본 논문에서는 프레임 블록화와 Otsu 임계값 설정 방법을 이용한 샷 전환 탐지 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 연속된 두 프레임을 일정 크기의 영역으로 분할하여 두 프레임 간 대응되는 영역의 히스토그램 차이를 이용해 샷 전환을 탐지한다. 또한 각 영상마다 Otsu 임계값 설정 방법을 이용하여 자동으로 임계값을 설정한다. 제안 방법의 실험은 영화, 드라마, 애니메이션 등 다양한 영상에 대해 테스트되었으며, 기 연구된 샷 전환 탐지 알고리즘과 비교 시 우수한 탐지율을 보였다.
본 논문에서는 특별한 스튜디오 조명이 아닌 가정용 혹은 학교용 조명 하에서 동작하는 감정 표현이 가능한 그림자 놀이 도구를 소개한다. 이 놀이는 사용자의 실사로부터 추출된 가상 그림자에 사용자의 동작에 따라 실시간으로 반응하는 가상 표정 애니메이션 캐릭터를 투영한다. 이 놀이 도구는 행위전시 등의 공연 환경뿐만 아니라 가정, 학교 등의 일상 환경에서도 동작이 가능하도록 설계되었다. 따라서 가장 일반적인 조명의 하나인 가정용 형광등과 백열등 환경을 가정하였고, 배경에 대해서는 어떤 제약도 가정하지 않았다. 사용자의 실사를 구분하는 과정에는 배경 차분화 기법을 사용하였고, 빛의 산란 및 실제 그림자의 영향 등으로 인한 잡음을 최소화하기 위해 몇 가지 잡음 제거 알고리즘을 결합하여 적용하였다. 이 도구에서 가상 그림자의 표정 애니메이션은 사용자의 손동작에 따라 변화하며, 손동작 및 머리 위치의 추적을 위해 새로이 고안한 자질 기반 추적 기법을 적용하였다. 이 도구는 공연장에서의 인터렉티브 미디어 아트 전시 또는 공연, 아동 대상의 미술 교육, 예술치료 등의 분야에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
가상 해저 환경 속에서 군중 행동은 영화, 게임 등의 엔터테인멘트 산업에서 많은 장면으로 연출된다. 컴퓨터 그래픽스 기술의 발달로 인하여 디지털 영화나 애니메이션이 점차 증가함에 따라 다수의 캐릭터들이 등장하는 장면을 쉽게 접할 수 있다. 가상 환경에서 군중의 행동을 효율적으로 처리하는 기술에 관련해서 군중 장면 처리 및 군중 행동 시스템의 구현에 관한 연구는 있었으나, 자연스러운 군중 행동 시뮬레이터를 개발하는 연구는 아직 미흡한 편이다. 본 논문에서는 가상 해저환경에 존재하는 다수의 물고기들의 행동유형을 스마트하게 표현하여 시간과 비용이 많이 소요되는 단점을 보완하며 fish 군중행동 유형을 자동화하면서 사실적이면서 효율적인 가상 해저 환경 콘텐츠 제작을 구현하기 위한 fish 군중행동 시뮬레이터를 개발한다.
본 논문에서는 청각장애인(농아인)과 비장애인의 수화 학습의 기회를 넓히고자 스마트폰용 3D 수화교육 앱을 개발하였다. 특히 한국어 문장을 자동으로 수화구조로 변환하는 수화단어 변환 알고리즘을 제안하였다. 또한, 자연스러운 수화 동작을 얻기위해 모션 캡처 시스템과 정확한 손동작 표현을 위해 데이터 글러브를 이용하여 실제 사람과 같은 3D 수화 애니메이션 DB를 구축하였다. 마지막으로 수화 애니메이션의 움직임을 실시간 3D 렌더링하여 화면에 보여주기 위해 UNITY 3D 엔진 프로그래밍이 이용되었다. 제안한 수화교육 앱 콘텐츠는 아이폰 앱스토어와 안드로이드 앱스토어에 약 1,300단어의 3D 수화 DB를 가지는 앱으로 배포 중이다.
수작업으로 이루어지는 셀 애니메이션에 툰 렌더링과 같은 비사실적 렌더링 기법을 사용하면 더 적은 노력으로 훨씬 높은 화질의 영상을 얻어낼 수가 있다. 이와 같은 이유로 오늘날 툰 렌더링은 셀 애니메이션 영상산업에서 많이 사용되고 있다. 그러나 기존의 툰 렌더링 방법들에 의한 영상생성은 실시간 처리에 한계가 있어서 가상현실, 게임과 같은 즉각적인 반응을 필요로 하는 분야에서는 사용할 수가 없었다. 본 논문에서는 이와 같은 한계를 극복하여 다양한 분야로의 확장사용이 가능하도록 실시간 윤곽선 검출과 퐁 쉐이딩을 통해 실시간으로 수행되는 툰 렌더링을 구현하였다. 또한 빠른 그림자 생성 알고리즘을 사용해 장면에 그림자를 추가시킴으로써 여전히 실시간 수행이 가능하면서도 효과적인 결과 영상을 생성하였다.
최근에 중시되고 있는 컴퓨터 원리 학습에 대한 교육적 요구에 부응하여, 본 논문에서는 간단한 사칙연산의 과정을 통하여 초등학생의 수준에서 자료구조와 알고리즘에 대한 기본적인 이해를 도모하고 흥미를 갖도록 효과적인 교육내용과 방법을 제시하였다. 이를 위해 unplugged 방식의 컴퓨터 학습자료를 제작하여 활동을 통해 컴퓨터가 데이터를 받아들이는 방법을 알 수 있도록 하였으며 학생들에게 애니메이션 자료를 제작하여 배열과 연결리스트에 의한 수식 표현과 알고리즘에 대하여 학습할 수 있도록 하였다. 연구의 교육적 실효성을 알아보기 위해 OO광역시 소재의 초등학교 5학년 한 반을 대상으로 논문에서 제시한 교육내용과 방법을 통하여 실험연구를 하였다. 연구 결과 학생들은 컴퓨터의 계산방식과 사람이 계산하는 방식에 있어 차이점이 있다는 것을 알게 되었고 그로 인해 알고리즘과 자료구조에 대한 기초적인 이해가 가능하였으며 알고리즘과 자료구조에 대한 긍정적인 반응을 나타내었다. 이를 통해 알고리즘의 원리학습은 눈높이 맞게 제시된다면 초등학생에게 효과적으로 교육할 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 얼굴 특징점 추출을 위한 알고리즘을 제안한다. 얼굴 특징점은 얼굴 애니메이션과 아바타 모방을 위한 표정 표현이나, 얼굴 표정 인식 등에서 중요한 자료이다. 얼굴 특징점 추출을 위한 기존 방법은 고가의 모션 캡쳐 장비나 표식을 사용하는 것으로 대상 인물에게 심리적 부담감이나 부자연스러움을 준다. 이에 반해 제안된 알고리즘은 카메라로 취득된 영상에서 영상 처리만으로 얼굴 특징점을 추출함으로써 기존 방법의 문제점을 해결한다. 또한 효율적인 특징점 추출을 위해 특징점 추출의 근원이 되는 기존 얼굴 구성요소 검출 알고리즘의 문제점을 분석하고 개선한다.
최근 들어 NPR(Non-Photorealistic Rendering) 기법을 이용한 게임들이 많아지고 있다. 그렇지만 게임에서 적용하고 있는 NPR 기법들은 몇 가지 종류로 한정되며, 특히 카툰렌더링에 집중되고 있다. 본 논문에서는 그간 연구가 거의 이루어지지 않았던 게임에 적용 가능한 코믹북 스타일의 NPR 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저 코믹북의 비주얼과 셀 애니메이션 비주얼의 차이점을 비교, 분석하여 코믹북 스타일의 비주얼에 대한 표현 요소를 도출한다. 다음으로, 도출된 세 가지 표현 요소, 외곽선 스케치, 톤, 해칭을 효과적으로 구현하기 위한 렌더링 알고리즘들을 제시한다. 마지막으로 이 알고리즘이 적용된 게임을 제작함으로써 게임을 위한 알고리즘으로 적용이 가능한지를 검증한다.
본 논문에서는 인간 움직임에 관한 이론들 중 현대무용 이론가인 루돌프 폰 라반(Rudolf von Laban)의 움직임 분석(Laban Movement Analysis)을 중심으로 추상 애니메이션의 제작 방법론을 소개한다. 라반의 이론은 다양한 인간의 움직임들을 묘사하고 시각화하고 해석하고 문서화하기 위한 도구와 언어를 모두 포함하며 그 중 공간조화이론인 코레우틱스(Choreutics)는 고대로부터 정의된 자연의 보편적인 패턴과 자연의 일부인 인간의 보편적 디자인에 기반하고 있다. 라반은 근본적으로 움직임의 공간을 이원론적 방식으로 정의하였는데 외형적으로는 점, 선, 면, 다각형, 그리고 선형, 비선형 움직임과 같은 기하학과 모션 프리미티브의 관점에서의 객관적이고 과학적인 정의를 통해 컴퓨터 그래픽스에서 인간의 움직임을 생성하기 위한 구체적인 기반을 제공하였다. 또 한편으로는 움직임의 내적인 의도와 관련하여 나타나는 역동적 운동성의 미묘한 특징들을 이해할 수 있는 시스템을 제공하였다. 라반의 해석은 다양한 시각적 분석방식을 통해 조형예술과 컴퓨터 아트 양쪽 분야에서 활용될 수 있는 잠재적인 가치를 지니고 있다. 본 연구는 움직임에 대한 신체적, 심리적 분석에서 영감을 얻었으며 추상 애니메이션을 제작하기 위해 컴퓨터 알고리즘을 개발하였다. "코레오그래피(Choreography)"라고 명명된 일련의 컴퓨터 애니메이션 작품들은 문화체육관광부와 한국공예·디자인문화진흥원이 주최·주관한 "2015 공예트렌드페어(Craft Trend Fair)"의 주제관 <손에 담긴 미래>와 2016년 주영한국문화원의 "움직임을 만드는 사물(Make Your Movements: Korean Contemporary Objects)"등 다수의 전시에 소개되었다. 본 논문에서는 라반의 움직임에 관한 표현을 기초로 추상적 조형요소들의 움직임을 제작하기 위한 아이디어와 방법들을 설명한다.
본 논문은 권투 모션 인식에 대한 연구로서 게임이나, 애니메이션 등의 분야에 응용될 수 있다. 권투 모션의 인식을 위하여 주성분분석과 동적시간정합 알고리즘을 적용한 실험을 하여 비교 연구하였다. 주성분분석 이론은 인식하고자 하는 데이터의 차원을 축소하여 특정 벡터를 추출하여 비교하는 알고리즘이며, 동적시간정합은 두 순차적인 데이터의 유사성을 구하는 알고리즘이다. 모션 인식을 위해 두 상이한 알고리즘을 비교하여 성능을 고찰하고, 권투 모션을 구성하기 위해 만든 모션캡쳐 시스템을 소개한다. 구성된 권투 모션 데이터로부터 모션 그래프를 구성하고, 정규화 과정을 처리한 후, 각각 5명의 연기자의 모션에 대해 인식을 시도하여 실험을 통해 인식률 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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