본 논문에서는 비디오게임 콘텐츠 제작을 위한 모션그래픽 효과에 대해서 연구하였다. 모션 그래픽을 사용하여 비디오게임 콘텐츠 제작을 위한 다양한 효과들을 적용하여 나타내었다. 모션 그래픽의 효과를 움직임 효과와 이미지 모션 효과로 분류하고 적용하였다. 모션그래픽의 다양한 효과들은 비디오 게임 콘텐츠 제작에 적용함으로써 극적 효과를 증가시킨다. 본 논문에서 적용한 다양한 모션 그래픽의 효과들을 비디오 게임에 적용함으로서 보다 창조적인 비디오 아트로 발전하길 기대한다.
3D 모션 데이터를 생성하는 것은 어려운 작업이다. 보다 효율적으로 3D 모션 데이터를 생성하기 위해 키프레임 방식, 모션편집, 모션편집 등 여러 가지 방법이 적용되고 있다. 가장 최근에 많이 적용하고 있는 모션편집 방식은 모션편집에 있어 여러 가지 장점을 가지고 있다. 모션편집 방법이 다른 방법보다는 3D 모션 데이터 생성이 쉬운 편이지만 그래도 많은 노력과 시간을 요구한다. 그러므로 적은 시간과 노력을 들이고 보다 효율적인 3D 모션데이터 생성을 위해 다양한 방법이 시도되고 있다. 본 논문에서는 모션편집 작업 중에 발생하는 모션 불연속문제를 효율적으로 해결하기 위하여, 곡선 보간법(Curve Interpolation)과 블랜딩(Blending)함수를 활용하여 모션의 연결부분을 자연스럽게 연결하는 기법을 제시하고자 한다.
최근의 게임 시장에서 체감형 게임은 홈 엔터테인먼트의 중심이 되어가고 있으며 그만큼 큰 인기를 끌며 발전하고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 모션 센서를 실제 게임에 적용하기 위한 동작 인식 방법과 적용방법을 제안한다. 본 논문에서는 모션 센서를 이용하여 테니스 게임에 사용되는 모션들을 인식하고 적용시킨다. 실험의 결과 스마트폰 모션 센서를 적용시켜 게임에 이용하는 데에 사용자가 충분한 만족도를 보였다.
본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.
본 연구에서는 모션 그래픽을 이용하여 스톱 모션 텍스트 제작을 나타내었다. 스톱모션은 컴퓨터애니메이션의 한 종류로서 인형이나 찰흙 같은 소재를 이용하여 한 장면씩 정지 영상을 촬영하여 연속적으로 나타냄으로써 애니메이션으로 이용된다. 본 연구에서는 스톱모션 응용으로 텍스트 애니메이션 기법을 적용하여 텍스트 콘텐츠로 제작하여 나타내었다. 따라서 다양한 영역에서 스톱모션 활용을 할 수 있음을 나타낸다.
본 연구는 비만여성들의 모션비트 리듬운동의 실효성을 극대화하고 생활체육 현장에 적용을 기대하고자하며 지속적인 운동건강관리의 조성방안을 제시하는데 그 목적이 있다. 비만여성들에게 8주간 모션비트와 리듬운동을 융복합하여 건강증진행위의 변화를 분석하고자 하였으며 결과는 다음과 같다. 비만여성들의 8주간 주 3회 모션비트 리듬운동 적용에 따른 건강증진행위의 변화에서는 스트레스관리 요인에서 모션비트 적용이 효과가 나타나는 결과를 도출하였다. 8주간 주 3회 리듬운동 프로그램과 모션비트의 융복합된 중재효과를 통해 건강증진행위에 직접적인 영향에 기여하였으며, 비만인들의 모션비트를 적용한 운동 관리는 스트레스 대처에 긍정적인 수용과 자신감을 확보할 수 있었다. 아울러 모션비트를 적용한 운동은 재미와 흥미를 극대화시켜줌으로서 비만여성들을 위해 적절하고 효율적인 생활체육 프로그램으로 활용할 수 있으며, 지속적인 운동 참가의 조성방안으로 제시될 수 있다.
운전 중 휴대전화의 사용은 교통사고 유발의 주요한 원인이며 운전자들은 운전 중 안전한 휴대전화 이용을 위해 핸즈프리, 블루투스 등의 다양한 방법을 이용해왔다. 하지만 이 방법들은 직접적인 접촉을 한번 이상 요구하기 때문에 이 과정에서 운전자의 주의 집중이 흐트러질 소지가 있다. 본 연구에서는 운전 중 안전한 스마트폰 사용을 위하여 전자기기에서 광범위하게 적용이 증가하고 있는 모션인식에 기반한 모션 디자인을 제안한다. 먼저 대상 모션을 선정하기 위하여 운전 중 발생할 가능성이 많은 모션을 정의하여 설문 조사를 시행하고, 설문 결과를 바탕으로 5 가지의 모션을 선정하였다. 다음으로, 선정된 모션에 대하여 모션과 그 모션의 동작 수행이 연관성을 가지도록 디자인하고, 이를 위한 기술적 고려 사항을 제시하였으며, 마지막으로 이들 모션에 대하여 사용자의 편의성과 기억의 용이성을 실험적으로 검증하였다. 실험 결과, 제시한 모션 디자인은 기억의 용이성 부분에서 적절한 결과를 보였으며 모션과 행위의 연계성과 편의성에 대하여도 긍정적인 평가를 이끌어냈다. 이러한 결과는 향후 구현되는 모션 디자인의 방향을 제시할 수 있으리라 기대된다.
우리는 관절체 캐릭터에 대해 시간에 따른 인식의 정도를 측정하는 모션 특징점 맵을 제안한다. 모션 특징점 맵은 이미지 특징점 맵에서 사용된 가우시안 거리 방법을 응용하여 계산할 수 있다. 관절 계층 구조에서의 모션과 시각적 인지간의 관계를 고려하여, 우리는 관절 동선 모션 특징점 맵과 관절 구동 모션 특징점 맵의 두 가지 모션 특징점 맵을 정의하였다. 정의한 두 가지 모션 특징점 맵을 사용하여 한 프레임에서의 모션 특징점 맵 또한 계산할 수 있다. 계산된 모션 특징점 맵은 모션의 시놉시스 생성, 정운동학 연산량의 축소, 자동적 카메라 동선 생성 등 여러 가지 응용 분야에 적용할 수 있다. 실험을 통하여 우리는 모션에 대한 인식 기반적인 접근을 통해 모션의 질적인 향상은 물론 계산적인 퍼포먼스의 향상에도 많은 기여를 할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 기존 스톱 모션 애니메이션의 문제점을 파악하고 이를 해결하기 위한 방안으로서 최신의 기술이 적용된 3D프린터 기술과 컴퓨터 특수효과 기술을 적용한 사례를 분석하였다. 이를 위해 스톱모션 애니메이션의 역사를 고찰하고 기술이 어떻게 스톱 모션 애니메이션에 적용 되었는지 선행 연구를 통해 확인하였다. 그 결과, 표현적 측면에서 최근 개봉한 <유령신부>와 <코렐라인>처럼 3D 프린터를 활용하여 클레이나 천으로 한정된 기존의 스톱 모션 애니메이션의 한계를 극복하였다. 더 나아가 스톱 모션 애니메이션의 가장 큰 한계인 자연현상은 컴퓨터 특수효과처리를 통해 오히려 스톱 모션 애니메이션만의 독특한 작품을 연출 할 수 있었다. 그래서 스톱 모션 애니메이션에서 3D 프린터 기술과 컴퓨터 특수효과기술에 대한 수용으로 무한한 상상과 독창적 표현이 가능해 졌다. 최근 기술 기반 스톱 모션 애니메이션은 향후 애니메이션 분야의 지속적으로 발전하는데 그 기초를 제공 할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 연속된 모션 프레임의 효과적인 단순화를 매우 효율적으로 수행시킬 수 있는 점진적 모션 (progressive motion) 기법을 제안하고 실험 결과를 설명한다. 제안된 점진적 모션 기법에서는 효과적인 단순화를 위하여 인접한 두 모션간의 차이를 측정하는 수식을 정의하고 모션 LOD (level of detail)를 효율적으로 처리하기 위하여 모션 차이가 최소인 두 모션을 차례대로 병합하고 역으로 병합된 모션을 분해하는 기법을 사용하였다. 이 방법은 모션 편집 등에서 매우 빠른 속도로 모션 LOD를 제공하며 임의의 캐릭터의 실시간 시뮬레이션에서 효과적인 단순화 기법으로 적용될 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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