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위상분석을 통한 모션캡처 데이터의 자동 포즈 비교 방법
성만규,Sung, Mankyu 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.5
본 논문은 위상분석 기법을 이용하여, 스켈레톤의 크기, 조인트의 개수, 조인트 이름이 다른 모션들에 대한 유사도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 스켈레톤의 계층구조와 기본포즈를 분석하여 k 개의 조인트 그룹으로 자동 분류하며, 분류된 조인트 그룹은 조인트의 전역 위치를 이용한 포인트 클라우드로 변환된다. 이 때, 비교 대상이 되는 각 그룹의 포인트 클라우드 내 포인트의 위치는 스켈레톤의 크기를 고려하여 자동으로 조정되며, 포인트 개수 또한 자동으로 일치하게 된다. 비교 대상이 되는 두 포인트 클라우드들은 유사도 계산을 위해 거리 값을 최소로 하는 최적의 2D변환 행렬을 구하게 되며, 이 행렬을 적용 후 나타나는 포인트 간의 거리의 합을 최종 유사도 값으로 결정한다. 실험을 통해, 제안하는 알고리즘은 스켈레톤의 크기, 조인트의 개수, 조인트 이름에 상관없이 유사도 값을 계산해 줌을 알 수 있었다. This paper introduces an algorithm for computing similarity between two poses in the motion capture data with different scale of skeleton, different number of joints and different joint names. The proposed algorithm first performs the topological analysis on the skeleton hierarchy for classifying the joints into more meaningful groups. The global joints positions of each joint group then are aggregated into a point cloud. The number of joints and their positions are automatically adjusted in this process. Once we have two point clouds, the algorithm finds an optimal 2D transform matrix that transforms one point cloud to the other as closely as possible. Then, the similarity can be obtained by summing up all distance values between two points clouds after applying the 2D transform matrix. After some experiment, we found that the proposed algorithm is able to compute the similarity between two poses regardless of their scale, joint name and the number of joints.
방사기저함수(RBF) 기반 벡터 필드를 이용한 실시간 군집 시뮬레이션
성만규,Sung, Mankyu 한국정보통신학회 2013 한국정보통신학회논문지 Vol.17 No.12
본 논문은 방사기저함수(Radial Basis Function)를 이용한 실시간 군집 시뮬레이션 프레임웍을 제안한다. 제안된 프레임웍에서는 군집이 존재하는 환경을 격자 구조로 모델링 한 후, 격자 구조 각 셀에 하나의 방향 벡터를 할당한 벡터필드를 선형 방사기저함수를 이용하여 실시간으로 합성한다. 방사기저함수를 통한 벡터필드 생성 시, 마우스를 통한 제어라인(Control line)을 이용하며, 이 벡터필드 위에서 군집들은 벡터 필드 흐름에 따라, 자신의 움직임을 결정한다. 방해물과의 충돌회피는 반발벡터필드로 모델링하여, 기존의 벡터필드에 오버레이 하여 이용하고, 다른 캐릭터와의 충돌회피는 lattice-bin 알고리즘에 빠른 충돌회피를 수행한다. This paper introduces a real-time flocking simulation framework through radial basis function(RBF). The proposed framework first divides the entire environment into a grid structure and then assign a vector per each cell. These vectors are automatically calculated by using RBF function, which is parameterized from user-input control lines. Once the construction of vector field is done, then, flocks determine their path by following the vector field flow. The collision with static obstacles are modeled as a repulsive vector field, which is ultimately over-layed on the existing vector field and the inter-individual collision is also handled through fast lattice-bin method.
성만규(Mankyu Sung) 한국정보통신학회 2022 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.26 No.2
본 논문은 가시화 기반 LBVH(Linear Bounding Volume Hierarchy))을 이용한 빠른 GPU기반 N-body 충돌 체크 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 움직이는 n-body 개체에 대한 수정된 모튼코드(Morton code)를 이용하며, 이 모튼코드는, 일반적으로 사용되는 개체의 위치 정보뿐 아니라 이 개체가 스크린상에 차지하는 가시화 영역 정보를 이용하기 때문에, 카메라의 위치 및 방향에 따라 화면상에 차지하는 영역이 작은 개체에 대한 빠른 GPU기반 정렬(sorting)이 가능하게 된다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 방법보다 15%이상 성능 향상이 있음을 알게 되었다 This paper propose a GPU-based N-body collision detection algorithm using LBVH (Linear Bounding Volume Hierarchy) technique. This algorithm introduces a new modified Morton code scheme where the codes use an information about how much each body takes a space in the screen space. This scheme improves the GPU sorting performance of the N-Body because it culls out invisible objects in natural manner. Through the experiments, we verifies that the proposed algorithms can have at least 15% performance improvement over the existing methods
멀티 센서 퓨전을 이용한 실시간 3D 캐릭터 애니메이션
성만규 ( Mankyu Sung ),손영우 ( Youngwoo Son ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1
최근 다양한 3차원 뎁스 센서의 등장은, 3차원 캐릭터가 사람의 움직임에 따라 실시간으로 애니메이션 되도록 하였다. 하지만, 센서에 따라, 공간상의 뎁스를 얻는 방식이 다르며, 이 결과 캡처를 가능하는 센싱영역 또한 뎁스의 종류에 따라 많은 차이를 보여 왔다. 본 논문은 두 가지 방식의 멀티의 센서를 결합하여, 동시에 실시간으로 사용함으로서, 하나의 센서만을 사용했을 경우 얻을 수 없는 조인트에 대한 정보를 얻음으로서, 자세한 캐릭터에 대한 스켈레톤을 애니메이션 하는 방법을 제안한다.
Detecting Collisions in Graph-Driven Motion Synthesis for Crowd Simulation
성만규(Mankyu Sung) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.35 No.1·2
본 논문에서는 모션켑쳐데이타를 이용한 두 캐릭터간의 빠른 충돌감지에 대한 연구를 논의한다. 본 연구의 목적이 ?중 시뮬레이션이기 때문에, 제안한 알고리즘은 캐릭터를 실린더 형태로 모델링 한 후에 Rough한 충돌감지를 목표로 한다. 이를 위해 계층적인 바운딩 박스 데이타 구조인 MOBB를 제안한다. MOBB는 모션클립에 대한 시공간 바운딩 박스이며, 제안된 알고리즘에 대한 테스트 결과 2배 이상의 속도 향상이 있음을 밝힌다. In this paper we consider detecting collisions between characters whose motion is specified by motion capture data. Since we are targeting on massive crowd simulation, we only consider rough collisions, modeling the characters as a disk in the floor plane. To provide efficient collision detection, we introduce a hierarchical bounding volume, the Motion Oriented Bounding Box tree (MOBB tree). A MOBBtree stores space-time bounds of a motion clip. In crowd animation tests, MOBB trees performance improvements ranging between two and an order of magnitude.
UAV의 위치 오차를 예측하기 위한 프레임워크 설계 연구
성연식 ( Yunsick Sung ),곽정훈 ( Jeonghoon Kwak ),양덕규 ( Deokgyu Yang ),성만규 ( Mankyu Sung ) 한국정보처리학회 2015 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.22 No.1
최근에는 아마존 등 해외 배송업체들이 무인항공기(UAV)를 이용한 배송 서비스를 발표하면서 UAV 에 관한 관심이 증폭되고 있다. 일반적으로 UAV는 실외에서 GPS 기반으로 이동한다. 하지만, GPS는 오차 범위가 크고 실내에서는 사용하지 못하는 문제가 있다. UAV의 활용을 높이기 위해서는 UAV를 세밀하게 제어하는 방법과 비행 이동을 자율적으로 제어할 때 발생하는 위치의 오차를 보정하는 방법이 필요하다. 위치 오차는 UAV가 비행할 때 부는 바람 등의 이유로 발생한다. 이 논문에서는 UAV의 움직임을 사전에 측정하고 분석한다. 그리고 현재의 위치 오차를 예측하고 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 Parrot사의 AR.Drone 2.0에 적용해서 처리되는 과정을 소개한다.