• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.101-107
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• 2021

애니메이션 제작은 수많은 전문가가 협업하며 새롭고 흥미로운 영상 제작을 위해 많은 아이디어를 주고받는다. 흥미로운 영상 제작은 프로젝트의 성공과 직결되는 문제이기 때문에 제작자들이 아이디어를 표현하는데 있어 기술적인 부분에 대한 부담이 없는 편이 더 나은 창작환경을 제공한다고 할 수 있다. 실제 키프레임 애니메이션 제작환경에서는 더욱 나은 결과물을 얻어내기 위해 빈번하게 아이디어가 수정되며 가능한 초기 단계에서 개발된 애니메이션 Key pose 데이터를 버리지 않고 다시 쓸 수 있도록 재활용하는 기술, 무게중심을 일시적으로 바꿀 수 있는 기능 등은 애니메이션 작업의 생산성에 기여하며 제작자의 창작 분위기 개선에 큰 도움을 준다. 본 연구는 컴퓨터 애니메이션 소프트웨어에서 구현되는 액션 애니메이션을 분석하여 실제 생산성을 저해하는 요소들을 살펴보고 애니메이션 제작 생산성 향상에 기여할 수 있는 기술적 개념들과 관련 툴 개발의 필요성을 도출한다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.83-98
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• 2015

TV를 보면서 방송에 관련된 정보를 검색하려는 많은 시청자들은 정보 검색을 위해 주로 포털 사이트를 이용하고 있으며, 무분별한 정보 속에서 원하는 정보를 찾기 위해 많은 시간을 소비하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써, 인터랙티브 비디오에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인터랙티브 비디오는 일반적인 비디오에 추가 정보를 갖는 클릭 가능한 객체, 영역, 또는 핫스팟을 동시에 제공하여 사용자와 상호작용이 가능한 비디오를 말한다. 클릭 가능한 객체를 제공하는 인터랙티브 비디오를 저작하기 위해서는 첫째, 증강 객체를 생성하고, 둘째, 어노테이터가 비디오 위에 클릭 가능한 객체의 영역과 객체가 등장할 시간을 지정하고, 셋째, 객체를 클릭할 때 사용자에게 제공할 추가 정보를 지정하는 과정을 인터랙티브 비디오 저작 도구를 이용하여 수행한다. 그러나 기존의 저작 도구를 이용하여 인터랙티브 비디오를 저작할 때, 객체의 영역과 등장할 시간을 지정하는데 많은 시간을 소비하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 유사한 샷들의 모임인 샷 시퀀스의 모든 샷에서 얼굴 영역을 검출한 샷 시퀀스 메타데이터 모델과 객체의 어노테이션 결과를 저장할 인터랙티브 오브젝트 메타데이터 모델, 그리고 어노테이션 후 발생될 수 있는 부정확한 객체의 위치 문제를 보완할 사용자 피드백 모델을 적용한 얼굴영역을 기반으로 하는 새로운 형태의 어노테이션 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 어노테이션 방법의 성능을 검증하기 위해서 인터랙티브 비디오 저작 시스템을 구현하여 기존의 저작도구들과 저작 시간을 비교하였고, 사용자 평가를 진행 하였다. 비교 분석 결과 평균 저작 시간이 다른 저작 도구에 비해 2배 감소하였고, 사용자 평가 결과 약 10% 더 유용한다고 평가 되었다.

• 정보관리학회지
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• 제34권1호
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• pp.219-239
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• 2017

IT기술이 급속히 발달하고 스마트 기기의 개인보급이 늘어나면서 정보의 전달 매체로 시청각 자료 중에서도 특히 영상 자료가 많이 활용된다. 문헌정보서비스 콘텐츠로서 영상자료는 필수 요소가 되었으며, TV를 통한 단방향 전달, 인터넷을 통한 양방향 서비스, 도서관 시청각 자료 대출 등 다양한 방법으로 활용되고 있다. 특히 인터넷 환경에서 스마트 기기를 통한 영상서비스 관점에서 정보 제공자는 제공 정보에 대한 가공에 적은 노력과 비용을 들이고자 하고, 또한 사용자는 과도한 데이터 사용량에 대한 부담과 시간, 공간적인 제약으로 인해 원하는 부분만을 효율적으로 이용하고자 한다. 따라서 영상에 대한 내용을 유사한 부분끼리 자동으로 구분하고 요약, 색인하여 이용 편의성을 높일 필요가 있다. 본 논문에서는 교육용 어학 영상의 내용과 그 특성을 분석하여 영상을 이루는 샷을 자동으로 구분하고 비주얼 특징을 조합하여 어학 영상의 세분화된 내용 정보를 결정하고 색인하는 방법을 제안한다. 외국어 강의 영상을 이용한 실험에 의해 의미기반의 샷 결정에 높은 정확률을 보였으며, 교육용 어학 영상의 요약 서비스에 효율적으로 적용 가능함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.7-12
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• 2007

최근들어 디지털 영상 기술의 발달로 많은 영화들이 디지털화되어 제작되고 있고, 이러한 디지털 영화를 직접 상영할 수 있는 디지털 시네마로의 전환이 빠르게 진행되고 있다. 하지만 아직 까지 디지털시네마에서 요구하는 2K이상의 고해상도를 지원하는 촬영 장비는 매우 고가이기 때문에 디지털 영화의 제작에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 저가의 일반 비디오 카메라와 디지털 스틸 카메라의 조합을 통해 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 즉, 비디오 카메라로 촬영한 저해상도 비디오 영상과 동시에 일정한 간격의 키프레임마다 함께 촬영된 고해상도 이미지들을 이용하여 새로운 고해상도 비디오 영상을 합성하는 것이다. 비디오 합성은 프레임 단위로 이루어지는데, 먼저 현재 프레임의 픽셀마다 대응되는 점의 위치를 앞뒤 키프레임들에서 찾는다. 대응점은 현재 프레임과 키프레임 간의 광흐름(optical flow)을 계산하여 찾게 된다. 대응점이 구해지면 키프레임의 고해상도 이미지에서 대응점 위치의 이미지 블럭을 가져와 현재 프레임의 해당 픽셀 위치에 복사한다. 만일 키프레임에서의 대응점을 찾을 수 없는 경우에는 현재 저해상도 비디오 프레임의 확대 이미지를 빈곳 채움에 이용하여 이미지를 완성한다. 본 연구의 결과는 고해상도 비디오 합성 외에 비사실적 비디오 렌더링 등과 같은 영상 효과의 구현에도 적용할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.329-346
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• 2022

최근 소셜 미디어의 숏폼(Short form) 동영상(인스타그램, 틱톡, 유튜브) 시장이 점차 증가하면서 인공지능 영역에서는 이를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 연구분야로 동영상 내의 패션 상품을 탐지하고 상품 이미지를 검색하는 Video to shop 을 들 수 있다. 이와 같은 동영상 기반 인공지능 모델에서는 Convolution 연산을 사용하여 상품의 특징을 추출한다. 하지만 연산 자원의 제한으로 인해, 동영상의 모든 프레임을 사용하여 특징을 추출하는 것은 현실적으로 불가능하다. 이로 인해, 기존 연구에서는 전체 프레임 중 일부만 샘플링해서 사용하거나, 주제의 특성을 활용한 샘플링 방법을 개발하여 이를 통해 위 문제점을 개선하고, 모델의 성능도 향상시켰다. 기존의 Video to shop 연구에서는 프레임을 샘플링 할 때, 무작위로 일부분의 프레임을 샘플링하거나 균등한 간격으로 샘플링 한다. 하지만 이러한 샘플링 방법은 상품이 존재하지 않는 노이즈 프레임을 샘플링 하면서 패션 상품 검색 모델의 성능을 저하시킨다. 이에 본 연구는 노이즈 프레임을 제거하고 검색 모델의 성능을 향상시키는 샘플링 방법 MF(Missing Fashion items on frame) sampler를 제안한다. MF sampler는 키 프레임 메커니즘(Mechanism)을 발전시켜 자원 한계의 문제점을 개선했다. 또한, 노이즈 탐지 모델을 활용한 노이즈 프레임 제거를 통해 검색 모델의 성능을 향상시켰다. 이와 같은 결과는 실험을 통해 확인되었고, Video to shop 패션 상품 검색에 있어 성능 향상과 효과적인 학습이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.