본 논문에서는 방대한 계산량으로 인해 슈퍼컴퓨터나 특수하게 제작된 컴퓨팅 시스템에서만 수행될 수 있었던 기존의 볼입 형 가상 환경(IVE) 시스템과는 달리 확장성과 호환성을 갖는 PC 기반의 몰입 형 가상 환경 시스템(PIVE)을 제안한다. 이러한 개인용 혹은 가정용 컴퓨터 기반의 어플리케이션은 두 가지 장점을 가진다. 첫 번째로 사용할 수 있는 리소스가 다양하다는 것이고, 두 번째로 사용자에게 친근한 인터페이스를 갖는다는 것이다. PC 기반의 몰입 형 가상 환경 시스템은 단순한 인터페이스와 호환성으로 일반 사용자가 IVE 시스템에 쉽고 편리하게 접근할 수 있게 해 준다. 또한 PC 기반의 몰입 형 가상 환경 시스템은 다양한 사용자로 하여금 많은 종류의 주제를 다룰 수 있게 하며, 기존의 복잡한 구조로 되어 있는 햄틱 장치를 PC 기반으로 제작하여 PC와의 호환성을 높여 인터페이스를 보다 쉽게 구현할 수 있게 해준다. 또한 제안된 PC 기반의 몰입 형 가상 환경 시스템은 물리적인 현상들을 계산하고, 시각화하는 시간을 단축시키기 위해서 기하학적인 방법들이 적용함으로써 일반 보급형 PC에서도 구현이 용이하다. 본 논문에서 제안된 PC 기반의 몰입 형 가상 환경 시스템을 사용자가 실내 환경에서 데이터 글러브와 행동 인식 장치, HMD를 착용하고 움직이는 예제에 적용해 보았다.
손 포즈 모델링 및 추적은 컴퓨터 시각 분야에서 어려운 문제로 알려져 있다. 손 포즈 3차원 복원을 위한 방법에는 사용되는 카메라의 수에 따라 다중 카메라 또는 스테레오 카메라 기반 방식과 단일카메라 기반 방식이 있다. 다중 카메라의 경우 여러 대의 카메라를 설치하거나 동기화를 시키는 등에 대한 제약사항이 따른다. 본 논문에서는 확률 그래프 모델에서 신뢰 전파 (Belief Propagation) 알고리즘을 이용하여 단안 카메라에서 획득된 2차원 입력 영상으로부터 3차원 손 포즈를 추정하는 방법을 제안한다. 또한, 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 인식기로 하여 손가락 클릭 동작을 인식한다. 은닉 노드로 손가락의 관절 정보를 표현하고, 2차원 입력 영상에서 추출된 특징을 관측 노드로 표현한 확률 그래프 모델을 정의한다. 3차원 손 포즈 추적을 위해 그래프 모델에서의 신뢰 전파 알고리즘을 이용한다. 신뢰 전파 알고리즘을 통해 3차원 손 포즈를 추정 및 복원하고, 복원된 포즈로부터 손가락의 움직임에 대한 특징을 추출한다. 추출된 정보는 은닉 마르코프 모델의 입력값이 된다. 손가락의 자연스러운 동작을 위해 본 논문에서는 한 손가락의 클릭 동작 인식에 여러 손가락의 움직임을 함께 고려한다. 제안한 방법을 가상 키패드 시스템에 적응한 결과 300개의 동영상 테스트 데이타에 대해 94.66%의 높은 인식률을 보였다.
영상 기반의 모션 캡처에 대한 연구는 인체의 특징 영역 검출, 정확한 자세 추정 및 실시간 성능 등의 문제를 풀기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 인체의 많은 관절 정보를 복원하기 위해 다양한 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 수치적인 역운동학 방법의 단점을 개선한 실시간 모션 캡처 방법을 제안한다. 기존의 수치적인 역운동학 방법은 많은 반복 연산이 필요하며, 국부최소치 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 수치적인 역운동학 해법과 UKF를 결합하여 중간관절을 복원하는 방법을 제안한다. 수치적인 역운동학의 해와 UKF를 결합함으로써, 중간 관절 추정 시 최적값에 보다 안정적이고 빠른 수렴이 가능하다. 모션 캡처를 위해 먼저, 배경 차분과 피부색 검출 방법을 이용하여 인체의 특징 영역을 추출한다. 다수의 카메라로부터 추출된 2차원 인체 영역 정보로부터 3차원 정보를 복원하고, UKF와 결합된 수치적인 역운동학 해법을 통해 동작자의 중간 관절 정보를 추정한다. 수치적인 역운동학의 해는 UKF의 상태 추정 시 안정적인 방향을 제시하고, UKF는 다수의 샘플을 기반으로 최적 상태를 찾음으로써, 전역해에 보다 빠르게 수렴한다.
본 논문에서는 마비/편마비 환자의 손 재활운동을 위한 증강현실 인터랙션을 통한 재활운동시스템을 제안한다. 주로 기계적 장치에 의존하고 있는 기존의 마비환자 재활운동시스템에서 가정에서 손쉽게 재활훈련을 수행할 수 있도록 시스템을 구성하기위하여 컴퓨터 비전 기법을 이용하여 재활훈련에 필요한 장비를 최소화하고 좀 더 간편하게 설치하여 사용할 수 있도록 하는데 초점을 맞추었다. 본 논문에서 제안된 방법은 손끝의 움직임과 상태를 손끝마커의 위치와 접촉여부를 검사함으로써 인터랙션 상태를 점검한다. 한대의 카메라로부터 입력되는 손끝 마커의 2차원 위치는 3차원 객체와의 인터랙션을 위하여 ARToolKit 마커를 기반으로 보정된 3차원 카메라 공간상의 좌표로 변환되어 사용된다. 3차원 좌표계로 변환과정을 거친 손끝 마커의 3차원 위치는 3차원 객체와의 인터랙션에 반영함으로써 증강현실 기반의 인터랙션을 구현하였다. 본 논문에서 제시한 인터랙션 기법의 구현내용을 실험결과에서 나타내었고, 증강현실 기반 테이블탑 환경에서 마비환자의 재활운동에 활용될 수 있음을 나타내었다.
가상 현실(VR)에서 사용자와 동일한 아바타를 시각화하는 것은 몰입도를 증가시킨다. 가상 현실 기술이 발달함에 따라 여러 사용자들의 가상 소셜 네트워킹과 말하는 아바타를 포함하는 다양한 어플리케이션이 늘어난다. 보급형 가상현실 기기에서 사용자의 얼굴 전체와 몸 동작 캡처를 위한 디바이스 정보가 부족하기 때문에 대부분의 가상현실 애플리케이션은 대화하는 얼굴과 몸을 나타내지 않는다. 우리는 오디오와 동기화되어 대화하는 가상 얼굴을 위해, 가상현실 어플리케이션을 대상으로 하는, 새로운 방법을 제안한다. 우리의 시스템은 단일 사용자 애플리케이션에서 사용자 자신과 동기화된 아바타를 실험한다. 단일 사용자 환경에서는 자신의 아바타를 미러링 하고 다중 사용자 환경에서 동기화된 대화 파트너를 시각화 하여 동기화된 대화 아바타의 구현한다. 우리는 사실적으로 대화하는 아바타가 동기화되지 않은 말하는 아바타나 보이지 않는 아바타보다 더 영향력이 있다는 것을 사용자 스터디로 검증한다.
Objective: The purpose of this study was to develop a goal setting method for increasing the probability of a holed in a side inclined putting stroke. Method: Three-dimensional video data was recorded at a frequency of 120 hz per second after synchronizing 19 infrared motion capture systems (Qualisys, Gothenburg, Sweden). Putting green used a polycarbonate plate ($1.2{\times}2.4{\times}0.01meter$) with coefficient of friction (${\mu}=0.062$) and a real curve of the actual hole. Results: The velocity ratio between the club and the ball was 1:1.6 under various ball speed conditions in this study. The overall position of the break is 1 m to 1.4 m from the point where the ball leaves. If there is a slope, the ball follows the target line by the straightening force, and when it reaches 1 m position, the straightening force decreases by 30~50% and reaches to the deviation (break) point which is severely influenced by the slope. From here, the ball is aimed in a direction other than the target, and the size is affected by the slope. Conclusion: If there is a side slope, the ball moves away from the straight line, and the larger the slope, the closer the break point is to the starting point of the ball. Therefore, it is necessary to calculate the degree of departure according to the slope carefully, and it is preferable that the slower the speed is, the more the influence of the slope becomes. It is preferable to use the center of the hole as a reference when calculating the departure.
본 논문에서는 키넥트센서(Kinect sensor)와 확장칼만필터(Extended Kalman Filter : EKF)를 이용하여 사람과 로봇간의 상대위치 및 각도와 상대속도를 실시간으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 다양한 이동모드에 따른 모바일로봇의 사람과의 근접동반이동 제어를 수행한다. HOG 및 SVM을 이용한 사람 두부 및 어깨 검출 알고리즘을 통해 사람을 검출하고, 키넥트센서의 정보를 이용해 EKF 알고리즘을 거쳐 사람과 로봇간의 상대위치 및 속도를 추정한다. EKF 알고리즘의 결과를 이용해 실내 환경에서 사람과 같이 근접동반주행을 하기 위한 다양한 모드의 제어 실험을 수행한다. 또한, 모션캡처장비(VICON)를 이용해 알고리즘의 정확도를 검증하였다.
본 논문은 개인위생(personal hygiene)을 위한 보조기기(assistive product)의 하나인, 고령자 및 장애인을 위한 높이조절 세면기의 설계 가이드라인을 제안하였다. 본 연구에서는 기존의 세면기와 프로토타입 높이조절 세면기를 이용한 생체역학적 평가를 진행하였다. 65세 이상 남성 5명(age $68.6{\pm}4.3yrs.$, height $169.8{\pm}5.7cm$, weight $70{\pm}7.7kg$)이 피험자로 참가하였으며, 피험자가 세면기 사용시 3차원 동작측정장치를 이용하여 인체각도를 측정하고, 인체모델을 이용하여 요추에 걸리는 모멘트를 추정하여 평가하였다. 이 결과로부터 최적의 높이 조절 가능 범위가 652[mm]에서 1,162[mm]인 설계 가이드라인을 제시하였다. 일반인 5명의 피험자($25.8{\pm}1.8$세, $175.5{\pm}5.8cm$, $74{\pm}15.7kg$)를 대상으로 높이 조절 세면기의 사용시 그 유효성을 평가하였으며, 그 결과 본 논문에서 제시한 높이조절 범위가 타당함을 보였다.
그로테스크의 미학과 그 오락적 가치는 애니메이션이라는 표현매체가 갖는 특징과 그 속성에서 많은 공통점을 지니고 있으며 이러한 애니메이션에 나타난 그로테스크한 이미지 표현 방식은 현대 이미지 디지털화 기술이 발전하면서 그 표현 영역이 확대되었다. 실사와 애니메이션의 합성, 오브제 애니메이션으로 표현되던 그로테스크 이미지는 Full 3D 애니메이션의 기술, 그리고 모션캡쳐로 인한 가상캐릭터에 대한 현실감 있는 움직임 부여로 좀 더 사실감 있게 그 부조화성을 발전시키고 있다. 그 소재 또한 현대 과학문명의 발달과 더불어 다양해 졌다. 그 한 예가 사이보그 캐릭터의 등장이며 이러한 그로테스크한 이미지는 현대에 이르러 그 여러 특징 중에 인간소외를 다루는 애니메이션에서 주로 등장하기 시작한다. 그리고 이러한 그로테스크 이미지 표현방식의 변화는 향후 영상기술의 발달과 더불어 방법적 양식을 달리하여 VR 형태, 인터랙티브한 영상으로 그 표현매체를 옮기면서 그로테스크한 이미지와 성향은 비인간성을 강조하는 영상장르로 대변되어 갈 것으로 본다
본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 운전자의 피로 상태를 검출하기 위한 얼굴 표정 인식을 위해 얼굴 특징을 추적하고자 하였다. 그러나 대다수의 얼굴 특징 추적 방법은 다양한 조명 조건과 얼굴 움직임, 회전등으로 얼굴의 특징점이 검출하지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선, 능동적 적외선 감지기를 사용하여 다양한 조명 조건하에서 동공을 검출하고, 검출된 동공은 얼굴 움직임을 예측하는데 사용되어진다. 얼굴 움직임에 따라 특징이 국부적으로 부드럽게 변화한다고 할 때, 칼만 필터로 얼굴 특징을 추적할 수 있다. 제한된 동공 위치와 칼만 필터를 동시에 사용함으로 각각의 특징 지점을 정확하게 예상할 수 있었고, Gabor 공간에서 예측 지점에 인접한 지점을 특징으로 추적할 수 있다. 패턴은 검출된 특징에서 공간적 연관성에서 추출한 특징들로 구성된다. 실험을 통하여 다양한 조명과 얼굴 방향, 표정 하에서 제안된 능동적 방법의 얼굴 추적의 실효성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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