최근 제한적인 마커기반 증강현실의 여러 가지 단점들을 보완하기 위해 사용자의 얼굴, 발, 손 등을 활용한 비 마커기반 증강현실 시스템에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있는 추세이다. 또한 대부분의 기존 증강현실 시스템들은 사용자에게 보여주는 것과 기본적인 상호작용에 목표를 두고 강체를 증강하여 수행되는 경우가 많았다. 본 논문에서는 단지 보여주는 것에 국한되는 것이 아니라 여러 분야에서 활용이 가능한 변형물체를 사용자와의 상호작용을 바탕으로 시뮬레이션을 제공하는 비 마커기반의 증강현실 시스템을 설계 및 구현하였다. 변형물체는 질량-스프링 모델, 유한 요소 모델 두 가지 방법을 주로 사용하여 구현한다. 질량-스프링 모델은 실시간 시뮬레이션에 장점이 있으며 유한 요소 모델은 변형물체의 정밀함을 나타낼 때 장점을 가진다. 본 논문에서는 실시간으로 시뮬레이션을 목표로 하고 있기 때문에 질량-스프링 모델을 기반으로 하는 테트라헤드론 구조를 이용하여 변형물체를 구현하였다. 변형물체의 자연스러운 움직임을 실시간으로 시뮬레이션하기 위해 키넥트 SDK를 통해 사용자의 손의 위치를 추적 하고, 손의 위치 변화량을 바탕으로 힘을 계산한다. 이를 바탕으로 $4^{th}$order Runge-Kutta Integration수치적분법을 이용하여 물체의 다음 위치를 계산하여 시뮬레이션 하도록 하였다. 그리고 자연스러운 동작을 표현하기 위해서 사용자의 손을 통해 물체에 작용하는 힘이 너무 많이 작용하지 않기 위해 제스처에 임계값을 정하였으며 해당 임계값을 넘는 힘이 작용할 경우 임계값으로만 적용되도록 설정하였다. 각 실험을 5회씩 반복하였으며 실험에 따른 시뮬레이션 연산속도를 분석하였다. 본 논문을 통해 구현한 변형물체를 활용한 비 마커기반 증강현실 시스템을 바탕으로 기존의 강체 기반의 증강현실에서 활용하기 힘들었던 의료, 교육 및 다양한 방면으로 시뮬레이션이 가능할 것으로 기대한다.
최근 제한적인 마커기반 증강현실의 여러 가지 단점들을 보완하기 위해 사용자의 얼굴, 발, 손 등을 활용한 비 마커기반 증강현실 시스템에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있는 추세이다. 또한 대부분의 기존 증강현실 시스템들은 사용자에게 보여주는 것과 기본적인 상호작용에 목표를 두고 강체를 증강하여 수행되는 경우가 많았다. 본 논문에서는 단지 보여주는 것에 국한되는 것이 아니라 여러 분야에서 활용이 가능한 변형물체를 사용자와의 상호작용을 바탕으로 시뮬레이션을 제공하는 비 마커기반의 증강현실 시스템을 설계 및 구현하였다. 변형물체는 질량-스프링 모델, 유한 요소 모델 두 가지 방법을 주로 사용하여 구현한다. 질량-스프링 모델은 실시간 시뮬레이션에 장점이 있으며 유한 요소 모델은 변형물체의 정밀함을 나타낼 때 장점을 가진다. 본 논문에서는 실시간으로 시뮬레이션을 목표로 하고 있기 때문에 질량-스프링 모델을 기반으로 하는 테트라헤드론 구조를 이용하여 변형물체를 구현하였다. 변형물체의 자연스러운 움직임을 실시간으로 시뮬레이션하기 위해 키넥트 SDK를 통해 사용자의 손의 위치를 추적 하고, 손의 위치 변화량을 바탕으로 힘을 계산한다. 이를 바탕으로 $4^{th}$ order Runge-Kutta Integration 수치적분법을 이용하여 물체의 다음 위치를 계산하여 시뮬레이션 하도록 하였다. 그리고 자연스러운 동작을 표현하기 위해서 사용자의 손을 통해 물체에 작용하는 힘이 너무 많이 작용하지 않기 위해 제스처에 임계값을 정하였으며 해당 임계값을 넘는 힘이 작용할 경우 임계값으로만 적용되도록 설정하였다. 각 실험을 5회씩 반복하였으며 실험에 따른 시뮬레이션 연산속도를 분석하였다. 본 논문을 통해 구현한 변형물체를 활용한 비 마커기반 증강현실 시스템을 바탕으로 기존의 강체 기반의 증강현실에서 활용하기 힘들었던 의료, 교육 및 다양한 방면으로 시뮬레이션이 가능할 것으로 기대한다.
Recently many researches have been focused on the use of the markerless augmented reality system using face, foot, and hand of user's body to alleviate many disadvantages of the marker based augmented reality system. In addition, most existing augmented reality systems have been utilized rigid objec...
Recently many researches have been focused on the use of the markerless augmented reality system using face, foot, and hand of user's body to alleviate many disadvantages of the marker based augmented reality system. In addition, most existing augmented reality systems have been utilized rigid objects since they just desire to insert and to basic interaction with virtual object in the augmented reality system. In this paper, unlike restricted marker based augmented reality system with rigid objects that is based in display, we designed and implemented the markerless augmented reality system using deformable objects to apply various fields for interactive situations with a user. Generally, deformable objects can be implemented with mass-spring modeling and the finite element modeling. Mass-spring model can provide a real time simulation and finite element model can achieve more accurate simulation result in physical and mathematical view. In this paper, the proposed markerless augmented reality system utilize the mass-spring model using tetraheadron structure to provide real-time simulation result. To provide plausible simulated interaction result with deformable objects, the proposed method detects and tracks users hand with Kinect SDK and calculates the external force which is applied to the object on hand based on the position change of hand. Based on these force, 4th order Runge-Kutta Integration is applied to compute the next position of the deformable object. In addition, to prevent the generation of excessive external force by hand movement that can provide the natural behavior of deformable object, we set up the threshold value and applied this value when the hand movement is over this threshold. Each experimental test has been repeated 5 times and we analyzed the experimental result based on the computational cost of simulation. We believe that the proposed markerless augmented reality system with deformable objects can overcome the weakness of traditional marker based augmented reality system with rigid object that are not suitable to apply to other various fields including healthcare and education area.
Recently many researches have been focused on the use of the markerless augmented reality system using face, foot, and hand of user's body to alleviate many disadvantages of the marker based augmented reality system. In addition, most existing augmented reality systems have been utilized rigid objects since they just desire to insert and to basic interaction with virtual object in the augmented reality system. In this paper, unlike restricted marker based augmented reality system with rigid objects that is based in display, we designed and implemented the markerless augmented reality system using deformable objects to apply various fields for interactive situations with a user. Generally, deformable objects can be implemented with mass-spring modeling and the finite element modeling. Mass-spring model can provide a real time simulation and finite element model can achieve more accurate simulation result in physical and mathematical view. In this paper, the proposed markerless augmented reality system utilize the mass-spring model using tetraheadron structure to provide real-time simulation result. To provide plausible simulated interaction result with deformable objects, the proposed method detects and tracks users hand with Kinect SDK and calculates the external force which is applied to the object on hand based on the position change of hand. Based on these force, 4th order Runge-Kutta Integration is applied to compute the next position of the deformable object. In addition, to prevent the generation of excessive external force by hand movement that can provide the natural behavior of deformable object, we set up the threshold value and applied this value when the hand movement is over this threshold. Each experimental test has been repeated 5 times and we analyzed the experimental result based on the computational cost of simulation. We believe that the proposed markerless augmented reality system with deformable objects can overcome the weakness of traditional marker based augmented reality system with rigid object that are not suitable to apply to other various fields including healthcare and education area.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
따라서 본 논문에서는 여러 가지 환경에서 활용이 가능한 변형물체를 기반으로 증강현실 시스템을 설계하고 구현 한다. 또한 기존의 사용이 불편한 마커기반의 증강현실 기술을 대신하여 사용자와의 상호작용이 원활하도록 비 마커기반의 증강현실 기술을 통해 사용자의 손의 위치를 기반으로 물체를 증강하는 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 변형물체를 구현하기 위해 질량-스프링 모델을 기반으로 하는 테트라헤드론 구조의 3D 입체 변형물체 모델을 설계 및 모델링 하였다. 본 논문에서 적용된 변형물체 내부의 모든 노드들은 테트라헤드론 구조를 이용하여 구체를 설계하였다.
본 논문은 마이크로소프트사의 키넥트 v2를 기반으로 하여 변형물체를 사용하는 비 마커기반의 증강현실 시스템을 설계 및 구현하였다. 시스템 실험 결과 사용자와의 상호작용을 통해 여러 가지 간단한 행동을 성공적으로 수행할 수 있는 것을 확인하였으며 증강하는 변형물체의 해상도에 따라 시스템의 성능이 변하는 것을 확인하였다.
본 논문은 실시간으로 입력되는 현실 영상으로부터 왼손의 위치를 추적하고 그 위치를 바탕으로 3차원 물체를 증강하는 비 마커기반의 증강현실 시스템을 설계 및 구현하였다. 다음 그림3은 본 논문에서 설계 및 구현한 증강현실 시스템의 흐름도이다.
제안 방법
스프링에 연결된 노드들의 위치 차를 통해 방향(direction)을 설정하고 위치 차의 길이(length)를 계산한다. 계산한 두 가지 정보와 스프링이 가지는 기본 정보인 스프링계수(Ks), 복원계수(Kd), 스프링 초기길이(L0) 값을 통해 스프링에 작용하는 힘(spforce)과 복원 값(damp)을 계산한다. 이후 하나의 노드에는 힘이 작용하고 다른 하나의 노드에는 힘이 반작용하기 때문에 식3과 같이 스프링에 연결된 노드에 spforce 값을 연산하여 적용하였다.
따라서 본 논문에서는 여러 가지 환경에서 활용이 가능한 변형물체를 기반으로 증강현실 시스템을 설계하고 구현 한다. 또한 기존의 사용이 불편한 마커기반의 증강현실 기술을 대신하여 사용자와의 상호작용이 원활하도록 비 마커기반의 증강현실 기술을 통해 사용자의 손의 위치를 기반으로 물체를 증강하는 시스템을 구현하였다.
실시간으로 사용자의 왼손의 위치와 상태를 추적하고 time-step별 왼손의 위치 변화량을 계산한다. 물체가 손위에 있을 때의 왼손의 위치의 변화량은 변형물체에 외부 힘으로 적용되어 시뮬레이션을 수행하였다. 실시간으로 시뮬레이션을 수행함과 동시에 변형물체가 증강될 좌표를 손의 위치로부터 얻어 생성하고 증강하였다.
본 논문에서 수행한 실험의 설정은 다음 표4와 같다. 물체의 수와 모델을 통해 총 6가지 경우로 분류하였으며, 실험 번호 별 총 5번의 시뮬레이션을 통해 각각의 FPS(Frame Per Second)를 측정 및 비교하였다.
물체를 손의 위치에 증강한 뒤 사용자의 손과 상호작용하는 모습들을 나타낸 사진이다. 변형물체를 한 개 증강하였을 때는 왼손을 통해서만 힘을 줄 수 있으며 물체를 두 개를 증강하였을 때는 양손의 힘을 모두 변형물체에 작용할 수 있도록 구현하였다.
본 논문에서는 변형물체를 구현하기 위해 질량-스프링 모델을 기반으로 하는 테트라헤드론 구조의 3D 입체 변형물체 모델을 설계 및 모델링 하였다. 본 논문에서 적용된 변형물체 내부의 모든 노드들은 테트라헤드론 구조를 이용하여 구체를 설계하였다. 모든 정점을 스프링으로 연결한 메쉬의 형태를 가지며 내부의 정점 또한 모두 연결되어 있어 변형물체를 구현하기 용이한 장점이 있다.
본 논문에서 제안한 시스템은 PC를 기반으로 구현한 시스템이다. 시스템을 수행하기 위해 설정된 환경은 다음 표3과 같다.
기존에 키넥트에서 입력받은 영상을 통해 손 영역을 검출하는 연구들이 많이 진행되어 왔다[15]. 본 논문에서는 보다 쉽게 손 영역을 검출할 수 있도록 키넥트 SDK의 Hand Tracking 방법을 사용하여 사용자의 손 Joint의 위치를 실시간으로 추적하였다. 이 때 키넥트 SDK를 통해 얻을 수 있는 정보는 손의 상태(open, close, not detect)와 손의 위치정보(X, Y, Z)가 있다.
키넥트를 통해 얻어올 수 있는 또 다른 정보로 사용자의 손의 깊이정보가 있다. 본 시스템은 사용자의 손의 깊이정보를 바탕으로 가상의 변형물체의 크기를 조절하기 위해 앞서 계산한 KinectZpos 값에 따라 near, middle, far 세 가지로 손의 깊이 상태를 분류하였다. 키넥트에서 손의 위치가 멀어질수록 KinectZpos 값이 작아지는 것을 바탕으로 분류하였으며, 다음 그림6과 같은 결과를 나타낸다.
스프링에 연결된 노드들의 위치 차를 통해 방향(direction)을 설정하고 위치 차의 길이(length)를 계산한다. 계산한 두 가지 정보와 스프링이 가지는 기본 정보인 스프링계수(Ks), 복원계수(Kd), 스프링 초기길이(L0) 값을 통해 스프링에 작용하는 힘(spforce)과 복원 값(damp)을 계산한다.
물체가 손위에 있을 때의 왼손의 위치의 변화량은 변형물체에 외부 힘으로 적용되어 시뮬레이션을 수행하였다. 실시간으로 시뮬레이션을 수행함과 동시에 변형물체가 증강될 좌표를 손의 위치로부터 얻어 생성하고 증강하였다.
0 지원을 만족하는 환경을 구성하였다. 앞서 설명한 손의 위치 추적 및 손의 깊이 분류를 본 시스템에 활용하였으며 이를 바탕으로 비 마커기반 증강현실 시스템의 기본 구조를 구현하였다. 또한 실험에 사용한 변형 물체는 앞서 모델링한 ele 1000, ele 3000, ele 6000 세 가지 모델을 사용하였으며 시뮬레이션에 필요한 수학적 연산을 수행하고 데이터 타입을 편리하게 설정하기 위해 행렬 라이브러리 Eigen을 사용하였다.
증강현실 시스템의 기본 구성요소인 현실의 영상을 입력받기 위해 본 논문에서는 마이크로소프트사의 키넥트 v2를 사용하였으며, Kinect SDK를 사용하여 왼손의 위치를 실시간으로 추적 하였다[12,13]. 실시간으로 사용자의 왼손의 위치와 상태를 추적하고 time-step별 왼손의 위치 변화량을 계산한다.
표 1은 Tetgen을 통해 생성한 메쉬 모델들의 정보이다. 총 세 가지 메쉬 모델을 생성하였다. 모델의 이름은 연결된 스프링의 개수를 바탕으로 설정하였으며 모델은 스프링, 노드, 노드의 위치, 외부 힘 등의 정보를 가진다.
대상 데이터
앞서 설명한 손의 위치 추적 및 손의 깊이 분류를 본 시스템에 활용하였으며 이를 바탕으로 비 마커기반 증강현실 시스템의 기본 구조를 구현하였다. 또한 실험에 사용한 변형 물체는 앞서 모델링한 ele 1000, ele 3000, ele 6000 세 가지 모델을 사용하였으며 시뮬레이션에 필요한 수학적 연산을 수행하고 데이터 타입을 편리하게 설정하기 위해 행렬 라이브러리 Eigen을 사용하였다. 또한 시뮬레이션을 수행하기 위한 수치적분법으로 연산시간이 증가하여도 보다 정확한 시뮬레이션을 위해 4th order Runge-Kutta Integration을 이용하여 다음 시간의 위치를 계산하였다.
다음 그림4는 본 시스템에서 구현한 테트라헤드론 구조를 가지는 변형물체를 직접 시뮬레이션한 영상과 실제 떨어지는 공을 초고속 카메라로 촬영한 영상을 비교한 그림이다. 본 실험을 위해 ele 6000 모델을 사용하였으며 바닥과 충돌했을 때 물체가 눌렸다가 복원되는 모습을 확인할 수 있다. 또한 충돌 후의 모습 또한 현실감 있게 변형되는 것을 확인할 수 있다.
시스템을 수행하기 위해 설정된 환경은 다음 표3과 같다. 현실의 영상을 입력받는 장비인 마이크로소프트 키넥트 v2를 사용하기 위한 최소 환경인 Windows 8.1과 USB 3.0 지원을 만족하는 환경을 구성하였다. 앞서 설명한 손의 위치 추적 및 손의 깊이 분류를 본 시스템에 활용하였으며 이를 바탕으로 비 마커기반 증강현실 시스템의 기본 구조를 구현하였다.
이론/모형
또한 실험에 사용한 변형 물체는 앞서 모델링한 ele 1000, ele 3000, ele 6000 세 가지 모델을 사용하였으며 시뮬레이션에 필요한 수학적 연산을 수행하고 데이터 타입을 편리하게 설정하기 위해 행렬 라이브러리 Eigen을 사용하였다. 또한 시뮬레이션을 수행하기 위한 수치적분법으로 연산시간이 증가하여도 보다 정확한 시뮬레이션을 위해 4th order Runge-Kutta Integration을 이용하여 다음 시간의 위치를 계산하였다. 해당 방법을 이용해 시뮬레이션을 수행한 후 변형물체를 렌더링하기 위해 OpenGL 1.
일정 시간은 ∆t로 표현하며 기준이 되는 현재 시간 t1에서 물체의 위치, 속도를 이미 알고 있으며 힘이 시간, 위치, 속도와 관계함수이면 t2 = t1 + ∆t 일 때의 속도 및 위치를 예측하여 계산하는 것이 가능하다. 보통의 경우 수치적분은 Euler Integration, Midpoint Integration, 4th order Runge-Kutta Integration 방법 등을 통해 수행된다.
모든 정점을 스프링으로 연결한 메쉬의 형태를 가지며 내부의 정점 또한 모두 연결되어 있어 변형물체를 구현하기 용이한 장점이 있다. 본 논문에서 사용한 구체 모델은 테트라헤드론 모델링 프로그램인 Tetgen을 통하여 모델링 하였다[14]. 표 1은 Tetgen을 통해 생성한 메쉬 모델들의 정보이다.
이를 통해 계산한 힘의 값은 수치 적분을 통해 일정한 시간 간격 뒤의 노드 위치 정보를 구하는데 사용한다. 수치적분은 다음 식인 뉴턴의 운동 제 2법칙을 이용해 계산한다.
또한 충돌 후의 모습 또한 현실감 있게 변형되는 것을 확인할 수 있다. 이를 시뮬레이션하기 위해 4th order Runge-Kutta 수치적분법을 이용하여 연산의 속도는 떨어지지만 실제와 가장 유사한 결과를 나타내도록 구현하였으며 식2를 통해 스프링에 작용하는 힘을 계산하였다.
성능/효과
본 논문은 마이크로소프트사의 키넥트 v2를 기반으로 하여 변형물체를 사용하는 비 마커기반의 증강현실 시스템을 설계 및 구현하였다. 시스템 실험 결과 사용자와의 상호작용을 통해 여러 가지 간단한 행동을 성공적으로 수행할 수 있는 것을 확인하였으며 증강하는 변형물체의 해상도에 따라 시스템의 성능이 변하는 것을 확인하였다.
후속연구
또한 의도하지 않은 시뮬레이션 시스템의 Blow-up 현상을 방지하기 위해서는 Ks, Kd 값을 최적화하는 것이 중요하며 Mass-Spring 모델 기반의 변형물체가 아니라 유한요소방법으로의 구현을 통한 방법도 중요할 것으로 생각한다. 또한 CPU에서 변형물체 시뮬레이션을 수행하지 않고 GPU를 통해 시뮬레이션을 수행한다면 다음 위치를 구하는 수치적분의 연산 속도를 증가시킬 수 있을 것으로 예상되며 이와 관련 연구를 수행할 계획이다. 이러한 점을 바탕으로 기존의 강체만을 사용한 제한적인 증강현실 시스템에서 의료, 교육 등 여러 분야로 더 활용 및 발전 가능성이 있는 변형물체 기반의 증강현실 시스템으로 발전될 것으로 기대한다.
추후 구체 뿐 아니라 다양한 물체를 증강하는 실험을 통해 교육 등의 방면으로 확장할 수 있을 것으로 예상된다. 또한 의도하지 않은 시뮬레이션 시스템의 Blow-up 현상을 방지하기 위해서는 Ks, Kd 값을 최적화하는 것이 중요하며 Mass-Spring 모델 기반의 변형물체가 아니라 유한요소방법으로의 구현을 통한 방법도 중요할 것으로 생각한다. 또한 CPU에서 변형물체 시뮬레이션을 수행하지 않고 GPU를 통해 시뮬레이션을 수행한다면 다음 위치를 구하는 수치적분의 연산 속도를 증가시킬 수 있을 것으로 예상되며 이와 관련 연구를 수행할 계획이다.
또한 CPU에서 변형물체 시뮬레이션을 수행하지 않고 GPU를 통해 시뮬레이션을 수행한다면 다음 위치를 구하는 수치적분의 연산 속도를 증가시킬 수 있을 것으로 예상되며 이와 관련 연구를 수행할 계획이다. 이러한 점을 바탕으로 기존의 강체만을 사용한 제한적인 증강현실 시스템에서 의료, 교육 등 여러 분야로 더 활용 및 발전 가능성이 있는 변형물체 기반의 증강현실 시스템으로 발전될 것으로 기대한다.
추후 구체 뿐 아니라 다양한 물체를 증강하는 실험을 통해 교육 등의 방면으로 확장할 수 있을 것으로 예상된다. 또한 의도하지 않은 시뮬레이션 시스템의 Blow-up 현상을 방지하기 위해서는 Ks, Kd 값을 최적화하는 것이 중요하며 Mass-Spring 모델 기반의 변형물체가 아니라 유한요소방법으로의 구현을 통한 방법도 중요할 것으로 생각한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
증강현실은 무엇인가?
증강현실(Augmented Reality)은 현실과 가상세계를 혼합한 것으로 현실의 영상에 가상의 물체들을 이식하여 사용자의 실제 눈에 보이지 않는 물체에 대한 감각과 인식을 높이는 역할을 하는 기술이다. 최근 사용자의 손, 머리, 발 등을 이용하여 사용자와 물체간의 상호작용이 가능한 증강현실 시스템에 관한 수요가 늘고 있고, 이에 따라 관련 기술들이 나날이 발전하고 있는 추세이다.
증강현실은 무슨 분야에서 활용되고 있는가?
또한 증강현실을 편리하게 구현하기 위한 Software Developer Kit(SDK)[1]과 라이브러리 Toolkit[2]이 제공되고 있어 증강현실 기술 발전 및 확장에 기여하고 있다. 현재 증강현실은 의료, 산업, 교육 분야 등에서 다양하게 활용되고 있다. 특히 의료 분야의 경우 수술 시뮬레이션을 위해 증강현실을 사용하는 경우가 증가하고 있고, 교육 분야에서도 2차원인 책을 3차원 정보로 변환하여 학생들의 집중도를 높이기 위한 방법으로 증강현실을 사용하고 있다[3].
변형 물체 시뮬레이션을 표현하는 방식에는 무엇이 있는가?
이러한 변형 물체 시뮬레이션을 표현하는 방식은 크게 두 가지로 분류할 수 있다. 연산 속도는 느리지만 물체 변형의 정밀함을 나타내기 위한 유한 요소 방법(Finite Element Method), 연산 속도가 빨라 실시간으로 시뮬레이션을 하기 위한 질량-스프링 모델(Mass-Spring Model) 방법이 널리 사용되고 있다. 이러한 방법들은 변형물체 시뮬레이션들이 크게 적용되는 두 가지 방법이며, 이러한두 가지 모델을 통하여 상황에 맞게 표현 및 시뮬레이션하고 있다.
참고문헌 (16)
Vuforia Developer, https://developer.vuforia.com
AR Toolkit, http://www.hitl.washington.edu/artoolkit/
Korea Communications Agency, "Augmented Reality (AR) technology and services, the latest trends and forecasts", Information Communication Technology Issues & Outlook, No. 9, 2013.
Xavier provot, "Deformation Constraints in a Mass-Spring Model to Describe Rigid Cloth Behavior", Graphics Interface, pp.147-155, 1995.
Vassilev, Tzvetomir, Bernhard Spanlang, "A mass-spring model for realtime deformable solids", Proceedings of the East-West Vision, pp.149-154, 2002.
Baraff, David, Andrew Witkin, "Large Steps in Cloth Simulation", COMPUTER GRAPHICS Proceedings, Annual Conference Series, pp.19-24, 1998. http://dx.doi.org/10.1145/280814.280821
Junchul Chun, "Vision-based Motion Control for the Immersive Interaction with a Mobile Augmented Reality Object", JICS 2011, Vol.12, No.3, pp.119-129, 2011.
Seonho Lee, Junchul Chun, "Dynamic Behavior Modelling of Augmented Objects with Haptic Interaction", JICS 2014, Vol.15, No.1, pp.171-178, 2014. http://dx.doi.org/10.7472/jksii.2014.15.1.171
Lee, T. and Hollerer, T., "Hand AR: Markerless Inspection of Augmented Reality Objects Using Fingertip Tracking", In Proceedings of IEEE International Symposium on Wearable Computers, pp. 83-90, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/iswc.2007.4373785
Lee, T. and Hollerer, T.,"Hybrid Feature Tracking and User Interaction for Markerless Augment Reality", In IEEE Int'l Conference on Virtual Reality, pp. 145-152, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/vr.2008.4480766
Frati, V., Prattichizzo, D., "Using Kinect for Hand Tracking And Rendering in Wearable Haptics", World Haptic Conference IEEE, pp.317-321, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/whc.2011.5945505
Microsoft kinect v2 software development kit reference, https://dev.windows.com/en-us/kinect
Tetgen, http://wias-berlin.de/software/tetgen/
Hanhoon Park, Junyeong Choi, Jong-Il Park, Kwang-Seok Moon, "A Study on Hand Region Detection for Kinect-Based Hand Shape Recognition", Journal of broadcast Engineering, Vol. 18, No. 3, pp.393-400, 2013. http://dx.doi.org/10.5909/jbe.2013.18.3.393
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.