인간의 동작을 표현하는 아바타의 제작은 영화, 컴퓨터 게임 및 가상현실 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 인간의 동작을 사실적으로 모사하기 위해서는 모션 캡처와 같은 센서로 데이터를 수집하여 데이터베이스화하고 이를 기반으로 동작을 구성한다. 방대한 양의 데이터를 통해 인간의 동작을 자연스럽게 재현할 수 있지만 동작 구성을 위해 복잡한 계산이 필요하므로 실시간으로 대화형 모바일 아바타를 구성하기가 용이하지 않다. 본 논문에서는 실시간으로 3D 모바일 아바타의 동작을 구성하기 위해 패턴매칭을 통한 직관적 분류로 데이터 셋을 구현하고, 유연하고 적응적인 계층구조 알고리즘에 의해 다양한 아바타의 동작을 사상하는 것을 제안한다. 사용자 입력의 유형을 분류하기 위해 자이로가 부착된 동작 입력센서를 사용하였고 SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 분류하였다.
Design of avatars which represents human motion is widely used in movie, computer game and virtual reality industry. In order to get the realistic human posture, motion data collection and database construction are required by using sensors such as motion capture device. Natural motion of human avatar can be achieved by using the massive amount of human posture data. However it is not easy to implement the real time interactive mobile avatar, since it requires complex calculation of those acquired posture data. This paper suggests a flexible, adaptive and hierarchical mapping of various avatar motion by using intuitive classification of posture data set through the pattern matching. Motion input sensor including gyro is used to track the user input and the SVM(support vector machine) is applied to classify the input motion.
