본 동작포착 및 매핑 기반의 인간-로봇상호작용 플랫폼을 제안한다. 사람의 동작을 포착하고 포착된 동작에서 운동을 계획하고 기기를 작동하게 하는 포착, 처리, 실행을 수행하는 플랫폼의 설계, 운용 및 구현 과정을 소개한다. 제안된 플랫폼의 구현 사례로 신뢰성과 성능이 뛰어난 Kinect 기반 포착기, 처리기에 구현된 상호작용 사이버 아바타 로봇과 처리기를 통한 물리 로봇 제어가 기술되었다. 제안된 플랫폼과 구현 사례는 동작포착 및 매핑 기반의 새로운 기기 제어 작동 방식의 실현 방법으로 기대된다.
디지털 엔터테인먼트 영상분야에 모션캡쳐시스템이 도입되어 3D 캐릭터 애니메이션 발전을 더욱 가속화하는 계기가 되었다. 특히 디지털 게임영상에서 격렬한 캐릭터의 움직임을 모션캡쳐시스템이 인간의 근육 움직임을 캡쳐하여 캐릭터의 역동성을 높이거나 사람의 얼굴주름, 표정을 캡쳐해 인간 본연의 감정을 표현하는 수준까지 발전하였다. 이러한 사실적인 영상표현의 확장은 디지털 엔터테인먼트 영역에서 게임 산업을 중심으로 영화, TV, 광고, 뮤직비디오 등 점차 활용빈도가 증가하고 있다. 그러나 국내 모션캡쳐를 활용한 영상 제작과정에서 미국과 일본의 자본과 기술력의 차이, 모션캡쳐 전문 인력의 부족, 국내 모션캡쳐 영상시장의 협소로 인해 경쟁국과 비교하여 제작과정에 많은 어려움을 안고 있는 것이 현실이다. 이에 본 논문에서 통합 모션캡쳐시스템, 모션캡쳐 전문인력, 모션캡쳐 인하우스 프로그램개발 등 제작과정상 드러나는 기술적인 부분을 국내외 영상제작 사례를 통하여 모션캡쳐시스템을 활용한 디지털 엔터테인먼트 영상에서 제작과정상 개선 방안을 제안하고자 한다.
In this paper, we design and experiment a 5G-based metaverse motion synchronization system with configuration of a mobile motion capture studio that has not been commercialized at home and abroad. As a result of the experiment, the average value of the latency test measurement using Wi-Fi is 0.134 seconds faster than the average latency test measurement value using the 5G network. Existing motion capture studios have spatial limitations as the motion capture range is limited to the Wi-Fi communication range. However, the 5G-based metaverse motion synchronization system configures a mobile motion capture studio so that motion performers can solve the spatial limitations by expanding the motion capture communication range indefinitely regardless of time and place. Therefore, it is possible to implement realistic metaverse contents by displaying a realistic and natural digital human because it is free from spatial constraints. The system which was tested in this paper can create a new business model by converging next-generation technologies that are receiving attention related to the digital virtual world, such as motion capture + 5G + digital human twin + metaverse. And it allows for research and develop a next-generation metaverse-based broadcasting solution at a recent time when the business value of digital human and metaverse technologies and functions has been proven and related sales are growing in earnest.
The movements of the human body are difficult to capture owing to the complexity of the three-dimensional skeleton model and occlusion problems. In this paper, we propose a motion capture system that tracks dynamic human motions in real time. Without using external markers, the proposed system adopts multiple depth sensors (Microsoft Kinect) to overcome the occlusion and body rotation problems. To combine the joint data retrieved from the multiple sensors, our calibration process samples a point cloud from depth images and unifies the coordinate systems in point clouds into a single coordinate system via the iterative closest point method. Using noisy skeletal data from sensors, a posture reconstruction method is introduced to estimate the optimal joint positions for consistent motion generation. Based on the high tracking accuracy of the proposed system, we demonstrate that our system is applicable to various motion-based training programs in dance and Taekwondo.
We described a real-time 3D computer vision system called MIMIC(Motion interface f Motion information Capture system) that can capture and save motion of an actor. This system analyzes input images from vision sensors and searches feature information like a head, hands, and feet. Moreover, this estimates intermediated joints as an elbow and hee using feature information and makes 3D human model having 20 joints. This virtual human model mimics the motion of an actor in real-time. Therefore this system can realize the movement of an actor unaffectedly because of making intermediated joint for complete human body contrary to other marker-free motion capture system.
본 논문은 동작 포착 장비를 통해 각각 따로 포착된 얼굴과 동작 데이터의 자동 동기화 기술에 대해 다룬다. 광학식 동작 포착 기기를 사용할 때 얼굴 표정과 동작의 포착은 별도로 이루어지는 경우가 많으며, 이 경우 두 데이터 간의 동기화 수행하여야 자연스러운 애니메이션을 만들 수 있다. 본 연구에서는 두 데이터 간의 공통 부분인 목 및 얼굴의 전체적인 움직임 데이터를 기준으로 비선형 시간 변형을 통해 동기화를 수행하는 기법을 제안한다. 연구 결과를 간단한 실험 시나리오에 적용하여 기술의 효과성 여부를 검증하였다.
본 논문에서는 가정용 게임에 적용 가능한 저가이면서 컴팩트한 모션캡쳐 시스템을 목표로 하고 있다. 현재 영화나 게임에 이용되는 모션캡쳐 시스템은 장비가 크고 상당히 고가이기 때문에 간단한 가정용 게임에는 적용하기 어렵다. 요즘 흔히 사용되는 USB CCD카메라를 이용한 모션캡쳐 게임은 속도가 느리고 2차원 인식만 하는 단점을 가지고 있다. 하지만 최근 연구에서 저가이면서 속도가 빠른 PSD센서를 이용하여 3차원 측정이 가능한 시스템을 구현할 수 있게 되었다. 2차원 측정이 가능한 PSD센서를 이용한 3차원 모션캡쳐 시스템에는 2개 이상의 PSD를 사용하는 스테레오 비전 기반의 PSD 모션캡쳐 시스템과 빛의 세기와 거리와의 관계를 이용하여 하나의 PSD만으로도 3차원 측정이 가능한 광량보정 기반의 단일 PSD 모션캡쳐 시스템 등이 소개되었다. 하지만 현재 개발된 두 시스템을 가정용 게임에 적용하기에는 다음과 같은 문제가 있다. 두 개 이상의 PSD 센서를 사용해야 하기 때문에 고가이고 복잡하다. 광량보정 기반의 단일 PSD 모션캡쳐 시스템의 경우에는 측정된 마커의 광량을 이용하여 거리를 계산하기 하기 때문에 거리측정을 위해 전방향으로 균일한 광량을 가지는 마커를 만들어야 하므로 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결한 새로운 접근방법을 소개하고자 한다. 일정한 거리에 떨어져 있는 두 개의 마커가 광학적 특성만 동일하다면 두 마커 사이의 상대적 광량차이를 이용하여 3차원 측정을 할 수 있다는 것이다. 결과적으로 저가이며, 빠르고, 컴팩트하고, 광각이며, 게임에도 적용가능한 단일 PSD 모션 캡쳐 시스템을 개발했다. 이 개발된 시스템이 애니메이션이나 영화, 게임에도 사용되어질 것으로 기대한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권2호
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pp.87-92
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2024
The rapid development of artificial intelligence technology in recent years is evident, from the emergence of ChatGPT to innovations like Midjourney, Stable Diffution, and the upcoming SORA text-to-video technology by OPENai. Animation capture technology, driven by the AI technology trend, is undergoing significant advancements, accelerating the progress of the animation industry. Through an analysis of the current application of DEEPMOTION, this paper explores the development direction of AI motion capture technology, analyzes issues such as errors in multi-person object motion capture, and examines the vast prospects. With the continuous advancement of AI technology, the ability to recognize and track complex movements and expressions faster and more accurately, reduce human errors, enhance processing speed and efficiency. This advancement lowers technological barriers and accelerates the fusion of virtual and real worlds.
모션캡쳐시스템은 기존의 키프레임 방식으로는 영상표현이 어려운 인간이나 동물의 사실적인 움직임, 큰 스케일, 많은 경제적 부담이 소요되는 부분 등에 도입되어 새로운 표현 가능성을 보여주고 있다. 또한, 디지털 엔터테인먼트 영역에서 게임을 중심으로 영화, TV, 광고, 다큐멘터리, 뮤직비디오 등 점차 그 활용 빈도가 증가하고 있다. 그러나 이와 같은 장점에도 불구하고 모션캡쳐를 활용한 디지털 영상표현에 있어서 많은 사전준비 작업, 마커의 부착, 모션데이터의 보정, 모션캡쳐 전문 인력 부족 등의 문제점이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서 모션캡쳐를 활용한 영상제작 사례 분석을 통하여 보다 효과적인 모션캡쳐 디지털 영상제작의 방향을 제안하고자 한다.
양질의 콘텐츠를 제공하기 위해 게임 제작사에서는 신기술을 도입하고 있으며 이중 하나는 게임 캐릭터 애니메이션에 모션캡쳐를 활용하는 것이다. 그러나 소규모 업체들은 경제적 부담으로 인해 모션캡쳐를 활용할 수 있는 기회조차 얻지 못하고 있다. 이에 본 논문은 게임 캐릭터 애니메이션 제작을 위한 모션캡쳐 시스템을 활용한 적용사례를 중심으로 기존의 제작방법을 단순화하여 시간적 경제적 이득을 추구할 수 있는 방법을 찾고 키 프레임 애니메이션을 적용할 수 있는 방안을 모색하여 게임 콘텐츠 개발에 도움이 되고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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