대규모 군중이 등장하는 장면에서 군중을 구성하는 수많은 캐릭터들을 신속하고 편리하게 생성하기 위한 방법론으로서 캐릭터 모델과 모션의 복제가 제시되고 있다. McDonnell[1] 등은 보다 현실적이고 복잡한 군중을 생성하기 위하여 사람들이 복제를 인지하는데 영향을 미치는 요소들이 무엇이 있는지 실험하였다. 카메라가 고정된 상황에서 화면에 일정하게 배치된 군중들을 복제하는 기준으로서 외형과 모션의 2가지 요소를 제시하고, 사용자가 모션보다 외형의 변화에 민감하게 반응한다는 결과를 보였다. 본 논문에서는 McDonnell[1]의 연구를 확장하여 실시간 게임 환경에서의 캐릭터 복제와 사용자 인지 간의 상관관계를 연구한다. 시점의 변화가 자유롭고 여러 방향으로 이동하는 군중이 있는 역동적인 게임 환경에서 사용자가 다수의 캐릭터 복제쌍을 어떻게 인지하는지에 초점을 맞춘다. 특히, 게임 캐릭터의 필수 요소인 아이템에 다양한 형태와 색상 및 패턴 요소를 적용하여 아이템을 통한 캐릭터의 다양화가 가능함을 보이고, 캐릭터 복제쌍의 이동 방향과 상대적인 거리에 따라 변화하는 사용자의 인지를 실험하여 사용자가 허용 가능한 캐릭터의 복제 범위를 제시한다.
군중 애니메이션을 위한 연구분야는 동작의 사실성 제공과 속도향상의 두 가지 측면으로 구분된다. 최근 엔터테인먼트 산업의 발달로 군중 애니메이션은 디지털 콘텐츠 제작의 필수요소로 자리 잡았으며, 애니메이션의 속도향상을 위한 노력이 계속되고 있다. 이러한 추세에 맞춰, 본 논문에서는 군중 애니메이션의 속도저하에 영향을 미치는 요인들을 실험을 통해 검증하고, 실험 분석을 토대로 전처리 시스템을 설계한다. 동작 전처리 모듈은 제시된 애니메이션 시스템의 핵심 모듈로서 관절의 개수를 동작의 상세도에 따라 다양한 레벨(level-of-detail)의 동작들로 재구성한다. 실제 애니메이션 과정에서는 카메라와 가상환경 내부에 존재하는 캐릭터의 관계를 토대로 적절한 레벨의 동작을 적용하여 전체 시스템의 속도를 향상시킨다. 동작전처리 방법(motion level-of-detail)은 동작분석과 동작단순화 과정으로 분류되는데, 비선형 최적화 방법의 하나인 SQP를 활용하여 다양한 상세도 레벨의 동작들을 계산한다. 본 논문에 제시한 전처리 방법은 동작편집 등 캐릭터 애니메이션의 다양한 분야에 유용하게 활용될 수 있다.
감시 영상에서 군중 행동의 자동 모니터링 및 감지는 보안, 안전 및 자산 보호와 같은 방대한 응용 프로그램으로 인해 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 관심을 받고 있다. 또한 연구 커뮤니티에서 군중 분석 분야가 점차 증가하고 있다. 이를 위해서는 군중들의 행동을 감지하고 분석하는 것이 매우 필요하다. 본 논문에서는 스마트 시티에 설치된 감시 카메라의 비정상적인 활동을 감지하는 딥러닝 기반 방법을 제안하였다. 미세 조정된 VGG-16모델은 트레이닝된 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 군중 데이터 셋을 실시간 스트리밍으로 테스트한다. CCTV카메라는 비디오 스트림을 캡쳐하는데, 비정상적인 활동이 감지되면 경보가 발생하여 추가 손실 전에 즉각적인 조치가 이루어지도록 가장 가까운 경찰서로 전송된다. 우리는 제안된 방법이 기존의 첨단 기술 보다 성능이 뛰어남을 실험으로 입증하였다.
본 논문에서는 모션켑쳐데이타를 이용한 두 캐릭터간의 빠른 충돌감지에 대한 연구를 논의한다. 본 연구의 목적이 군중 시뮬레이션이기 때문에, 제안한 알고리즘은 캐릭터를 실린더 형태로 모델링 한 후에 Rough한 충돌감지를 목표로 한다. 이를 위해 계층적인 바운딩 박스 데이타 구조인 MOBB를 제안한다. MOBB는 모션클립에 대한 시공간 바운딩 박스이며, 제안된 알고리즘에 대한 테스트 결과 2배 이상의 속도 향상이 있음을 밝힌다.
안전관리를 위한 인공지능 기술은 꾸준히 연구되고 있는 분야다. 특히, 컴퓨터 비전 기술을 활용한 CCTV 영상 분석은 군중의 동선과 밀도를 파악하는데 유용하며, 대규모 실내 공간에서 체계적인 안전관리를 가능하게 한다. 그러나 기존의 CCTV 카메라를 사용한 군중 수 추정은 가려짐(occlusion)과 같은 한계가 있다. 본 논문은 무선 랜 신호 데이터 분석 기법을 활용하여 수집한 데이터를 활용하여 실내 환경에서 군중 수를 추정하고자 한다. 본 논문에서는 인원 수 분류 예측을 위해 셰이플릿 확장 변환(Random Dilated Shapelet Transform) 기법을 제안한다. 단일 데이터 세트 내 분류 결과와, TX, RX 배치 방식에 따른 분류 성능의 차이는 모델의 성능 부족보다 데이터의 특성을 고려한 새로운 접근 방법의 필요성을 알려준다.
본 논문에서는 수많은 애니메이션 인물들이 동시에 출현하는 장면을 만들어 내는 군중 장면 처리 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 상황에 따라 주어지는 인물의 종류와 동작 특성을 입력받아 이들 인물의 전체적인 움직임을 시뮬레이션한다. 이를 통해 얻어지는 결과는 키프레임을 포함하는 파일로서 필요에 따라서는 애니메이터의 수정이 가능하도록 하였다. 또한 이 시스템의 개발 환경을 마야 플러그인 방식으로 채택함으로써 ? 범용 상품으로서의 가치를 높인다.
컴퓨터 애니메이션 기법이 적용된 영화나 온라인 게임 등의 보급으로 인해 다수의 캐릭터들이 등장하는 장면을 쉽게 접할 수 있다. 대규모 군중 애니메이션의 경우 장면의 사실성을 높이다 보면 시스템의 성능이 저하되고, 시스템의 성능을 높이다 보면 장면의 사실성이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 해저 환경을 배경으로 한 대규모 군중 애니메이션을 구현함에 있어서 어류의 행동 유형에 영향을 미치는 요소에 대해 분석하여 적용하였으며, 군중의 개념을 이용하여 집단이나 개별 객체 각각에 대해 행동 유형을 제어할 수 있도록 하였으며, 애니메이션을 위한 계산 방법으로 실시간 계산법과 혼합 계산 방법인 하이브리드 계산법을 비교 분석함으로써 시스템의 성능을 높이면서도 자연스러운 장면의 표현 방법을 찾고자 한다.
전 세계적으로 무증상의 코로나바이러스 감염증-19 감염자가 자신이 감염된 것을 모르고 주변인들에게 전파할 수 있다는 가능성은 국민이 전염병 확산에 대한 불안과 두려움에서 벗어나지 못하고 있다는 점에서 여전히 매우 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 K-평균 군집화 알고리즘 및 딥러닝 기반 군중 집계를 이용한 전염병 확진자 접촉 가능성 여부 판단 모니터링 시스템을 제안하였다. 모든 입력 학습 영상에 대해 300회 반복 학습한 결과, PSNR값은 21.51, 전체 데이터 셋에 대한 최종 MAE값은 67.984였다. 이는 확진자와 주변인과의 거리와 감염률 산출, 잠재적 환자 동선 주변 인원의 위험도 순 그룹 및 감염률 예측에 대한 영상 속 화질 정보, 관측치 간의 평균 절대 오차를 의미하며 각 CCTV 장면에서 군중의 수가 4,000명 이하일 때에는 평균 절대 오차 값이 0에 가까움을 증명하였다.
루머가 일상화된 사회에서 이 연구는 루머의 속성에 따라 소셜 미디어에서 확산되는 루머의 양과 상호작용에 차이가 있는지 규명하고자 사례 분석과 네트워크 분석을 실시했다. 먼저 사드배치와 관련된 루머를 사실성과 파급력을 기준으로 핵심적 진술, 주변적 진술, 핵심적 소문, 주변적 소문으로 구분했다. 노드의 양과 상호작용을 기준으로 소셜 미디어에서 확산된 의견을 분류하고 공중을 분산적 군중, 견고한 군중, 분산적 소수, 견고한 소수로 개념화했다. 분석 결과 이용자들은 핵심적 소문을 가장 활발하게 확산시켰으며, 주변적 소문, 핵심적 진술, 주변적 진술 순으로 확산됐다. 사실성보다는 파급력이 루머의 확산에 영향을 미친 것으로 나타났다. 이용자들은 사실과 같은 정보를 담고 있는 루머보다는 정보량은 적어도 파급력이 큰 것에 더 주목했다. 소문에 대해서는 견고한 군중이 형성되었고, 진술에 대해서는 소수가 형성되어 루머의 확산과정에 차이를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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