• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권5호
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• pp.465-475
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• 2007

인터넷 이용의 확산과 함께 많은 사용자들이 자신의 일상을 글이나 사진, 만화와 같은 형태로 표현하여 과거의 기억을 반추하거나, 다른 사람과 공유하는 데 사용한다. 본 논문에서는 사용자의 일상 행동과 감정이 표현된 특이성 목록을 활용하여 다양한 만화를 생성함으로써 사용자의 기억이 쉽게 회상되고 공유될 수 있도록 하였다. 우선 각 특이성 별로 정의된 우선순위와 연관성을 바탕으로 중요 특이성을 선택하여 만화 시나리오를 구성하고, 생성된 시나리오를 스토리 온톨로지를 통해 보정한다. 다음 보정된 시나리오의 각 특이성과 만화 이미지 사이의 유사도를 계산하여, 각 특이성에 어울리는 만화 컷이 조합된다. 마지막으로 다양한 만화 생성을 위해 날씨, 야경, 과장, 애니메이션과 같은 효과들을 적용하였다. 생성된 만화의 다양성을 측정하기 위해 사용 시나리오와 사용성 평가를 통해 제안하는 방법을 평가하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.173-185
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• 2022

현재 한국의 웹툰은 세계 디지털 만화 시장을 선도하고 있다. 웹툰은 세계 각국 다양한 언어로 서비스되고 있으며 웹툰의 IP(지식재산권)를 이용해 제작된 드라마와 영화가 크게 흥행하면서 웹툰의 영상화 작업도 점점 많아지고 있다. 그러나 이러한 웹툰의 성공과 함께 웹툰 작가의 노동 환경이 중요한 문제로 떠오르고 있다. 「2021년 만화 이용자 실태조사」에 따르면, 웹툰 작가의 하루 평균 작업시간은 10.5시간이며 일주일 평균 5.9일을 창작활동에 사용한다. 작가들은 매주 많은 분량의 그림을 그려야 하는데, 웹툰 간의 경쟁은 더욱 치열해지고 있으며 회 당 작가가 그려야 할 분량은 점점 늘어가고 있다. 따라서, 이 연구에서는 딥러닝 기술을 이용하여 웹툰 배경 이미지를 생성하고 웹툰 제작에 활용할 것을 제안한다. 웹툰의 주요 인물은 작가의 독창성이 상당 부분 포함되는 영역이지만, 배경 그림은 비교적 반복적이며 독창성이 필요하지 않은 영역이기 때문에, 작가의 작화 스타일과 유사한 배경 그림을 생성할 수 있다면 웹툰 제작에 유용하게 사용될 수 있다. 배경 생성은 image-to-image translation에서 좋은 성능을 보여주고 있는 CycleGAN과 카툰(cartoon) 스타일에 특화된 CartoonGAN을 이용한다. 이러한 생성은 과도한 업무환경에 처한 작가들의 노동 시간을 단축하고 웹툰과 기술의 융합에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권5호
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• pp.522-526
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• 2008

본 논문에서는 일반적인 비디오의 모션을 만화와 같은 스타일로 자동으로 변환해주는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 비디오의 물리적인 상황에 맞게 자연스러운 변형을 손쉽게 적용할 수 있는 새로운 비디오의 만화화 방법이다. 선택된 비디오 오브젝트의 운동량, 운동방향, 힘과 같은 물리적인 요인들을 분석하여 물리적으로 타당한 변형을 적용함으로써 자연스러운 효과를 적용한다는 것이 장점이다. 전통적인 애니메이션에서 사용하는 몇 가지 전형적인 디포메이션 시나리오를 구축하고 사용자가 손쉽게 원하는 효과를 선택하여 적용한다. 타이밍 컨트롤과 카툰 렌더링을 사용하여 최종적으로 역동적이고 만화 같은 비디오를 만들어 낸다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권13호
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• pp.223-236
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• 2008

본 논문에서는 강력한 하드웨어 게임콘솔을 타깃으로 제작되는 넥스트 제너레이션 게임의 탄생배경과 의미, 그 새로운 개념의 등장으로 인해 현 게임인더스트리에 요구되어지는 제작구조의 변화를 슈터게임을 중심으로 분석했으며, 이 전의 슈터게임 애니메이션 파이프라인과 구별되는 넥스트 제너레이션 게임 애니메이션의 필요성과 그 제작과정을 정리하였다. 더불어 최근 북미 게임 인더스트리에서 시도되고 있는 기술적 도전들을 살펴봄으로써 넥스트 제너레이션 게임의 새로운 가능성과 과제들을 연구하는 것이 본 논문에 목적이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.409-413
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• 2008

최근, 3차원 그래픽스 기술은 애니메이션 필름 제작에 있어서 자주 사용된다. 그러나 많은 애니메이션 필름들은 3차원 그래픽스 기술을 사용하여 제작되더라도, 2차원 셀 애니메이션 효과를 내려고 한다. 3차원 그래픽스 기술을 이용하여 2차원 셀 애니메이션의 효과를 내기 위해서는 렌더링에는 카툰 렌더링이 사용 된다. 그러나 이를 제외하고도 몇 가기 기술이 더 필요한데, 그중 하나가 만화 캐릭터(character)의 만화스러운 움직임이다. 기존의 연구 중에는 기존의 모션을 만화적 모션으로 변형하려는 시도가 있었으나, 셀 애니메이션의 캐릭터 움직임과 차이가 있었다. 또 생성된 모션이 만화적 모션인가 하는 의문에 대한 평가 기준이 없기 때문에, 만화적 모션의 모호성 문제가 발생하였다. 본 논문에서는 직접 애니메이션에서 모션을 얻어내는 시스템을 제안한다. 2차원 애니메이션 동영상에서 2차원 캐릭터의 자세를 보고 3차원 캐릭터의 자세로 반자동 맵핑하여, 3차원 캐릭터의 애니메이션 키 프레임을 생성하고, 이 키 프레임간의 보간을 통해 3차원 캐릭터 애니메이션을 생성한다. 생성된 3차원 캐릭터 애니메이션은 만화적 움직임을 갖게 되며, 2차원 캐릭터의 자세와 움직임을 기준으로 만들었기 때문에, 만화적 모호성을 극복할 수 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권1호
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• pp.92-98
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• 2024

The current software industry has an emerging issue with natural language-based requirement specifications. However, the accuracy of such requirement analysis remains a concern. It is noted that most errors still occur at the requirement specification stage. Defining and analyzing requirements based on natural language has become necessary. To address this issue, the linguistic theories of Chomsky and Fillmore are applied to the analysis of natural language-based requirements. This involves identifying the semantics of morphemes and nouns. Consequently, a mechanism was proposed for extracting object state designs and automatically generating code templates. Building on this mechanism, I suggest generating natural language-based comic images. Utilizing state diagrams, I apply changes to the states of comic characters (protagonists) and extract variations in their expressions. This introduces a novel approach to comic image generation. I anticipate highly productive comic creation by applying software processes to Cartoon ART.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권4호
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• pp.451-458
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• 2015

기존 멀티모달 학습 기법의 대부분은 데이터에 포함된 컨텐츠 모델링을 통한 지식획득보다는 이미지나 비디오 검색 및 태깅 등 구체적 문제 해결에 집중되어 있었다. 본 논문에서는 멀티모달 개념계층모델을 이용하여 만화 비디오로부터 컨텐츠를 학습하는 기법을 제안하고 학습된 모델로부터 등장인물의 특성을 고려한 자막을 생성하는 방법을 제시한다. 멀티모달 개념계층 모델은 개념변수층과 단어와 이미지 패치의 고차 패턴을 표현하는 멀티모달 하이퍼네트워크층으로 구성되며 이러한 모델구조를 통해 각각의 개념변수는 단어와 이미지패치 변수들의 확률분포로 표현된다. 제안하는 모델은 비디오의 자막과 화면 이미지로부터 등장 인물의 특성을 개념으로서 학습하며 이는 순차적 베이지안 학습으로 설명된다. 그리고 학습된 개념을 기반으로 텍스트 질의가 주어질 때 등장인물의 특성을 고려한 비디오 자막을 생성한다. 실험을 위해 총 268분 상영시간의 유아용 비디오 '뽀로로'로부터 등장인물들의 개념이 학습되고 학습된 모델로부터 각각의 등장인물의 특성을 고려한 자막 문장을 생성했으며 이를 기존의 멀티모달 학습모델과 비교했다. 실험결과는 멀티모달 개념계층모델은 다른 모델들에 비해 더 정확한 자막 문장이 생성됨을 보여준다. 또한 동일한 질의어에 대해서도 등장인물의 특성을 반영하는 다양한 문장이 생성됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (A)
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• pp.195-196
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• 2007

우리는 비디오의 모션을 전통적인 애니메이션과 같은 스타일로 변환하는 시스템을 제안한다. 우리의 시스템은 비디오의 물리적인 상황에 맞게 자연스러운 변형을 손쉽게 적용할 수 있는 새로운 비디오의 만화화 방법이다. 선택된 비디오 오브젝트의 운동량, 운동방향, 힘과 같은 물리적인 요인들을 분석하여 물리적으로 타당한 변형을 적용함으로써 자연스러운 효과를 적용한다는 것이 장점이다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권13호
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• pp.1-12
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• 2008

이 논문은 문화콘텐츠의 경제적 가치를 인식하고 산업화하는 시기임에도 불구하고 저작권 논란이 끊임없이 일어나고 있는 시점에서 '저작권을 누구에게, 언제, 어떻게 이해할 수 있게 교육시킬 것인가'에 대하여 연구한 것이다. 정규교육기관 중에서 대학은 사회로 나가기 전 단계에 해당한다. 이때가 자신과 타인의 저작권에 대한 중요성을 이해하기 위한 교육에 가장 적절한 시기이다. 특히 문화콘텐츠 산업의 저작권자 또는 종사자가 될 만화 애니메이션 캐릭터 전공 대학의 학생들에게 대학교육과정에서의 저작권교육은 저작물을 개발하고 보호하는 인재 육성의 밑거름이자 사회 경제적 자산이 될 것이다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권1호
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• pp.99-107
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• 2024

In AI image generation tools, most general users must use an effective prompt to craft queries or statements to elicit the desired response (image, result) from the AI model. But we are software engineers who focus on software processes. At the process's early stage, we use informal and formal requirement specifications. At this time, we adapt the natural language approach into requirement engineering and toon engineering. Most Generative AI tools do not produce the same image in the same query. The reason is that the same data asset is not used for the same query. To solve this problem, we intend to use informal requirement engineering and linguistics to create a toon. Therefore, we propose a sequence diagram and image generation mechanism by analyzing and applying key objects and attributes as an informal natural language requirement analysis. Identify morpheme and semantic roles by analyzing natural language through linguistic methods. Based on the analysis results, a sequence diagram and an image are generated through the diagram. We expect consistent image generation using the same image element asset through the proposed mechanism.