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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이제희
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 서울대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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본 논문에서는 병적 보행 환자의 모션 캡쳐 데이터만으로 가상 환경에서 이와 유사하게 걷는 근골격 모델을 추정할 수 있는 시스템을 구축하는 방법을 제안한다. 모션 캡쳐란 환자의 몸에 마커를 부착한 뒤 시간에 따른 움직임을 기록하는 것이다. 모션 캡쳐 데이터는 모션 캡쳐에서 기록한 마커의 3차원 좌표값들로 구성된다. 이것을 가능하게 만드는 구성 요소는 두 가지가 있다. 첫 번째는 근육 상태를 매개 변수로 가지는 근골격 모델의 보행 시뮬레이터를 학습하여 사용한 것이다. 이를 이용하면 다양한 근골격 모델의 보행을 추가적인 학습 없이 바로 계산할 수 있다. 두 번째는 적합한 근골격 모델을 추정하는 문제를, 근골격 모델의 매개 변수를 입력으로, 시뮬레이션 결과와 보행 데이터의 차이값을 출력으로 하는 함수의 최솟값을 구하는 최적화 문제로 변환하여 해결한다. 본 논문은 다양한 환자에 대해 이와 유사한 시뮬레이션 결과를 보이는 근골격 모델을 찾을 수 있음을 보였다.
목차
제 1 장 서론 1제 2 장 관련 연구 42.1 근골격 모델 시뮬레이션 및 제어 42.2 강화 학습 4제 3 장 근골격 모델 63.1 근육 모델 83.2 매개 변수화된 근골격 모델 9제 4 장 근골격 모델 추정 114.1 보행 시뮬레이터 구축 134.2 골격 및 움직임 복원 164.3 근육 상태 추정 194.3.1 보행 차이 측정 20제 5 장 실험 결과 225.1 골격 및 움직임 복원 결과 225.2 근골격 모델 추정 결과 26제 6 장 고찰 및 결론 31참고문헌 33Abstract 39감사의 글 41
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