본 논문은 H.264 / MPEG-4 AVC 비디오 코덱에서 쌍예측 픽쳐의 시간적 다이렉트 모드의 모션벡터를 유포하는 방법을 소개한다. 우선, 다이렉트 모드의 list 1 레퍼런스 픽쳐에 있는 동일 위치 블록에서의 시간적 다이렉트 모드의 모션벡터 유포를 위해 사용될 모션벡터 결정 방법과 상기 결정된 모션벡터가 가리키는 레퍼런스 픽쳐를 다이렉트 모드의 list 0 레퍼런스 픽쳐로 결정하는 방법을 제시한다. 또한 동일 위치의 매크로블록이 인트라 모드를 예측모드로 가지고 있을 때, 코딩 효율을 높이기 위한 방법으로써 레퍼런스 픽쳐 인덱스 및 다이렉트 모드의 모션벡터를 공간적으로 예측하는 기법을 제시한다. 그리고, 쌍예측 픽쳐 매크로블록과 다이렉트 모드의 list 1 레퍼런스 픽쳐에 있는 동일 위치 블록은 프레임 모드 또는 피일드 모드로 코딩이 이루어질 수 있으므로 4가지 경우에 대한 다이렉트 모드의 모션벡터 연산 방법을 소개한다. 마지막으로, 실험을 통한 공간적 다이렉트 모드와의 성능평가 결과를 보임으로써, 본 논문이 제시한 기법이 H.264 / MPEG-4 AVC의 시간적 다이렉트 모드에 적용될 수 있음을 보여준다.
기존의 비디오 구조화 기법은 주로 샷 또는 샷 그룹 레벨에서 이루어져 왔다. 그러나 이러한 샷 레벨 구조는 사용자에게 의미(semantics)를 충분히 전달할 수 없는 단점이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해, 최근 샷 보다 상위 레벨 구조인 비디오 씬 분할에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 샷 레벨 구조의 단점을 극복하기 위해서 칼라와 모션 특징을 기반으로 한 비디오 씬 분할 기법을 제안한다. 샷 내의 다양한 칼라 분포를 반영하기 위해서 각 샷을 sub-shot으로 재분할하고, 이를 이용해 대표 프레임을 추출한다. 샷 내의 모션 특징은 MPEG-1 비디오 내의 모션 벡터를 이용한다. 유사한 컨텐트를 가지고 있는 샷을 찾기 위해서 탐색 구간내의 모션 특성을 반영한 적응적 가중치를 칼라와 모션 특징에 적용한다. 실험 결과 비교를 통해 씬의 과다 분할이나 의미 반영 면에서 기존의 씬 분할 기법보다 우수함을 보였다. 제안된 기법은 비디오를 의미 있는 계층 구조로 분할해서, 사용자에게 의미를 반영하는 씬 단위로의 브라우징이나 검색을 가능케 한다.
스톱모션은 실재 공간에서 직접 사물에 움직임을 부여할 수 있는 특성에 의하여 움직임에 대한 3차원적 감각을 익힐 수 있기 때문에 애니메이션 교육의 기초 과정으로서 반드시 다루어져야할 분야라 할 수 있다. 하지만 기존의 스톱모션 교육이 대부분 단편애니메이션을 제작하는 형식으로 이루어져 있기 때문에, 학생들은 졸업 후 산업현장에서 '움직임'에 대하여 재교육을 받아야하는 것이 현실이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 최소 한 한기(16주)과정의 기초 움직임에 대한 보다 체계적인 교육이 필요하다. 따라서 스톱모션을 전공하려는 학생들은 물론 애니메이션의 기초 능력을 더욱 향상시키려는 학생들을 위하여, '걷기 자유동작 얼굴표정' 표현을 중심으로, 스톱모션 기법의 기초과정을 위한 효율적 교육모형을 제시하려 한다.
본 논문은 동영상에서 ROI(region of interest)나 FOA(focus of attention)를 탐지하기 위한 방법으로써 여러 시각자극(stimuli)중 모션(motion) 정보를 사용한 선택적 주의 시스템을 소개한다. 2개 이상의 연속적인 프레임으로 구성되는 모션은 시간정보가 포함된 현실세계의 시각장면에서 시간적으로 현저함(temporal saliency) 정도를 나타내는 특징이라 할 수 있으며, 본 연구에서는 이러한 모션을 인간 뇌의 대뇌 시각피질에 존재하는 MT(middle temporal cortex) 영역에 존재하는 "이중 대립 수용야(double opponent receptive fields)"의 특성과 "노이즈 여과(noise filtration)" 기능에 대한 기존의 심리학적 연구 결과를 바탕으로 분석하고, 이렇게 분석된 결과를 MT에서의 "모션통합" 이론을 기반하여 통합한다. 이러한 과정을 통해 동영상에서 다른 주변의 영역과 현저히 다른 돌출 영역으로 정의되는 ROI또는FOA를 탐지할 수 있다. 제안하는 시스템의 성능분석을 위해 인간을 대상으로 한 심리학적인 실험을 추가적으로 수행하여 제안된 시스템을 통해 얻어진 결과와 비교함으로써, 본 시스템이 얼마나 타당성이 있는지 검증하였다.
기존 모션 캡쳐의 경우, 고가의 장비나 사용의 복잡도, 동작자의 움직임 제한 등 모션 캡쳐의 어려움이 있었다. 최근 실시간으로 모션 캡쳐가 가능한 컴퓨터 비젼 기반 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다시점 영상으로부터 쉽고, 빠르게 추출할 수 있는 피부색과 정확한 3차원 복원을 위한 2차원 영상 좌표 보정을 사용하여 효율적인 다시점 영상 분석 알고리즘을 제안한다. 동작자와 피부색을 검출하고, 카메라 보정 및 에피폴라 기하학 정보를 이용하여 보다 정확한 영상 분석, 그리고 칼만 필터(Kalman filter)를 사용한 추적 등을 통해 보다 안정적인 모션 캡쳐가 가능하게 된다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 보다 정확한 위치 추정 및 실시간 모션 캡쳐를 위한 알고리즘임을 보여주고 있다.
최근 다양한 모션 센서를 이용해서 실제 사용자의 동작을 인식하는 체감형 스포츠 게임에 대한 관심이 높다. 본 논문에서는 체감형 게임 플레이를 지원하는 배드민턴 게임의 구현에 필요한 핵심 요소 기술인 스윙 모션의 인식과 셔틀콕의 궤적 계산 방법을 제안한다. 사용자가 스마트폰을 손에 쥐고 배드민턴 스윙을 하면, 스마트폰에 내장된 가속도 센서가 발생시키는 모션신호를 다우비시 필터를 이용해서 특징벡터로 변환하고, 이를 k-NN 기반의 인식을 통해서 스윙 타입을 알아낸다. 본 논문에서 제안한 스윙 모션 인식 방법을 이용하면, 상용 모션 콘트롤러를 구입하지 않아도 체감형 배드민턴 게임을 즐길 수 있는 장점이 있다. 배드민턴 셔틀콕은 그 모양의 특징으로 인해 독특한 비행 궤적을 가지고 있기에, 단순한 힘과 속도에 관한 물리 법칙으로는 그 궤적을 표현하기 쉽지 않다. 본 논문에서 우리는 바람의 영향을 고려한 배드민턴 셔틀콕의 비행 궤적 계산 방법을 제안한다.
본 논문은 단안 카메라로부터 입력된 영상에서 모션 기반의 검색을 사용한 동적인 사람 자세 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 3차원 공간에서 하나의 사람 자세 후보를 생성하고, 생성된 자세 후보를 2차원 이미지 공간으로 투영하여, 투영된 사람 자세 후보와 입력 이미지와의 특징 값 유사성을 비교한다. 이 과정을 정해진 조건을 만족 할 때까지 반복하여 이미지와의 유사성과, 신체 부분간 연결성이 가장 좋은 3차원 자세를 추정한다. 제안된 방법에서는 입력 이미지에 적합한 3차원 자세를 검색할 때, 2차원 영상에서 추정된 신체 각 부분들의 모션 정보를 사용해 검색 공간을 정하고 정해진 검색 공간에서 탐색하여 사람의 자세를 추정한다. 2차원 이미지 모션은 비교적 높은 제약이 있어서 검색 공간을 의미있게 줄일 수 있다. 이 방법은 모션 추정이 검색 공간을 효율적으로 할당 해주고, 자세 추적이 여러 가지 다양한 모션에 적응할 수 있다는 장점을 가진다
스마트폰에 내장된 각종 센서를 통해 획득할 수 있는 정보는 사용자의 움직임, 상황 등을 파악하고 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 가속도 센서와 자이로스코프 센서에서 얻은 정보를 분석하여 'I', 'S', 'Z' 모션을 인식하는 두 가지 규칙기반 시스템을 제안한다. 먼저, 각 모션에 대한 가속도 및 각속도의 특성을 분석한다. 이를 기반으로 두 가지 종류의 규칙기반 모션 인식 시스템을 제안하고 이를 안드로이드 앱으로 구현하여 각 모션에 대한 성능을 비교한다. 두 가지 규칙기반시스템은 각 모션에 대해서 90% 이상의 인식률을 보이며 앙상블을 이용한 규칙기반 시스템은 다른 시스템보다 향상된 성능을 보인다.
필자가 제작한 3D 애니메이션 <숭고한 희생>은 망망대해 한복판에서 목숨을 바쳐 나라를 지켜낸 장병들의 희생을 알리고 그들의 넋을 기리고자 제작한 작품으로서, 기념조형물(Monument)의 형태로 제작된 3D 오브제와 슬로 모션(Slow motion)을 이용한 장면 구성을 통해 전투 당시의 긴박하였던 순간을 담고 있다. 본 논문에서는 <웰컴 투 동막골>, <화양연화>, <프로즌>, <어벤저스: 에이지 오브 울트론>등에서 표현된 등장인물과 조형물을 이용한 슬로 모션 사용 사례와 <이름 없는 별>, <평화의 시계탑>과 같은 전쟁을 기념하는 기념조형물의 특징을 살펴보았으며, <숭고한 희생>에서 표현된 슬로 모션과 조형물 오브제를 이용한 애니메이션의 제작과정을 되도록 상세하게 기술하였다. 본 연구가 추후 조형물을 이용한 슬로 모션 애니메이션을 제작하고자 하는 애니메이션 및 영상 제작자에게 조금이나마 도움이 되었으면 한다.
음성 인식과 모션 인식 기술은 다양한 스마트 디바이스에 적용되어 사용되고 있으나, 단순한 명령어 인식 형태로 구성되어 단순 기능으로 사용되고 있다. 인식 데이터에 대한 단순 기능에서 벗어나 다양한 분야에서 학습된 데이터를 기반으로 전문적인 명령어 수행 능력이 요구되고 있다. 현재 세계적으로 경쟁이 이루어지고 있는 생성형 AI를 활용하여 사용자에게 최적의 데이터를 제공하고, 음성 인식과 모션 인식을 통해 상호작용할 수 있는 시스템 플랫폼에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구를 위해 설계한 주요 기술 프로세스는 음성 및 모션 인식 기능, AI 기술 적용, 양방향 커뮤니케이션 등 기술을 이용한 설계하였다. 본 논문에서는 AI 기술을 적용한 디바이스와 음성인식과 모션 인식 기술을 통해 디바이스와 사용자 간 양방향 커뮤니케이션을 다양한 입력방식에 의해 이루어질 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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