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김성훈(Seonghun Kim),임양규(Yangkyu Lim),김영호(Youngho Kim),채영호(Youngho Chai) 한국정보과학회 2019 정보과학회논문지 Vol.46 No.10
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. Research on human motion perception has progressed along with the development of technology. The demand for the gesture recognition is increasing daily. In motion capture, data on each part of the body are acquired by using a sensor or camera in order to realize a natural movement as an actual motion. However, it is inefficient to use the sensor every time motion data must be obtained or to make repeat measures because of slight differences in motion. In addition, various problems must be solved in order to transfer the stored data to another person or modify it use for another action. In this paper, we studied the trends of motion recognition research and analyzed characteristics of the motion reproduction method using keyframe animation and the Labanotation motion recording method. In addition, we proposed an action authoring method which addresses the disadvantages of the existing methods. By visualizing and recording the pattern of partial motions in the units of the images, it is possible to reconstruct other motions, including the meaning of the motion.