위성기술의 발달로 대규모의 고해상도 지형정보 생성이 가속화되고, 사실적 지형묘사 요구는 더욱 높아지고 있으므로 대규모 지형자료를 효율적으로 처리하여 실제감을 주는 고 충실도 렌더링 기법이 필수적이다. 본 연구에서는 지형 셀의 쿼드트리 구조를 기반으로 지형특성을 고려한 고속의 시계범위 컬링기법, 시각 거슬림 현상을 최소화하기 위한 연속적인 다단계 상세도 기법 및 기하모핑 기법, 일정한 폴리곤 수에 맞도륵 렌더링하는 프레임 균일화 기법 및 텍스쳐 관리기법 등의 효율적인 장면처리 기법을 제안한다.
인공신경망의 예측 결과에 대한 원인을 분석하는 것은 모델을 신뢰하기 위해 필요한 작업이다. 이에 컴퓨터 비전 분야에서는 돌출맵 또는 히트맵의 형태로 모델이 어떤 내용을 근거로 예측했는지 시각화 하는 모델 해석 방법들이 제안되었다. 하지만 오디오 분야에서는 스펙트로그램 상의 시각적 해석이 직관적이지 않으며, 실제 어떤 소리를 근거로 판단했는지 이해하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 히트맵의 청취 분석 시스템을 제안하고, 이를 활용한 음향 장면 분류 모델의 히트맵 청취 분석 실험을 진행하여 인공신경망의 예측 결과에 대해 사람이 이해할 수 있는 설명을 제공할 수 있는지 확인한다.
통상적인 시각 장면은 다수의 물체를 포함한다. 하지만 시각시스템이 동시에 처리할 수 있는 용량에는 한계가 있기 때문에, 시각 장면에 제시된 다수의 자극을 어떻게 처리할 것인지는 시각 체계의 매우 중요한 과제 중 하나이다. 선택적 주의와 통계표상은 이 문제를 해결하는 서로 다른 두 방법이다. 이 둘 간의 신경 기제를 밝히기 위해 fMRI를 사용하여 하나의 원에 주의를 주었을 때(초점주의)와 평균 크기 판단을 위해 모든 원에 주의를 주었을 때(분산주의) 억제적 상호작용의 변화를 조사하였다. 시각 영역 V4에서 무주의 조건에 비해 초점주의는 억제적 상호작용을 감소시킨 반면, 분산주의는 억제적 상호작용에 영향을 주지 않았다. 이 결과는 초점주의는 현재의 목적에 맞지 않는 자극을 여과하고 선택된 자극만을 편향되게 처리하지만, 분산주의는 다수의 자극에 대한 신경 반응을 각 자극에 대한 반응들의 평균값으로 수렴시켜 평균표상을 하게 한다는 것을 시사한다.
본 논문에서는 비디오 장면전환 효과 중 디졸브(dissolve)에 의한 점진적인 장면전환 구간을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 처리의 효율성과 MPEG Sequence의 최소한의 복원과정을 위해 Ⅰ, P 프레임의 Color-R값에 대한 DCT계수를 사용하였다. 인간의 시각으로는 비디오의 장면전환점을 쉽게 구분해 낼수 있듯이 컴퓨터가 인식하기 쉽도록 영상을 3차원으로 시각화하고 분석하여 장면전환 구간을 검출하였다. 우선 각각의 영상에서 Color-R에 대한 DCT계수를 추출하고 블록단위인 8*8단위 열의 합을 구해 다시 프레임에 대한 행을 4단계로 분할하여 특징치를 분석하고 4단계의 샷 특징치를 통합하여 샷을 검출한다. 실험결과 제안한 방법이 영상의 단일 특징치를 사용한 방법보다 4단계의 특징치 분석을 사용함으로서 더 좋은 성능을 나타내었다 또한 Ⅰ, P 프레임의 Color-R값의 부분적 복원과정으로 계산시간을 절약할 수 있었다.
장면 연출에 있어서 애니메이션은 작가의 시각이 미리 앵글의 설정구도를 각 프레임별로 기획하여 의도된 움직임으로 연출한다. 장면에 등장하는 인물들은 작가의 의도된 움직임을 가장 충실히 구현해내는 요소이며 이들의 ‘동태(動態)’는 해당 작품을 이해하는데 있어 중요한 역할을 하게 된다. ‘원령공주’에 나타나는 등장인물들 간의 심리적 대립 구조를 중심으로 등장인물의 움직임에 대한 ‘동태’를 분석함으로써 그 특징을 연구해 보고자 한다.
본 논문에서는 비디오를 사용자가 쉽고 빠른 편집과 검색을 통하여 효율적으로 정보를 습득 할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 장면변환 검출 기법을 통해 추출된 후보 대표프레임들 중에서 사용자의 판단에 의해 대표프레임을 설정, 장면을 분할한 뒤 사용자 편의를 위해 시각적인 색인화를 통해 사용-자가 임의대로 각각의 장면들을 논리적으로 병합, 분리 가능하게 하여 편집할 수 있도록 한다.
본 논문은 상향식 현저함 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 시각적 주의를 갖는 영역들을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 인간의 시각 시스템과 같이 사전 지식 없이 시각정보의 공간적인 분포에 근거하여 장면을 해석하는 상향식 현저함 모델 방법을 입력 영상에 적용하여 관심 물체 영역을 검출하는 연구이다. 상향식 현저함 방법은 Treisman의 세부특징이론 연구에서 제시한 바와 같이 시각적 주의를 갖는 영역은 시각정보의 현격한 대비차이를 가지는 영역으로 집중되어 배경에서 관심영역을 구분할 수 있다. 입력 영상에서 현저함 모델을 통해 3차원 현저함 맵을 생성한다. 그리고 생성된 현저함 맵으로부터 실제 관심영역들을 검출하기 위해 제안한 방법에서는 적응적 임계치 방법을 적용하여 관심영역을 검출한다. 제안한 방법을 관심영역 분할에 적용한 결과, 영역 분할 정확도 및 정밀도가 약 88%와 89%로 제시되어 관심 영상분할 시스템에 적용이 가능함을 알 수 있다.
빛은 언어이다. 연출자가 애니메이션의 장면을 구성할 때 자신의 의도를 효과적으로 표현하기 위해 장면구성요소를 적절하게 사용해야 한다. 캐릭터의 연기, 장면의소품의 배치 그리고 빛이 장면구성요소에 들어갈 수 있다. 이러한 것들은 관객이 작품의 내러티브를 이해하고 연출자가 전달하고자 하는 정서를 이해하는데 도움을 준다. 특히 빛을 이용하여 색이나 명암을 조절하여 장면에서 전달하고자 하는 정서를 표현하므로 관객들이 자연스럽게 정서를 이해하고 작품에 집중하게 할 수 있도록 한다. 이러한 조명 연출은 초기 연극 무대나 렘브란트와 같은 회화작가의 작품에서도 쉽게 찾아볼 수 있다. 부분적으로 빛을 조절하여 장면이 가지고 있는 신성, 고민, 두려움 등 여러 가지 정서를 표현하여 작품의 극적 요소와 아름다움을 증가시킨다. 따라서 연출자가 어떠한 의도를 가지고 빛을 이용하느냐에 따라 장면의 의미는 여러 가지로 변화할 수 있다. 조명은 대상의 인식과 시공간의 시각화라는 기본적인 기능 외에도 예술적 방식을 통해 인간의 정서에 자극을 주어 작품의 몰입도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 작품의 내러티브에 기초를 둔 장면의 정서적 표현을 하기 보조하기 위해 조명이 어떤 역할을 하며 적절한 정서를 표현하기 위해 조명을 어떻게 사용해야 하는지 알아볼 것이다. "영화 조명의 정서 표현 기능을 적용한 3D애니메이션 조명 연구"를 선행연구로 하여 3D 애니메이션에 적용할 수 있는 정서적인 언어의 표현을 분류하여 기존의 정서 이론에 기반을 둔 정서적 어휘와 결합한다. 그리고 3D 애니메이션에서 나타난 정서적 장면을 선택하여 정서를 표현하기 위한 조명의 연출을 분석하여 정리한다. 이것으로 연출자가 장면의 의미를 전달하기 위해 정서적인 언어에 맞는 조명 연출법을 정리하고자 한다. 이것은 장면의 정서를 표현을 위한 3D 애니메이션 조명 연출의 기준을 제시할 연구가 계속 되어지길 기대한다.
본 논문에서는 대용량 비디오 영상에서 오토인코더를 이용하여 파랑 전파시 수리동역학적 장면만을 분리하는 방법에 대해 소개한다. 연안에서 센서를 이용한 파랑의 직접적 관측의 어려움으로 인해 비디오 영상을 이용한 입자 추적, 옵티컬 플로우 등의 이미지 분석 방법이 주로 활용되고 있다. 하지만 이미지 분석 방법은 주변광 및 기상상태 등 외부 요인에 의한 영향으로 파랑에 대한 정확한 분석에 어려움이 있다. 제안하는 방법은 비디오 영상으로부터 주변광의 영항을 최소화하고, 순수 파랑 전파시 파랑의 움직임 만을 분리하여 수리동역학적 장면을 추출한다. 실제 해역 및 수리 모형 실험에서 촬영된 비디오 영상에 제안하는 방법을 적용하여 원본 영상으로부터 주변광에 의한 영향과 배경을 잘 분리하여 파랑 전파에 따른 수리동역학적 파랑 이동 장면이 잘 추출되었음을 시각적으로 확인하였다. 또한 변분 오토인코더의 잠재표현 학습을 통해 얻은 원본 비디오 영상에 대한 잠재 표현은 주변광과 배경 요인에 의해 지배적으로 결정되는 반면, 파랑 이동 장면은 해당 요인에 관계없이 독립적으로 잘 표현되는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 시각장애인의 장면인식 보조를 위해, 귀걸이 형 블루투수 카메라와 행동인식 서버간의 통신을 통해 휴먼의 행동을 인식하는 시스템을 제안한다. 먼저 시각장애인이 귀걸이 형 블루투수 카메라를 이용하여 원하는 위치의 장면을 촬영하면, 촬영된 영상은 카메라와 연동된 스마트 폰을 통해 인식서버로 전송된다. 인식 서버에서는 영상 분석 알고리즘을 이용하여 휴먼 및 객체를 검출하고 휴먼의 포즈를 분석하여 휴먼 행동을 인식한다. 인식된 휴먼 행동 정보는 스마트 폰에 재 전송되고 사용자는 스마트 폰을 통해 text-to-speech (TTS)로 인식결과를 듣게 된다. 본 논문에서 제안한 시스템에서는 실내 외에서 촬영된 실험데이터에 대해서 60.7%의 휴먼 행동 인식 성능을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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