디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
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.
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.
