본 논문에서는 디지털 휴먼을 활용한 버추얼 프로덕션에서의 촬영 사례를 소개한다. 본 촬영 사례는 LED를 활용한 버추얼 프로덕션의 시스템 구성과 디지털 휴먼을 활용한 효율적인 촬영 파이프라인을 다루고 있다. LED를 이용한 버추얼 프로덕션은 주로 LED에 배경을 투사하여 촬영하는 것과 달리 본 사례는 디지털 휴먼을 가상 배우로 사용하여 실제 배우와 소통하는 장면을 촬영하였다. 또한, 실제 배우와 디지털 휴먼의 대화 장면을 실시간 엔진을 이용하여 촬영하기 위해 음성과 텍스트 기반 한국어 립싱크 모션 자동 생성 기술을 적용하여 디지털 휴먼의 발화 애니메이션을 사전에 제작해 사용하였다. 우리는 실시간 엔진을 활용하여 LED 기반의 버추얼 프로덕션 환경에서 실제 배우와 디지털 휴먼을 이용한 짧은 드라마 콘텐츠를 제작함으로써 본 촬영 사례에 대하여 검증하였다.
미스터리 스릴러는 영화 장르 중 큰 종류에 속하며 오랜 역사 발전과정에서 끊임없이 새로운 원소를 주입하여 새로운 생명력을 보유하고 있다. 미스터리 스릴러의 오랜 세월 속에서 시들지 않는 정수는 단순히 저속하게 대중에 영합하는 것이 아니라 신선한 자극성으로 더욱 창의력이 흘러넘친다. 본 논문은 미국당대 미스터리 스릴러 영화의 창작이론에 근거를 두고 미스터리 스릴러의 내재적 시나리오 창작특점에 대해 분석하고자 한다. 설정에서 다양한 구조방식과 다중시각의 전개 및 인물심리에 대한 시나리오의 정교한 부각, 외적인 표현방식 등 면에서 상세하게 분석하고 시나리오 주제와 구조, 그리고 시각 등 삼자를 잘 결합하여 미국당대 미스터리 스릴러의 시나리오창작특성을 전반적으로 분석한다. 또한 미국 미스터리 스릴러 데이빗핀치의 고전 작품을 예로 스릴러 영화의 시나리오 창작이 지닌 독특한 가치를 분석한다. 각각 영화의 제재 선택, 주제 표현, 인물 만들기 및 감정 표현에서 논술을 전개한다. 제2부는 작품의 화면, 소리, 색채의 세 가지 측면에서 각각 논술을 펼쳐 향토 장르 영화의 미학적인 풍격을 한층 더 반영하였다. 제3부는 향토 장르 영화 발전 과정에서의 당혹스러움과 그것이 어떻게 발전했는지를 분석한다.
아날로그 자연사 표본정보 전달의 한계점을 디지털 형태의 정보로 전달하여 관람자에게 흥미와 재미를 부여하고 표본전시활용의 디지털 디오라마 활용방안에 대한 방향성을 제시한다. 이번전시는 일만원권 지폐 드라마, 신문기사등 각종 매체를 통해 대중에게 친숙한 그림인 일월오봉도를 직접 현실에서 실감할수 있도록 미디어아트로 재현하였다. 해, 달 다섯 개의 산봉우리, 한쌍의 폭포, 그리고 네그루의 소나무등이 좌우대칭으로 그려져 있는 조선시대 작품이다. 자연의 생동감으로 표현하기 위해 해와 달의 상징을 빛의효과등으로 연출하여 몰입도를 극대화하고 산봉우리 아래에는 파도의 출렁임, 두루미 움직임, 사슴, 모시나비, 잉어등 동물을 새로 삽입하고 행동을 부여하여 자연과 그 속에 뛰어노는 생물의 생동감을 연출하고 미디어아트 병풍을 스크린으로 제작하여 연출하였다. 또한 작품소개 및 작품속 생물 관련 정보는 QR 코드를 통해 제공하였다. 결론으로 관람자에게 기존 아날로그 표본 전시의 정보전달 단점을 2D, 3D디지털 형태의 표본 전시효과 및 관람자에게 일월오봉도의 왕권의 상징성을 미디어아트로 표현하고 자연사 콘텐츠와 결합하여 예술과 자연사의 만남을 연출하였다.
본 연구는 조선시대 게임의 몰입감을 향상시키기 위해 ChatGPT API를 활용한 조선시대 대화체 구현을 위해 진행되었다. 연구는 중인계급 플레이어와 다른 계급과의 대화에 중점을 둔다. 조선시대 배경의 드라마 대사를 학습시키는 방법과 대화체의 종결어미를 학습시키는 두 방법으로 연구를 진행하였다. 종결어미를 학습시키는 방법이 자체 평가 기준에서 더 높이 평가되었다. 이를 반영하여 프롬프트를 구성해서 조선시대 게임에서의 설정을 반영한 NPC 프롬프트를 구상하였고, 추가적으로 프롬프트 조합 방식을 활용하여 다양한 NPC의 프롬프트를 구성하는 방법을 제안하였다. 본 연구는 조선시대 게임 제작 시 NPC 대화체의 참고 자료로 활용될 수 있다.
연구목적 본 연구는 19세 남자에서 그레이브스병이 정신건강에 영향을 미치는 정도를 다면적 인성검사인 군인성검사(Military Personality Inventory, MPI) 결과를 통해 정량적으로 확인하고자 하였다. 방 법 우리는 2008년 2월부터 2010년 1월까지 병무청으로 군 신체검사를 받으러 방문한 19세 남자 중 다른 내외과 및 정신건강의학과 질환이 없는 건강한 대상자들 592명과 그레이브스병으로 확진된 대상자들 148명의 MPI 결과를 수집하고 분석하였다. 결 과 인구학적 특징에서 대상자들은 19세 남자로 나이와 성별이 동일하였으며, 교육수준, 사회경제적 상태, 부모관계, BMI 모두에서 그레이브스병 환자군과 정상대상자군 사이에 차이가 없었다(χ2=0.089, p=0.766; χ2=5.090, p=0.278; χ2=5.988, p=0.112; t=-0.635, p=0.526). 다면적 MPI 결과에서 타당도 척도에서는 긍정왜곡(fakinggood) 하위 척도 점수가 환자군에서 유의하게 낮았고(t=3.507, p<0.001), 부정왜곡(faking-bad) 하위척도 점수와 희귀도(infrequency) 하위 척도 점수는 두 군 간의 유의한 차이가 없었다(t=-1.700, p=0.090; t=-0.519, p=0.604). 신경증 척도에서는 불안(anxiety), 우울(depression), 신체화(somatization), 인격장애(personality disorder) 하위척도 점수가 모두 환자군에서 유의하게 높았다(t=-3.323, p<0.001; t=-4.210, p<0.001; t=-6.202 p<0.001; t=-2.872, p<0.01). 정신증 척도에서는 조현병 및 편집증 하위 척도 점수 모두 두 군 간의 유의한 차이가 없었다(t=-0.158, p=0.874; t=-0.846, p=0.398). 결 론 MPI 결과로 미루어 볼 때, 19세 남자에서 그레이브스병 환자는 정상대상자보다 불안 및 우울 수준이 더 높았으며, 신체적 염려 또는 증상을 더욱 호소하였고, 내향성이나 충동성과 같은 성격장애 성향이 더욱 나타났다.
ATM 망을 이용한 MPEG-2 화상 서비스 제공 시 망에서 발생하는 셀손실과 셀오류에 따른 서비스 품질의 저하를 사용자의 주관적인 관점에서 평가하여 CLR, CER과 MPEG-2 비디오의 주관적인 QoS 간의 관계를 연구한다. NEM모듈을 이용하여 망에 의한 셀손실과 셀오류를 정규, 지수함수 분포로 발생시켰으며 비디오 소스는 움직임 특성에 따라 드라마, 스포츠로 나누어 시험한다. 시험결과 주관적 QoS 등급5(Excellent)의 서비스 품질을 만족시키기 위한 망의 CLR 및 CER은 CLR&CER < $2{\times}10^{-7}$ 이었고, 주관적 QoS 등급4(Good)의 서비스 품질을 만족시키기 위한 망의 CLR 및 CER은 CLR&CER < $2{\times}10^{-6}$ 이었다. 본 연구결과는 ATM 망을 이용한 MPEG-2 화상 서비스 제공시 사용자가 요구하는 서비스 품질을 만족시키기 위한 망의 성능 목표치를 결정하고 망을 설계하는데 유용한 자료로서 활용할 수 있다.
본 논문에서는 미디어 오디오의 음향 특성 및 문맥 정보를 활용한 DNN 기반 음성 검출 시스템을 제안한다. 미디어 오디오 내에 포함되어 있는 음성과 비음성을 구분하기 위한 음성 검출 기법은 효과적인 음성 처리를 위해 필수적인 전처리 기술이지만 미디어 오디오 신호에는 다양한 형태의 음원이 복합적으로 포함되어 있으므로 기존의 신호처리 기법으로는 높은 성능을 얻기에는 어려움이 있었다. 제안하는 기술은 미디어 오디오의 고조파와 퍼커시브 성분을 분리하고, 오디오 콘텐츠에 포함된 문맥 정보를 반영하여 DNN 입력 벡터를 구성함으로써 음성 검출 성능을 개선할 수 있다. 제안하는 시스템의 성능을 검증하기 위하여 20시간 이상 분량의 드라마를 활용하여 음성 검출용 데이터 세트를 제작하였으며 범용으로 공개된 8시간 분량의 헐리우드 영화 데이터 세트를 추가로 확보하여 실험에 활용하였다. 실험에서는 두 데이터 세트에 대한 교차 검증을 통하여 제안하는 시스템이 기존 방법에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 내용 기반 음악 정보 검색에 MPEG-7에 정의된 오디오 서술자를 적용하는 방법을 제안한다. 특히 Pitch 정보와 timbral 특징들은 음색 구분을 용이하게 할 수 있어 음악 검색뿐만 아니라 음악 장르 분류 또는 QBH(Query By Humming)에 이용 될 수 있다. 이러한 방법을 통하여 오디오 신호의 대표적인 특성을 표현 할 수 있는 특징벡터를 구성 할 수 있다면 추후에 멀티모달 시스템을 이용한 검색 알고리즘에도 오디오 특징으로 이용 될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 방송 시스템에 적용하기 위해 영화나 드라마의 배경음악에 해당하는 O.S.T 앨범으로 검색 범위를 제한하였다. 즉, 사용자가 임의로 검색을 요청한 시점에서 비디오 컨텐츠로부터 추출한 임의의 오디오 클립만을 이용하여 그 컨텐츠 전체의 O.S.T 앨범 내에서 음악을 검색할 수 있도록 하였다. 오디오 특징 백터를 구성하기 위해 필요한 MPEG-7 오디오 서술자의 조합 방법을 제안하고 distance 또는 ratio 계산 방식을 통해 성능 향상을 추구하였다. 또한 reference 음악의 템플릿 구성 방식의 변화를 통해 성능 향상을 추구하였다. Classifier로 k-NN 방식을 사용하여 성능평가를 수행한 결과 timbral spectral feature 보다는 pitch 정보를 이용한 특징이 우수한 성능을 보였고 vector distance 방식으로는 특징들의 비율을 이용한 IFCR(Intra-Feature Component Ratio) 방식이 ED(Euclidean Distance) 방식보다 우수한 성능을 보였다.
모바일 서비스의 수용성에는 사용자 인터페이스가 중요한 요소이다. 특히 모바일 인터페이스에서 청자(listner)인 인간에게 화자(Speaker)인 기계가 어떻게 시의 적절한 대화를 하는가는 수용성에 중요한 요소임에도 불구하고 아직까지 이에 대한 본격적인 연구가 진행되지 못했다. 따라서 본 연구의 목적은 사용자의 상황을 인식한 존대등분 계산법을 제안하여 이에 근거한 시의 적절한 대화를 지원하는 상황 인식형 모바일 인터페이스를 설계하도록 하는 것이다. 다만 존대등분 계산은 문화별 및 언어별로 차이가 날 수 있으므로 한국어를 대상으로 계산법을 제안하려고 한다. 유비쿼터스 환경과 같은 분산 환경에서 사생활 정보를 보호하면서 사례기반 추론을 수행하기 위해 기존의 Minkowski aggregation 방법을 수정한 Nested Minkowski aggregation 방법을 사용하였다. 또한 본 방법론의 사용가능성을 증명하기 위하여 드라마 사례를 가지고 시뮬레이션 기반의 성능 비교를 수행하였다.
본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상에서 얼굴 영역을 추출하고 이를 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 크게 MPEG 압축 비디오의 처리를 위한 축소된 DC 영상의 구성단계, 축소된 DC 영상에서의 얼굴 영역 추출 단계, 그리고 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대한 압축 복원 및 얼굴 인식의 3단계로 구성되어 있다. DC 영상의 구성 단계에서는 압축 복원 없이 DCT 계수의 DC 값과 2개의 AC 값만을 사용하여 부분적인 2차원 역 DCT 변환을 이용한 방법을 사용하였으며, 얼굴 영역 추출 단계에서는 DC 영상에 대해 얼굴의 색상 및 형태 정보를 이용한 얼굴 후보 영역 추출 방법과 K-L 변환 및 역 변환의 오차에 의한 얼굴 영역 추출 방법을 사용하였다. 얼굴 인식 단계에서는 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대하여 GOP 단위의 압축 복원을 수행한 후 고유 얼굴 영상을 이용한 방법으로 얼굴 인식을 수행하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 뉴스와 드라마 MPEG 비디오를 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 효율적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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