Background: Virtual reality (VR) programs based on motion capture camera are the most convenient and cost-effective approaches for remote rehabilitation. Assessment of physical function is critical for providing optimal VR rehabilitation training; however, direct muscle strength measurement using camera-based kinematic data is impracticable. Therefore, it is necessary to develop a method to indirectly estimate the muscle strength of users from the value obtained using a motion capture camera. Objects: The purpose of this study was to determine whether the pedaling speed converted using the VR engine from the captured foot position data in the VR environment can be used as an indirect way to evaluate knee muscle strength, and to investigate the validity and reliability of a camera-based VR program. Methods: Thirty healthy adults were included in this study. Each subject performed a 15-second maximum pedaling test in the VR and built-in speedometer modes. In the VR speedometer mode, a motion capture camera was used to detect the position of the ankle joints and automatically calculate the pedaling speed. An isokinetic dynamometer was used to assess the isometric and isokinetic peak torques of knee flexion and extension. Results: The pedaling speeds in VR and built-in speedometer modes revealed a significantly high positive correlation (r = 0.922). In addition, the intra-rater reliability of the pedaling speed in the VR speedometer mode was good (ICC [intraclass correlation coefficient] = 0.685). The results of the Pearson correlation analysis revealed a significant moderate positive correlation between the pedaling speed of the VR speedometer and the peak torque of knee isokinetic flexion (r = 0.639) and extension (r = 0.598). Conclusion: This study suggests the potential benefits of measuring the maximum pedaling speed using 3D depth camera in a VR environment as an indirect assessment of muscle strength. However, technological improvements must be followed to obtain more accurate estimation of muscle strength from the VR cycling test.

실제 환경과 유사한 게임 환경은 사용자의 현실감과 몰입도를 높인다. 특히 현실 세계에서 건물은 사용자에 게 현실감을 부여하는 중요한 요소이다. 위성영상, 항공영상, 360°영상 등 실제 환경 데이터는 이미 디지털화 되어 구글 스트리트뷰나 카카오 로드뷰처럼 서비스되고 있다. 또한 이미지가 아닌 3D 모델로 세상을 구성하 는 것은 이미 진행 중인 작업이다. 그러나 Google 및 기타 업체에서 수행한 작업은 주로 항공 이미지를 모 델의 텍스처로 사용된다. 항공 영상의 특성상 카메라 시점이 낮을 때 왜곡이 심하고 해상도가 높지 않다. 본 연구에서는 기존의 360° 거리 이미지 서비스에서 거리 이미지와 메타데이터를 추출하여 사용자가 이동하 고 상호작용하는 지도를 구성하여 3차원 공간에서 독립된 건물 메쉬를 생성하였다. 스트리트 뷰는 TM 좌표 를 이용하여 3차원 공간에 배치되어 사용자의 움직임에 따라 적절한 스트리트 뷰가 적용된다. 우리는 깊이 데이터를 분석하여 스트리트 뷰에 투영된 구형 화면에 깊이를 적용하고 스트리트 뷰에서 건물을 배경과 분 리하고 각 건물을 별도의 수직 평면에 투영하였다. 또한 각 건물은 사용자를 따라 초기 방향을 유지하도록 회전되어 스트리트 뷰 사이의 전환에서 건물 평면의 연속성이라는 인상을 준다. 본 연구는 기존 디지털 데이 터를 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 재가공하여 가치를 높이는 것을 목적으로 한다.

공항운영자는 안전한 항공기 착륙에 필요한 활주로 표면 마찰력을 일정 수준 이상으로 유지하기 위해 항공기 착륙횟수에 따라 주기적인 마찰력 측정과 고무퇴적물 제거를 실시하고 있다. 하지만 마찰력 측정 시기는 항공기 착륙횟수에 의해 결정되어 활주로 고무제거에 따른 표면 texture 상태를 전반적으로 반영하지 못하며, 고무제거 후 제거정도를 육안으로만 확인하고 있어 마찰력 변화를 정량적으로 확인하기 어려운 실정이다. 또한 ASTM 965-96 또는 NASA Grease Smear Method(FAA AC 150/5230-12C)와 같은 volumetric 방법으로는 그루빙이 설치된 활주로 포장의 직접적인 texture 변화를 확인할 수 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 그루빙이 있는 활주로의 고무제거에 따른 texture 변화 측정방법 개발을 위한 기초연구로 3D scanner를 이용한 texture depth(이하 3D-TD) 측정방법을 제시하고자 하였다. 이를 위해 밀입도 아스팔트 포장표면 30개 지점을 대상으로 ASTM 965-95 방법을 통해 측정된 MTD(mean texture depth)와 3D-TD 산정결과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 방법에 대한 신뢰로 검증을 실시하였다. 3D-TD의 측정방법은 ASTM 965-96과 같은 volumetric technique를 이용하는 것이다. 이는 scanner 장비를 이용해 획득한 그림.1과 같은 대상표면의 geometry와 texture data를 mesh 구조로 변환한 후, mesh data에 근거한 기준 평면에서부터 측정된 표면까지 일정 크기의 폐쇄된 공간을 형성하여 이를 채우고 있는 부피 (volume)를 해당면적(area)으로 나누는 방식으로 식(1)과 같이 texture depth를 산정하게 된다. 측정결과 MTD와 3D-TD는 각각 0.38～1.45mm와 0.38～1.59mm의 범위로 그림.2에서와 같이 상당히 유사한 값을 보였다. 선형회귀분석결과 3D-TD = 1.0421MTD의 선형관계에 있으며, 이때 결정계수(R2) 는 0.9711으로 높은 상관성을 보여줌에 따라 본 연구에서 제시한 3D scanner를 이용한 texture depth 측정방법이 상당한 신뢰도를 갖는 것으로 판단된다. 본 논문은 국토교통부와 국토교통진흥원의 연구개발사업인 “저탄소 녹색 공항 포장 시공 및 유지관리 기법개발”과 인천국제공항공사 "활주로 고무제거 효율향상을 위한 고무제거 사전처리제 실용화 연구"의 지원으로 수행되었으며 이에 관계자분들께 감사드립니다.

We generated a high resolution 3D object using a commercial DSLR camera and the low depth information of Kinect. High resolution depth map was obtained through camera calibration between the DSLR and Kinect sensor. 3D mesh model was created by the high resolution depth information and mapped with RGB color value. The experimental result showed that it is possible to create high resolution 3D object from the depth camera. This paper is expected to be applied to reality game graphic.

본 연구에서는 피사체의 깊이와 깊이 표현의 상세레벨(detail level)을 각기 다르게 조정한 깊이맵을 이용하여 2D-to-3D 입체변환을 수행하고, 변환된 입체 이미지를 기반으로 시청자 평가 실험을 진행하여 피사체의 절대적 깊이 변화와 배경간의 깊이 차이에 따라 깊이맵의 상세레벨이 깊이감, 볼륨감, 불편감에 미치는 효과를 분석하였다. 주객체의 깊이는 3 레벨로 조정하였고, 또한, 주객체와 배경과의 상대적 깊이 차이도 하나의 독립변인으로 분석하기 위하여 3 레벨로 조정하였다. 깊이맵의 깊이 표현의 상세레벨을 다시 3레벨로 나누어, 이들 조건을 만족하는 18개의 깊이맵을 정의하고 이를 기반으로 실험을 위한 입체영상을 생성하였다. 18개의 입체영상을 실험참가자에게 보여 주고 설문을 통하여 각 영상별로 실험자들이 느끼는 주관적 입체감, 볼륨감, 불편감을 조사하였다. 그 결과 주 피사체의 절대적 위치와 피사체-배경간의 상대적 거리차이가 달라짐에 따라 깊이맵의 상세도가 깊이감, 볼륨감, 불편감에 미치는 영향력이 달라지는 결과를 얻었다. 단색 깊이맵의 경우는 주객체의 절대적 깊이위치에 상관없이 전반적으로 볼륨감을 크게 훼손하고, 스크린의 안쪽에 객체가 위치하는 경우, 다른 상세레벨의 깊이맵에 비해 깊이감도 크게 저하시키는 효과를 보이기 때문에 주객체의 절대적 위치와 상관없이 사용을 피하는 것이 바람직 한 것으로 분석되었다. 또한, 세밀한 깊이맵과 간략한 깊이맵을 적용하였을 때 실험자가 입체감을 크게 다르게 느끼지 못하는 것으로 나타남에 따라 입체변환시 모든 장면에 너무 과도하게 상세한 깊이맵을 구성할 필요가 없는 것으로 분석되었다.

본 논문에서는 노인 및 재활 환자를 대상으로 재활 훈련을 위한 기능성 게임을 제안한다. 제안한 재활 훈련용 기능성 게임은 3D depth 카메라를 이용한 전신 동작 인식 기반의 인터페이스를 제공한다. 사용자가 카메라 앞에서면 배경과 사용자를 구분한 다음 사용자의 전신을 15개의 관절로 인식하고 각 관절이 위치와 방향의 변화를 분석하여 게임에 필요한 제스쳐를 인식한다. 게임 콘텐츠는 상지훈련, 하지훈련, 전신훈련, 밸런스 훈련을 위한 게임으로 구성하였으며 2D 게임과 3D 게임으로 나누어 구현하였다. 본 논문에서 제안된 시스템은 3D depth 카메라를 이용하여 주변 환경 변화에도 안정적으로 작동하며, 별도의 기기를 사용하지 않고도 전신 움직임 기반의 제스쳐 인식을 이용하여 게임을 진행하게 함으로써 재활의 효과를 높일 수 있다.

일상생활을 살아나가면서 발생하는 안전사고 중에 어린이에게 가장 위협적인 사고는 보행 중 발생하는 교통사고이다. 사고발생 후의 대책이나 처리보다 사고를 미연에 방지하기 위해 어린이 스스로 몸을 유지할 수 있는 안전에 대한 바른 습관 및 태도를 형성시켜주는 교통안전 교육이 강조되야 한다. 본 논문에서는 기능성게임으로서 교통안전교육을 가장 효율적으로 학습할 수 있는 방안의 하나로 어린이의 몸을 활용해 교통안전 준수체험 교육훈련을 할 수 있는 체감형 교통안전교육게임을 설계해보고 3차원 동작인식기술을 다양한 기능성게임에 적용할 수 있는 가능성을 제시하였다.