KR102418958B1 - 3D simulation method and apparatus - Google Patents

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KR102418958B1
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Abstract

외부 입력에 기초하여, 모델 파라미터, 자세 파라미터, 모션 공간 파라미터 및 모션 시간 파라미터를 입력받는 파라미터 입력부; 상기 모델 파라미터 및 상기 자세 파라미터에 기초하여 사용자의 3D 모델을 생성하는 3D 모델 생성부; 상기 모션 공간 파라미터 및 상기 모션 시간 파라미터에 기초하여 상기 사용자의 모션 궤적을 생성하는 모션 궤적 생성부; 및 상기 3D 모델에 상기 모션 궤적을 적용하여 상기 사용자의 3D 시뮬레이션을 생성하는 3D 시뮬레이션 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치 및 그 방법이 개시되어 있다.a parameter input unit for receiving a model parameter, a posture parameter, a motion spatial parameter, and a motion time parameter based on an external input; a 3D model generator for generating a 3D model of the user based on the model parameter and the posture parameter; a motion trajectory generator configured to generate a motion trajectory of the user based on the motion spatial parameter and the motion time parameter; and a 3D simulation generator configured to generate a 3D simulation of the user by applying the motion trajectory to the 3D model.

Description

3D 시뮬레이션 방법 및 장치{ 3D simulation method and apparatus }3D simulation method and apparatus { 3D simulation method and apparatus }

본 발명은 3D 시뮬레이션 방법 및 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 사용자의 보행 및 주행 운동을 3차원으로 시뮬레이션하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a 3D simulation method and apparatus, and more particularly, to a method and apparatus for simulating a user's walking and driving motions in three dimensions.

일반적으로 현대인의 일상생활에서의 운동량은 적절한 신체 건강을 유지하기에 상당히 부족하다는 점이 꾸준히 지적되어 왔다. 이에 따라 효과적으로 건강을 촉진하는 체계적인 운동 방법에 대한 관심도가 높아지고 있다. 구체적으로, 체계적이고 효율적으로 신속하게 신체를 단련할 수 있도록 하는 운동, 장기적인 관점에서의 건강 촉진을 위한 자세의 교정 등과 같은 운동 및 인간 수명이 길어짐에 따라 신체 능력이 저하된 노인에게 적합한 운동 등 다양한 운동에 대한 관심이 높아지는 실정이다. 이와 같은 다양한 요구에 부합하는 운동 방법 중 하나로서, 누구나 쉽게 할 수 있는 보행 및 주행 운동이 있다.In general, it has been consistently pointed out that the amount of exercise in modern people's daily life is quite insufficient to maintain proper physical health. Accordingly, interest in systematic exercise methods that effectively promote health is increasing. Specifically, there are various types of exercise, such as exercise to quickly and systematically and efficiently train the body, exercise such as posture correction to promote health from a long-term perspective, and exercise suitable for the elderly whose physical ability has deteriorated as human life lengthens. Interest in sports is on the rise. As one of the exercise methods to meet such various needs, there is a walking and running exercise that anyone can easily do.

신체적인 문제가 없는 사람이라면 누구나 보행 및 주행할 수 있기 때문에 대부분의 사람들은 무의식적으로 익숙해진 자세로 보행 및 주행을 하게 된다. 그런데 사람의 신체란 완벽하게 대칭적이지 않기 때문에, 대부분의 경우 불균형하고 올바르지 못한 자세로 보행 및 주행이 이루어진다. 이와 같은 잘못된 자세의 지속적인 보행 및 주행은 근육과 골격을 비뚤어지게 하고, 나아가 다양한 전신통증을 유발하는 원인이 되기도 한다. 일반인의 경우 이와 같은 잘못된 보행 및 주행 자세는 신체 건강을 저하시키는 문제를 발생시키며, 특히 자라나는 어린이나 신체 능력이 저하된 노인의 경우 체형 왜곡이나 건강 저하 문제가 더욱 심하게 나타난다. 한편 운동선수 및 무용수 등과 같이 일반인보다 더욱 향상된 신체 능력을 필요로 하는 전문인들에게는 신체 능력 향상에의 한계를 발생시키는 등의 문제가 있다.Since anyone without a physical problem can walk and drive, most people unconsciously walk and drive in a familiar posture. However, since the human body is not perfectly symmetrical, in most cases, walking and driving are performed with an imbalanced and incorrect posture. Continued walking and driving in such an incorrect posture may cause distortion of muscles and skeleton, and furthermore, may cause various body pains. In the case of the general public, such an incorrect walking and driving posture causes a problem of lowering physical health, and in particular, in the case of growing children or the elderly with reduced physical ability, the problem of distortion of body shape or deterioration of health appears more severe. On the other hand, there is a problem in that there is a limit to the improvement of physical ability for professionals who need more improved physical ability than ordinary people, such as athletes and dancers.

이처럼 올바른 보행 및 주행 자세는 일반인부터 전문인에 이르기까지 중요하며, 따라서 보행 및 주행 자세를 어떻게 인식하며, 어떻게 교정을 효과적으로 수행할 것인지에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 이처럼 보행 및 주행 자세를 교정하기 위하여 보행 및 주행을 인식, 감지 및 분석하는 기술에 대한 요구가 점점 커지고 있다.As such, correct walking and driving postures are important to everyone from the general public to professionals, and thus, various studies are being conducted on how to recognize walking and driving postures and how to effectively correct them. As such, there is an increasing demand for technologies for recognizing, sensing, and analyzing gait and driving in order to correct gait and driving posture.

본 발명은 상술한 기술적 문제에 대응하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 종래 기술에서의 한계와 단점에 의해 발생하는 다양한 문제점을 실질적으로 보완할 수 있는 것으로, 사용자의 보행 및 주행 운동을 3차원으로 시뮬레이션하는 방법 및 그 장치를 제공하는데 있고, 상기 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는데 있다.The present invention has been devised to respond to the above-described technical problem, and an object of the present invention is to substantially compensate for various problems caused by limitations and disadvantages in the prior art, and to improve the user's walking and driving movement 3 To provide a method and apparatus for dimensional simulation, and to provide a computer-readable recording medium in which a program for executing the method is recorded.

본 발명의 일 실시예에 따르면 3D 시뮬레이션 방법은 외부 입력에 기초하여, 모델 파라미터, 자세 파라미터, 모션 공간 파라미터 및 모션 시간 파라미터를 입력받는 단계; 상기 모델 파라미터 및 상기 자세 파라미터에 기초하여 사용자의 3D 모델을 생성하는 단계; 상기 모션 공간 파라미터 및 상기 모션 시간 파라미터에 기초하여 상기 사용자의 모션 궤적을 생성하는 단계; 및 상기 3D 모델에 상기 모션 궤적을 적용하여 상기 사용자의 3D 시뮬레이션을 생성하는 단계를 포함한다.According to an embodiment of the present invention, a 3D simulation method includes: receiving a model parameter, a posture parameter, a motion spatial parameter, and a motion time parameter based on an external input; generating a 3D model of the user based on the model parameter and the posture parameter; generating a motion trajectory of the user based on the motion spatial parameter and the motion time parameter; and generating a 3D simulation of the user by applying the motion trajectory to the 3D model.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 외부 입력은 사용자로부터의 입력이거나, 운동 인식 장치로부터 상기 사용자의 운동을 인식하여 입력된다.According to an embodiment of the present invention, the external input is an input from the user or is input by recognizing the user's exercise from the exercise recognition device.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 모델 파라미터는 상기 사용자의 외형에 관한 파라미터이고; 상기 자세 파라미터는 상기 사용자의 자세에 관한 파라미터이고; 상기 모션 공간 파라미터는 상기 사용자의 모션의 공간 궤적에 관한 파라미터이고; 상기 모션 시간 파라미터는 상기 사용자의 모션의 시간 궤적에 관한 파라미터이다.According to an embodiment of the present invention, the model parameter is a parameter related to the appearance of the user; the posture parameter is a parameter related to the posture of the user; the motion spatial parameter is a parameter related to a spatial trajectory of motion of the user; The motion time parameter is a parameter related to the time trajectory of the motion of the user.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 모델 파라미터는 신장, 몸무게, 발 길이, 다리 길이, 나이, 성별 및 착용 정보 중 적어도 하나를 포함한다.According to an embodiment of the present invention, the model parameter includes at least one of height, weight, foot length, leg length, age, gender, and wearing information.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 자세 파라미터는 보간, 보각 및 상하 시선각 중 적어도 하나를 포함한다.According to an embodiment of the present invention, the posture parameter includes at least one of interpolation, a supplementary angle, and an upper and lower viewing angle.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 모션 공간 파라미터는 지지구간 상하진동폭, 부유구간 상하진동폭, 최대 수직힘부하율, 평균 수직힘부하율, 충격량, 좌우균일도, 좌우균형도, 보폭, 착지발, 상하골반각, 좌우골반각 및 좌우시선각 중 적어도 하나를 포함한다.According to an embodiment of the present invention, the motion spatial parameters include the vertical vibration amplitude in the support section, the vertical vibration amplitude in the floating section, the maximum vertical force load ratio, the average vertical force load ratio, the amount of impact, the left-right uniformity, the left-right balance, the stride length, the landing foot, and the upper and lower pelvis angle. , including at least one of left and right pelvic angles and left and right viewing angles.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 모션 시간 파라미터는 한발 지지시간, 한발 부유시간 및 분당 보수 중 적어도 하나를 포함한다.According to an embodiment of the present invention, the motion time parameter includes at least one of a foot support time, a foot floating time, and a reward per minute.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 모션 공간 파라미터는 한발구간 상하진동폭, 양발구간 상하진동폭, 좌우균일도, 좌우균형도, 보폭, 착지발, 상하골반각, 좌우골반각 및 좌우시선각 중 적어도 하나를 포함한다.According to an embodiment of the present invention, the motion spatial parameter is at least one of the vertical vibration width of one foot section, the vertical vibration width of both feet, the left and right uniformity, the left and right balance, the stride length, the landing foot, the upper and lower pelvis angle, the left and right pelvis angle, and the left and right gaze angle. include

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 모션 시간 파라미터는 한발 지지시간, 양발 지지시간 및 분당 보수 중 적어도 하나를 포함한다.According to an embodiment of the present invention, the motion time parameter includes at least one of a one-foot support time, a two-foot support time, and a reward per minute.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 사용자의 모션 궤적을 생성하는 단계는 소정의 운동 동작을 모델링한 운동 모션 데이터; 및 상기 모션 공간 파라미터 및 상기 모션 시간 파라미터에 독립적인 기본 모션 데이터를 이용한다.According to an embodiment of the present invention, generating the motion trajectory of the user includes: exercise motion data modeling a predetermined exercise motion; and basic motion data independent of the motion spatial parameter and the motion temporal parameter.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 소정의 운동 동작이 주행인 경우, 상기 운동 모션 데이터 및 상기 기본 모션 데이터는 왼발 지지구간, 왼발 부유구간, 오른발 지지구간 및 오른발 부유구간을 포함하는 4단계 데이터이다.According to an embodiment of the present invention, when the predetermined exercise motion is driving, the exercise motion data and the basic motion data are four-step data including a left foot support section, a left foot floating section, a right foot support section, and a right foot floating section. .

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 소정의 운동 동작이 보행인 경우, 상기 운동 모션 데이터 및 상기 기본 모션 데이터는 왼발 지지구간, 양발 지지구간, 오른발 지지구간 및 양발 지지구간을 포함하는 4단계 데이터이다.According to an embodiment of the present invention, when the predetermined exercise motion is walking, the exercise motion data and the basic motion data are four-step data including a left foot support section, a two foot support section, a right foot support section, and a two foot support section.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 4단계 데이터는 각각의 관절에 대한 상하축, 좌우축 및 전후축 모션 궤적 값을 포함한다.According to an embodiment of the present invention, the four-step data includes motion trajectory values for the upper and lower axes, left and right axes, and front and rear axes for each joint.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 관절은 목, 어깨, 허리, 무릎, 팔, 팔꿈치, 발목 및 발가락 중 적어도 하나의 관절이다.According to an embodiment of the present invention, the joint is at least one of a neck, a shoulder, a waist, a knee, an arm, an elbow, an ankle, and a toe.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 사용자의 모션 궤적을 생성하는 단계는 상기 모션 공간 파라미터에 기초한 게인값을 상기 운동 모션 데이터에 반영하여 조정함으로써, 제1 조정값을 생성하는 단계; 및 상기 모션 시간 파라미터에 기초한 게인값을 상기 제1 조정값에 반영하여 조정함으로써, 제2 조정값을 생성하는 단계를 더 포함한다.According to an embodiment of the present invention, generating the motion trajectory of the user may include: generating a first adjustment value by adjusting a gain value based on the motion spatial parameter to reflect and adjust the motion motion data; and generating a second adjustment value by adjusting the gain value based on the motion time parameter by reflecting the first adjustment value.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 사용자의 모션 궤적을 생성하는 단계는 상기 모션 시간 파라미터에 기초한 게인값을 상기 운동 모션 데이터에 반영하여 조정함으로써, 제1 조정값을 생성하는 단계; 및 상기 모션 공간 파라미터에 기초한 게인값을 상기 제1 조정값에 반영하여 조정함으로써, 제2 조정값을 생성하는 단계를 더 포함한다.According to an embodiment of the present invention, generating the motion trajectory of the user may include: generating a first adjustment value by adjusting a gain value based on the motion time parameter to reflect and adjust the motion motion data; and generating a second adjustment value by adjusting the gain value based on the motion spatial parameter by reflecting the first adjustment value.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 사용자의 모션 궤적을 생성하는 단계는 상기 기본 모션 데이터 및 상기 제2 조정값을 병합하는 단계를 더 포함한다.According to an embodiment of the present invention, generating the motion trajectory of the user further includes merging the basic motion data and the second adjustment value.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 포함한다.In addition, according to an embodiment of the present invention, it includes a computer-readable recording medium in which a program for performing the method is recorded.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면 3D 시뮬레이션 장치는 외부 입력에 기초하여, 모델 파라미터, 자세 파라미터, 모션 공간 파라미터 및 모션 시간 파라미터를 입력받는 파라미터 입력부; 상기 모델 파라미터 및 상기 자세 파라미터에 기초하여 사용자의 3D 모델을 생성하는 3D 모델 생성부; 상기 모션 공간 파라미터 및 상기 모션 시간 파라미터에 기초하여 상기 사용자의 모션 궤적을 생성하는 모션 궤적 생성부; 및 상기 3D 모델에 상기 모션 궤적을 적용하여 상기 사용자의 3D 시뮬레이션을 생성하는 3D 시뮬레이션 생성부를 포함한다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the 3D simulation apparatus includes a parameter input unit for receiving a model parameter, a posture parameter, a motion space parameter, and a motion time parameter based on an external input; a 3D model generator for generating a 3D model of the user based on the model parameter and the posture parameter; a motion trajectory generator configured to generate a motion trajectory of the user based on the motion spatial parameter and the motion time parameter; and a 3D simulation generator configured to generate a 3D simulation of the user by applying the motion trajectory to the 3D model.

본 발명에 따르면, 운동 인식 장치 또는 사용자로부터 입력된 모델 파라미터, 자세 파라미터, 모션 공간 파라미터 및 모션 시간 파라미터에 기초하여, 3D 모델 및 모션 궤적을 생성하여 운동 자세 등에 관한 3D 시뮬레이션을 제공함으로써, 운동 중인 사용자가 효과적이고 정확하게 운동 상태를 인식, 감지 및 분석할 수 있다. 따라서 본 발명에 따른 3D 시뮬레이션을 통하여 사용자는 자신의 보행 및 주행 등의 운동 상태를 효과적이고 정확하게 인식할 수 있으며, 3D 시뮬레이션 분석을 통해 자신의 운동 자세를 교정하는 데 활용할 수 있다.According to the present invention, a 3D model and a motion trajectory are generated based on a model parameter, a posture parameter, a motion spatial parameter, and a motion time parameter inputted from a motion recognition device or a user to provide a 3D simulation regarding an exercise posture, etc. It enables users to effectively and accurately recognize, detect and analyze movement status. Therefore, through the 3D simulation according to the present invention, the user can effectively and accurately recognize his/her movement state, such as walking and driving, and can utilize it to correct his/her movement posture through 3D simulation analysis.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 시뮬레이션 결과를 도시한다.
도 2은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 시뮬레이션 장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 모델 파라미터를 반영한 사용자의 3D 모델을 도시한다.
도 4은 본 발명의 일 실시예에 따른 자세 파라미터를 반영한 사용자의 3D 모델을 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 동작이 주행인 경우, 4단계 운동 모션을 도시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 동작이 보행인 경우, 4단계 운동 모션을 도시한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 궤적 생성부의 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 모션 데이터에 모션 공간 파라미터 를 반영하여 조정한 예시도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 모션 데이터에 모션 시간 파라미터 를 반영하여 조정한 예시도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 시뮬레이션 방법의 흐름도이다.1 shows a 3D simulation result according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of a 3D simulation apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 shows a 3D model of a user reflecting model parameters according to an embodiment of the present invention.
4 illustrates a 3D model of a user reflecting the posture parameters according to an embodiment of the present invention.
5 illustrates a four-step exercise motion when the exercise motion is driving according to an embodiment of the present invention.
6 illustrates a four-step exercise motion when the exercise motion is walking according to an embodiment of the present invention.
7 is a block diagram of a motion trajectory generator according to an embodiment of the present invention.
8 is an exemplary diagram adjusted by reflecting a motion spatial parameter in motion motion data according to an embodiment of the present invention.
9 is an exemplary view adjusted by reflecting a motion time parameter in motion motion data according to an embodiment of the present invention.
10 is a flowchart of a 3D simulation method according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 도면에서 동일한 참조부호는 동일한 구성요소를 지칭하며, 도면 상에서 각 구성 요소의 크기는 설명의 명료성을 위하여 과장되어 있을 수 있다.Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the drawings, the same reference numerals refer to the same components, and the size of each component in the drawings may be exaggerated for clarity of description.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 시뮬레이션 결과를 도시한다.1 shows a 3D simulation result according to an embodiment of the present invention.

본 실시예에 따르면, 3D 시뮬레이션 장치(200)는 외부 입력에 기초하여, 모델 파라미터, 자세 파라미터, 모션 공간 파라미터 및 모션 시간 파라미터를 입력받고, 이에 기초하여 운동 중인 사용자의 3D 모델 및 모션 궤적을 생성함으로써 3D 시뮬레이션을 생성한다. 도시된 예에서, 사용자의 키, 발길이 및 다리 길이 등의 모델 파라미터, 보간 및 보각 등의 자세 파라미터, 보폭, 좌우 균일도 및 좌우 균형도 등의 모션 공간 파라미터, 공중 부유시간 등의 모션 시간 파라미터에 기초하여, 3D 시뮬레이션 장치(200)는 사용자의 보행 및 주행 운동을 3D 시뮬레이션하였다.According to this embodiment, the 3D simulation apparatus 200 receives a model parameter, a posture parameter, a motion space parameter, and a motion time parameter based on an external input, and generates a 3D model and a motion trajectory of the user in motion based on the input. This creates a 3D simulation. In the illustrated example, the model parameters such as the user's height, foot length and leg length, posture parameters such as interpolation and interpolation angle, motion spatial parameters such as stride length, left-right uniformity and left-right balance, and motion time parameters such as air suspension time Based on the 3D simulation apparatus 200, the user's walking and driving motions are 3D simulated.

도 2은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 시뮬레이션 장치의 블록도이다.2 is a block diagram of a 3D simulation apparatus according to an embodiment of the present invention.

3D 시뮬레이션 장치(200)는 파라미터 입력부(210), 3D 모델 생성부(230), 모션 궤적 생성부(250) 및 3D 시뮬레이션 생성부(270)를 포함한다.The 3D simulation apparatus 200 includes a parameter input unit 210 , a 3D model generation unit 230 , a motion trajectory generation unit 250 , and a 3D simulation generation unit 270 .

파라미터 입력부(210)는 외부 입력에 기초하여, 모델 파라미터(211), 자세 파라미터(213), 모션 공간 파라미터(215) 및 모션 시간 파라미터(217)를 입력받는다. 상기 외부 입력은 사용자로부터의 입력이거나, 운동 인식 장치로부터 사용자의 운동을 인식하여 입력된다. 운동 인식 장치와 관련된 상세한 내용은 기 출원된 한국 특허인 '보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 방법 및 장치' (출원번호: 제10-2016-0101489호, 출원일: 2016.08.09), '압력 중심 경로 기반 운동 자세 도출 방법 및 장치' (출원번호: 제10-2016-0101491호, 출원일: 2016.08.09), '보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 방법 및 장치' (출원번호: 제10-2017-0030394호, 출원일: 2017.03.10), '압력 중심 경로 기반 운동 자세 도출 방법 및 장치' (출원번호: 제10-2017-0030402호, 출원일: 2017.03.10) 및 '주행 시 부상 위험성 정량화 방법 및 장치' (출원번호: 제10-2017-0079255호, 출원일: 2017.06.22)에 기술되어 있으며, 상기 출원 특허는 본 명세서 내에 참조용으로 포함된다.The parameter input unit 210 receives a model parameter 211 , a posture parameter 213 , a motion spatial parameter 215 , and a motion time parameter 217 based on an external input. The external input is an input from the user or is input by recognizing the user's exercise from the exercise recognition device. For detailed information related to the motion recognition device, refer to the previously applied Korean patents 'Motion recognition method and device for monitoring walking and driving' (application number: 10-2016-0101489, filing date: August 09, 2016), 'pressure center path 'A method and apparatus for deriving a basic exercise posture' (Application No.: 10-2016-0101491, filed on August 9, 2016), 'A method and apparatus for recognizing movement for monitoring walking and driving' (Application No.: 10-2017-0030394 Issue, filing date: 2017.03.10), 'A method and apparatus for deriving an exercise posture based on a center of pressure path' (Application No. 10-2017-0030402, filing date: March 10, 2017) and 'Method and apparatus for quantifying risk of injury while driving' (Application No.: 10-2017-0079255 No., filing date: 2017.06.22), the patent application is incorporated herein by reference.

모델 파라미터(211)는 사용자의 외형에 관한 파라미터로서, 신장(Height), 몸무게(Weight), 발 길이(Foot length), 다리 길이(Leg length), 나이(Age), 성별(Gender) 및 착용 정보 중 적어도 하나를 포함한다. 착용 정보는 사용자가 착용한 제품의 유형, 이름 및 브랜드 등을 포함한다. 사용자가 착용한 제품은 시계 등의 악세사리, 옷, 신발 등을 포함한다.The model parameter 211 is a parameter related to the user's appearance, and includes height, weight, foot length, leg length, age, gender, and wearing information. at least one of The wearing information includes the type, name, and brand of the product worn by the user. The products worn by the user include accessories such as watches, clothes, and shoes.

자세 파라미터(213)는 사용자의 자세에 관한 파라미터로서, 보간(Step width), 보각(Step angle) 및 상하 시선각(Head vertical angle) 중 적어도 하나를 포함한다. 보간은 다리 사이 간격 평균값이며, 보각은 다리 각도 평균값이다. 상하 시선각은 머리의 상하 각도 평균값을 의미한다.The posture parameter 213 is a parameter related to the user's posture and includes at least one of an interpolation (Step width), a step angle (Step angle), and a vertical viewing angle (Head vertical angle). Interpolation is the average value of the distance between the legs, and the complement angle is the average value of the leg angles. The vertical viewing angle means the average value of the vertical angle of the head.

모션 공간 파라미터(215)는 사용자의 모션의 공간 궤적(Trajectory)에 관한 파라미터로서, 사용자가 주행 운동하는 경우, 지지구간 상하진동폭(Vertical oscillation during stance), 부유구간 상하진동폭(Vertical oscillation during flight), 최대 수직힘부하율(IVLR: Instantaneous Vertical Loading Rate), 평균 수직힘부하율(AVLR: Average Vertical Loading Rate), 충격량(Impact), 좌우균일도(Stability), 좌우균형도(Balance), 보폭(Step length), 착지발(Foot strike pattern), 상하골반각(Pelvic vertical rotation), 좌우골반각(Pelvic lateral rotation) 및 좌우시선각(Head lateral angle) 중 적어도 하나를 포함한다. 모션 공간 파라미터(215)는 사용자가 보행 운동하는 경우, 한발구간 상하진동폭(Vertical oscillation during single stance), 양발구간 상하진동폭(Vertical oscillation during double stance), 좌우균일도, 좌우균형도, 보폭, 착지발, 상하골반각, 좌우골반각 및 좌우시선각 중 적어도 하나를 포함한다.The motion spatial parameter 215 is a parameter related to the spatial trajectory of the user's motion, and when the user is traveling, vertical oscillation during stance, vertical oscillation during flight, Instantaneous Vertical Loading Rate (IVLR), Average Vertical Loading Rate (AVLR), Impact, Stability, Balance, Step length, It includes at least one of a foot strike pattern, an upper and lower pelvic angle (Pelvic vertical rotation), a left and right pelvic angle (Pelvic lateral rotation), and a left and right angle of view (Head lateral angle). The motion spatial parameter 215 is, when the user is walking, vertical oscillation during single stance, vertical oscillation during double stance, left-right uniformity, left-right balance, stride length, landing foot, It includes at least one of upper and lower pelvic angles, left and right pelvic angles, and left and right viewing angles.

지지구간 상하진동폭은 지지구간에서 상하 이동 거리(meter)를 의미하며, 부유구간 상하진동폭은 부유구간에서 상하 이동 거리를 의미한다. 최대 수직힘부하율은 순간 수직 힘 부하율(Newton/second)로서, 지면 반력의 지지구간 최대 기울기를 의미한다. 평균 수직힘부하율(Newton/second)은 지면 반력의 지지구간 평균 기울기를 의미한다. 충격량은 지면 반력의 지지구간 충격력(Newton)을 의미한다.The vertical vibration amplitude in the support section means the vertical movement distance (meter) in the support section, and the vertical vibration amplitude in the floating section means the vertical movement distance in the floating section. The maximum vertical force load rate is the instantaneous vertical force load rate (Newton/second), which means the maximum slope of the support section of the ground reaction force. The average vertical force load rate (Newton/second) means the average slope of the support section of the ground reaction force. The amount of impact means the impact force (Newton) of the support section of the ground reaction force.

좌우균일도(Stability)는 시간, 힘 등에 있어서, 왼발 및 오른발 각각의 다리에 일관성있게 운동상태가 유지되는지를 의미하며, 각각의 다리의 변동 계수(CV: Coefficient)를 이용하여 %로 나타내며, 아래 식을 통해 구한다.Left-right uniformity (Stability) means whether the movement state is consistently maintained for each leg of the left and right feet in time, force, etc. save through

Stability(Left) = 1 - std(Left indices) / mean(Left indices)Stability(Left) = 1 - std(Left indices) / mean(Left indices)

Stability(Right) = 1 - std(Right indices) / mean(Right indices)Stability(Right) = 1 - std(Right indices) / mean(Right indices)

평가지표인 index로 쓰일 수 있는 값은 수직힘 최대값, 수직 가속도 최대값, 지지구간 충격량, 지지시간, 부유시간, 평균 수직힘부하율 및 최대수직힘 부하율을 포함한다.Values that can be used as an index, an evaluation index, include maximum vertical force, maximum vertical acceleration, support section impact, support time, floating time, average vertical force load factor, and maximum vertical force load factor.

좌우균형도(Balance)는 좌우 불균형도(%)를 나타내며, 아래 식을 통해 구한다. The left-right balance indicates the left-right imbalance (%) and is obtained through the following equation.

Balance = Left index / (Left index + Right index) * 100%Balance = Left index / (Left index + Right index) * 100%

보폭(Step length)은 지지구간 및 부유구간 동안 전진하여 이동한 거리를 의미하며, 착지발(Foot strike pattern)은 어떤 발로 착지하는지를 나타낸다. 예를 들어, 착지발은 발 앞꿈치(Fore foot), 발 뒤꿈치(Rear foot) 및 발 중간(Mid foot) 중 하나일 수 있다. 상하골반각(Pelvic vertical rotation) 및 좌우골반각(Pelvic lateral rotation)은 각각 골반의 상하 뒤틀림 및 좌우 뒤틀림 정도를 의미한다. 좌우시선각(Head lateral angle)은 머리의 좌우 각도 평균값이다.The step length refers to the distance traveled by moving forward during the support section and the floating section, and the foot strike pattern shows which foot is landing. For example, the landing foot may be one of a fore foot, a rear foot, and a mid foot. Pelvic vertical rotation and pelvic lateral rotation refer to the degree of vertical and horizontal distortion of the pelvis, respectively. Head lateral angle is the average value of the left and right angles of the head.

모션 시간 파라미터(217)는 사용자의 모션의 시간 궤적에 관한 파라미터로서, 사용자가 주행 운동하는 경우, 한발 지지시간(Single stance time), 한발 부유시간(Single flight time) 및 분당 보수(Cadence) 중 적어도 하나를 포함한다. 모션 시간 파라미터(217)는 사용자가 보행 운동하는 경우, 한발 지지시간(Single stance time), 양발 지지시간(Double stance time) 및 분당 보수 중 적어도 하나를 포함한다.The motion time parameter 217 is a parameter related to the time trajectory of the user's motion, and when the user performs a driving exercise, at least one of a single stance time, a single flight time, and a pay per minute (Cadence). includes one The motion time parameter 217 includes at least one of a single stance time, a double stance time, and a reward per minute when the user performs a gait exercise.

3D 모델 생성부(230)는 모델 파라미터(211) 및 자세 파라미터(213)에 기초하여 사용자의 3D 모델을 생성한다.The 3D model generator 230 generates a 3D model of the user based on the model parameter 211 and the posture parameter 213 .

모션 궤적 생성부(250)는 모션 공간 파라미터(215) 및 모션 시간 파라미터(217)에 기초하여, 사용자의 모션 궤적을 생성한다. 모션 궤적 생성부(250)의 상세한 동작은 도 5 내지 도 9를 통해 이하에서 상세히 후술한다.The motion trajectory generator 250 generates a motion trajectory of the user based on the motion spatial parameter 215 and the motion time parameter 217 . A detailed operation of the motion trajectory generator 250 will be described later in detail with reference to FIGS. 5 to 9 .

3D 시뮬레이션 생성부(270)는 상기 3D 모델에 상기 모션 궤적을 적용하여 사용자의 3D 시뮬레이션을 생성한다.The 3D simulation generating unit 270 generates a 3D simulation of the user by applying the motion trajectory to the 3D model.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 모델 파라미터를 반영한 사용자의 3D 모델을 도시한다.3 shows a 3D model of a user reflecting model parameters according to an embodiment of the present invention.

도시된 예에서, 모델 파라미터(211) 중 사용자의 신장을 반영하여 3D 모델을 생성하였다.In the illustrated example, a 3D model was generated by reflecting the height of the user among the model parameters 211 .

도 4은 본 발명의 일 실시예에 따른 자세 파라미터를 반영한 사용자의 3D 모델을 도시한다.4 illustrates a 3D model of a user reflecting the posture parameters according to an embodiment of the present invention.

도시된 예에서, 자세 파라미터(213) 중 사용자의 보간 및 보각을 반영하여 3D 모델을 생성하였다.In the illustrated example, a 3D model was generated by reflecting the user's interpolation and supplementary angle among the posture parameters 213 .

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 동작이 주행인 경우, 4단계 운동 모션을 도시한다.5 illustrates a four-step exercise motion when the exercise motion is driving according to an embodiment of the present invention.

주행 운동인 경우, 운동 동작은 왼발 지지구간, 왼발 부유구간, 오른발 지지구간 및 오른발 부유구간을 포함하는 4단계가 반복적으로 이루어진다.In the case of the driving exercise, four steps including the left foot support section, the left foot floating section, the right foot support section, and the right foot floating section are repeatedly performed.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 동작이 보행인 경우, 4단계 운동 모션을 도시한다.6 illustrates a four-step exercise motion when the exercise motion is walking according to an embodiment of the present invention.

보행 운동인 경우, 운동 동작은 왼발 지지구간, 양발 지지구간, 오른발 지지구간 및 양발 지지구간을 포함하는 4단계가 반복적으로 이루어진다.In the case of a walking exercise, four steps including a left foot support section, a two-foot support section, a right foot support section, and a two-foot support section are repeatedly performed.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 궤적 생성부의 블록도이다.7 is a block diagram of a motion trajectory generator according to an embodiment of the present invention.

모션 궤적 생성부(700)는 운동 모션 데이터(720) 및 기본 모션 데이터(730)를 포함한다. 운동 모션 데이터(720)는 소정의 운동 동작을 모델링하여 기 저장된 데이터이며, 기본 모션 데이터(730)는 모션 공간 파라미터(715) 및 모션 시간 파라미터(717)에 독립적인 모션 데이터로서 기 저장된 데이터이다. 예를 들어, 기본 모션 데이터(730)는 움직임에 변동이 적은 팔 모션이나 상체 뒤틀림 등의 허우적거리는 모션에 대한 데이터일 수 있다.The motion trajectory generator 700 includes motion motion data 720 and basic motion data 730 . The motion motion data 720 is data pre-stored by modeling a predetermined motion motion, and the basic motion data 730 is pre-stored data as motion data independent of the motion space parameter 715 and the motion time parameter 717 . For example, the basic motion data 730 may be data about an arm motion with little variation in movement or a staggering motion such as twisting the upper body.

소정의 운동 동작이 주행인 경우, 운동 모션 데이터(720) 및 기본 모션 데이터(730)는 왼발 지지구간, 왼발 부유구간, 오른발 지지구간 및 오른발 부유구간을 포함하는 4단계 데이터이다. 소정의 운동 동작이 보행인 경우, 운동 모션 데이터(720) 및 기본 모션 데이터(730)는 왼발 지지구간, 양발 지지구간, 오른발 지지구간 및 양발 지지구간을 포함하는 4단계 데이터이다. 주행 또는 보행 운동에서 상기 4단계는 반복하여 재생된다. 각각의 단계는 각각의 관절에 대한 상하축(z축), 좌우축(y축) 및 전후축(x축)의 3축 모션 궤적 값을 포함한다. 상기 관절은 목, 어깨, 허리, 무릎, 팔, 팔꿈치, 발목 및 발가락 중 적어도 하나이다.When the predetermined exercise motion is driving, the exercise motion data 720 and the basic motion data 730 are four-step data including a left foot support section, a left foot floating section, a right foot support section, and a right foot floating section. When the predetermined exercise motion is walking, the exercise motion data 720 and the basic motion data 730 are four-step data including a left foot support section, a two foot support section, a right foot support section, and a two foot support section. In the driving or walking exercise, the above 4 steps are repeatedly reproduced. Each step includes three-axis motion trajectory values of the vertical axis (z-axis), left-right axis (y-axis), and front-back axis (x-axis) for each joint. The joint is at least one of a neck, shoulder, waist, knee, arm, elbow, ankle and toe.

모션 궤적 생성부(700)는 모션 공간 파라미터 조정부(750) 및 모션 시간 파라미터 조정부(770)를 더 포함한다.The motion trajectory generating unit 700 further includes a motion spatial parameter adjusting unit 750 and a motion time parameter adjusting unit 770 .

모션 공간 파라미터 조정부(750)는 모션 공간 파라미터(715)에 기초한 게인값을 운동 모션 데이터(720)에 반영하여 조정함으로써, 제1 조정값을 생성한다. 예를 들어, 모션 공간 파라미터인 '부유구간 상하진동폭'의 값이 C이고, 해당 값의 최대 가능 값이 Cmax, 최소 가능 값이 Cmin 할 때, '부유구간 상하진동폭' 값에 의한 게인값은 (C - Cmin)/( Cmax - Cmin)으로 설정할 수 있다. 따라서 게인값은 0<=게인값<=1의 범위를 갖는다. 이상에서 게인값 설정을 예시하였지만, 다른 방법으로 게인값을 설정할 수 있음은 당업자에게 자명하다. 모션 시간 파라미터 조정부(770)는 모션 시간 파라미터(717)에 기초한 게인값을 상기 제1 조정값에 반영하여 조정함으로써, 제2 조정값을 생성한다.The motion spatial parameter adjustment unit 750 reflects and adjusts the gain value based on the motion spatial parameter 715 in the motion motion data 720 to generate a first adjustment value. For example, when the value of the motion spatial parameter 'floating section vertical amplitude' is C, the maximum possible value of the corresponding value is C max , and the minimum possible value is C min . is (C - C min )/( C max - C min ) can be set. Therefore, the gain value has a range of 0<=gain value<=1. Although the gain value setting has been exemplified above, it is apparent to those skilled in the art that the gain value can be set in another method. The motion time parameter adjusting unit 770 generates a second adjustment value by adjusting the gain value based on the motion time parameter 717 by reflecting the first adjustment value.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 모션 시간 파라미터 조정부(770)는 모션 시간 파라미터(717)에 기초한 게인값을 운동 모션 데이터(720)에 반영하여 조정함으로써, 제1 조정값을 생성한다. 모션 공간 파라미터 조정부(750)는 모션 공간 파라미터(715)에 기초한 게인값을 상기 제1 조정값에 반영하여 조정함으로써, 제2 조정값을 생성한다.Meanwhile, according to another embodiment of the present invention, the motion time parameter adjusting unit 770 reflects and adjusts the gain value based on the motion time parameter 717 in the motion motion data 720 to generate a first adjustment value. The motion spatial parameter adjustment unit 750 generates a second adjustment value by adjusting the gain value based on the motion spatial parameter 715 by reflecting the first adjustment value.

모션 궤적 생성부(700)는 모션 궤적 병합부(790)를 더 포함한다. 모션 궤적 병합부(790)는 기본 모션 데이터 및 상기 제2 조정값을 병합함으로써, 사용자의 모션 궤적을 생성한다.The motion trajectory generator 700 further includes a motion trajectory merging unit 790 . The motion trajectory merging unit 790 generates the user's motion trajectory by merging the basic motion data and the second adjustment value.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 모션 데이터에 모션 공간 파라미터 를 반영하여 조정한 예시도이다.8 is an exemplary diagram adjusted by reflecting a motion spatial parameter in motion motion data according to an embodiment of the present invention.

도시된 예에서, 주행 운동의 경우 운동 모션 데이터(720)에 저장된 일반적인 허리 3축 모션 궤적 값은 파란 실선으로 도시되어 있다. 모션 공간 파라미터 조정부(750)는 모션 공간 파라미터(715)에 기초한 게인값을 허리의 3축 모션 궤적 값에 반영하여 조정함으로써, 제1 조정값을 생성한다. 도시된 예에서 허리의 3축 모션 궤적 값 중 z축의 제1 조정값은 운동 모션 데이터(720)에 저장된 일반적인 허리 3축 모션 궤적 값 대비 진폭이 줄어들었음을 알 수 있다. In the illustrated example, in the case of driving motion, a general waist 3-axis motion trajectory value stored in the motion motion data 720 is shown by a blue solid line. The motion spatial parameter adjustment unit 750 generates a first adjustment value by adjusting the gain value based on the motion spatial parameter 715 by reflecting the 3-axis motion trajectory value of the waist. In the illustrated example, it can be seen that the amplitude of the first adjustment value of the z-axis among the 3-axis motion trajectory values of the waist is reduced compared to the general value of the 3-axis motion trajectory of the waist stored in the exercise motion data 720 .

도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 운동 모션 데이터에 모션 시간 파라미터를 반영하여 조정한 예시도이다.9 is an exemplary diagram adjusted by reflecting a motion time parameter in motion motion data according to another embodiment of the present invention.

도시된 예에서, 주행 운동의 경우 운동 모션 데이터(720)에 저장된 일반적인 허리 3축 모션 궤적 값은 파란 실선으로 도시되어 있다. 모션 시간 파라미터 조정부는 모션 시간 파라미터에 기초한 게인값을 허리의 3축 모션 궤적 값에 반영하여 조정함으로써, 제1 조정값을 생성한다. 도시된 예에서 허리의 3축 모션 궤적 값 중 z축의 제1 조정값은 운동 모션 데이터에 저장된 일반적인 허리 3축 모션 궤적 값 대비 오른발 지지시간이 줄어들었음을 알 수 있다. In the illustrated example, in the case of driving motion, a general waist 3-axis motion trajectory value stored in the motion motion data 720 is shown by a blue solid line. The motion time parameter adjusting unit generates a first adjustment value by adjusting the gain value based on the motion time parameter by reflecting the 3-axis motion trajectory value of the waist. In the illustrated example, it can be seen that the first adjustment value of the z-axis among the 3-axis motion trajectory values of the waist decreases the right foot support time compared to the general 3-axis motion trajectory value of the waist stored in the exercise motion data.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 시뮬레이션 방법의 흐름도이다.10 is a flowchart of a 3D simulation method according to an embodiment of the present invention.

단계 1010에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 시뮬레이션 장치(200) 는 외부 입력에 기초하여, 모델 파라미터, 자세 파라미터, 모션 공간 파라미터 및 모션 시간 파라미터를 입력받는다. 상기 외부 입력은 사용자로부터의 입력이거나, 운동 인식 장치로부터 상기 사용자의 운동을 인식하여 입력된다.In step 1010, the 3D simulation apparatus 200 according to an embodiment of the present invention receives a model parameter, a posture parameter, a motion spatial parameter, and a motion time parameter based on an external input. The external input is an input from a user or is input by recognizing the user's exercise from an exercise recognition device.

단계 1020에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 시뮬레이션 장치(200)는 상기 모델 파라미터 및 상기 자세 파라미터에 기초하여 사용자의 3D 모델을 생성한다.In step 1020, the 3D simulation apparatus 200 according to an embodiment of the present invention generates a 3D model of the user based on the model parameter and the posture parameter.

단계 1030에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 시뮬레이션 장치(200) 는 상기 모션 공간 파라미터 및 상기 모션 시간 파라미터에 기초하여 상기 사용자의 모션 궤적을 생성한다. 상기 사용자의 모션 궤적을 생성하는 단계는 소정의 운동 동작을 모델링한 운동 모션 데이터 및 상기 모션 공간 파라미터 및 상기 모션 시간 파라미터에 독립적인 기본 모션 데이터를 이용한다.In step 1030, the 3D simulation apparatus 200 according to an embodiment of the present invention generates a motion trajectory of the user based on the motion spatial parameter and the motion time parameter. The step of generating the motion trajectory of the user uses motion motion data that models a predetermined motion motion and basic motion data independent of the motion spatial parameter and the motion time parameter.

상기 소정의 운동 동작이 주행인 경우, 상기 운동 모션 데이터 및 상기 기본 모션 데이터는 왼발 지지구간, 왼발 부유구간, 오른발 지지구간 및 오른발 부유구간을 포함하는 4단계 데이터이다. 상기 소정의 운동 동작이 보행인 경우, 상기 운동 모션 데이터 및 상기 기본 모션 데이터는 왼발 지지구간, 양발 지지구간, 오른발 지지구간 및 양발 지지구간을 포함하는 4단계 데이터이다. 상기 4단계 데이터는 각각의 관절에 대한 상하축, 좌우축 및 전후축 모션 궤적 값을 포함한다. 상기 관절은 목, 어깨, 허리, 무릎, 팔, 팔꿈치, 발목 및 발가락 중 적어도 하나의 관절이다.When the predetermined exercise motion is driving, the exercise motion data and the basic motion data are four-step data including a left foot support section, a left foot floating section, a right foot support section, and a right foot floating section. When the predetermined exercise motion is walking, the exercise motion data and the basic motion data are four-step data including a left foot support section, a two foot support section, a right foot support section, and a two foot support section. The four-step data includes motion trajectory values of the vertical axis, the left and right axes, and the front and rear axes for each joint. The joint is at least one of a neck, a shoulder, a waist, a knee, an arm, an elbow, an ankle, and a toe.

상기 사용자의 모션 궤적을 생성하는 단계는 상기 모션 공간 파라미터에 기초한 게인값을 상기 운동 모션 데이터에 반영하여 조정함으로써, 제1 조정값을 생성하고, 상기 모션 시간 파라미터에 기초한 게인값을 상기 제1 조정값에 반영하여 조정함으로써, 제2 조정값을 생성한다.In the step of generating the motion trajectory of the user, a gain value based on the motion spatial parameter is reflected and adjusted to the motion motion data to generate a first adjustment value, and the gain value based on the motion time parameter is adjusted to the first adjustment. By reflecting and adjusting the value, the second adjustment value is generated.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 사용자의 모션 궤적을 생성하는 단계는 상기 모션 시간 파라미터에 기초한 게인값을 상기 운동 모션 데이터에 반영하여 조정함으로써, 제1 조정값을 생성하고, 상기 모션 공간 파라미터에 기초한 게인값을 상기 제1 조정값에 반영하여 조정함으로써, 제2 조정값을 생성한다.According to another embodiment of the present invention, in the step of generating the motion trajectory of the user, a first adjustment value is generated by adjusting a gain value based on the motion time parameter to reflect the motion motion data, and the motion space parameter By reflecting and adjusting the gain value based on the said 1st adjustment value, a 2nd adjustment value is produced|generated.

본 발명의 일 실시예에 따른 상기 사용자의 모션 궤적을 생성하는 단계는 상기 기본 모션 데이터 및 상기 제2 조정값을 병합하는 단계를 더 포함한다.The generating of the user's motion trajectory according to an embodiment of the present invention further includes merging the basic motion data and the second adjustment value.

단계 1040에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 시뮬레이션 장치(200) 는 상기 3D 모델에 상기 모션 궤적을 적용하여 상기 사용자의 3D 시뮬레이션을 생성한다.In step 1040, the 3D simulation apparatus 200 according to an embodiment of the present invention generates a 3D simulation of the user by applying the motion trajectory to the 3D model.

이상에서 본 발명의 바람직한 실시예가 상세히 기술되었지만, 본 발명의 범위는 이에 한정되지 않고, 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.Although preferred embodiments of the present invention have been described in detail above, the scope of the present invention is not limited thereto, and various modifications and equivalent other embodiments are possible. Accordingly, the true technical protection scope of the present invention should be defined by the appended claims.

예를 들어, 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치는 도시된 바와 같은 장치 각각의 유닛들에 커플링된 버스, 상기 버스에 커플링된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있고, 명령, 수신된 메시지 또는 생성된 메시지를 저장하기 위해 상기 버스에 커플링되고, 전술한 바와 같은 명령들을 수행하기 위한 적어도 하나의 프로세서에 커플링된 메모리를 포함할 수 있다. For example, an apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention may comprise a bus coupled to respective units of the apparatus as shown, at least one processor coupled to the bus, the instruction, received a memory coupled to the bus for storing a message or generated message and coupled to the at least one processor for performing instructions as described above.

또한, 본 발명에 따른 시스템은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 상기 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.In addition, the system according to the present invention can be implemented as computer-readable codes on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium includes all types of recording devices in which data readable by a computer system is stored. The computer-readable recording medium includes a magnetic storage medium (eg, a ROM, a floppy disk, a hard disk, etc.) and an optical readable medium (eg, a CD-ROM, a DVD, etc.). In addition, the computer-readable recording medium is distributed in a network-connected computer system so that the computer-readable code can be stored and executed in a distributed manner.

Claims (35)

외부 입력에 기초하여, 모델 파라미터, 자세 파라미터, 모션 공간 파라미터 및 모션 시간 파라미터를 입력받는 파라미터 입력부;
상기 모델 파라미터 및 상기 자세 파라미터에 기초하여 사용자의 3D 모델을 생성하는 3D 모델 생성부;
상기 모션 공간 파라미터 및 상기 모션 시간 파라미터에 기초하여 상기 사용자의 모션 궤적을 생성하는 모션 궤적 생성부; 및
상기 3D 모델에 상기 모션 궤적을 적용하여 상기 사용자의 3D 시뮬레이션을 생성하는 3D 시뮬레이션 생성부를 포함하고,
상기 모션 궤적 생성부는,
소정의 운동 동작을 모델링한 운동 모션 데이터 및 상기 모션 공간 파라미터 및 상기 모션 시간 파라미터에 독립적인 기본 모션 데이터를 이용하되,
상기 모션 공간 파라미터에 기초한 게인값을 상기 운동 모션 데이터에 반영하여 조정함으로써, 제1 조정값을 생성하는 모션 공간 파라미터 조정부; 및 상기 모션 시간 파라미터에 기초한 게인값을 상기 제1 조정값에 반영하여 조정함으로써, 제2 조정값을 생성하는 모션 시간 파라미터 조정부를 더 포함하거나,
상기 모션 시간 파라미터에 기초한 게인값을 상기 운동 모션 데이터에 반영하여 조정함으로써, 제1 조정값을 생성하는 모션 시간 파라미터 조정부; 및 상기 모션 공간 파라미터에 기초한 게인값을 상기 제1 조정값에 반영하여 조정함으로써, 제2 조정값을 생성하는 모션 공간 파라미터 조정부를 더 포함하며,
상기 기본 모션 데이터 및 상기 제2 조정값을 병합하여 상기 사용자의 모션 궤적을 생성하고,
상기 소정의 운동 동작이 주행인 경우, 상기 운동 모션 데이터 및 상기 기본 모션 데이터는 왼발 지지구간, 왼발 부유구간, 오른발 지지구간 및 오른발 부유구간을 포함하는 4단계 데이터가 되고,
상기 소정의 운동 동작이 보행인 경우, 상기 운동 모션 데이터 및 상기 기본 모션 데이터는 왼발 지지구간, 양발 지지구간, 오른발 지지구간 및 양발 지지구간을 포함하는 4단계 데이터가 되며,
상기 4단계 데이터는 각각의 관절에 대한 상하축, 좌우축 및 전후축 모션 궤적 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.a parameter input unit for receiving a model parameter, a posture parameter, a motion spatial parameter, and a motion time parameter based on an external input;
a 3D model generator for generating a 3D model of the user based on the model parameter and the posture parameter;
a motion trajectory generator configured to generate a motion trajectory of the user based on the motion spatial parameter and the motion time parameter; and
and a 3D simulation generator configured to generate a 3D simulation of the user by applying the motion trajectory to the 3D model,
The motion trajectory generating unit,
Using motion motion data modeling a predetermined motion motion and basic motion data independent of the motion spatial parameter and the motion time parameter,
a motion spatial parameter adjusting unit configured to generate a first adjustment value by adjusting a gain value based on the motion spatial parameter by reflecting the motion data; and a motion time parameter adjusting unit configured to generate a second adjustment value by reflecting and adjusting a gain value based on the motion time parameter to the first adjustment value, or
a motion time parameter adjusting unit for generating a first adjustment value by adjusting a gain value based on the motion time parameter by reflecting the motion data; and a motion spatial parameter adjustment unit configured to generate a second adjustment value by adjusting the gain value based on the motion spatial parameter by reflecting the first adjustment value,
Merge the basic motion data and the second adjustment value to generate a motion trajectory of the user,
When the predetermined exercise motion is running, the exercise motion data and the basic motion data become four-step data including a left foot support section, a left foot floating section, a right foot support section, and a right foot floating section,
When the predetermined exercise motion is walking, the exercise motion data and the basic motion data become four-step data including a left foot support section, a two foot support section, a right foot support section, and a two foot support section,
The 4 step data 3D simulation apparatus, characterized in that it includes the vertical axis, left and right axis, and front and rear axis motion trajectory values for each joint. 제 1항에 있어서,
상기 외부 입력은 사용자로부터의 입력이거나, 운동 인식 장치로부터 상기 사용자의 운동을 인식하여 입력된 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.The method of claim 1,
The external input is an input from the user, or a 3D simulation device, characterized in that the input by recognizing the user's motion from the motion recognition device. 제 1항에 있어서,
상기 모델 파라미터는 상기 사용자의 외형에 관한 파라미터이고;
상기 자세 파라미터는 상기 사용자의 자세에 관한 파라미터이고;
상기 모션 공간 파라미터는 상기 사용자의 모션의 공간 궤적에 관한 파라미터이고;
상기 모션 시간 파라미터는 상기 사용자의 모션의 시간 궤적에 관한 파라미터인 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.The method of claim 1,
the model parameter is a parameter related to the appearance of the user;
the posture parameter is a parameter related to the posture of the user;
the motion spatial parameter is a parameter related to a spatial trajectory of motion of the user;
The motion time parameter is a 3D simulation device, characterized in that it is a parameter related to the time trajectory of the motion of the user. 제 1항에 있어서,
상기 모델 파라미터는 신장, 몸무게, 발 길이, 다리 길이, 나이, 성별 및 착용 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.The method of claim 1,
The model parameter is a 3D simulation device, characterized in that it includes at least one of height, weight, foot length, leg length, age, gender, and wearing information. 제 1항에 있어서,
상기 자세 파라미터는 보간, 보각 및 상하 시선각 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.The method of claim 1,
The posture parameter is a 3D simulation apparatus, characterized in that it includes at least one of interpolation, a supplementary angle, and an upper and lower viewing angle. 제 1항에 있어서,
상기 모션 공간 파라미터는 지지구간 상하진동폭, 부유구간 상하진동폭, 최대 수직힘부하율, 평균 수직힘부하율, 충격량, 좌우균일도, 좌우균형도, 보폭, 착지발, 상하골반각, 좌우골반각 및 좌우시선각 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.The method of claim 1,
The motion spatial parameters include the vertical vibration amplitude in the support section, the vertical vibration amplitude in the floating section, the maximum vertical force load ratio, the average vertical force load ratio, the amount of impact, the left-right uniformity, the left-right balance, the stride length, the landing foot, the upper and lower pelvis angles, the left and right pelvis angles, and the left and right gaze angles. 3D simulation device comprising at least one of. 제 1항에 있어서,
상기 모션 시간 파라미터는 한발 지지시간, 한발 부유시간 및 분당 보수 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.The method of claim 1,
The motion time parameter is a 3D simulation device, characterized in that it comprises at least one of one foot support time, one foot floating time, and the number of steps per minute. 제 1항에 있어서,
상기 모션 공간 파라미터는 한발구간 상하진동폭, 양발구간 상하진동폭, 좌우균일도, 좌우균형도, 보폭, 착지발, 상하골반각, 좌우골반각 및 좌우시선각 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.The method of claim 1,
The motion spatial parameter includes at least one of the upper and lower vibration width of one foot section, vertical vibration width of both feet, left and right uniformity, left and right balance, stride length, landing foot, upper and lower pelvis angle, left and right pelvis angle, and left and right gaze angle 3D simulation, characterized in that it includes Device. 제 1항에 있어서,
상기 모션 시간 파라미터는 한발 지지시간, 양발 지지시간 및 분당 보수 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.The method of claim 1,
The motion time parameter is a 3D simulation device, characterized in that it includes at least one of one foot support time, both feet support time, and the number of steps per minute. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제 1항에 있어서,
상기 관절은 목, 어깨, 허리, 무릎, 팔, 팔꿈치, 발목 및 발가락 중 적어도 하나의 관절인 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.
The method of claim 1,
The joint is a 3D simulation device, characterized in that at least one joint of a neck, shoulder, waist, knee, arm, elbow, ankle, and toe.
 삭제delete 삭제delete 삭제delete 외부 입력에 기초하여, 모델 파라미터, 자세 파라미터, 모션 공간 파라미터 및 모션 시간 파라미터를 입력받는 단계;
상기 모델 파라미터 및 상기 자세 파라미터에 기초하여 사용자의 3D 모델을 생성하는 단계;
상기 모션 공간 파라미터 및 상기 모션 시간 파라미터에 기초하여 상기 사용자의 모션 궤적을 생성하는 단계; 및
상기 3D 모델에 상기 모션 궤적을 적용하여 상기 사용자의 3D 시뮬레이션을 생성하는 단계를 포함하고,
상기 사용자의 모션 궤적을 생성하는 단계는,
소정의 운동 동작을 모델링한 운동 모션 데이터 및 상기 모션 공간 파라미터 및 상기 모션 시간 파라미터에 독립적인 기본 모션 데이터를 이용하되,
상기 모션 공간 파라미터에 기초한 게인값을 상기 운동 모션 데이터에 반영하여 조정함으로써, 제1 조정값을 생성하는 단계; 및 상기 모션 시간 파라미터에 기초한 게인값을 상기 제1 조정값에 반영하여 조정함으로써, 제2 조정값을 생성하는 단계를 포함하거나,
상기 모션 시간 파라미터에 기초한 게인값을 상기 운동 모션 데이터에 반영하여 조정함으로써, 제1 조정값을 생성하는 단계; 및 상기 모션 공간 파라미터에 기초한 게인값을 상기 제1 조정값에 반영하여 조정함으로써, 제2 조정값을 생성하는 단계를 포함하고,
상기 기본 모션 데이터 및 상기 제2 조정값을 병합하는 단계를 더 포함하고,
상기 소정의 운동 동작이 주행인 경우, 상기 운동 모션 데이터 및 상기 기본 모션 데이터는 왼발 지지구간, 왼발 부유구간, 오른발 지지구간 및 오른발 부유구간을 포함하는 4단계 데이터가 되고,
상기 소정의 운동 동작이 보행인 경우, 상기 운동 모션 데이터 및 상기 기본 모션 데이터는 왼발 지지구간, 양발 지지구간, 오른발 지지구간 및 양발 지지구간을 포함하는 4단계 데이터가 되며,
상기 4단계 데이터는 각각의 관절에 대한 상하축, 좌우축 및 전후축 모션 궤적 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.receiving a model parameter, a posture parameter, a motion spatial parameter, and a motion time parameter based on an external input;
generating a 3D model of the user based on the model parameter and the posture parameter;
generating a motion trajectory of the user based on the motion spatial parameter and the motion time parameter; and
generating a 3D simulation of the user by applying the motion trajectory to the 3D model;
The step of generating the user's motion trajectory comprises:
Using motion motion data modeling a predetermined motion motion and basic motion data independent of the motion spatial parameter and the motion time parameter,
generating a first adjustment value by reflecting and adjusting a gain value based on the motion spatial parameter in the motion motion data; and generating a second adjustment value by adjusting the gain value based on the motion time parameter by reflecting the first adjustment value, or
generating a first adjustment value by reflecting and adjusting a gain value based on the motion time parameter in the motion motion data; and generating a second adjustment value by adjusting the gain value based on the motion spatial parameter by reflecting the first adjustment value,
Further comprising the step of merging the basic motion data and the second adjustment value,
When the predetermined exercise motion is running, the exercise motion data and the basic motion data become four-step data including a left foot support section, a left foot floating section, a right foot support section, and a right foot floating section,
When the predetermined exercise motion is walking, the exercise motion data and the basic motion data become four-step data including a left foot support section, a two foot support section, a right foot support section, and a two foot support section,
The 4 step data 3D simulation method, characterized in that it includes the vertical axis, left and right axis, and front and rear axis motion trajectory values for each joint. 제 18항에 있어서,
상기 외부 입력은 사용자로부터의 입력이거나, 운동 인식 장치로부터 상기 사용자의 운동을 인식하여 입력된 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.19. The method of claim 18,
The external input is an input from a user or a 3D simulation method, characterized in that the input by recognizing the user's exercise from an exercise recognition device. 제 18항에 있어서,
상기 모델 파라미터는 상기 사용자의 외형에 관한 파라미터이고;
상기 자세 파라미터는 상기 사용자의 자세에 관한 파라미터이고;
상기 모션 공간 파라미터는 상기 사용자의 모션의 공간 궤적에 관한 파라미터이고;
상기 모션 시간 파라미터는 상기 사용자의 모션의 시간 궤적에 관한 파라미터인 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.19. The method of claim 18,
the model parameter is a parameter related to the appearance of the user;
the posture parameter is a parameter related to the posture of the user;
the motion spatial parameter is a parameter related to a spatial trajectory of motion of the user;
The motion time parameter is a 3D simulation method, characterized in that it is a parameter related to the time trajectory of the user's motion. 제 18항에 있어서,
상기 모델 파라미터는 신장, 몸무게, 발 길이, 다리 길이, 나이, 성별 및 착용 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.19. The method of claim 18,
The model parameter is a 3D simulation method, characterized in that it includes at least one of height, weight, foot length, leg length, age, gender, and wearing information. 제 18항에 있어서,
상기 자세 파라미터는 보간, 보각 및 상하 시선각 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.19. The method of claim 18,
The posture parameter is a 3D simulation method, characterized in that it includes at least one of interpolation, a supplementary angle, and an upper and lower viewing angle. 제 18항에 있어서,
상기 모션 공간 파라미터는 지지구간 상하진동폭, 부유구간 상하진동폭, 최대 수직힘부하율, 평균 수직힘부하율, 충격량, 좌우균일도, 좌우균형도, 보폭, 착지발, 상하골반각, 좌우골반각 및 좌우시선각 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.19. The method of claim 18,
The motion spatial parameters include the vertical vibration amplitude in the support section, the vertical vibration amplitude in the floating section, the maximum vertical force load ratio, the average vertical force load ratio, the amount of impact, the left-right uniformity, the left-right balance, the stride length, the landing foot, the upper and lower pelvis angles, the left and right pelvis angles, and the left and right gaze angles. 3D simulation method comprising at least one of. 제 18항에 있어서,
상기 모션 시간 파라미터는 한발 지지시간, 한발 부유시간 및 분당 보수 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.19. The method of claim 18,
The motion time parameter is a 3D simulation method, characterized in that it includes at least one of one foot support time, one foot floating time, and the number of steps per minute. 제 18항에 있어서,
상기 모션 공간 파라미터는 한발구간 상하진동폭, 양발구간 상하진동폭, 좌우균일도, 좌우균형도, 보폭, 착지발, 상하골반각, 좌우골반각 및 좌우시선각 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.19. The method of claim 18,
The motion spatial parameter includes at least one of the upper and lower vibration width of one foot section, vertical vibration width of both feet, left and right uniformity, left and right balance, stride length, landing foot, upper and lower pelvis angle, left and right pelvis angle, and left and right gaze angle 3D simulation, characterized in that it includes Way. 제 18항에 있어서,
상기 모션 시간 파라미터는 한발 지지시간, 양발 지지시간 및 분당 보수 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.19. The method of claim 18,
The motion time parameter is a 3D simulation method, characterized in that it comprises at least one of one foot support time, both feet support time, and the number of steps per minute. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제 18항에 있어서,
상기 관절은 목, 어깨, 허리, 무릎, 팔, 팔꿈치, 발목 및 발가락 중 적어도 하나의 관절인 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.19. The method of claim 18,
The joint is a 3D simulation method, characterized in that at least one of a neck, a shoulder, a waist, a knee, an arm, an elbow, an ankle, and a toe joint. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제 18항 내지 제 26항, 제 31항 중 어느 한 항에 의한 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.A computer-readable recording medium in which a program for performing the method according to any one of claims 18 to 26 and 31 is recorded.
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