가상현실에서 서로 다른 HMD와 모션 캡처 디바이스 조합 간 3D 아바타의 전신 모션 및 데이터 비교 분석
A Comparative Analysis of Full-Body Motion Data of 3D Avatars across Different HMD And Motion Capture Device Combinations in Virtual Reality
- 주제(키워드) 모션 캡처 , 헤드 마운트 디스플레이 , 동작 일치도 , 가상현실 , 3D 아바타
- 주제(DDC) 302.23
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 석혜정
- 발행년도 2025
- 학위수여년월 2025. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 디지털미디어학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000035133
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
가상현실(Virtual Reality, VR) 환경에서 3D 아바타는 사용자의 신체 동기화에서 시각적 위화감 억제를 위한 중요한 매개물이라고 할 수 있다. 그러나 헤드 마운트 디스플레이(Head-Mounted Display, HMD)와 모션 캡처(Motion Capture, MoCap)의 다양한 조합 간 비교를 위한 명확한 평가 기준이 마련되지 않아, 연구자나 산업체가 목적에 알맞은 최적의 장비를 선택하는 데 어려움이 있다. 이에 본 연구는 가상현실 환경에서 3D 아바타의 전신 애니메이션 구현에 영향을 미치는 다양한 HMD-모션 캡처 조합의 평가 기준을 제안하고, 이를 바탕으로 각 조합의 특성과 성능을 비교하는 실험을 설계함으로써 실험 방법이 적절한지 확인하고 추가로 올바른 장비 선택에 도움을 주고자 한다. 따라서 상용화된 HMD(Meta Quest 2, Meta Quest Pro, HTC Vive Pro Eye, HTC Vive XR Elite)와 모션 캡처 디바이스(Vive Tracker 3.0, Vive Ultimate Tracker, Perception Neuron 3)를 선정하였다. 이를 통해 다양한 조합을 설정하고, Calibration accuracy, Time congruency, Behavior matching, Save, Size 등 다섯 가지 비교점을 제안하고 실험을 수행하였다. 실험 과정에서 Unity 엔진을 기반으로 특정 동작(팔 올리기, 복싱, 스쿼트, 번갈아 발 올리기, 제자리 걷기)을 구현하고, 듀얼 카메라를 통한 Marker-less 모션 캡처(Rokoko Vision) 데이터를 기준으로 비교·분석하였다. 분석 결과 Calibration accuracy에서는 광학식 베이스 스테이션 기반 모션 캡처(Vive Tracker 3.0)와 관성식 전문가용 모션 캡처(PN3)가 높은 정확도를 유지하였고, Behavior matching 비교에서는 PN3 기반 조합이 전반적으로 약 94% 이상의 높은 동작 일치율을 보였다. Time congruency의 경우 모든 조합에서 1~2프레임 정도의 경미한 지연만 확인되어 실시간 상호작용에 문제가 없음을 확인하였다. 또한, 데이터 기록 효율성 측면에서는 BVH 포맷이 CSV 포맷보다 저장 속도 면에서 유리했으며, 반대로 CSV 포맷은 프레임당 데이터 용량 측면에서 더 효율적임을 확인하였다. 이를 종합하여 목적에 따라 각 디바이스 조합과 데이터 형식을 선택할 수 있는 기초 자료를 제시함으로써, 앞으로 VR 기반 연구 및 산업 응용에서 맞는 장비 선정과 데이터 활용 전략 수립에 도움이 될 것으로 기대된다.
more초록/요약
In a virtual reality (VR) environment, 3D avatars can be considered an important medium for suppressing visual dissonance in the user's body synchronization. However, since there is no clear evaluation standard for comparing various combinations of head-mounted displays (HMDs) and motion capture (MoCap), it is difficult for researchers and industries to select the optimal equipment for their purposes. Therefore, this study proposes evaluation criteria for various HMD-motion capture combinations that affect the implementation of full-body animation of 3D avatars in a VR environment, and designs an experiment to compare the characteristics and performance of each combination based on the evaluation criteria to confirm whether the experimental method is appropriate and to help select the correct equipment. Therefore, commercialized HMDs (Meta Quest 2, Meta Quest Pro, HTC Vive Pro Eye, HTC Vive XR Elite) and motion capture devices (Vive Tracker 3.0, Vive Ultimate Tracker, Perception Neuron 3) were selected. Through this, we set various combinations, proposed five comparison points including Calibration accuracy, Time congruency, Behavior matching, Save, and Size, and conducted experiments. During the experiment, specific movements (arm raising, boxing, squats, alternating foot raising, and walking in place) were implemented based on the Unity engine, and compared and analyzed based on Marker-less motion capture (Rokoko Vision) data through dual cameras. As a result of the analysis, in terms of Calibration accuracy, optical base station-based motion capture (Vive Tracker 3.0) and inertial professional motion capture (PN3) maintained high accuracy, and in the Behavior matching comparison, the PN3-based combination showed a high motion consistency rate of about 94% or more overall. In terms of Time congruency, only a slight delay of about 1 to 2 frames was confirmed in all combinations, confirming that there was no problem with real-time interaction. In addition, in terms of data recording efficiency, the BVH format was advantageous over the CSV format in terms of storage speed, and conversely, the CSV format was confirmed to be more efficient in terms of data capacity per frame. By summarizing this, we expect that it will be helpful in selecting the right equipment and establishing data utilization strategies for future VR-based research and industrial applications by providing basic data for selecting each device combination and data format according to the purpose.
more목차
I. 서론 1
1.1. 연구 목적 및 필요성 1
1.2. 관련 연구 3
1.3. 연구 기대 의의 5
1.4. 연구 문제 6
II. 연구 방법 7
2.1. 비교 연구 디바이스 선정 7
2.2. 비교 연구 비교점 선정 12
2.3. 실험 환경 구성 16
2.4. 연구 실험 진행 18
2.4.1. Calibration accuracy 21
2.4.2. Time Congruency 23
2.4.3. Behavior Matching 24
2.4.4. Save 24
2.4.5. Size 25
III. 연구 결과 26
3.1. Calibration accuracy 26
3.2. Time Congruency 33
3.3. Behavior Matching 35
3.4. Save 37
3.5. Size 39
IV. 논의 41
4.1 비교 지표 선정 및 평가 41
4.2. 디바이스 조합별 응용 분야 및 평가 43
4.3. 선행연구 대비 본 연구의 기여 44
V. 결론 46
5.1 실험 제한 사항 및 결과 한계점 46
5.2. 연구 결론 및 후속 연구 방향성 47
VI. Reference 49
VII. 부록 54
Abstract 60
