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[ETRI] 시각 인공지능 기반 휴먼 동작 분석 및 평가

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최고관리자  0 Comments  1 Views  20-11-10 15:46  기계

본문

분야 : 기술제품 개발상태 6 9
시각 인공지능 기반 휴먼 동작 분석 및 평가
보유기관 및 연구자 : 한국전자통신연구원 김도형 책임
  • 특허정보

    동작 기반 인터렉티브 서비스 방법 및 시스템 (No : 10-1711488)

    질의동작기반 안무 검색 시스템 및 방법 (No : 10-1729195)

    차원 기반의 유사 안무 검색 방법 및 이를 이용한 장치 (No : 10-1902192)

  • 거래조건 :

기술완성도

  • TRL09

    사업화

    • 본격적인 양산 및 사업화 단계
  • TRL08

    시작품 인증/
    표준화

    • 일부 시제품의 인증 및 인허가 취득 단계
      - 조선 기자재의 경우 선급기관 인증, 의약품의 경우 식약청의 품목 허가 등
  • TRL07

    Pilot 단계 시작품
    신뢰성 평가

    • 시작품의 신뢰성 평가
    • 실제 환경(수요기업)에서 성능 검증이 이루어지는 단계
  • TRL06

    Pilot 단계 시작품
    성능 평가

    • 경제성(생산성)을 고려한, 파일로트 규모의 시작품 제작 및 평가
    • 시작품 성능평가
  • TRL05

    시제품 제작/
    성능평가

    • 개발한 부품/시스템의 시작품(Prototype) 제작 및 성능 평가
    • 경제성(생산성)을 고려하지 않고, 우수한 시작품을 1개~수개 미만으로 개발
  • TRL04

    연구실 규모의
    부품/시스템 성능평가

    • 연구실 규모의 부품/시스템 성능 평가가 완료된 단계
    • 실용화를 위한 핵심요소기술 확보
  • TRL03

    연구실 규모의
    성능 검증

    • 연구실/실험실 규모의 환경에서 기본 성능이 검증될 수 있는 단계
    • 개발하려는 시스템/부품의 기본 설계도면을 확보하는 단계
    • 모델링/설계기술 확보
  • TRL02

    실용 목적의 아이디어/
    특허 등 개념 정립

    • 실용 목적의 아이디어, 특허 등 개념 정립
  • TRL01

    기초 이론/
    실험

    • 연구과제 탐색 및 기회 발굴 단계
기술개요
○ 본 기술은 별도의 센서를 사용자의 몸에 부착하지 않고, 2D USB카메라 또는 저가형 3D카메라로 획득된 영상 데이터만을 분석하여 실시간으로 휴먼의 동작을 평가(동작 정확성, 타이밍, 속도 등) 하고 검색하는 기술
기술개발배경
○ 최근 모션 캡처 데이터가 상당량 확보되어짐에 따라 비용 절감을 위해 새로운 모션 캡처 데이터를 획득하지 않고 기존의 모션 캡처 데이터를 수정해서 새로운 분야에 다시 적용하려는 시도가 증가함
- 재사용 목적을 위해서는 대용량 DB에서 원하는 모션 구간을 찾아 낼 수 있는 검색 방법이 필수적으로 요구되며 빠르고 정확한 모션 검색 방법이 중요함
기술활용분야
○ 동작 코칭 및 문화 체험 콘텐츠

○ 참여형 게임, 의료재활 서비스 등

동작의 실시간 분석 및 진단

시장동향
○ 국내 S/W 및 알고리즘, 영상처리 및 영상인식, 음성인식 및 통번역을 포함한 인공지능 SW 시장은 2016년 5조 4천억 원에서 연평균 19.8% 성장으로 2021년 13조 2930억 원의 규모로 형성될 전망

○ 2020년 기준 음성인식 및 통번역 시장 4.3조원, 영상처리 및 영상인식 시장 3.5조원, 기타 SW 및 알고리즘 관련 시장은 3.4조원 규모가 될 것으로 예상

인공지능 기반 SW 국내 시장 규모

기술구현
○ 3차원 기반의 유사 안무 검색 방법은 사용자가 입력하는 3차원 입력 동작에서 골격 정보를 추출하여 매 프레임마다 관절의 위치정보를 포함하는 골격 정보 시퀀스를 생성함

○ 프레임마다 골격정보를 기반으로 자세기술자를 저장함으로써 골격정보 시퀀스를 자세기술자 시퀀스로 변환 가능

○ 데이터베이스에 저장된 복수개의 안무 동작들과 복수개의 핵심자세들을 비교하여 유사도를 알 수 있는 매칭거리를 산출하고, 매칭거리 를 저장하여 매칭거리 매트릭스를 생성함

○ 핵심동작과 복수개의 후보구간들 사이의 매칭거리는 Dynamic Time Warping(DTW) 방법을 통하여 산출

자세 기술자를 저장하는 방식

주요도면

후보구간들을 선정하는 과정

특장점
기존기술 한계
○ 텍스트 기반 검색을 위해서는 DB 내에 있는 모든 단위 동작에 대해서 이름을 부여 하는 색인(indexing) 과정이 선행되어야 하는 어려움이 있음

○ 특정 자세를 생 성하기는 용이하나 일련의 연속된 자세(pose)로 구성된 동작(motion)을 생성하기가 쉽지 않고, 안무 구간 검색의 정확도에서 한계가 있음
개발기술 특성
○ 동작, 자세, 타이밍, 스피드 등의 세부 요소 분석 기능 제공

○ 신체 부위별 세부 관절 동작 분석 평가를 통해 교습 정보 정교화

○ 고속 동작 분석을 통한 실시간 평가와 피드백 가능

○ 유사 동작의 구별이 가능하고 동작 DB에서 유사 동작의 빠른 검색이 가능
우수기술 Gyeonggi Technology Market