KR20050069063A

KR20050069063A - The human body model formation method of so that occupant packaging layout in vehicle

Info

Publication number: KR20050069063A
Application number: KR1020030100910A
Authority: KR
Inventors: 유희천; 김광재; 류태범; 정인준; 신승우; 박진호
Original assignee: 현대자동차주식회사; 기아자동차주식회사
Priority date: 2003-12-30
Filing date: 2003-12-30
Publication date: 2005-07-05

Abstract

가상적 인체모델을 생성하는 통계적 방법으로, 전체인구 중 수용비율 내의 다양한 크기의 인체 모델군 생성을 위해 신장과 체중의 이변량 분포에서 수용 비율내의 임의 신장, 체중 값들을 생성하고, 이를 기반으로 다른 인체변수들의 임의변량을 계층적 다변량 회귀모형으로 생성하여 자동차의 내장 설계를 위한 인체모델을 생성하는 방법으로,A statistical method for generating a virtual human model, which generates random height and weight values within the acceptance ratio in a bivariate distribution of height and weight to generate a group of human body models of various sizes within the acceptance ratio of the total population. By generating random variables of variables as hierarchical multivariate regression model, we can create a human body model for interior design of automobile.

인체모델 군 생성을 위한 신장과 체중 기반의 인체변수 임의변량을 계층적 구조로 생성하는 과정과, 상기 신장과 체중 기반의 인체변수 임의변량으로 생성된 임의의 신장 및 체중값으로부터 인체모델 인체변수들의 임의의 값을 세부 인체변수의 계층적 구조에 따라 생성하는 과정을 포함한다.A process of generating a random variable based on the height and weight based on the human body variable for generating the human body model group, and by using the random height and weight value generated by the random variable based on the height and weight based on the human body model. It involves generating a random value according to the hierarchical structure of detailed human variables.

Description

HUMAN BODY MODEL FORMATION METHOD OF SO THAT OCCUPANT PACKAGING LAYOUT IN VEHICLE}

본 발명은 가상적 인체모델을 생성하는 통계적 방법에 관한 것으로, 더 상세하게는 전체인구 중 수용비율 내의 다양한 크기의 인체 모델군 생성을 위해 신장과 체중의 이변량 분포에서 수용 비율내의 임의 신장, 체중 값들을 생성하고, 이를 기반으로 다른 인체변수들의 임의변량을 계층적 다변량 회귀모형으로 생성하여 자동차의 내장 설계를 위한 인체모델을 생성하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a statistical method for generating a virtual human model, and more particularly, arbitrary height, weight value in the acceptance rate in the bivariate distribution of height and weight for generation of a human body model group of various sizes within the acceptance rate of the total population The present invention relates to a method of generating a human body model for interior design of a vehicle by generating a random variable of other human variables as a hierarchical multivariate regression model.

일반적으로, 가상 환경상의 인간 공학적 설계지원 시스템에서 인체모델을 생성하는 기법은 인구의 인체측정자료(anthropometric data)의 백분위수(percentile)를 기반으로 인체모델의 인체크기를 결정하고 있다.In general, a technique for generating a human body model in an ergonomic design support system in a virtual environment determines the human body size of the human body model based on the percentile of the anthropometric data of the population.

상기에서 백분위수란 간단한 통계치로 어떤 자료 분포에서 특정값의 크기 순위를 나타내는 것으로, 예를 들어 신장 170cm가 전체인구의 신장 분포에서 40 백분위수라면, 170cm보다 작거나 같은 신장 값들이 전체 신장분포 중 40%임을 나타낸다. The percentile is a simple statistic that indicates the magnitude rank of a particular value in a data distribution. For example, if 170 cm tall is the 40th percentile in the height distribution of the entire population, height values less than or equal to 170 cm are included in the total height distribution. 40%.

따라서, 기존의 인간 공학적 설계지원 시스템은 신장과 체중 등 대표적인 인체변수의 특정한 백분위수에 해당되는 값이 선정되면, 대표적 인체변수 값으로부터 인체모델 생성을 위한 다른 인체변수 값을 일정한 비율(ratio)로 결정한다. Therefore, in the existing ergonomic design support system, when a value corresponding to a specific percentile of representative human variables such as height and weight is selected, other human variable values for the generation of a human model from the representative human variable values are fixed at a constant ratio. Decide

예를 들어, 신장과 체중이 각각 40 백분위수와 50 백분위수에 해당하는 인체모델의 생성시 40 백분위수의 신장 값이 170cm이고, 50 백분위수의 체중 값이 60kg이면 기존 시스템은 이미 설정된 신장 및 체중과 다른 인체변수와의 일정한 비율(예. 팔길이/신장=0.45, 배둘레길이/체중=1.25)로 다른 인체변수의 값을 결정한다. For example, if the height and weight of the human body model corresponding to the 40th percentile and 50th percentile, respectively, the height value of the 40th percentile is 170cm and the weight value of the 50th percentile is 60kg, the existing system will be set to The ratio of weight to other human variables (eg arm length / height = 0.45, belly length / weight = 1.25) determines the value of other human variables.

이와 같이 기존의 설계지원 시스템에서는 신장과 체중 등 대표적 인체변수들에 대해 1, 5, 50, 95, 99 백분위수 등 몇 가지 특정 백분위수에 해당되는 인체모델만을 선택할 수 있고, 한번 생성시 1개만이 생성된다.As such, in the existing design support system, only the human body models corresponding to several specific percentiles such as 1, 5, 50, 95, 99 percentiles can be selected for representative human variables such as height and weight, and only one at a time is generated. Is generated.

이러한 비율을 사용한 생성방법 이외에, 기존의 인간 공학적 설계지원 시스템은 사용자의 임의의 인체변수 값을 입력받아 사용자에 의해 설정된 크기의 인체모델을 생성하는 수동입력에 의한 인체모델 생성기법을 제공하고 있다. In addition to the generation method using such a ratio, the existing ergonomic design support system provides a human body model generation technique by manual input to generate a human body model of the size set by the user by receiving the arbitrary human body variable value.

이 방법도 백분위수와 같이 한번 생성시 1개만의 인체모델이 생성된다.Like this percentile, only one human body model is created at a time.

이와 같이, 대표적 인체변수의 특정 백분위수 기반으로 생성된 인체모델을 적용한 작업장(workspace)의 설계는 전체 인구 중 설계된 작업장을 사용할 수 있는 인구의 비율(설계된 작업장이 전체인구 중 수용할 수 있는 비율) 설정에 한계가 있다. As such, the design of a workplace using an anatomical model created on the basis of a specific percentile of representative human variables is the percentage of the total population who can use the designed workplace (the ratio of the designed workplace to the total population). There is a limit to the setting.

즉, 한 인체에서 특정 인체변수의 백분위수는 다른 인체변수의 백분위수를 결정하지 못한다. In other words, the percentile of one human variable in one human body does not determine the percentile of another human variable.

예를 들면, 전체인구 중 한 인체의 신장이 5 백분위수라 하더라도 이 인체의 팔길이가 전체 팔길이 분포 중 5 백분위수 일 수는 없다. For example, even if the height of one human body in the total population is the fifth percentile, the arm length of the human body cannot be the fifth percentile of the total arm length distribution.

그러므로, 신장과 체중의 특정 백분위수로 인체모델을 생성할 경우, 인체모델의 다른 인체변수의 값은 설정된 백분위수의 값과 일치하지 않고 어느 정도의 백분위수를 갖는지 알 수 없다. Therefore, when a human body model is generated with a specific percentile of height and weight, it is not known how many percentiles the values of other human variables of the human body model do not correspond to the set percentiles.

어떤 작업장을 신장과 체중이 5와 95 백분위수인 인체모델을 사용하여 설계할 경우, 이 두 인체모델은 신장과 체중을 제외한 다른 인체변수 측면에서는 5 와 95 백분위수에 해당되지 않으므로, 설계된 작업장이 전체인구 중 90%를 수용할 수 있다고 볼 수 없다.If a workplace is designed using an anthropomorphic model with heights and weights of 5 and 95 percentiles, these two human models do not fall within the 5th and 95th percentiles in terms of other human variables except height and weight. 90% of the total population cannot be seen.

따라서, 이 작업장의 정확한 수용비율을 파악하는데 문제가 발생한다. Therefore, a problem arises in determining the exact acceptance rate of the workplace.

또한, 백분위수 기반의 소수 인체모델은 전체 인구에서 같은 신장과 몸무게를 갖는 인체들간의 비율이 모두 같지 않음에 따라 대상인구의 인체 크기 다양성을 반영하지 못하는 문제가 있다. In addition, the percentile-based minority human model has a problem that does not reflect the diversity of the human body size of the target population because the ratio between the human body having the same height and weight in the entire population is not the same.

즉, 신장과 체중이 170cm과 60kg인 인체들의 신장과 팔길이의 비율이 모두 같을 수는 없다. In other words, the height and arm length ratio of the height and weight of the human body of 170cm and 60kg can not be the same.

따라서, 기존 인간 공학적 설계지원 시스템에서 일정한 인체비율에 의해 생성된 인체모델은 획일적인 인체비율만을 갖게 되므로, 모든 인체변수에 대하여 대표성을 갖지 못하며, 이에 따른 작업장의 설계 역시 대표성을 갖지 못하는 문제점이 발생한다. Therefore, in the existing ergonomic design support system, the human body model generated by a constant human body ratio has only a uniform human body ratio, and thus does not have representativeness for all human variables, and thus, the design of a workplace does not have representativeness. do.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 발명한 것으로, 그 목적은 가상 환경상에서 자동차의 내장 설계를 위한 인체 모델을 생성함에 있어 전체인구 중 수용비율 내의 다양한 크기의 인체 모델군 생성을 위해 신장과 체중의 이변량 분포에서 수용 비율내의 임의 신장, 체중 값들을 생성하고, 이를 기반으로 다른 인체변수들의 임의변량을 계층적 다변량 회귀모형으로 생성하여 인체 모델에서 인체변수 추정에 대한 정확도를 높이도록 한 것이다.The present invention has been invented to solve the above problems, its purpose is to create a human body model for the interior design of the car in a virtual environment in order to create a human body model group of various sizes within the acceptance ratio of the total population In the bivariate distribution of body weight, random height and weight values in the acceptance ratio were generated, and based on this, random variables of other human variables were generated as a hierarchical multivariate regression model to increase the accuracy of estimation of human variables in the human model. .

상기와 같은 목적을 실현하기 위한 본 발명은 가상환경에서의 인체모델 생성방법에 있어서, 인체모델 군 생성을 위한 신장과 체중 기반의 인체변수 임의변량을 계층적 구조로 생성하는 과정과; 상기 신장과 체중 기반의 인체변수 임의변량으로 생성된 임의의 신장 및 체중값으로부터 인체모델 인체변수들의 임의의 값을 세부 인체변수의 계층적 구조에 따라 생성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 자동차의 내장 설계를 위한 인체모델 생성방법을 제공한다.In order to achieve the above object, the present invention provides a method for generating a human model in a virtual environment, the method comprising: generating a random variable based on height and weight for generating a human body model group in a hierarchical structure; And generating a random value of the human body model human body variables according to the hierarchical structure of the detailed human body variable from the height and weight values generated by the random variable based on the height and weight based on the human body variable. It provides a human body model generation method for interior design.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시예를 상세하게 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 발명에 적용되는 인체모델 군 생성을 위한 신장과 체중 기반의 인체변수 임의변량의 계층적 생성기법은 신장과 체중의 임의변량 생성기법과 세부 인체변수 임의변량의 계층적 생성기법 두 단계로 구성된다.The hierarchical generation method of the random variable of the human body variable based on height and weight for generating the human body model group applied to the present invention is composed of two stages of the random variable generation method of the height and weight and the hierarchical generation method of the detailed human variable random variable. .

전자인 신장과 체중의 임의변량 생성기법은 대상인구의 신장과 체중의 이변량 정규 분포에서 분포의 중심으로부터 특정 수용비율 내에 속하는 신장(Height)과 체중(Weight)의 임의의 값을 대상인구 신장과 체중의 이변량 정규분포에서 생성하는 기법이다.The former random height and weight random variance generation technique is based on the bivariate normal distribution of the height and weight of the subject population. This technique is generated from a bivariate normal distribution of body weight.

후자인 세부 인체변수 임의변량의 계층적 생성기법은 신장과 체중의 임의변량 생성기법으로 생성된 임의의 신장과 체중 값으로부터 인체모델 인체변수들의 임의의 값을 인체변수의 계층적 구조에 따라 생성하는 기법이다. The latter hierarchical generation method of detailed human variable random variable generates random values of human model human variables according to the hierarchical structure of human variables from arbitrary height and weight values generated by random variable generation method of height and weight. Technique.

상기 신장과 체중의 임의변량 생성에서 신장과 체중의 이변량 정규분포에서 특정한 수용비율을 나타내는 범위는 신장과 체중의 다변량 분포에서 거리를 나타내는 개념인 통계적 거리의 제곱(squared statistical distance)으로 결정된다. In the random variable generation of height and weight, a range representing a specific acceptance ratio in the bivariate normal distribution of height and weight is determined as a squared statistical distance, a concept representing distance in a multivariate distribution of height and weight.

또한, 상기 수용비율 내의 신장과 체중 임의변량 생성방법은 이변량 정규분포에서 임의의 신장과 체중 값을 생성하고 생성된 이 두 값의 통계적 거리의 제곱이 설정된 수용비율의 통계적 거리의 제곱보다 작음을 만족할 때, 이 두 값을 인체모델 인체변수의 임의변량 생성에 사용할 신장과 체중 값으로 결정한다.In addition, the random height and weight random variable generation method within the accommodation ratio generates random height and weight values in a bivariate normal distribution, and the square of the statistical distance of the two values generated is smaller than the square of the statistical distance of the set accommodation ratio. When satisfied, these two values are determined as the height and weight values to be used for generating random variables of the human body model.

이에 대하여 첨부된 도 1을 참조하여 설명하면 다음과 같다.This will be described with reference to the accompanying Figure 1 as follows.

대상인구의 신장과 체중의 이변량 정규 분포에서 분포의 중심으로부터 특정 수용비율 내에 속하는 신장(H)과 체중(W)에 대한 임의의 값을 생성한다(스텝 1).In the bivariate normal distribution of the height and weight of the subject population, random values are generated for height (H) and weight (W) that fall within a specified acceptance rate from the center of the distribution (step 1).

이후, 상기 생성된 신장(H)과 체중이 수용범위에 포함되는지, 즉 생성된 이 두 값의 통계적 거리의 제곱이 설정된 수용비율의 통계적 거리의 제곱보다 작음을 만족하는지를 판단하여 수용범위에 포함되지 않으면 생성된 값을 기각하고, 수용범위에 포함되면 생성된 신장(H)과 체중(W) 값을 인체모델 인체변수의 임의변량 생성에 사용할 신장과 체중 값으로 결정한다(스텝 2).Then, it is determined whether the generated height (H) and the weight are included in the accommodation range, that is, whether the square of the statistical distance of the two generated values satisfies less than the square of the statistical distance of the set accommodation ratio. Otherwise, the generated value is rejected, and if included in the acceptance range, the generated height (H) and weight (W) values are determined as height and weight values to be used for generating random variables of the human body model (step 2).

상기와 같이 신장과 체중 기반의 인체변수 임의변량의 계층적 생성기법을 통해 인체모델 인체변수의 임의변량 생성에 사용할 신장과 체중값이 결정되면, 세부 인체변수 임의변량의 계층적 생성기법을 적용한다.When the height and weight value to be used for generating random variables of the human body model are determined through the hierarchical generation method of the random variable of the human body variable based on height and weight, the hierarchical generation method of the detailed random variable of the human body variable is applied. .

상기에서 인체모델 인체변수의 임의변량 생성에 사용할 신장과 체중값이 결정되면 결정된 임의의 신장과 체중값으로부터 인체모델 인체변수들의 임의의 값을 인체변수의 계층적 구조, 즉 인체변수 값의 생성에 이용되는 다른 특정 인체변수를 결정하는 구조를 이용하여 생성한다.When the height and weight values to be used for generating random variables of the human body model human body variables are determined, the arbitrary values of the human body model human body variables are determined based on the hierarchical structure of the human body variables. Generated using structures to determine other specific human variables to be used.

예를 들어, 팔길이 값 생성에 이용되는 인체변수를 신장과 체중으로 결정하고, 위팔길이와 아래팔길이 값 생성에 이용되는 인체변수를 팔길이로 결정하면, 인체변수의 계층적 구조는 신장과 체중에서 팔길이를 생성하고 팔길이에서 위팔길이와 아래팔길이를 생성하는 구조가 된다. For example, if the human body variable used to generate arm length values is determined by height and weight, and the human body variable used to generate upper and lower arm length values is determined as arm length, the hierarchical structure of the human body variable is It is a structure that generates the arm length from the weight and the upper arm length and the lower arm length from the arm length.

상기 인체변수의 계층적 구조는 첨부된 도 2와 같이, 길이 유형의 인체변수에 대한 계층구조와 첨부된 도 3과 같이 폭 및 둘레 유형의 인체변수에 대한 계층구조로 나누어져 있으며, 인체변수들의 합이 다른 인체변수가 되는 관계, 유사한 인체부위의 길이를 나타내는 인체변수간 관계, 인체변수간 상관관계 등을 이용하여 신장과 체중을 정점으로 한 나뭇가지 형태의 구조(tree structure)로 이루어진다.The hierarchical structure of the human body variable is divided into a hierarchical structure of the length type human body variable as shown in FIG. 2 and a hierarchical structure of the human body variables of the width and circumference type as shown in FIG. It consists of a tree structure with the sum of height and weight using the relationship between sums of different human variables, relationships between human variables representing the length of similar human parts, and correlations between human variables.

따라서, 인체변수 임의변량 생성은 인체변수의 계층구조에 따른 다변량 회귀모형의 예측치 분포에서 임의의 값을 생성하는 방법을 이용한다. Therefore, the generation of the random variable of the human body uses a method of generating an arbitrary value from the distribution of the predicted values of the multivariate regression model according to the hierarchical structure of the human variable.

인체변수 계층구조는 여러 가지 인체변수들의 값을 동일한 인체변수로부터 생성하는 체계로 다변량 회귀모형이 인체변수간 관계모형 파악에 적합하다. The human variable hierarchy is a system that generates the values of various human variables from the same human variables, and the multivariate regression model is suitable for identifying the relationship model between human variables.

인체변수의 임의변량은 계층구조의 인체변수간 관계모형 파악에 사용된 다변량 회귀모형의 예측치 정규분포에서 임의의 변량을 생성한다.Arbitrary variance of anthropometric variables generates random variances from the predicted normal distribution of the multivariate regression model used to identify the relational model between hierarchical variables.

예를 들어, 길이 유형의 인체변수의 임의변량 생성은 첨부된 도 2에서 알 수 있는 바와 같이, 신장(Stature)과 체중(Weight)에서 어깨점 높이(Acromial Height)와 대퇴돌기 높이(Trochanteric Height)를 생성한다.For example, random variable generation of a human body variable of length type can be seen in the accompanying Figure 2, the height of the shoulder (Acromial Height) and the height of the thigh (Trochanteric Height) Create

그리고, 어깨점 높이(Acromial Height)에서 머리/목의 길이(Head/Neck Length)와 트렁크/엉덩이 길이(Trunk/Hip Length), 목의 높이(Cervical Height) 및 겨드랑이 높이(Axilla Height)를 생성한다.The head / neck length, trunk / hip length, cervical height, and axilla height are generated at the height of the shoulder point. .

상기 머리/목의 길이(Head/Neck Length)에서 머리의 길이(Head Length)와 목의 길이(Neck Length)를 생성하고, 상기 머리 길이(Head Length)에서 머리에서 눈까지의 길이(Head to Eye Length)와 눈에서 입까지의 거리(Eye to Menton Length)를 생성한다. The length of the head and the length of the neck is generated from the head / neck length, and the length of the head to eyes from the head length. Length and Eye to Menton Length.

또한, 대퇴돌기 높이(Trochanteric Height)에서 머리에서 대퇴돌기까지의 길이(Head To Trochanteric Length), 허리높이(Waist Height), 배/엉덩이의 길이(Abdomen/Hip Length), 다리 길이(Upper Leg Length), 종지뼈 높이(Patella Mid Height), 다리의 이동 길이(Functional Leg Length), 회음 높이(Gluteal Furrow Height), 팔길이(Arm/Hand Length) 등을 생성한다.Also, from Trochanteric Height to Head to Trochanteric Length, Waist Height, Abdomen / Hip Length, and Upper Leg Length , Patella Mid Height, Functional Leg Length, Gluteal Furrow Height, Arm / Hand Length, and the like.

상기 머리에서 대퇴돌기까지의 길이(Head To Trochanteric Length)로부터 앉은키(Sitting Height)를 생성하고, 앉은키(Sitting Height)에서 눈 높이(Eye Height), 목 높이(Cervical Height), 어깨점 높이(Acromial Height), 허리 높이(Waist Height), 팔꿈치 높이(Elbow Height)를 생성한다.Generate a sitting height from the head to trochanteric length, and at the sitting height, the eye height, the cervical height, and the shoulder point height ( Create Acromial Height, Waist Height, and Elbow Height.

상기 종지뼈 높이(Patella Mid Height)에서 정강이 길이(Shank Length), 발 높이(Foot Height), 무릎 높이(Knee Height), 오금 높이(Popliteal Height)를 생성한다.Shank Length, Foot Height, Knee Height, Popliteal Height are generated from the Patella Mid Height.

상기 팔길이(Arm/Hand Length)에서 어깨에서 팔꿈치까지의 거리(Shoulder - Elbow Length), 팔뚝의 길이(Forearm Length), 뻗은 상태의 팔길이(Arm Reach From Wall)을 생성한다.The arm length (Arm / Hand Length) is generated from the shoulder to the elbow (Shoulder-Elbow Length), the forearm length (Forearm Length), the extended arm length (Arm Reach From Wall).

상기 팔뚝의 길이(Forearm Length)에서 팔꿈치에서 손목까지의 거리 (Olecrannon to Wrist Length)와 손길이(Hand Length)를 생성하고, 손길이(Hand Length)에서 발길이(Foot Length)와 손바닥 길이(Palm Length), 가운더 손가락 길이(Mid Finger Length) 및 손목에서 주먹 중앙의 길이(Wrist to Center of Grip Length)를 생성한다.Generate the length of the forearm (Olecrannon to Wrist Length) and the hand length (Forearm Length) from the elbow to the wrist (Hand Length), the foot length (Foot Length) and palm length (Palm) at the hand length (Hand Length) Length, Mid Finger Length, and Wrist to Center of Grip Length.

또한, 폭 및 둘레 유형의 인체변수에 대한 임의변량 생성은 첨부된 도 3에서 알 수 있는 바와 같이, 신장(Stature)과 체중(Weight)에서 머리 둘레(Head Circumference), 목 둘레(Neck Circumference), 가슴 둘레(Chest Circumference), 허리 둘레(Waist Circumference), 엉덩이 둘레(Buttock Circumference), 허벅다리 둘레(Thigh Circumference), 팔 겨드랑이 둘레(Axillary Arm Circumference)을 생성한다.In addition, the random variable generation for the human body variables of the width and circumference type, as can be seen in the accompanying Figure 3, the head (Circumference), neck circumference (Neck Circumference), Chest Circumference, Waist Circumference, Buttock Circumference, Thigh Circumference, Axillary Arm Circumference.

상기 머리 둘레(Head Circumference)에서 머리 폭(Head Breadth)과 머리 길이(Head Length)를 생성하고, 머리폭(Head Breadth)에서 눈동자 폭(Interpupillary Breadth)를 생성한다.The head breadth and the head length are generated in the head circumference, and the interpupillary breadth is generated in the head breadth.

상기 가슴둘레(Chest Circumference)에서 가슴 폭(Chest Breadth)과 가슴 깊이(Chest Depth)을 생성하고, 허리 둘레(Waist Circumference)에서 허리 폭(Waist Breadth)과 허리 깊이(Waist Depth)를 생성하며, 엉덩이 둘레(Buttock Circumference)에서 엉덩이의 폭(Hip Breadth)과 엉덩이 깊이(Buttock Depth)을 생성하고, 상기 엉덩이의 폭(Hip Breadth)에서 앉은 상태에서의 엉덩이 폭(Hip Breadth Sitting)을 생성한다. Generate Chest Breadth and Chest Depth from Chest Circumference, Generate Waist Breadth and Waist Depth from Waist Circumference, Hips Hip Breadth and Butt Depth are generated at Buttock Circumference, and Hip Breadth Sitting is created at Hip Breadth.

또한, 허벅다리 둘레(Thigh Circumference)에서 무릎의 둘레(Knee Circumference)를 생성하고, 무릎의 둘레(Knee Circumference)에서 종아리 둘레(Calf Circumference)를 생성하며, 종아리 둘레(Calf Circumference)에서 발목 둘레(Ankle Circumference)를 생성한다. In addition, the knee circumference is generated at the thigh circumference, the calf circumference is generated at the knee circumference, and the ankle circumference at the calf circumference. Create a Circumference.

또한, 팔 겨드랑이 둘레(Axillary Arm Circumference)에서 팔꿈치 둘레(Elbow Circumference)를 생성하고, 이로부터 팔뚝 둘레(Forearm Circumference)와 손목 둘레(Wrist Circumference)를 생성한다.In addition, an elbow circumference is generated from an axillary arm circumference, and a forearm circumference and a wrist circumference are generated therefrom.

상기 손목 둘레(Wrist Circumference)에서 손 둘레(Hand Circumference)를 생성하고, 이로부터 손의 폭(Hand Breadth)과 손의 두께(Hand Thickness)를 생성하고, 손의 폭(Hand Breadth)을 생성한다.A hand circumference is generated from the wrist circumference, a hand breadth and a hand thickness are generated from the wrist circumference, and a hand breadth is generated.

이상에서 설명한 본 기술의 인체변수 계층적 구조에 따른 다변량 회귀모형은 기존의 대표 인체변수를 이용한 회귀모형과 비교하여 인체변수 추정 정확도가 개선된 결과를 보인다. The multivariate regression model according to the hierarchical structure of the human variables of the present technology described above shows an improvement in the estimation accuracy of the human variables compared to the regression model using the representative human variables.

회귀모형의 정확도 척도는 회귀모형 추정치의 표준오차(standard error of regression estimates, SE)를 사용한다. The accuracy measure of the regression model uses the standard error of regression estimates (SE).

본 발명의 회귀모형들과 기존의 회귀모형들 중 같은 인체변수들에 대한 회귀모형 추정치의 표준오차들을 비교한 결과, 본 발명의 회귀모형들의 추정치 표준오차가 3~8mm 정도 작음이 확인된다. As a result of comparing the standard errors of the regression model estimates for the same human variables among the regression models of the present invention and the existing regression models, it is confirmed that the estimated standard error of the regression models of the present invention is about 3 to 8 mm smaller.

본 발명은 회귀모형 개발시 인체변수간 관계로부터 추정될 인체변수와 상관성 높은 인체변수를 유연하게 사용하므로, 회귀모형의 정학도가 기존의 획일적 대표 인체변수를 이용한 회귀모형보다 높게 나타난다. Since the present invention flexibly uses the human variables highly correlated with the human variables to be estimated from the relationship between the human variables in the development of the regression model, the precision of the regression model is higher than the conventional regression model using the uniform representative human variables.

또한, 본 발명의 회귀모형들의 추정치 표준오차들을 각 인체변수의 평균으로 나눈 표준화된 오차비율(normalized SE)을 계산한 결과 모든 회귀모형들의 표준화된 오차비율은 최소 1%, 최대 6% 그리고 오차비율 평균은 3%에 포함되었음이 확인된다. In addition, as a result of calculating the normalized SE obtained by dividing the estimated standard errors of the regression models by the mean of each human variable, the standardized error rate of all the regression models is at least 1%, at most 6%, and the error rate. It is confirmed that the mean is included in 3%.

도 1은 본 발명에 따른 자동차의 내장 설계를 위한 인체 모델 생성에서 신장과 체중에 대한 인체변수 임의변량 계층적 생성을 수행하는 일 실시예의 흐름도.1 is a flow chart of an embodiment for performing a random variable hierarchical generation for the height and weight in the generation of a human body model for the interior design of a vehicle according to the present invention.

도 2는 본 발명에 따른 자동차의 내장 설계를 위한 인체 모델군 생성에서 길이 유형의 인체변수 임의변량 계층적 생성을 수행하는 일 실시예의 계통도.Figure 2 is a schematic diagram of an embodiment for performing a human body variable random variable hierarchical generation of the length type in the generation of the human body model group for the interior design of the vehicle according to the present invention.

도 3은 본 발명에 따른 자동차의 내장 설계를 위한 인체 모델군 생성에서 폭 및 둘레 유형의 인체변수 임의변량 계층적 생성을 수행하는 일 실시예의 계통도.Figure 3 is a schematic diagram of an embodiment for performing a human body variable random variable hierarchical generation of the width and circumference type in the generation of the human body model group for the interior design of the vehicle according to the present invention.

Claims

In the method of generating a human body model in a virtual environment,

Generating a human body variable random variable based on height and weight for generation of a human body model group in a hierarchical structure;

And generating a random value of the human body model human body variables according to the hierarchical structure of the detailed human body variable from the height and weight values generated by the random variable based on the height and weight based on the human body variable. How to create a human body model for interior design.

The method of claim 1,

The process of generating a random variable based on height and weight based on the human variables is based on the randomness of the height and weight belonging to a specific acceptance ratio from the center of the distribution in the bivariate normal distribution of the height and weight of the target population. A method of generating a human body model for interior design of a vehicle, characterized in that the value of is generated from a bivariate normal distribution of the target population height and weight.

The method of claim 1,

The hierarchical structure of the detailed human body variable comprises a hierarchical structure for the length-type human body variable and a hierarchical structure for the width and circumference-type human body variable.

The method of claim 1,

The hierarchical structure of the human variables is a tree branch with the height and weight peaked using the relationship between the sum of the human variables becoming different human variables, the relationship between human variables representing the length of similar human parts, and the correlation between human variables. Human body model generation method for the interior design of the vehicle, characterized in that consisting of a structure.

The method of claim 1,

The random variable generation of the human body is a method of generating a human body model for the interior design of the vehicle, characterized in that for generating a random value from the predicted value distribution of the multivariate regression model according to the hierarchy of the human body variable.

The method of claim 2,

In the random variable generation of height and weight, a range representing a specific acceptance ratio in the bivariate normal distribution of height and weight is determined by the square of the statistical distance, which is a concept representing the distance in the multivariate distribution of height and weight. How to create a human body model for interior design.

The method of claim 2,

The random height and weight random variable generation method in the accommodation ratio generates a random height and weight value in a bivariate normal distribution, and when the square of the statistical distance of these two values is smaller than the square of the statistical distance of the set accommodation ratio The human body model generation method for the interior design of a vehicle, characterized in that the two values are determined as the height and weight values to be used to generate a random variable of the human body model human variables.

Generating shoulder point height and femur protrusion height from the height and weight of the target population;

Generating a head / neck length and trunk / hip length, neck height, and armpit height at the shoulder point height;

Generating a length of the head and a length of the neck from the length of the head / neck, and generating a length from the head length to the head to the eyes and a distance from the eyes to the mouth;

Generating a length from the height of the thighs to the length of the head and the thighs, the length of the tummy / hip, the length of the legs, the calf bone, the length of movement of the legs, the perineum height and the arm length;

Generating a sitting height from the length of the head to the thigh, and generating an eye height, a neck height, a shoulder point height, a waist height, and an elbow height from the sitting height;

Generating a shin length, a foot height, a knee height, and a hamstring height at the calf bone height;

The length of the forearm and the length of the forearm, the length of the forearm, the length of the forearm, the length of the forearm and the length of the forearm from the elbow to the wrist, the length of the forearm and the length of the palm And a process of generating a middle finger length and a length of a center of a fist in a wrist.

Generating a head circumference and neck circumference, a chest circumference, a waist circumference, a hip circumference, a thigh circumference, an armpit circumference from the height and weight of the target population;

Generating a head width and length around the head and a pupil width from the head width;

Creating a chest width and depth around the chest;

Creating a waist width and depth around the waist;

Generating a width and depth of the hips around the hips, and generating a hip width in a sitting state at the hip width;

Generating a circumference of the knee at the thigh circumference, a calf circumference at the circumference of the knee, and an ankle circumference at the circumference of the calf;

Generating an elbow circumference around the arm axle, generating a forearm circumference and a wrist circumference therefrom, generating a hand circumference at the wrist circumference, and generating a hand width and a hand thickness therefrom. How to create a human body model for interior design of a car.