초록 ▼

연구의 최종목표
- 아바타가 양손과 모든 손가락을 사용하여 유연한 물체 조작 동작을 정교하게 할 수 있도록 하기 위한 행동 학습과 생성 기술의 개발. 구체적으로, 사람의 조작 작업으로부터 조작 레시피 학습을 하기 위한 단계로서 GPSD 학습 프레임워크를 개선 및 확장하고 행동문법을 이용하여 나를 닮은 양식으로 새로운 조작 작업을 가능케 하는 행동을 창발적으로 생성하는 기술을 개발

당해단계 목표
- 일반적인 사람의 행동 패턴을 학습하여 인간 행동의 데이터베이스를 생성하고, 아바타가 한손과 손가락을 이용하

연구의 최종목표
- 아바타가 양손과 모든 손가락을 사용하여 유연한 물체 조작 동작을 정교하게 할 수 있도록 하기 위한 행동 학습과 생성 기술의 개발. 구체적으로, 사람의 조작 작업으로부터 조작 레시피 학습을 하기 위한 단계로서 GPSD 학습 프레임워크를 개선 및 확장하고 행동문법을 이용하여 나를 닮은 양식으로 새로운 조작 작업을 가능케 하는 행동을 창발적으로 생성하는 기술을 개발

당해단계 목표
- 일반적인 사람의 행동 패턴을 학습하여 인간 행동의 데이터베이스를 생성하고, 아바타가 한손과 손가락을 이용하여 물체를 잡고 던지는 동작을 실시간으로 정교하게 할 수 있도록 하는 기술 개발

당해단계 결과
1. 창발적 동작 생성을 위한 레퍼런스 학습 분야
- 사용자의 의도 및 가상 세계의 상황에 맞는 행동 계획 수립 기술 개발
- (배우지 않은 가상 세계의 주변 환경에 맞게) 창발적 행동을 생성하기 위한 행동 문법 학습 기술 개발과 이를 위한 행동 모방 학습용 GPSD 프레임워크의 프로토타입 설계
- 물체의 자연스러운 파지를 유지하면서 물체를 정교하게 조작하는 수준의 창발적 동작 생성 기술 개발
2. 상황 적응적 창발적 동작 생성 기술 분야
- 아바타가 창발적으로 전신 동작을 생성하는 기술 개발
- 아바타가 손가락과 물체와의 접촉/비접촉을 유지하면서 물체 표면에서 손가락의 위치를 바꾸는 조작 동작을 사람을 닮도록 창발적으로 생성하는 기술
- 실세계 사용자가 조작하는 아바타 동작 생성 시스템 개발

(출처 : 보고서 요약서 3p)

Abstract ▼

Ⅳ. Research and development result
○ Qualitative achievements
1. A technology of learning the reference motion for emergent motion generation
A. Development of technology that establish proper motion plan according to the user intention and virtual reality circumstances
- Development o

Ⅳ. Research and development result
○ Qualitative achievements
1. A technology of learning the reference motion for emergent motion generation
A. Development of technology that establish proper motion plan according to the user intention and virtual reality circumstances
- Development of technology to generate unit motions considering the importance and complexity of motions without using prior knowledge
- Development of result-based clustering technology using unit-motions
- Development of probabilistic goal-oriented motion learning technology that is intend for establish motion planning at user intention and situation
B. Learning of motion grammar and design of prototype of GPSD framework for emergent motion synthesis
- Design of the function of GPSD learning framework on the basis of functional feature of GPSD biological evolution phase which was proposed by D. C. Dennett
- Development of task complexity measure method on the basis of neural complexity
- Development of motion detection technology to find and learn the dextrous motion from whole demonstrated task motions by Task Complexity and Task Invariance

2. Situation-adaptive generation of emergent motions
A. Development of technology for generating avatar whole-body motions emergently
- The analysis of the center of mass and momentum profile of reference motions according to gesture types
- Learning-based coupled inverted pendulums to deal with whole-body interactions between two avatars
- Error-feedback techniques based on lie-group formulation for generating realistic motions based on examples of real human subjects
B. Generating emergent motions of a human-like avatar that manipulates an object by changing the finger location on the surface of the object while keeping the contact/noncontact status
- A whole-body balancing controller based on a double inverted pendulum model
- In-hand manipulation technique while preserving the contact status by using a Laplacian mesh editing method
- Wrist-coupling technique based on inverse kinematics from finger to upper body for generating finger gestures that corresponds to the whole-body gesture
C. A real-time animation system that facilitates users-controlled avatars and autonomous avatars
- Using an inverse optimization method, a parameter learning and reuse technique is developed to allow the reproduction of actions that resemble users’ styles and the adaptation of them in new situations
- Real-time agile motion generation system that facilitates the seamless and continuous transitions between the reproduction of observed behaviors and the adaptation of them according to new situations

○ Quantitative achievement
1. Quantitative outcome achievement contrasted with bi-level plan : 100% over achievement contrasted with bi-level plan
A. SCI papers
- Standardized rank-compensated impact factor : 72/75 point (goal/result)
- Cited publications above a certain threshold : 4/6 pieces (goal/result)
B. International conference papers
- the highest level international conference according to the researcher organization : 9/13 pieces (goal/result)
C. Patents
- The world highest level international patent publications/registrations : 3/1 pieces, domestic publish/registration 6/6 pieces (goal/result)
D. Construction of global networks
- International cooperating research goal/result: 3/4 pieces

(출처 : SUMMARY 18p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요 약 문 ... 4
• Abstract ... 12
• CONTENTS ... 22
• 목차 ... 24
• 제1장 연구개발과제의 개요 ... 26
• 제1절 연구개발의 목적 ... 26
• 1. 연구개발의 개요 ... 26
• 2. 최종목표 및 단계별 목표 ... 29
• 3. 당해단계 연구목표 ... 30
• 제2절 연구개발의 필요성 ... 31
• 제3절 연구개발의 범위 ... 32
• 1. 창발적 동작 생성을 위한 레퍼런스 학습 분야 ... 32
• 2. 상황 적응적 창발적 동작 생성 기술 분야 ... 32
• 제2장 국내외 기술개발 현황 ... 34
• 제1절 창발적 동작 생성을 위한 레퍼런스 학습 분야 ... 34
• 제2절 상황 적응적 창발적 동작 생성 기술 분야 ... 38
• 제3장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 43
• 제1절 창발적 동작 생성을 위한 레퍼런스 학습 분야 ... 43
• 1. 접근방법 및 연구내용 ... 43
• 2. 연구결과 ... 57
• 3. 연구결과의 차별성 및 원천성/독창성 ... 67
• 제2절 상황 적응적 창발적 동작 생성 기술 분야 ... 67
• 1. 접근방법 및 연구내용 ... 67
• 2. 연구결과 ... 87
• 3. 연구결과의 차별성 및 원천성/독창성 ... 90
• 제3절 지원 기술 ... 91
• 1. Multi-Kinect를 이용한 사용자 자세 추적 기술 ... 91
• 제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 101
• 제1절 정량적 성과 지표 달성도 ... 101
• 1. 2단계 계획 대비 정량적 성과 달성도 ... 101
• 2. 정량적 성과 달성 목록 ... 101
• 제2절 평가의 착안점에 따른 목표달성도 ... 104
• 1. 2단계 연구 개발 목표 달성도 ... 104
• 2. 평가의 착안점 ... 105
• 제5장 연구개발결과의 활용계획 ... 108
• 제1절 창발적 동작 생성을 위한 레퍼런스 학습 분야 ... 108
• 제2절 상황 적응적 창발적 동작 생성 기술 분야 ... 108
• 제6장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 109
• 제1절 창발적 동작 생성을 위한 레퍼런스 학습 분야 ... 109
• 제2절 상황 적응적 창발적 동작 생성 기술 분야 ... 111
• 제7장 참고문헌 ... 112
• 끝페이지 ... 118