• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.41-48
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• 2005

시청자의 개입에 따라 내용이 변하는 영상은 영상산업 및 컴퓨터 그래픽스 분야에서 대중들의 새로운 흥미를 불러일으킨다. 그러나, 그러한 영상을 생성하는 시스템을 만드는 일은 제한된 개수의 영상으로 다양하면서 온전한 영상의 변화를 만들어야 하고, 사용자에게 그 변화를 조정하는 권한을 주어야 하기 때문에 어려운 일이다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하는 한 방법으로 개별적인 실사 촬영물을 이용하여 인터랙티브 드라마를 생성하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 개별적인 영상 알갱이들을 부드럽게 연결하여, 다양한 줄거리와 완결된 구조를 갖춘 드라마를 생성한다. 또한, 사용자는 생성된 드라마의 내용, 길이, 장르, 등장인물을 원하는 대로 바꿀 수 있다. 이러한 시스템을 만들기 위하여 씬(scene)을 새로운 방법으로 모델링 하였고, 씬들을 적절히 선택하여 연결하기 위한 방법으로 씬 그래프(scene graph)를 제안한다. 최종 영상과 사용자와의 상호 작용을 위해서는 비젼, 모션, 그리고 스케치 기반 인터페이스를 제시한다. 끝으로 설문 조사를 통해 이 시스템의 유용성을 평가한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.781-783
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• 2016

유니티는 2D, 3D 게임 개발 도구로 다양한 물리적인 기능과 쉬운 UI와 에셋을 제공하여 개발자가 쉽게 게임을 제작할 수 있도록 지원한다. 유니티가 제공하는 주요 기능 중 하나인 에셋은 게임 개발과정에서 생성되는 스크립트, 리소스, 프리팹 등의 컴포넌트를 통칭한 것으로 개발자가 만들거나 에셋 스토어를 통해 수집하여 게임 제작에 활용할 수 있다. 즉, 에셋 스토어의 에셋들을 활용할 경우 좀 더 효율적으로 게임을 제작할 수 있다. 그러나 에셋 스토어의 구조상 개발하려고 하는 게임 장르 및 타입에 따라 어떠한 에셋을 적용할 것인지를 구분하기 쉽지 않고 적용 에셋을 찾더라도 이를 응용하여 개발 시스템에 적용하기에 상당한 시간 및 노력이 요구되는 경우도 많다. 본 논문에서는 이러한 에셋 적용문제를 해결하고 개발자의 적은 제어를 통해 효율적인 에셋을 제공할 수 있는 ACE(Adventure Create Engine)에셋 생성 엔진에 대하여 제안한다. ACE는 Unity의 상위 레벨에 존재하는 개발 도구로 최종 결과물로 생성된 패키지를 Unity에 적용할 수 있는 구조로 되어 있다. ACE를 활용할 경우 개발자의 요구에 적절한 에셋을 구축할 수 있으며 게임 개발 시간을 단축할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제10권10호
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• pp.40-46
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• 2020

인터넷의 발전으로 사용자들은 자신의 경험이나 의견을 공유한다. 영화평과 같은 비정형 문서의 전체적인 감정이나 장르 등의 정보를 고려하지 않고 연관된 키워드를 사용하기 때문에 적절한 감정 상황에 따른 감성 정확도를 저해한다. 따라서 사용자들이 작성한 비정형 문서가 속한 장르나 전반적인 감정 등의 정보를 기반으로 감성을 예측하는 시스템을 제안한다. 먼저, 비정형 문서로부터 기쁨, 화남, 공포, 슬픔 등의 감정 집합과 연관된 대표 키워드를 추출하고, 감정 특징단어들의 정규화된 가중치와 비정형 문서의 정보를 훈련 집합으로 CNN과 LSTM을 조합한 시스템에 훈련한다. 최종적으로 영화 정보와 형태소 분석기와 n-gram을 통해 추출한 정제된 단어들과 이모티콘, 이모지 등을 테스트함으로써 감정을 이용한 감성 예측 정확도와 F-measure 측면에서 향상됨을 보였다. 제안한 예측시스템은 슬픈 영화에서 슬픈 단어의 사용과 공포 영화에서 무서운 단어 등의 사용으로 인해 부정으로 판단하는 오류를 피함으로써, 감성을 상황에 따라 적절하게 예측할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.401-408
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• 2023

이 연구의 목적은 교과서 데이터베이스 구축을 위한 기초 작업으로서 교과서 메타데이터를 설계하는 것이다. 이를 위하여 독본류를 교과서의 범주로 정의하였고, 선행연구를 통하여 메타데이터 개발 방법론을 수립하였다. 국립중앙도서관 등 교과서를 수집, 축적, 서비스하는 기관의 목록 기술요소를 조사하여 서지적으로 필수적인 요소들이 누락되지 않도록 하였으며, Dublin Core, MODS, KEM의 요소들을 매핑하여 교과서를 기술하는데 적합한 요소들을 도출하였다. 마지막으로 발행유형, 장르, 교육과정기 요소를 추가하여 최종적으로 3개의 범주-서지, 맥락, 교과서 특성에서 14개의 요소로 구성된 교과서 메타데이터 요소 셋을 제시하였다. 14개의 요소는 표제사항, 저자사항, 발행사항, 형태사항, 식별기호, 언어, 소장처, 주제명, 해제, 장르, 목차, 이용대상자, 교육과정기, 교과정보이다. 우리는 이 연구에서국가지식자원으로 교과서 자원을 축적할 수 있는 조직화 방안을 논의하여 이 분야에 기여하였으며, 향후 연구에서 우리는 실제 교과서를 대상으로 메타데이터 요소를 적용하여 사용성을 평가하고 평가결과에 따라 수정 보완할 것을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.291-302
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• 2020

아이돌이 주도하는 한국의 대중음악은 이제 전세계적인 팬덤을 확보하였다. 이로 인해, 아티스트를 넘어서 한국의 경제 상황에도 커다란 영향력을 행사하고 있다. 즉, 아이돌 그룹 하나가 크게 히트를 치면 조 단위의 외화를 벌어들일 수 있게 된 것이다. 따라서 아이돌 그룹을 성공시키고 이를 유지시키는 것이 상당히 중요한 과제로 떠올랐다. 본 연구에서는 소속사가 손익분기점으로 삼는 데뷔 후 3년차 및 평균적인 재계약 직후 시점인 8년차 아이돌의 생존여부를 인공신경망, 의사결정나무, 랜덤 포레스트를 활용하여 예측해보고자 한다. 그리고 생존에 있어 무엇이 중요한 요인인지를 나무 모델의 특성중요도 및 로지스틱 회귀분석을 활용하여 설명하였다. 그 결과, 데뷔 시점의 경쟁자 수, 최초 그룹의 구성원 수, 다루는 장르의 수 등의 요인이 유의하다는 결론을 얻을 수 있었다. 이를 통해, 최종적으로 아이돌 그룹을 보다 효율적으로 기획, 관리함으로써 산업 경쟁력을 증진할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.15-20
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• 2006

이 논문은 컴퓨터 게임을 위한 물리 엔진의 성능 향상 및 이를 적용한 지능적인 게임 캐릭터에 관한 연구를 서술한다. 물리적 상황을 자동으로 인식하는 알고리즘으로는 Momentum back-propagation을 적용하였다. 또한 우리는 각 상황에 따른 적분 방식의 실험 결과를 제시한다. 실험을 위하여 Euler Method, Improved Euler Method, 및 Runge-kutta Method의 세 가지의 적분 방식을 적용하였다. 각 적분 방식의 실험 결과에서 충돌이 없는 상황에서는 Euler Method가 최적의 성능을 보여주었다. 또한 충돌 상황에서는 세 가지 방식이 모두 비슷한 성능을 보여주었지만, Runge-kutta Method가 최적의 정확도를 보여주었다. 물리 상황인식에 대한 실험결과에서는 입력 층과 출력 층이 고정된 상태에서 은닉 층이 3일 때 가장 좋은 성능을 보여주었고, 또한 학습횟수가 30000일 때 최적의 성능을 보여주었다. 앞으로 우리는 다른 장르의 게임에 이러한 물리적 컨텍스트(context)를 인식하는 연구를 진행할 것이며 또한 전체 게임의 성능을 증가할 수 있도록 M-BP이외의 인식 알고리즘을 적용할 것이다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권1호
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• pp.121-127
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• 2009

본 논문은 다단계 특징벡터를 이용한 분류기 모델(Multistage Feature-based Classification Model: MFCM)을 제안하는데, MFCM은 주어진 데이터에서 추출된 특징벡터 전체를 한 번에 이용하지 않고, 같은 성질들의 특징벡터들끼리 모아서, 여러 단계에 걸쳐서 분류에 이용한다. 학습단계에서, 같은 성질을 가지는 특징벡터 그룹 각각을 이용하는 국지적 분류기의 분류 정확도 산출을 통해 각 특징벡터그룹의 기여도를 측정한다. 분류단계에서는 각 특징벡터그룹의 기여도에 따라 차등적으로 가중치를 적용하여 최종적인 분류결론을 이끌어 낸다. 본 논문에서는 MFCM의 개념을 기존의 몇 가지 분류 알고리즘에 적용하고, 음악 장르 분류 문제에 응용하여, 제안된 알고리즘의 유용성에 관한 실험을 수행하였다. 실험의 결과 제안된 MFCM을 이용하는 분류기는 기존의 알고리즘과 비교하여 분류정확도에서 평균적으로 7%-13%의 성능향상을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.572-580
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• 2020

최근 출시된 AI스피커들은 사용자와의 인터랙션에 있어 주로 음성으로 상호작용하면서 상태 표시LED를 통해 단순하고 정형화된 시각 피드백을 하는 패턴을 보이고 있다. 이는 스피커라는 제품 특성상 인터랙션의 제약이 많기 때문이기도 하지만 이러한 시각적 피드백마저 제품마다 통일되어 있지 않아 사용자에게 일관된 경험을 주지 못하고 있는 상황이다. LED 표시등으로 표현할 수 있는 시각 요소를 극대화하여 색과 추상적 움직임을 통해 음성 피드백을 보조한다면 사용자에게 기능성의 충족을 넘어 감성적 만족까지 포함하는 확장된 사용 경험을 제공할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 기존 AI스피커들의 인터랙션 방식 분석 후, 시각 피드백 효과 확장을 위해 색채 커뮤니케이션 이론에 대해 고찰하고, 색채만으로 감성적 경험을 극대화한 미술 장르인 색면추상의 의미와 표현 기법을 조사하였다. 이를 통해 LED를 이용하여 커뮤니케이션 상태를 피드백하는 방식을 디자인함으로써 AI스피커의 시각 커뮤니케이션 기능성을 확장하고자 하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.36-41
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• 2010

본 논문에서는 다단계 특성벡터 기반의 분류기 모델(Multistage Feature-based Classification Model: MFCM)의 성능을 향상시킨 진보된 형태의 MFCM (Advanced MFCM: AMFCM)을 제안하는데, AMFCM은 MFCM과 같이 주어진 데이터에서 추출된 전체의 특징벡터를 연결하여 이용하지 않고, 같은 성질의 특징벡터들끼리 모아서, 각각의 국지적 학습기를 통하여 분류에 이용한다. 그러나, AMFCM은 MFCM에서 사용되는 각각의 국지적 분류기를 위한 각 특징벡터의 분류기여도를 더욱 섬세하게 조정하여 최종적인 분류의 정확도를 높이는 방안을 제안한다. 제안된 AMFCM의 성능을 검증하기 위하여, 음악장르 분류의 문제에 대한 실험을 진행하였다. 또한, 국지적 분류기로 Self-Organizing Map과 중심 신경망을 사용하여 실험을 수행하였는데, 제안된 AMFCM은 사용된 국지적 분류기의 종류와 사용된 군집의 개수에 따라 기존의 MFCM에 비해 평균 8% - 15% 이상의 성능향상을 보여 준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.1582-1588
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• 2013

국내외 미술시장의 규모가 성장하면서 미술품 가격요인에 관한 다양한 연구들이 이루어졌지만 미술품 가격에 영향을 미치는 중요한 요인으로 작용하는 작가 프리미엄에 대한 실증 연구는 상대적으로 미진했다. 본 연구는 국내 아트페어 중 2010년 마니프(MANIF)에 출품한 작가를 대상으로 작가 프리미엄을 결정짓는 요인 중 학력수준과 출신대학 그리고 성별이 출품 작품의 판매 여부와 작품 가격에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 통제변수로는 미술품의 장르, 규격, 그리고 미술은행 소장여부를 포함시켰다. 그 결과 상위권 대학 출신 작가가 하위권 대학 출신 작가에 비해 유의하게 판매 성사 실적과 판매 가격이 높았으며, 남성이 여성에 비해 판매 가격이 높았던 것으로 나타났다. 본 연구는 몇 가지 시사점을 제시하고 있는데, 첫째, 일반적인 예상과 같이 상위권 대학 출신 작가는 작가 프리미엄을 갖는다는 것이고, 둘째, 예상과는 달리 작가의 최종학력은 작가의 프리미엄에 반영되지 않는다는 것이다. 성별 효과가 부분적으로나마(판매 여부에서는 존재하지 않지만 판매 가격에서) 존재한다는 것은 아직도 한국의 미술 시장에서는 남성 작가 프리미엄이 남아 있다는 것을 시사한다.