최근 인터넷 솔루션 시장은 전자상거래의 필요성과 효과에 대한 논의를 벗어나 전자상거래 내에서의 경쟁에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 전자상거래 시장을 활성화에 기여할 수 있는 정책지향 매칭 에이전트(policy-oriented matching agent) 시스템을 제안한다. 제안된 정책지향적 솔루션은 정책을 객체화하였기 때문에 다양한 프로모션을 구현할 수 있으며, 기존의 룰 기반 시스템의 장점에 정책이 실기되는 공간 개념(release post)을 추가하였기 때문에 정책의 수립, 실시, 추적 평가 등을 일관되게 처리할 수 있다. 정책지향 솔루션을 구현함에 있어 전자상거래를 위한 기초 플랫폼에 적합한 컴포넌트 기반 구조를 채택하고, 기존의 여타 시스템에 연동되어 마케팅 활동을 쉽게 지원할 수 있도록 한다. 또한 정책 담당자가 정책을 직관적으로 편집할 수 있는 인터페이스를 갖도록 한다.
모션그래픽이라는 분야는 그 역사가 오래되지 않았다. 최근 영상디자인이 부각되고 있는 것은 세계적인 추세이다. 이러한 세계적 흐름은 영화, 광고, 전시장 영상, 웹, 모바일, 게임영상 및 뉴미디어까지 그 영향을 미치고 있다. 또한 컴퓨터의 새로운 기술이 발달하면서 영상콘테츠의 VFX 분야가 급격하게 변화되고 있다. 이러한 제작기술은 실사와 C.G의 합성기법으로 가상과 허구의 개념을 초월함과 동시에 매치무빙 기술을 이용하여 그래픽과 현실공간에 사실적인 표현방법을 극대화하고 있다. 매치무빙 기술은 실사와 그래픽이 공존하기 위하서 실사카메라와 가상카메라의 합성을 정교하게 매칭하는 기술이다. 본 논문은 입체적 공간에서 매치무빙 기법을 활용하여 실사카메라의 움직임을 3D Layer 방법으로 이어받아 새로운 디자인과 결합된 모션그래픽 영상제작방법을 제안한다.
본 논문에서는 강건한 얼굴 포즈 추정과 실시간 표정제어가 가능한 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 방법 및 시스템을 제안한다. 기존의 비전 기반 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 반영하지 못하고 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있다. 그러나, 얼굴 포즈를 정확히 추정하여 반영하는 작업은 현실감 있는 얼굴 애니메이션을 위해서 중요한 이슈로 인식되고 있다. 본 연구 에서는 얼굴 포즈추정과 얼굴 표정제어가 동시에 가능한 통합 애니메이션 시스템을 제안 하였다. 제안된 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출은 비모수적 HT 컬러 모델과 템플릿 매칭을 통해 수행된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 얼굴 모션 추정을 위하여 3차원 실린더 모델을 검출된 얼굴 영역에 투영하고 광류(optical flow) 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 주요 얼굴 특징점을 검출하며 광류 알고리즘에 의하여 특징점을 추적한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수(parameters)를 계산한다. 결국 얼굴 표정 복제는 두 개의 정합과정을 통해 수행된다. 애니메이션 매개변수 3차원 얼굴 모델의 주요 특징점(제어점)의 이동은 획득된 애니메이션 매개변수를 적용하여 수행하며, 정점 주위의 부가적 정점의 위치는 RBF(Radial Basis Function) 보간법을 통해 변형한다. 실험결과 본 논문에서 제안된 비전기반 애니메이션 시스템은 비디오 영상으로부터 강건한 얼굴 포즈 추정과 얼굴의 표정변화를 잘 반영하여 현실감 있는 애니메이션을 생성함을 입증할 수 있었다.
음함수 곡면 모델은 캐릭터나 유체 등과 같은 복잡한 곡면으로 이루어진 객체들에 대한 모델링이 용이할 뿐만 아니라 적은 양의 데이터로 다양한 형태의 곡면을 표현할 수 있다. 또한 표면을 나타내는 특성과 볼륨을 나타내는 특성을 동시에 가지고 있어 물체의 변형 또한 용이하여 3D 애니메이션에 효과적으로 사용될 수 있다. 그러나 기존 음함수 프리미티브들은 축에 대해 평행하거나 모든 축 방향으로 대칭적인 특성을 가짐으로써 여러 가지 형태의 모션을 갖는 물체의 모델링에 사용이 용이하지 않았다. 본 논문은 기존의 음함수 프리미티브 중 하나인 메타큐브에 회전 요소를 추가함으로써 모션캡쳐 데이터와의 매칭에 따라 다양한 캐럭터의 포즈를 모델링할 수 있는 효과적인 애니메이션 제작 방법을 제안하고자 한다.
본 논문은 인력양성의 성과에 미치는 요인별 영향을 분석한 I-O 모델을 기반으로 모션그래픽스 전공과 글로벌 호텔리어 전공을 기준으로 산학협력 인력양성 과정을 수행한 결과와 그 의미를 분석하였다. 산학협력을 통한 인력양성을 위해서는 먼저 산업체 수요조사를 통한 공통직무 개발과 기업의 환경에 맞도록 미러형 실습실을 구축하고 교과, 비교과 등 교육과정 전반에 걸친 산업체 전문가의 적극적인 참여가 있어야 맞춤형 인력양성이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 성공적인 산학 맞춤형 인력양성을 위한 전략으로는 산업체의 교육 참여를 통한 학생-산업체 매칭, 산학 일체형 교육, 교육 품질 고도화, 맞춤형 교육인프라 구축 등 4개의 추진전략으로 추진하였다. 본 논문에서는 모션그래픽스와 호텔리어 분야에서 5년간 산학협력을 통한 인력양성 성과를 분석하였고, 성과도출을 위한 노력이 어느 정도인지를 분석 및 개선점을 제시하였다.
적외선 열 화상에는 물체 내부의 결함과 그 물체 표면의 이물질 등의 효과가 모두 포함된 상태이므로 적외선 열 화상 자체만으로는 비정상적인 부분들을 찾아내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 평행 이동 관계에 있는 두 가시광선 영상으로부터 열 화상에 대응하는 보간 영상을 생성하고, 이것을 열 화상과 중첩시킴으로써 가시화하는 방법을 연구한다. 이를 위해서 적외선 센서에 의해 감지된 온도를 매핑한 열 화상을 적외선 카메라로부터 얻고, 적외선 카메라의 양쪽에 부착된 CCD 카메라로부터 좌우의 가시광선 영상을 얻는다. 보간 영상 생성을 위해서 블록 매칭을 이용한 모션 정보를 사용하고, 생성된 보간 영상에서 생기는 구멍(hole)을 메우는 방법을 소개한다. 또한 생성된 보간 영상과 열 화상을 중첩시켜 가시화하는 방법을 기술한다. 이렇게 함으로써 본 논문에서 제안한 가시화 기법은 재해방지를 위한 비파괴 검사 등에 이용될 수 있다.
동영상에서 움직이는 객체 검출은 동영상의 내용을 표현하고 유사한 동영상을 검색하는 데 있어 중요한 특징간을 추출하는 방법으로 사용된다. 그러나 복잡하게 카메라가 움직이는 동영상에서 움직이는 객체 검출은 아직까지 어려운 과제이다. 본 논문에서는 복잡한 카메라의 움직임이 있는 환경에서 움직이는 객체를 강인하게 검출하는 방법을 제안한다. 움직이는 객체 검출 방법은 입력 영상을 색상간의 클러스터링을 이용하여 각 영역으로 구분하는 Mean Shift 알고리즘과 인접한 프레임에서 구분된 영역을 대응시켜 영역의 모션 벡터를 구하는 영역 매칭, 유사한 궤적을 가지는 영역들의 클러스터링을 이용하여 객체를 검출하는 궤적 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 제안한 영역 기반 알고리즘은 기존의 픽셀이나 블록 기반의 방법보다 움직이는 객체를 정확하게 검출하였다. 실험 결과 복잡하게 움직이는 카메라의 환경 속에서 움직이는 객체를 강인하게 검출하였다.
A contour shape matching based pixel motion estimation is proposed. The pixel motion information is very useful to compensate the motion artifact generated at the specific gray level contours in the moving image for subfield gray-scale display devices. In this motion estimation method, the gray level boundary contours are extracted from the input image. Then using contour shape matching, the most similar contour in next frame is found, and the contour is divided into segment unit. The pixel motion vector is estimated from the displacement of the each segment in the contour by segment matching. From this method, more precise motion vector can be estimated and this method is more robust to image motion with rotation or from illumination variations.
In this paper, we propose a 3-D range finding method for situation that stereo camera has small translational motion. Binocular stereo generally tends to produce stereo correspondence errors and needs huge amount of computation. The former drawback is because the additional constraints to regularize the correspondence problem are not always true for every scene. The latter drawback is because they use either correlation or optimization to find correct disparity. We present a method which overcomes these drawbacks by moving the stereo camera actively. The method utilized a motion parallax acquired by monocular motion stereo to restrict the search range of binocular disparity. Using only the uniqueness of disparity makes it possible to find reliable binocular disparity. Experimental results with real scene are presented to demonstrate the effectiveness of this method.
본 논문에서는 미디어영상을 기반한 무대 공연의 다양한 미디어 효과를 분석하고, 무대 공연을 위한 제스처 기반 동적 프로젝션 맵핑 프레임워크를 설계 구현한다. 이를 위하여, 동적 프로젝션 맵핑 기반 기존 공연에서 공연자의 제스처와 이에 따른 미디어 효과를 분석하고, 동적 프로젝션 맵핑기술을 효율적으로 구현하기 위하여 모션 히스토리 이미지를 이용한 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 제스처 인식 기술을 구현한다. 또한, 구현된 제스처인식 기술을 기반으로 공연자의 서로 다른 제스처와 미디어 효과를 매칭시킬 수 있는 프레임 워크 구현 내용을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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