기계 설비의 예상하지 못한 사고 상황에 대한 대응력을 향상하고 그 피해를 최소화 하기 위해서는, 시설 운영자 또는 초기 대응자의 안전대응 훈련이 필수적이다. 가상현실 시뮬레이터 기술은 시뮬레이션 된 가상환경에서 이러한 훈련을 가능케 하며, 훈련 목적 달성을 위해 적절히 선정된 휴먼 인터페이스 장치 및 이를 시뮬레이터와 통합하기 위한 모듈의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 간단한 안전 대응 훈련을 제공할 수 있도록 임무를 분류하고 이에 적합한 휴먼 인터페이스의 설계과정과 시스템 연동에 관한 초기 연구를 기술하였다.
가상환경에서 다양한 객체 요소들이 휴먼 캐릭터와 서로 상호작용을 한다. 이것은 휴먼 모션 애니메이션에 영향을 준다. 기본모션데이터는 동적, 고정된 객체의 접촉 상태, 지면과의 관계에 따라 영향을 받는다. 모션이 적절히 수정되지 않으면 불규칙, 비합리적인 표현이 생성될수 있다. 본 논문은 모션 데이터 커브를 추적하고 적절히 장애물 객체의 속성을 포함하는 관절데이터를 추적한다. 상호작용의 결과에 적절히 응답하여 데이터를 수정한다. 본 논문은 애니메이션 시나리오상에서 상호작용하는 객체를 위한 동적 제어 메커니즘을 설계하는 기법을 제시한다. 특정한 규칙을 이용하여 의사 결정할 수 있는 지능형 에이젼트에 기반한 구조로 에이젼트 시스템을 제안한다.
코로나19 팬데믹 시대를 거치면서 비대면 서비스가 요구되었고 확장현실 및 메타버스 서비스의 활용이 다양한 응용 분야에서 급증하였다. 이 논문은 국내외에서 활발하게 사용되는 메타버스 플랫폼인 게더타운, 이프랜드, 로블록스, 제페토를 사용자 인터랙션, 아바타 기반 인터랙션, 가상 세계 생성의 측면에서 분석한다. 특히 사용자의 현실 세계에서 발생하는 사용자 입력 기법, 가상 세계에서 사용자를 나타내는 아바타의 표현 기법, 그리고 사용자 참여를 통해 가상 세계를 제작하는 인터랙션 유형으로 구분하여 설명한다. 이를 통해 현재 메타버스 인터랙션의 추세와 요구를 도출하고 휴먼-메타버스 인터랙션의 기회와 발전 방향을 전망한다.
최근, 인공지능 기술을 인공지능 스피커, 인공지능 챗봇, 자율주행 자동차 등 다양한 분야에서 널리 활용하고 있다. 이러한 인공지능 활용 분야 중 영상처리 분야에서는 인공지능을 활용하여 객체를 검출하거나 사물을 인식하는 등 다양한 활용성을 보이고 있다. 예를 들면, CCTV 영상 속 범죄자의 모습을 분석하거나 드론으로 촬영한 영상 속에서 자동차의 개수를 파악하는 등 영상처리 분야에서 인공지능을 활용하는 사례는 점차 늘어가고 있다. 또한, 이러한 영상처리 분야에서 촬영된 이미지를 가지고 카메라의 위치를 파악하고자 하는 시도가 늘고 있다. 이미지 속의 특정한 객체를 기반으로 카메라의 촬영 위치를 분석하려는 것이다. 이를 활용하면 특정 공간 속 사람을 사각지역 없이 촬영할 수 있는 최적의 카메라 개수를 구하거나 CCTV를 설치하기 위한 최적의 위치를 구하는 등 다양한 현실 문제를 해결할 수 있을 것으로 예상이 된다. 본 논문에서는 특정 공간에서 촬영된 이미지를 분석하기 위한 방법으로 가상 휴먼이 합성된 데이터를 활용하는 것을 제시한다. 이를 위해 실제 공간과 가상 휴먼을 합성하여 실제 공간에 사람이 있는 것과 같은 이미지를 획득하도록 하였다. 본 논문에 따르면 공간 분석을 위해 실제 이미지 데이터를 얻는 시간과 비용을 절약할 수 있을 것이며 인공지능 학습을 위한 실제 이미지 데이터를 획득하기 어려운 상황에 대한 해결책을 제시할 수 있다.
AI World Cup 환경은 다수 가상 에이전트들이 팀을 이뤄서 서로 상호작용하며 대전이 가능한 가상 축구 환경이다. 본 논문에서는 AI World Cup 환경에서 멀티 에이전트기반 학습/추론 기술을 사용하여 다양한 전략과 전술을 구사하는 가상 축구 에이전트 구현과 시뮬레이션 결과를 소개한다. 먼저, 역할을 바탕으로 협동하여 상대방과 대전할 수 있는 논리 기반 추론형 멀티 에이전트 기술이 적용된 Dynamic planning 축구 에이전트 9 세트를 구현하였다. 이후, 강화학습 에이전트 기반, 단일 에이전트를 조합한 Independent Q-Learning 방식의 학습형 축구 에이전트를 구현한 후, 이를 멀티 에이전트 강화학습으로 확장하여 역할 기반 전략 학습이 가능한 가상 축구 에이전트를 구현하고 시뮬레이션 하였다. 구현된 가상 축구 에이전트들 간 대전을 통해 승률을 확인하고, 전략의 우수성을 분석하였다. 시뮬레이션 예제는 다음에서 확인할 수 있다 (https://github.com/I-hate-Soccer/Simulation).
최근, 원격지 공장의 고장 상황 혹은 모니터링을 위해 다양한 캡처 및 가이드 인터페이스 방법이 제시되고 있다. 고장 수리에 이용되는 2D 매뉴얼은 이해가 직관적이지 않고, 공간감을 제공하기에는 한계가 있어 증강현실 기술을 이용하여 고장 수리 전문가가 가상의 객체(혹은 캡처된 원격지 사람)와 상호작용하는 기술이 적용되고 있다. 본 논문에서는 3D 캡처 환경에서 증강현실로 표현된 가상 휴먼(증강 휴먼)을 기반으로 가이드 방법을 제시한다. 이는 마치 전문가가 같이 있는 듯한 느낌을 통해 신속히 고장 수리를 수행하는 것이 가능하다. 이를 위해 본 논문에서는 원격지 환경을 위한 증강 휴먼 기반 가이드를 제시하기 위해 원격지 환경에 적응하여 디스플레이가 되는 적응형 증강 휴먼 합성 기법을 제시한다. 본 논문에 의해 서로 떨어져 있는 원격지 간 공장, 사무실, 의료시설, 학교 등 다양한 공간에서 증강 휴먼을 통해 고장 수리에 가이드를 제공할 수 있다.
가상현실, 게임, 애니메이션 등 컴퓨터 그래픽스(Computer Graphics)에 기반한 응용의 시작은 3D 모델링으로부터 시작된다. 3D 모델링 및 변형 기술은 초기 3D 기본원소들의 조합에서 시작되어 최근 사실적이며 실사에 가까운 모델링 및 변형 기술에 이르기까지 그 역사가 깊다. 본 논문에서는 3D 휴먼 모델링 및 변형 기술의 동향에 대해서 살펴보고자 한다.
Image synthesis has been remarkably developed in the computer vision domain and various researches have been proposed to generate realistic and high-resolution images. In particular, image-based virtual try-on is an application in fashion domain to simulate wearing clothes. Specifically, using input images of a fashion model and products, an realistic image of the model wearing the provided garments is synthesized. In this paper, we present a comprehensive review of technical trends in image-based virtual try-on technology. We first introduce relevant datasets and discuss their characteristics. Then, we categorize existing image synthesis methods into three main streams: warping-based methods, encoding-decoding-based methods, and diffusion-based methods. Finally, we explore other important research issues in the field of virtual try-on and analyze related researches aimed to tackling those challenges.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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