두 객체가 충돌하는 상황에서의 햅틱 렌더링 알고리즘

김선규; 김혜빈; 류철

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 김선규 (동국대학교 정보통신공학과) 김혜빈 (동국대학교 정보통신공학과) 류철 (동국대학교 정보통신공학과)

저널정보: 한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제18권 제3호

발행연도: 2018.1

수록면: 35 - 41 (7page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

단방향 햅틱 시스템의 햅틱 렌더링 알고리즘에 대한 연구

김선규 정보통신공학과 2019.01 학위논문

2018

두 객체가 충돌하는 상황에서의 햅틱 렌더링 알고리즘

김선규 , 김혜빈 , 류철 한국인터넷방송통신학회 논문지 2018.01 학술저널

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

본 논문에서는 햅틱 렌더링을 위한 동영상의 장면을 정의하고 그 중 정지 상태의 객체와 단일 객체가 충돌하는 상황에 대한 햅틱 렌더링 알고리즘을 제안한다. 객체의 움직임을 크게 네 가지 상황으로 분류하였으며 동영상에서 쉽게 볼 수 있는 장면들을 활용하였다. 제안하는 알고리즘은 움직임 예측과 객체 추적을 활용하여 객체의 방향 변화와 모양 변화를 검출함으로써 햅틱 렌더링을 하기에 적합한 프레임인지 판별할 수 있도록 하였다. 알고리즘 실행을 통해 샘플 동영상에서 총 13개의 프레임을 추출하였으며 해당 프레임이 재생되는 시간을 계산하였다. 햅틱 편집 프로그램을 통해 상황에 알맞은 햅틱 생성 파형을 추가함으로써 계산된 재생 시간에 햅틱 효과가 나타나는 것을 확인하였다.

#Haptic #Video Sequence #Object Tracking #Motion Estimation

참고문헌 (11)

참고문헌 신청

YiLi / 2013 / 선형 및 일반형 침투깊이를 이용한 6자유도 햅틱 렌더링 알고리즘 / 로봇학회 논문지 8(3):173~178

이영대 / 2010 / 햅틱기술을 이용한 피시봇 개발 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 10(4):77~82

Hyun-Seob Cho / 2014 / Reproduced for the Haptic Interface Electrical Shock Feeling Technology Development / Conference of the Korea Academia-Industrial cooperation Society(JKAIS) :178~180

Mee Young Sung / Touchable Video and Tactile Audio / 2009 11th IEEE International Symposium on Multimeda :425~431

Shahzad Rasool / Haptic Interaction with Video Streams Containing Depth Data / 2015 International Conference on Cyberworlds(CW) :173~180

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김선규

소속기관 동국대학교 정보통신공학과

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 1 이용수 13

김혜빈

소속기관 동국대학교 정보통신공학과

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 2 이용수 17

류철

소속기관 동국대학교 정보통신공학과

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 2 이용수 17

이 논문과 함께 이용한 논문

Multimodal Haptic Rendering for Interactive VR Sports Applications

문민재 , 오승재 , 박채용 외 1명 Journal of KIISE 2022 .02

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (11)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)