• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권3호
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• pp.103-117
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• 2023

This study focuses on the behavioural lexical classification for extracting animation character actions and the analysis of the character's upper and lower body movements. The behaviour and state of characters in the animation industry are crucial, and digital technology is enhancing the industry's value. However, research on animation motion application technology and behavioural lexical classification is still lacking. Therefore, this study aims to classify the predicates enabling animation motion, differentiate the upper and lower body movements of characters, and apply the behavioural lexicon's motion data. The necessity of this research lies in the potential contributions of advanced character motion technology to various industrial fields, and the use of the behavioural lexicon to elucidate and repurpose character motion. The research method applies a grammatical, behavioural, and semantic predicate classification and behavioural motion analysis based on the character's upper and lower body movements.

• 한국도서관정보학회지
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• 제41권3호
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• pp.351-372
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• 2010

다양한 영화자료의 적극적인 활용과 공유를 위해서 기존의 주요 분류표인 DDC, KDC, LCC의 분류체계를 알아보고, 영화자료의 특성과 함께 기존의 분류체계의 문제점을 파악하고 개선방안을 제시하기 위하여 연구가 수행되었다. 세 체계를 비교한 결과, DDC와 LCC 분류표의 영화관련 항목은 비교적 상세히 전개되어 있었으나 KDC 5판의 영화 관련 항목 수는 매우 미흡하여 영화자료를 포괄하지 못하는 것으로 나타났다. KDC 5판에서는 영화자료의 분류가 4개 강 하에 22개의 하위 항목으로 이루어져 있었지만 본 개선안에서는 9개의 강 하에 53개의 하위 항목을 세분하여 전개하였다. 특히 개선안에는 영화인물, 영화장르, 영화제, 각국의 영화 항목을 추가하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.517-521
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• 2008

Hand motion classification problem is considered as basis for sign or gesture recognition. We promote optical flow as main feature extracted from images sequences to simultaneously segment the motion's area by its magnitude and characterize the motion' s directions by its orientation. We manage the flow orientation histogram as motion descriptor. A motion is encoded by concatenating the flow orientation histogram from several frames. We utilize simple histogram matching to classify the motion sequences. Attempted experiments show the feasibility of our method for hand motion localization and classification.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권2호
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• pp.87-95
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• 2002

반화소 단위 움직임 추정(half pixel accuracy motion estimation, HPAME)과 블록 분류(block classification)를 이용한 계층적 고속 움직임 추정 알고리듬을 제안하였다 제안한 알고리듬은 기존의 MRME(multi-resolution motion estimation)알고리듬보다 우수한 화질을 유지하면서 계산량 및 비트량을 크게 줄일 수 있는 장점을 갖는다. 제안한 알고리듬에서는 다해상도 영상에 대한 움직임 추정 시 고주파 부대역의 움직임 추정에 기준 움직임으로 사용되는 기저대역의 움직임 벡터를 정확하게 추정하기 위하여 HPAME을 행한다. 그리고 고주파 부대역에서는 기저대역에서의 HPAME로 인한 계산량 및 비트량의 증가를 보상하기 위하여 움직임 추정이 필요한 블록들에 대하여서만 선별적으로 미소 움직임을 추정한다. 이때 고주파 부대역에서의 미소 움직임 추정의 수행 여부는 대응되는 기저대역 블록의 움직임 벡터 특성과 블록 분류에 따른 클래스 정보를 이용하여 결정한다 제안한 알고리듬의 성능은 컴퓨터 모의 실험 결과로부터 확인하였다.

• 대한인간공학회지
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• 제26권1호
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• pp.39-46
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• 2007

The purpose of this study was to develop a comprehensive posture classification scheme considering the effects of external load and motion repetition as well as those of working posture. The scheme was developed based on a series of existing empirical studies dealing with postural classification scheme, effects of external load and motion repetition. Ranges of joint motions, external load and motion repetition were divided into the groups with the same degree of discomforts. Each group was assigned a numerical relative discomfort score of code on the basis of discomfort values for the neutral position of elbow flexion. The criteria for evaluating stress of working postures were proposed based on the four distinct action categories, in order to enable practitioners to apply appropriate corrective actions. The proposed scheme was compared with OWAS, RULA and REBA. The comparison revealed that while the proposed scheme and RULA showed similar results for the working postures with light external load and non-repetitive postures, the former overestimated postural load for postures with moderate or heavy external load and repetitive postures than the latter.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권7호
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• pp.671-678
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• 2006

본 논문에서는 두 영상간의 대응관계로부터 퍼지 분류기법을 이용한 강건한 카메라 동작 추정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 이상치가 존재할 때 정확한 카메라 동작을 추정하기 위하여 대표적인 강건 예측기법인 RANSAC 알고리즘을 사용한다. 그런데 RANSAC은 사전에 결정되는 이상치의 비율에 따라 정확도가 좌우되는 샘플링 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 샘플링 시에 퍼지 분류기법을 이용하여 전체 샘플을 좋은, 모호한, 나쁜 샘플로 분류한다. 그런 후에 좋은 데이터에 대해서만 샘플링을 수행함으로써 이상치 제거에 대한 정확도를 향상시킨다. 실험에서는 호모그래피 계산에 대한 성능을 비교함으로써 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• International Journal of Contents
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• 제4권2호
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• pp.24-28
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• 2008

In this paper, we propose a new approach for content-based video retrieval using non-parametric based motion classification in the shot-based video indexing structure. Our system proposed in this paper has supported the real-time video retrieval using spatio-temporal feature comparison by measuring the similarity between visual features and between motion features, respectively, after extracting representative frame and non-parametric motion information from shot-based video clips segmented by scene change detection method. The extraction of non-parametric based motion features, after the normalized motion vectors are created from an MPEG-compressed stream, is effectively fulfilled by discretizing each normalized motion vector into various angle bins, and by considering the mean, variance, and direction of motion vectors in these bins. To obtain visual feature in representative frame, we use the edge-based spatial descriptor. Experimental results show that our approach is superior to conventional methods with regard to the performance for video indexing and retrieval.

• 로봇학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.203-212
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• 2024

Simultaneous motion is essential in the activities of daily living (ADL). For motion intention recognition, surface electromyogram (sEMG) and corresponding motion label is necessary. However, this process is time-consuming and it may increase the burden of the user. Therefore, we propose a simultaneous motion recognition framework using data augmentation based on muscle activation model. The model consists of multiple point sources to be optimized while the number of point sources and their initial parameters are automatically determined. From the experimental results, it is shown that the framework has generated the data which are similar to the real one. This aspect is quantified with the following two metrics: structural similarity index measure (SSIM) and mean squared error (MSE). Furthermore, with k-nearest neighbor (k-NN) or support vector machine (SVM), the classification accuracy is also enhanced with the proposed framework. From these results, it can be concluded that the generalization property of the training data is enhanced and the classification accuracy is increased accordingly. We expect that this framework reduces the burden of the user from the excessive and time-consuming data acquisition.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권5호
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• pp.38-47
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• 2006

기존의 인식 방법은 물체에 대한 형상 정보 또는 움직임을 특징으로 한 단일 인식기를 사용한다. 하지만, 기존의 단일 특징 기반의 단일 인식기를 사용하는 방법의 인식 성능은 물체의 영역에 대한 정확한 검출에 크게 의존하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 기존 인식방법의 단점을 해결하고, 인식의 신뢰성을 높이기 위해서 세 가지 인식기에 의한 각 결과를 Bayesian을 이용하여 융합하는 새로운 인식 방법을 제안한다. 첫 번째 인식기는 푸리에 묘사자로부터 얻은 형상 정보를 특징으로 한 신경망을 사용하고, 두 번째 인식기는 형상 정보에 대한 기울기를 바탕으로 한 통계적인 방법을 사용한다. 또한. 세 번째 인식기는 검출된 물체의 일정 부분의 움직임에 대한 모션 정보를 특징으로 하여 인식한다. 본 논문의 실험결과에서 제안한 결과 융합방법은 기존의 Majority Voting과 Weight Average Score 방법에 비해서 더 우수한 인식 성능을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권2호
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• pp.1-11
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• 2006

본 논문에서는 샷(shot) 기반 비디오 색인 구조에서 비-파라미터(non-parametric) 기반의 움직임 분류를 통한 비디오 영상 검색 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 비디오 검색 시스템은 장면 전환 기법을 통해 얻은 샷 단위의 짧은 비디오로부터 대표 프레임과 움직임 정보를 취득한 후, 이를 통해 시각적 특징과 움직임 특징을 추출하여 유사도를 비교함으로써 시-공간적 특징을 이용한 실시간 검색이 가능하도록 구현되었다. 비-파라미터 기반의 움직임 특징의 추출은 MPEG 압축 스트림으로부터 정규화된 움직임 벡터계(界)를 추출한 후, 각각의 정규화된 움직임 벡터를 여러 개의 각도 빈(bin)으로 양자화하고 이의 평균과 분산, 방향 등을 고려함으로써 효과적으로 이루어진다. 대표 프레임에서의 시각 특징 검출을 위해서는 에지 기반의 공간 기술자를 이용하였다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 시스템이 매우 효과적임을 잘 나타내고 있다. 데이터베이스 내 영상의 색인을 위해서는 R*-tree 구조를 이용한다.