본 논문에서는 모션 캡처 데이터의 효과적인 저장 및 의미 기반 검색을 위한 프레임워크를 제안한다. 모션 캡처 기술은 현실감있는 캐릭터 동작을 얻기 위해 많이 사용되고 있지만, 모션 캡처 데이터의 검색과 저장을 위한 표준화의 부족으로 인한 여러 가지 문제점을 가지고 있다. 또한 미리 캡처된 모션 데이터에 의미론적 부가설명이 없으므로 애니메이터들이 캡처된 모션 데이터로부터 필요한 부분 동작들만을 검색하고 조합하여 새로운 동작을 생성하기가 어렵다. 본 논문의 목적은 모션 캡처 데이터의 재사용성을 향상시키기 위한 것이다 먼저 상이한 모션 캡처 데이터 포맷들을 통합하기 위한 표준 포맷을 제안한다. 제안하는 표준 포맷은 XML 기반의 마크업 언어로서 MCML(Motion Capture Markup Language)라고 한다. 제안하는 MCML은 서로 상이한 포맷들의 변환 또는 통합을 하기 위해 유용할 뿐만 아니라, MCML파일로 모션 데이터 베이스를 구축하므로 모션 캡처 데이터의 재사용성을 향상시킬 수 있다. 또한 모션 캡처 데이터의 부분 동작들에 의미를 부여하고 동작들 사이에 의미론적 연결을 위해 모션 온톨로지를 정의한다. 온톨로지 기반 데이터 접근으로 인해 부분 동작 및 그와 연관된 동작들을 검색하고 항해할 수 있다.
A framework for semantic annotation oi human motion sequences is proposed in this paper. Motion capture technology is widely used for manuiacturing animation since it produces high qualify character motion similar to the actual motion of the human body. However, motion capture has a significant weakness due to the lack of an industry wide standard for archiving and retrieving motion capture data. It is difficult for animators to retrieve the desired motion sequences from motion capture files as there is no semantic annotation on already captured motion data. Our goal is to improve the reusability of motion capture data. To archive our goal first, we propose a standard format for integrating different motion capture file formals. Our standard format is called MCML (Motion Capture Markup Language). It is a markup language based on XML (extensible Markup Language). The purpose of MCML is not only to facilitate the conversion or integration of different formats, but also to allow for greater reusability of motion capture data, through the construction of a motion database storing the MCML documents Second, we define motion ontologies that are used to annotate and semantically organize human motion sequences. This ontology-based approach provides the means for discovering and exploiting the information and knowledge surrounding motion capture data
