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민세희(Sehee Min),이제희(Jehee Lee) 한국컴퓨터그래픽스학회 2021 한국컴퓨터그래픽스학회 학술대회 Vol.2021 No.7
걸음걸이는 인간의 신체 상태를 분석할 수 있는 효과적인 수단이다. 우리는 하나의 보행 사이클로부터 신체 조건을 얻어낼 수 있는 개인화된 보행 분석 프레임워크를 제안한다. 우리의 프레임워크는 고차원 시계열 자세 시퀀스에서 특징적인 임베딩을 얻어낼 수 있는 보행 매니폴드를 포함한다. 임의의 보행 주기에 영향을 주는 뼈, 근육, 관절 한계와 같은 신체 매개변수는 저차원 잠재공간에서의 유사성을 측정함으로써 근사할 수 있다. 우리의 물리 기반 보행 시뮬레이터는 실제 보행을 캡처한 모션 캡처 데이터와 함께 보행 공간에 포함될 데이터를 생성한다.
병적 보행 환자의 모션 캡쳐 데이터로부터 근골격 모델 추정
박범수(Bumsoo Park),민세희(Sehee Min),박정남(Jungnam Park),이제희(Jehee Lee) 한국컴퓨터그래픽스학회 2021 한국컴퓨터그래픽스학회 학술대회 Vol.2021 No.7
본 논문에서는 병적 보행 환자의 모션 캡쳐 데이터만으로 가상 환경에서 이와 유사하게 걷는 근골격 모델을 추정할 수 있는 시스템을 구축하는 방법을 제안한다. 모션 캡쳐란 환자의 몸에 마커를 부착한 뒤 시간에 따른 움직임을 기록하는 것이다. 모션 캡쳐 데이터는 모션 캡쳐에서 기록한 마커의 3차원 좌표값들로 구성된다. 이것을 가능하게 만드는 구성 요소는 두 가지가 있다. 첫 번째는 근육 상태와 골격 구조를 매개 변수로 가지는 근골격 모델의 보행 시뮬레이터를 학습하여 사용한 것이다. 이를 이용하면 다양한 근골격 모델의 보행을 추가적인 학습 없이 바로 계산할 수 있다. 두 번째는 근골격 모델의 매개 변수를 입력으로, 시뮬레이션 결과와 보행 데이터의 차이값을 출력으로 하는 함수의 최솟값을 구하는 최적화 문제를 해결하는 방법으로 적합한 근골격 모델을 추정한다. 본 논문은 다양한 환자에 대해 이와 유사한 시뮬레이션 결과를 보이는 근골격 모델을 찾을 수 있음을 보였다.