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ELM 알고리즘을 이용한 팔굽혀펴기 행동의 방향별 동작 인식률에 관한 비교 분석
http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.12.1031
본 논문에서는 ELM 알고리즘을 이용한 팔굽혀펴기 행동의 방향별 동작 인식 시스템을 제안한다. 인식되는 과정은 세 부분으로 구성된다. 첫 번째는 모션 데이터를 읽는 과정이다. 이 과정에서 모션 캡처 시스템에서 얻은 데이터가 시스템의 메모리에 입력된다. 그런 다음, 시스템은 모션 데이터로부터 특징벡터를 추출한다. 모션 데이터의 쿼터니언 데이터 값으로부터 변환된 3차원 위치 데이터는 시스템의 X-Y평면, Y-Z 평면, Z-X 평면에 투영되고, 그 값들은 최종 특징 벡터로 사용된다. 각 평면에 투영된 피쳐 벡터는 서로 다른 ELM을 학습하고 총 3개의 ELM이 학습된다. 마지막으로 학습된 각 ELM에 테스트 데이터를 입력하여 최종 인식 결과 값을 도출한다. 모션 데이터를 획득하기 전에 컴퓨터에 트레이닝 할 데이터셋으로 네 가지의 팔굽혀펴기 동작을 선정하였고, 이를 혼합하여 10가지의 동작을 선정하여 컴퓨터에 테스트 할 데이터 셋을 구축했다.
모션-스피어 궤적데이터 기반의 동적제스처 인식 시스템
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.7.781
최근 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI)에 속하는 동적제스처 인식 기술은 많은 관심을 받고 있다. 이는 해당 시스템을 활용하기 위한 인터페이스 구성이 간단하고, 빠른 의사소통이 가능하기 때문이다. 본 논문에서는 동적제스처 인식 시스템에 새로운 입력데이터를 사용하고, 인식정확도를 개선시키기 위한 연구를 진행했다. 기존 동적제스처 인식시스템에서는 주로 관절의 위치와 회전데이터를 사용한다. 반면 제안하는 시스템에서 모션-스피어의 궤적데이터를 사용한다. 모션-스피어는 움직임을 시각화하기 위한 기술로서 직관적으로 움직임을 표현한다. 모션-스피어는 동작을 궤적과 꺾임 각도가 표현하고, 모션-스피어의 궤적은 동적제스처 인식시스템의 입력데이터로 사용가능하다. 본 논문에서는 궤적데이터 사용의 유효성을 동적제스처 인식정확도 비교를 통해서 검증한다. 실험에서는 직접 사용자의 움직임을 쿼터니온데이터로 측정한 실험과 공개 모션데이터를 사용한 실험으로 나눈다. 두 시스템에서 모두 인식정확도 테스트를 진행했고, 각 실험에서 모두 높은 인식정확도를 도출했다.
조인트-스피어를 이용한 관절 단위의 3D 애니메이션 동작 저작
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.4.453
3D 애니메이션의 동작 저작에서 자연스러운 인간의 움직임을 만들어내는 연구는 기술의 발전과 함께 여러 분야에서 진행되고 있다. 자연스럽고 사실적인 애니메이팅을 위하여 수많은 애니메이터가 직접적으로 키 프레임 작업을 하거나 모션 캡처를 받아서 동작을 저작해왔다. 하지만 간단한 동작 저작 및 수정에도 1초당 수개의 키를 만들거나, 센서로 동작을 측정하는 과정은 비효율적이기 때문에 간단한 동작수정을 위해서는 이러한 문제점들이 해결되어야 한다. 본 연구에서는 기존 동작 저작 방식인 키 프레임 애니메이션과 모션 캡처를 이용한 동작 저작 방식을 분석하였다. 또한 기존 방식의 단점을 보완한 새로운 동작 저작 방식을 제안한다. 3D 캐릭터의 각 관절에 부착한 조인트-스피어를 통해 인간의 동작을 기록하고 기록된 궤적을 수정하여 동작을 수정한다. 궤적 수정을 통해 동작을 수정하기 때문에 일일이 모델 각 부위의 회전각, 관절을 모두 조절할 필요가 없어 특정 동작에 있어 기존 동작 저작 방식과 비교했을 때 편의성을 높이고 작업 시간을 단축시켰다.
재설정 가능한 모션 캡쳐를 위한 부분 동작 저작
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.10.989
인간의 동작 인식과 관련된 연구는 기술의 발전과 함께 여러 분야에서 진행되고 있으며, 동작인식에 관한 수요는 날로 증가하는 추세에 있다. 모션 캡쳐에서는 실제 동작과 같은 자연스러운 움직임을 구현하기 위해서는 센서 또는 카메라를 이용하여 각 신체부위의 데이터를 취득 한다. 하지만 동작 데이터를 얻기 위해 매번 센서를 사용하거나, 약간의 동작 차이로 인해 다시 측정하는 과정은 비효율적이다. 또한, 보유하고 있는 데이터를 다른 사람에게 전달하거나, 수정하여 다른 동작으로 활용하기 위해서는 여러 문제점들이 해결되어야 한다.
본 연구에서는 동작인식 관련 연구의 추세를 살펴보며, 키 프레임 애니메이션을 이용한 기존의 동작 재현 방식과 라바노테이션을 이용한 동작 기록 방식의 특징을 분석하였다. 또한, 기존 방식의 단점을 보완하는 동작 저작 방식을 제안한다. 이미지 단위로 부분 동작의 패턴을 시각화하여 기록함으로써, 동작의 의미를 포함한 채로 다른 동작으로의 재구성이 가능하다.
안구 운동의 원리를 적용한 이중 응시의 안정적 시점 뷰 구현
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.5.419
1인칭 게임에서 안구운동을 적용한 이중 응시를 이용하면 영상의 흔들림을 최소화하면서 안정적인 시점 뷰를 제공할 수 있다. 1인칭 시점으로 제작된 FPS게임에서 플레이어의 시선을 담당하는 카메라와 게임 속 캐릭터가 결합되어 있기 때문에 캐릭터의 움직임이 발생하면 시점 뷰도 함께 움직이게 된다. 이는 사람의 경우 눈동자가 머리가 고정된 상태로 바라보는 것과 동일한 원리이다. 하지만 눈과 머리는 분리되어 있고 복수의 안구운동이 적용되어 사물을 먼저 응시한 후 머리가 따라서 움직인다. 이를 통해 몸의 움직임이 발생하여도 사물을 응시하는 시선은 흔들리지 않고 안정적으로 응시할 수 있게 된다.
본 논문에서 전정안반사의 원리를 FPS게임의 시점 카메라에 적용하여 안정적인 시점 뷰를 제공하는 것을 제안하였다. 유니티 게임엔진을 사용하여 게임 환경을 제작하고 눈동자와 머리가 고정된 경우와 전정안반사 원리를 적용한 분리된 경우의 시점 비교를 통해 이중 응시의 안정적 시점 뷰의 생성을 증명하였다.
