KR20190015847A - 3d 시뮬레이션 방법 및 장치 - Google Patents

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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.

Description

3D 시뮬레이션 방법 및 장치{ 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.
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.
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.
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.
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.
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.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 외부 입력은 사용자로부터의 입력이거나, 운동 인식 장치로부터 상기 사용자의 운동을 인식하여 입력된다.
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.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 모델 파라미터는 신장, 몸무게, 발 길이, 다리 길이, 나이, 성별 및 착용 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 자세 파라미터는 보간, 보각 및 상하 시선각 중 적어도 하나를 포함한다.
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.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 모션 시간 파라미터는 한발 지지시간, 한발 부유시간 및 분당 보수 중 적어도 하나를 포함한다.
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.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 모션 시간 파라미터는 한발 지지시간, 양발 지지시간 및 분당 보수 중 적어도 하나를 포함한다.
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.
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.
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.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 4단계 데이터는 각각의 관절에 대한 상하축, 좌우축 및 전후축 모션 궤적 값을 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 관절은 목, 어깨, 허리, 무릎, 팔, 팔꿈치, 발목 및 발가락 중 적어도 하나의 관절이다.
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.
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.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 사용자의 모션 궤적을 생성하는 단계는 상기 기본 모션 데이터 및 상기 제2 조정값을 병합하는 단계를 더 포함한다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 포함한다.
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.
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.
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.
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.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 시뮬레이션 결과를 도시한다.
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.
도 2은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 시뮬레이션 장치의 블록도이다.
3D 시뮬레이션 장치(200)는 파라미터 입력부(210), 3D 모델 생성부(230), 모션 궤적 생성부(250) 및 3D 시뮬레이션 생성부(270)를 포함한다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Stability(Left) = 1 - std(Left indices) / mean(Left 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.
좌우균형도(Balance)는 좌우 불균형도(%)를 나타내며, 아래 식을 통해 구한다.
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.
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.
3D 모델 생성부(230)는 모델 파라미터(211) 및 자세 파라미터(213)에 기초하여 사용자의 3D 모델을 생성한다.
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.
3D 시뮬레이션 생성부(270)는 상기 3D 모델에 상기 모션 궤적을 적용하여 사용자의 3D 시뮬레이션을 생성한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 모델 파라미터를 반영한 사용자의 3D 모델을 도시한다.
도시된 예에서, 모델 파라미터(211) 중 사용자의 신장을 반영하여 3D 모델을 생성하였다.
도 4은 본 발명의 일 실시예에 따른 자세 파라미터를 반영한 사용자의 3D 모델을 도시한다.
도시된 예에서, 자세 파라미터(213) 중 사용자의 보간 및 보각을 반영하여 3D 모델을 생성하였다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 동작이 주행인 경우, 4단계 운동 모션을 도시한다.
주행 운동인 경우, 운동 동작은 왼발 지지구간, 왼발 부유구간, 오른발 지지구간 및 오른발 부유구간을 포함하는 4단계가 반복적으로 이루어진다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 동작이 보행인 경우, 4단계 운동 모션을 도시한다.
보행 운동인 경우, 운동 동작은 왼발 지지구간, 양발 지지구간, 오른발 지지구간 및 양발 지지구간을 포함하는 4단계가 반복적으로 이루어진다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 궤적 생성부의 블록도이다.
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.
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.
모션 궤적 생성부(700)는 모션 공간 파라미터 조정부(750) 및 모션 시간 파라미터 조정부(770)를 더 포함한다.
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.
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.
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.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 모션 데이터에 모션 공간 파라미터 를 반영하여 조정한 예시도이다.
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.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 운동 모션 데이터에 모션 시간 파라미터를 반영하여 조정한 예시도이다.
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.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 시뮬레이션 방법의 흐름도이다.
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.
단계 1020에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 시뮬레이션 장치(200)는 상기 모델 파라미터 및 상기 자세 파라미터에 기초하여 사용자의 3D 모델을 생성한다.
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.
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.
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.
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.
본 발명의 일 실시예에 따른 상기 사용자의 모션 궤적을 생성하는 단계는 상기 기본 모션 데이터 및 상기 제2 조정값을 병합하는 단계를 더 포함한다.
단계 1040에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 시뮬레이션 장치(200) 는 상기 3D 모델에 상기 모션 궤적을 적용하여 상기 사용자의 3D 시뮬레이션을 생성한다.
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.
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.
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.

Claims (35)

  1. 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.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 외부 입력은 사용자로부터의 입력이거나, 운동 인식 장치로부터 상기 사용자의 운동을 인식하여 입력된 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 자세 파라미터는 보간, 보각 및 상하 시선각 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.
  6. 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.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 모션 시간 파라미터는 한발 지지시간, 한발 부유시간 및 분당 보수 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.
  8. 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.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 모션 시간 파라미터는 한발 지지시간, 양발 지지시간 및 분당 보수 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.
  10. 제 1항에 있어서,
    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 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.
  11. 제 10항에 있어서,
    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 데이터인 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.
  12. 제 10항에 있어서,
    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 데이터인 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.
  13. 제 11항 또는 제12항에 있어서,
    상기 4단계 데이터는 각각의 관절에 대한 상하축, 좌우축 및 전후축 모션 궤적 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.
  14. 제 13항에 있어서,
    상기 관절은 목, 어깨, 허리, 무릎, 팔, 팔꿈치, 발목 및 발가락 중 적어도 하나의 관절인 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.
  15. 제 10항에 있어서,
    상기 모션 궤적 생성부는
    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 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.
  16. 제 10항에 있어서,
    상기 모션 궤적 생성부는
    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 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.
  17. 제 15항 또는 제16항에 있어서,
    상기 모션 궤적 생성부는
    상기 기본 모션 데이터 및 상기 제2 조정값을 병합하는 모션 궤적 병합부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 장치.
  18. 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 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.
  19. 제 18항에 있어서,
    상기 외부 입력은 사용자로부터의 입력이거나, 운동 인식 장치로부터 상기 사용자의 운동을 인식하여 입력된 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.
  20. 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.
  21. 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.
  22. 제 18항에 있어서,
    상기 자세 파라미터는 보간, 보각 및 상하 시선각 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.
  23. 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.
  24. 제 18항에 있어서,
    상기 모션 시간 파라미터는 한발 지지시간, 한발 부유시간 및 분당 보수 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.
  25. 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.
  26. 제 18항에 있어서,
    상기 모션 시간 파라미터는 한발 지지시간, 양발 지지시간 및 분당 보수 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.
  27. 제 18항에 있어서,
    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 이용하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.
  28. 제 27항에 있어서,
    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 데이터인 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.
  29. 제 27항에 있어서,
    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 데이터인 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.
  30. 제 28항 또는 제29항에 있어서,
    상기 4단계 데이터는 각각의 관절에 대한 상하축, 좌우축 및 전후축 모션 궤적 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.
  31. 제 30항에 있어서,
    상기 관절은 목, 어깨, 허리, 무릎, 팔, 팔꿈치, 발목 및 발가락 중 적어도 하나의 관절인 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.
  32. 제 27항에 있어서,
    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 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.
  33. 제 27항에 있어서,
    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 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.
  34. 제 32항 또는 제33항에 있어서,
    상기 사용자의 모션 궤적을 생성하는 단계는
    상기 기본 모션 데이터 및 상기 제2 조정값을 병합하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 시뮬레이션 방법.
  35. 제 18항 내지 제 34항 중 어느 한 항에 의한 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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