• 로봇학회논문지
• /
• 제3권4호
• /
• pp.287-299
• /
• 2008

People have expected a humanoid robot to move as naturally as a human being does. The natural movements of humanoid robot may provide people with safer physical services and communicate with persons through motions more correctly. This work presented a methodology to generate the natural motions for a humanoid robot, which are converted from human motion capture data. The methodology produces not only kinematically mapped motions but dynamically mapped ones. The kinematical mapping reflects the human-likeness in the converted motions, while the dynamical mapping could ensure the movement stability of whole body motions of a humanoid robot. The methodology consists of three processes: (a) Human modeling, (b) Kinematic mapping and (c) Dynamic mapping. The human modeling based on optimization gives the ZMP (Zero Moment Point) and COM (Center of Mass) time trajectories of an actor. Those trajectories are modified for a humanoid robot through the kinematic mapping. In addition to modifying the ZMP and COM trajectories, the lower body (pelvis and legs) motion of the actor is then scaled kinematically and converted to the motion available to the humanoid robot considering dynamical aspects. The KIST humanoid robot, Mahru, imitated a dancing motion to evaluate the methodology, showing the good agreement in the motion.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.851-859
• /
• 2011

본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위해 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 또한 추출된 조인트를 이용하여 인체를 매핑하여 사람의 동작을 재현한다. 이를 위해 인체의 치수를 이용하여 인체 움직임을 제어하는 14개의 조인트로 인체를 모델링한다. 제안방법은 단일카메라로 RGB 컬러로 입력되는 영상을 색상, 채도, 명암의 영상으로 변환한 후 차 영상기법을 이용하여 인체의 실루엣을 추출한다. 추출된 실루엣의 코너점과 인체 모델링 정보를 이용하여 조인트를 자동 검출한다. 객체의 움직임 추적은 전체 영상 중 조인트를 중심으로 블록매칭 기법을 이용하며 추출된 조인트의 위치정보를 이용하여 인체의 움직임을 매핑한다. 제안방법을 실험동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.

• 정보처리학회논문지A
• /
• 제13A권4호
• /
• pp.371-380
• /
• 2006

본 논문은 패션 디자인 분야에서 완성된 의상의 모델 사진을 활용해 다양한 원단(직물)을 직접 Draping함으로써 새로운 디자인을 창출할 수 있고 직접 샘플이나 시제품을 제작하지 않고도 시뮬레이션만으로 의상 작품을 확인 할 수 있다. 또한 모델과 원단 이미지에 대한 데이터베이스를 구축하여 실시간으로 Mapping 결과를 확인할 수 있는 시스템을 구현하였다. 그리고 여기에서 추출되는 시제품을 3D 모델에 입혀 시뮬레이션 할 수 있도록 하기 위한 과정으로 우선 여러 옷감 조각들을 이용하여 가상의 3D 인체 모델에 옷을 입히기 위한 의복 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 3D 인체 모델 파일과 2D 재단 패턴 파일을 읽어 들인 다음에 mass-spring model에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3D 모델을 생성한다. 본 논문의 시스템은 사실적인 시뮬레이션을 위하여 인체 모델을 구성하는 삼각형과 의복을 구성하는 삼각형 사이의 충돌을 검사하고 반응 처리를 수행하였다. 인체를 구성하는 삼각형의 수가 매우 많으므로, 이러한 충돌 검사 빛 반응 처리는 많은 시간을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 Octree 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄이는 방법을 이용하여 사실적인 영상을 생성할 수 있었고, 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.

• 로봇학회논문지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.322-333
• /
• 2022

The Avatar robot, which is one of the teleoperation robots, aims to enable users to feel the robot as a part of the body to intuitively and naturally perform various tasks. Considering the purpose of the avatar robot, an end-effector identical to a human hand is advantageous, but a robotic hand with human hand level performance has not yet been developed. In this paper we propose a new 3-finger robotic hand with human-avatar hand posture mapping algorithm which were integrated with TOCABI-AVATAR, one of the teleoperation system. Due to the flexible rolling contact joints and tendon driven mechanism applied to the finger, the finger could implement adaptive grasping and absorb the impact force caused by unexpected contacts. In addition, human-avatar hand mapping algorithm using five calibration hand postures propose to compensate physical differences between operators. Using the TOCABI-AVATAR system with the robotic hands and mapping algorithm, the operator can perform 13 out of 16 hand postures of grasping taxonomy and 4 gestures. In addition, using the system, we participated in the ANA AVATAR XPRIZE Semi-final and successfully performed three scenarios which including various social interactions as well as object manipulation.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권4호
• /
• pp.2042-2059
• /
• 2019

Digital shadow puppet has traditionally relied on expensive motion capture equipments and complex design. In this paper, a low-cost driven technique is presented, that captures human pose estimation data with simple camera from real scenarios, and use them to drive virtual Chinese shadow play in a 2.5D scene. We propose a special method for extracting human pose data for driving virtual Chinese shadow play, which is called 2.5D human pose estimation. Firstly, we use the 3D human pose estimation method to obtain the initial data. In the process of the following transformation, we treat the depth feature as an implicit feature, and map body joints to the range of constraints. We call the obtain pose data as 2.5D pose data. However, the 2.5D pose data can not better control the shadow puppet directly, due to the difference in motion pattern and composition structure between real pose and shadow puppet. To this end, the 2.5D pose data transformation is carried out in the implicit pose mapping space based on self-network and the final 2.5D pose expression data is produced for animating shadow puppets. Experimental results have demonstrated the effectiveness of our new method.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
• /
• 제23권1호
• /
• pp.17-25
• /
• 2019

We discuss recent advances in Gd-based $T_1$-weighted MR contrast agents for the mapping of cellular pH. The pH plays a critical role in various biological processes. During the past two decades, several MR contrast agents of strategic importance for pH-mapping have been developed. Some of these agents shed light on the pH fluctuation in the tumor microenvironment. A pH-responsive self-assembled contrast agent facilitates the visualization of tumor size as small as $3mm^3$. Optimization of various parameters is crucial for the development of pH-responsive contrast agents. In due course, the new contrast agents may provide significant insight into pH fluctuations in the human body.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제12권2호
• /
• pp.800-816
• /
• 2018

In recent years, video surveillance research has been able to recognize various behaviors of pedestrians and analyze the overall situation of objects by combining image analysis technology and deep learning method. Human Activity Recognition (HAR), which is important issue in video surveillance research, is a field to detect abnormal behavior of pedestrians in CCTV environment. In order to recognize human behavior, it is necessary to detect the human in the image and to estimate the pose from the detected human. In this paper, we propose a novel approach for 2D Human Pose Estimation based on object detection using RGB-D information. By adding depth information to the RGB information that has some limitation in detecting object due to lack of topological information, we can improve the detecting accuracy. Subsequently, the rescaled region of the detected object is applied to ConVol.utional Pose Machines (CPM) which is a sequential prediction structure based on ConVol.utional Neural Network. We utilize CPM to generate belief maps to predict the positions of keypoint representing human body parts and to estimate human pose by detecting 14 key body points. From the experimental results, we can prove that the proposed method detects target objects robustly in occlusion. It is also possible to perform 2D human pose estimation by providing an accurately detected region as an input of the CPM. As for the future work, we will estimate the 3D human pose by mapping the 2D coordinate information on the body part onto the 3D space. Consequently, we can provide useful human behavior information in the research of HAR.

• 한국의류산업학회지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.503-510
• /
• 2004

The study is one of fundamental researches for the development of future smart clothing and textile products with blocking properties from electromagnetic waves by analyzing human physical symptoms in using electromagnetic products in such an environments. Among various textiles in the experiment, nano silver has shown the best blocking performance from electromagnetic waves, which decreases depending on the distance. The power spectrum distribution and the incidence of electroencephalogram between blocking materials and aural stimuli has shown that, ${\beta}$, wave appeared to be active in all channels except for $T_4$, whereas all waves appeared with processed materials and especially with nano silver silk(NSS), ${\alpha}$, ${\beta}$, ${\theta}$, ${\gamma}$ waves appeared active in all regions. As for the brain mapping of ${\alpha}$ wave according to time, there found a strong activity in $P_3$, $P_4$ of the parietal lobe, with all materials on all time regions. With silk nylon metal(SNM) and NSS, it appeared strong in $F_3$, $F_4$ as well. As for ${\beta}$, wave, the activity appeared strong in frontal lobe before 7min. 30sec, where it tends to diminish abruptly in 7min. 30sec. to 13min. 30sec. region. After 13min., it regained gradually. With NSS, it appeared strong in all areas except for the farthest $T_4$. The appearance of ${\nu}$ wave can be deduced as it can affect human body with its toxic property while the silver particles become nano-sized. Therefore, the study conducted with human participants requires a proper particle size of it which would not penetrate cellular tissues and a proper binder and binding treatment for it, to prevent the physical fatigues and the potential diseases. However, it is highly required for back-up researches to verify various aspects in applying nano silver to textile products.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.611-619
• /
• 2008

본 논문에서 구현한 2.5D 맵핑(mapping) 시스템은 다양한 질감과 패턴에 따른 패션 의상의 모델 사진 이미지를 그대로 살려 외각선 영역 위에 드레이핑(draping)함으로써 새로운 디자인을 창출할 수 있고, 직접 샘플이나 시제품을 제작하지 않고도 시뮬레이션만으로 의상 작품을 확인할 수 있다. 또한 원단 디자인과 최종 제품의 상태를 정확하게 예측할 수 있는 기능을 제공하며, 원단과 모델 사진 이미지의 데이터베이스 구축으로 쉽고 빠르게 드레이핑함으로써 패션 업계의 경쟁력 향상과 비용 절감 효과를 가져 올 수 있다. 2.5D 맵핑 시스템은 보다 자연스러운 드레이핑을 위하여 메쉬 워프 알고리즘 모듈, 명암 추출과 적용 모듈, 맵핑 영역 추출 모듈, 메쉬 생성과 변형 모듈, 2.5D 맵핑 모듈로 구성하여 구현하였다. 향후 연구과제는 2.5D 맵핑 시스템의 구현 기술을 기반으로 하여 3D 의복 기술과 3D 인체 구현 기술을 접목한 3D 패션 디자인 시스템을 연구하여 2.5D 맵핑 기술의 표현 한계를 극복할 계획이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제36권11호
• /
• pp.960-966
• /
• 2009

다양체는 고차원 표본 데이터들 사이의 관계를 표현하기 위해 저차원 공간에서 생성된 구조로서 고차원 데이터인 영상과 3차원 인체 구성 데이터를 처리하는데 많이 사용되고 있다. 다양체 학습은 이러한 다양체를 생성하는 과정을 말한다. 그러나 다양체 학습을 이용한 포즈 추정은 학습하지 못한 실루엣 변화에 취약하다. 실루엣 변화는 2차원 영상에서 시점 변화, 포즈 변화, 사람 변화, 거리 변화, 잡영에 의해 발생되며, 이러한 변화를 하나의 다양체로 학습하기란 어렵다. 본 논문에서는 실루엣 변화를 유발하는 문제중 하나인 시점 변화에 대한 문제를 해결하고자 한다. 종래에 시점 변화에 상관 없이 포즈를 추정하는 방법에서는, 각 시점마다 다양체를 가지거나 사상 함수에서 시점에 관련한 요소들을 분리하석 별도의 다양체로 학습한다. 하지만 이러한 방법들은 복잡하고, 추정 과정에서 어떠한 시점의 다양체를통해 포즈를 추정할지 판단을 요구하며, 비교사 학습으로 인해 실루엣과 대응되는 3차원 인체 구성을 지정하기 어렵다. 본 논문에서는 시점 다양체, 포즈 다양체, 인체 구성 다양체를 편향된 다양체로 학습하여 사용하는 방법을 제안한다. 그리고 영상과 시점 다양체, 영상과 포즈 다양체, 인체 구성과 인체 구성 다양체, 포즈 다양체와 인체 구성 다양체 간에 사상 함수를 학습한다. 실험에서는 학습된 다양체와 사상 함수를 이용하여 24개의 시점에서 강인한 포즈 추정 결과를 보여주고 있다.