우리 사람들은 자신의 생각을 다른 사람들에게 전하고자 할 때 언어를 주로 이용하고 보조적인 수단으로 몸짓을 한다. 사용하는 언어가 달라 소통이 어려울 때는 부득이 몸짓으로만 서로 의견을 나누게 되는데 손짓과 발짓은 물론 얼굴의 표정까지 동원된다. 물론 언어를 이용한 의사전달 만큼 정확하지도 못하고 시간적으로도 효율적이지 못하지만 그런 대로 급한 문제는 해결할 수 있는 경우가 않다. 동물들이 서로의 의사소통을 위하여 어떤 형태의 언어 및 언어에 가까운 음성기호를 이용할 능력이 있는지에 대하여는 학자들 간에도 논란이 계속되고 있으나 분명한 것은 어떤 방법으로든 동물들도 제나름대로 자신의 의사를 전달하고 또한 상대편이 전하고자 하는 뜻을 파악하여 이에 적절히 대처를 한다는 점이다. 이런 점에서 동물들을 대상으로 하는 학문인 수의분야에서는 우리 인간들에게 익숙한 언어와 행동이 아닌 동물들의 독특한 의사전달 방법을 정확히 이해하는 것이 무엇보다도 중요하다는 점을 인식하는 것이 필요하다 동물의 행동 하나 하나는 인간의 행동과 마찬가지로 나름대로의 의미를 지니고 있다. 이러한 동물의 행동을 인간의 눈 높이에서가 아닌 동물이 표현하고자 하는 행동 언어적인 측면에서의 이해가 필요한 것이다. 야생동물의 행동양식에 대한 연구는 생래학적으로 비교적 많이 이루어진 편이나 가축화된 동물들에 대하여는 체계적이고 비교학적인 연구가 아직도 부족한 실정이다. 특히 우리 나라에서는 이 분야에 대한 연구는 물론 외국의 연구내용에 대하여도 적극적인 소개가 이루어지지 못하였고 아울러 여러 분야에 실제 적용은 더욱 어려웠다. 동물의 건강을 책임지고 있는 우리 수의 분야는 물론, 가축을 사양하는 축산학 분야 및 모든 동물관련 분야에서 효율적이고 바람직한 동물과 인간의 관계를 구축하기 위하여는 무엇보다도 동물의 행동을 인간의 언어사용 측면에서 이해하려는 노력이 필요하다 하겠다. 이러한 일차적인 필요성에 조금이나마 도움이 되고자 하는 바람으로 외국문헌을 중심으로 인간의 생활과 밀접한 관계를 지닌 여러 동물들의 행동과 그 의미를 소개하고자 한다. 아울러, 소개되는 내용은 Domestic Animal Behavior for Veterinarians and Animal Scientists (제3판, Katherine A. Houpt 지음), Animal Behavior (Tim Halliday 지음), Canine and Feline Behavior Problems(Stefanie Schwartz 지음), Journal of Conpendium on Continuing Education for the Practicing Veterinarian,그리고The Merck Veterinary Manual의 Behavior와 같은 참고문헌에 크게 의존하여 기술된 것임을 밝힌다.
감정 컴퓨팅의 대표적 연구 주제는 기계가 사람의 감정을 인식하여 이에 적절히 대응하는 것이다. 감정 인식 연구에서는 얼굴과 목소리 단서를 이용하여 감정을 포착하는데 집중했으며 최근에 와서 행동자세를 주요 수단으로 이용하고 있다. 본 연구의 목적은 감정 표현에서 중요한 역할을 담당하는 자세 특징을 포착하고 확인하여 감정을 판별하는 것이다. 이를 위해 먼저 자세포착시스템으로 다양한 감정 자세를 수집하여 감정별 특징을 공간적 특징으로 설명한다. 그리고 동작을 취하는 행위자가 의도하는 감정과 관찰자가 인지하는 감정 간에 통계적으로 의미 있는 상관관계가 있음을 표준통계기술을 통해 확인한다. 6가지 주요 감정을 판별하기 위해 판별 분석법을 이용하여 감정 자세 예측 모델을 구축하고 자세 특징을 측정한다. 제안 특징과 모델의 평가는 행위자-관찰자 감정 자세 집단의 상관관계를 이용하여 수행한다. 정량적 실험 결과는 제안된 자세 특징으로 감정을 잘 판별하며 감정 예측 모델이 잘 수행됨을 보여준다.
본 논문에서는 모델 기반으로 추정한 사람의 시선 방향을 이용하여 실내 환경에서 발생 할 수 있는 사람의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 두 단계로 구성된다. 첫째, 행동 인식을 위한 사전 정보를 얻는 단계로 사람의 머리 영역을 검출하고 시선 방향을 추정한다. 사람의 머리 영역은 색상 정보와 모양 정보를 이용하여 검출하고, 시선 방향은 머리와 얼굴의 관계를 표현한 베이지안 네트워크 모델을 이용하여 추정한다. 둘째, 이벤트와 사람의 행동을 나타내는 시나리오를 인식하는 단계이다. 이벤트는 사람의 상태 변화로 인식하고, 시나리오는 이벤트들의 조합과 제약 사항을 이용하여 규칙 기반으로 인식한다. 본 논문에서는 시선방향과 연관이 있는 4 가지의 시나리오를 정의하여 실험 한다. 실험을 통해 시선 방향 추정의 성능과 시선 방향이 고려된 상황에서의 행동 인식 성능을 보인다.
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.
Kim, Jung-Jun;Kwon, Yong-Seop;Kim, Min-Gyu;Kim, Eun-Soo;Kim, Kyung-Ho;Sohn, Dong-Seop
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권8호
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pp.47-54
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2020
발달장애는 영유아 기부터 시작하는 뇌 신경계 발달장애들의 집합으로 언어 및 의사소통, 인지력, 사회성 등의 측면에서 이루어져야 할 발달이 심하게 지체되거나 성취되지 않은 장애를 의미한다. 이러한 발달장애 진단에는 아동의 얼굴 표정과 같은 감정표현의 의미와 맥락 등 비언어적 반응에 대한 관찰로 이루어진다. 이를 사람이 측정기에는 상당히 주관적인 판단이 개입하게 되어 객관적인 기술이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 영유아/아동의 언어, 비언어적 행동 반응을 관찰하는 ADOS(Autism Diagnostic Observation Schedule)와 BeDevel(Behavior Development Screening for Toddler) 검사에서 검사자와 피검사자간의 상호작용이 녹화된 영상을 리빙랩 환경에서 획득하여 인공지능 기반의 비정상적/상동적 행동 인지 기술 개발에 필요한 영상 및 음성 데이터 확보를 목표로 한다.
표정은 사람의 감정을 표현하는 대표적인 수단이다. 이러한 이유로 표정은 사람의 의도를 컴퓨터에 전하는데 효과적인 방법으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 2D 영상에서 사람의 표정을 보다 빠르고 정확하게 인식하기 위해 Discrete Adaboost 알고리즘과 신경망 알고리즘을 통합하는 방법을 제안한다. 1차로 Adaboost 알고리즘으로 영상에서 얼굴의 위치와 크기를 찾고, 2차로 표정별로 학습된 Adaboost 강분류기를 이용하여 표정별 출력 값을 얻으며, 이를 마지막으로 Adaboost 강분류기 값으로 학습된 신경망 알고리즘의 입력으로 이용하여 최종 표정을 인식한다. 제안하는 방법은 실시간이 보장된 Adaboost 알고리즘의 특성과 정확성을 개선하는 신경망 기반 인식기의 신뢰성을 적절히 활용함으로서 전체 인식기의 실시간성을 확보하면서도 정확성을 향상시킨다. 본 논문에서 구현된 알고리즘은 평온, 행복, 슬픔, 화남, 놀람의 5가지 표정에 대해 평균 86~95%의 정확도로 실시간 인식이 가능하다.
본 논문에서는 동영상의 등장인물 간의 상황을 기초로 배역간의 관계를 정의한 Character-Net을 구축하는 방법과 이를 이용하여 동영상으로부터 주요배역을 추출하는 방법을 제안한다. 인터넷의 발전과 함께 디지털화된 동영상의 수가 기하급수적으로 증가하여 왔고 원하는 동영상을 검색하거나 축약하기 위해 동영상으로부터 의미정보를 추출하려는 다양한 시도가 있어왔다. 상업용 영화나 TV 드라마와 같이 이야기 구조를 가진 대부분의 동영상은 그 속에 존재하는 등장인물들에 의해 이야기 전개가 이루어지게 되므로, 동영상 분석을 위해 인물 간의 관계와 상황을 체계적으로 정리하고 주요배역을 추출하여 동영상 검색이나 축약을 위한 정보로 활용할 필요가 있다. Character-Net은 영상의 그룹 단위에 등장하는 인물들을 찾아 화자와 청자를 분류하여 등장인물 기반의 그래프로 표현하고 이 그래프를 누적하여 전체 동영상의 등장인물들 간의 관계를 묘사한 네트워크다. 그리고 이 네트워크에서 연결정도 중심성 분석을 통해 주요배역을 추출할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 Character-Net을 구축하고 주요배역을 추출하는 실험을 진행 하였다.
본 논문에서는 Kinect 카메라를 통해 촬영된 영상 처리를 통해 상반된 감성 자극 관점에서 안면 움직임의 차이를 분석하는 연구를 진행하였다. Russell의 2차원 감성 모델에서 원점 대칭 위치에 존재하는 두 상반된 감성인 "Sad - Excitement", "Contentment - Angry" 감성을 유발하기 위해 피험자에게 시각자극과 청각자극을 동시에 제공하였다. Kinect Face Tracking SDK에서 제공되는 121개 특징점으로 구성된 안면 active appearance model에서 안면 움직임을 잘 표현하는 31개의 주요 특징점 주변의 화소 변화를 측정하였다. 안면 근육의 비선형적 움직임 문제를 해결하기 위해 지역 이동 기반 최소거리 결정 방법(local minimum shift matching)을 사용하였다. 분석 결과, sad 감성에서는 우측 안면 움직임이 많이 나타났고, excitement 감성에서는 좌측 안면 움직임이 많이 나타남으로써 두 상반된 감성 자극에 대한 안면 움직임의 위치 또한 상반된 결과를 보였다. 또한 "Contentment" 감성에서는 좌측 안면 움직임이 많이 나타났고, "Angry" 감성에서는 안면의 좌우 구분 없이 움직임이 나타남으로써, 두 상반된 감성 자극에 대해서는 우측 안면에서 차이를 확인할 수 있었다.
기술의 발전에 따라 소프트웨어 교육의 중요성이 점차 부각 되고 있다. 이에 따라 정보 교과에 대한 관심도가 높아지고 있으나 초등과정 학습자를 대상으로 전문적인 IT 기술에 대한 알고리즘을 학습하도록 유도하는 것은 학습자의 흥미를 떨어트릴 수 있다. 본 논문에서는 2015 개정 교육과정 분석, 교육 프로그램 운영 계획 개발, 대상 학생 선정 및 프로그램 적용 결과 분석 및 평가의 4가지 단계를 거쳤다. 초등과정의 학습자를 대상으로, 인공지능을 적용하여 피사체에서 얼굴을 추출하는 지능형 CCTV의 알고리즘을 그림이나 말풍선 상징물과 같은 다양한 도구를 이용하여 자유롭게 표현하도록 유도하였다. 또한 지능형 CCTV의 알고리즘을 학습자가 쉽고 다양하게 표현할 수 있도록 리치픽처 기법을 적용하여 학습자의 흥미를 높일수 있는 교육 프로그램을 제안한다. 본 교육 프로그램은 플로우차트를 이용함으로서 학습자에게 알고리즘의 원리를 파악할 수 있도록 도울 수 있으며. 결과에 따라, 제안된 프로그램의 수정과 개발을 통해 다양한 분야에서 적용할 수 있는 IT 창의교육의 연구를 진행할 예정이다.
디지털 엔터테인먼트 영상분야에 모션캡쳐시스템이 도입되어 3D 캐릭터 애니메이션 발전을 더욱 가속화하는 계기가 되었다. 특히 디지털 게임영상에서 격렬한 캐릭터의 움직임을 모션캡쳐시스템이 인간의 근육 움직임을 캡쳐하여 캐릭터의 역동성을 높이거나 사람의 얼굴주름, 표정을 캡쳐해 인간 본연의 감정을 표현하는 수준까지 발전하였다. 이러한 사실적인 영상표현의 확장은 디지털 엔터테인먼트 영역에서 게임 산업을 중심으로 영화, TV, 광고, 뮤직비디오 등 점차 활용빈도가 증가하고 있다. 그러나 국내 모션캡쳐를 활용한 영상 제작과정에서 미국과 일본의 자본과 기술력의 차이, 모션캡쳐 전문 인력의 부족, 국내 모션캡쳐 영상시장의 협소로 인해 경쟁국과 비교하여 제작과정에 많은 어려움을 안고 있는 것이 현실이다. 이에 본 논문에서 통합 모션캡쳐시스템, 모션캡쳐 전문인력, 모션캡쳐 인하우스 프로그램개발 등 제작과정상 드러나는 기술적인 부분을 국내외 영상제작 사례를 통하여 모션캡쳐시스템을 활용한 디지털 엔터테인먼트 영상에서 제작과정상 개선 방안을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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