실시간 휴먼 시뮬레이션을 위한 마커리스 카메라 기반의 자세 판별 및 모션 보간

Abstract

최근에 휴먼 시뮬레이션은 공정 평가, 인간공학적 설계, 근골격계질환 등 다양한 산업 분야에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 휴먼 시뮬레이션을 하기 위하여 필요한 인체모델을 원하는 자세로 잡아주는데 많은 시간을 소요하고 있다. 이를 극복하기 위해 최근에는 가격의 제한과 인체 동작의 제한을 최소화한 상태에서 모션 데이터를 획득할 수 있는 마커리스 모션 캡쳐 장비가 사용되고 있다. 그러나 일부 주요 자세에서 주변 장애물에 의해 또는 중첩된 관절에 의해 모션이 가려져 정확한 모션데이터를 얻어오지 못하는 폐색현상이 발생한다. 본 논문에서는 마커리스 모션 캡쳐 장비를 사용하여 모션 데이터를 획득하는 과정에서 정확한 모션 데이터를 얻어오지 못하는 경우 현 자세를 식별하는 체계적인 방법을 제안한다. 그리고, 자세를 식별하여 부정확한 모션 데이터를 이전 프레임과 비교를 통해 모션 데이터를 보간하여 자연스러운 시뮬레이션을 보여준다.