometric configuration of the device. The length error of the wire which occurs in static condition is compensated by the relational equation that considered longitudinal extension and defoection of the wire. Through this work, we known that the proposed device has a good accuracy( .+-. 0.01mm) in a large measuring region, so it can be used effectively in a callibration of a robot which required a low cost.

• 디지털융복합연구
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• 제15권12호
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• pp.489-494
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• 2017

게임 애니메이션은 영상 애니메이션과 제작 과정에서 많은 차이가 있지만, 컴퓨터에서 작업하는 애니메이팅 방식은 크게 다르지 않다. 게임 애니메이션 제작에서도 영상 애니메이션에서의 원칙과 원리가 강조되어 제작되기 때문이다. 본 연구에서는 게임 애니메이션 제작 시 캐릭터의 포즈작업에 있어 여러 가지 고려해야 할 사항들 중, 동작의 방향과 에너지의 흐름을 알 수 있는 Line of Action에 대하여 고찰하고자 한다. Line of Action은 드로잉의 기초 이론으로 시작하여 셀 애니메이션부터 3d 애니메이션까지 포즈 작업에 있어 바이블의 역할을 하고 있다. 이러한 Line of Action이 게임 캐릭터의 포즈 작업에서 어떻게 적용되는지 알아보고자 선행연구를 통하여 이론적 배경을 살펴본 후, 3d 온라인 게임 '오버워치'의 영웅 캐릭터들의 포즈(pose)를 수집하고 직접 라인을 그려 포즈를 분석하였다. 그 결과 단순하고 명확한 동선을 가진 캐릭터들의 포즈가 캐릭터의 특징을 잘 표현하고 전달이 명확한 것을 알 수 있었다. 이 연구를 통하여 게임 애니메이션 제작에서 캐릭터 포즈의 표현 기법에 대하여 고찰하고자 하였으며, 실무에서 게임애니메이터들에게 중요한 참고자료가 되기를 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.659-666
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• 2021

With the continuous development of deep learning, human behavior recognition algorithms have achieved good results. However, in a multi-person recognition environment, the complex behavior environment poses a great challenge to the efficiency of recognition. To this end, this paper proposes a multi-person pose estimation model. First of all, the human detectors in the top-down framework mostly use the two-stage target detection model, which runs slow down. The single-stage YOLOv3 target detection model is used to effectively improve the running speed and the generalization of the model. Depth separable convolution, which further improves the speed of target detection and improves the model's ability to extract target proposed regions; Secondly, based on the feature pyramid network combined with context semantic information in the pose estimation model, the OHEM algorithm is used to solve difficult key point detection problems, and the accuracy of multi-person pose estimation is improved; Finally, the Euclidean distance is used to calculate the spatial distance between key points, to determine the similarity of postures in the frame, and to eliminate redundant postures.

• 로봇학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.344-352
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• 2011

A mobile manipulator is a system with a robotic manipulator mounted on top of a mobile base. It has both indoor and outdoor applications for transporting or transferring materials. When a user gives commands, they are usually at high levels such as "move the object to the table," or "tidy the room." By intelligently decomposing these complex commands into several subtasks, the mobile manipulator can perform the tasks with a greater efficiency. One of the crucial subtasks for these commands is the pick-and-place task. For the mobile manipulator, selection of a good base position and orientation is essential to accomplishing this task. This paper presents an algorithm that determines one of the position and orientation of a mobile manipulator in order to complete the pick-and-place task without human intervention. Its effectiveness are shown for a mobile manipulator with 9 degrees-of-freedom in simulation.