본 논문에서는 동영상의 주요 컨텐츠를 보존하면서 영상의 크기를 변환하는 고속 동영상 리타겟팅 기법을 제안한다. 기존의 Seam Carving에서는 seam을 하나씩 구할 때마다 누적 에너지의 갱신이 발생하며, 여기서 누적 에너지는 동적계획법을 이용하여 계산하기 때문에 전체 연산시간의 지연은 불가피하다. 본 논문에서는 전체 동영상을 특징이 서로 비슷한 scene으로 나누고, 각 scene의 첫 프레임에서는 seam이 될 수 있는 모든 후보들 중 복수개의 seam을 추출하여 누적 에너지의 갱신과정을 줄여 고속화한다. 또한 scene의 두 번째 프레임부터 인접한 프레임 상호간에 상관성을 이용하여, 연속하는 프레임은 누적 에너지를 계산하지 않고 이전 프레임의 seam 정보를 참조한 계산만으로 모든 seam을 추출한다. 따라서 제안하는 시스템은 누적 에너지에 계산되는 연산량을 대폭 줄였으며 전체 프레임의 분석도 필요하지 않아 고속화가 가능하고, 컨텐츠의 떨림 현상은 발생하지 않는다. 실험 결과는 제안하는 방법이 처리 속도와 메모리 사용량 면에서 실시간 처리에 적합하고, 영상이 가지고 있는 컨텐츠를 보존하면서 영상의 크기를 조절할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 Adobe Mixamo, 에픽게임즈 마켓플레이스, 유니티 에셋스토어 등에서 제공되는 모션캡쳐 FBX 데이터를 3ds Max 바이패드 애니메이션 시스템에 리타게팅 적용할 때 발생하는 문제점과 해결 방법을 살펴본다. 모션캡쳐 FBX를 바이패드에 리타게팅 하는 과정은 다양한 측면에서 이슈가 발생하는데 본 논문에서는 종아리와 하박 관절의 X축 회전 오차를 중심으로 살펴본다.
Saliency는 인간의 시각에서 관심 영역이나 객체를 찾기 위한 기법으로 최근 영상 리타겟팅, 영상분할 등에 다양하게 활용되고 있다. 기존 제안된 방법들을 전체영상을 대상으로 saliency map을 구하게 되어, 복잡한 객체들의 구성, 큰 전경객체들의 존재 등의 경우에는 성능이 저하되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 배경이 존재하는 영상들을 대상으로 기존 방식중의 하나인 histogram based contrast(HBC)을 개선하는 방법을 제안한다. 배경영역의 빈도확률을 HBC에 적용하여 배경에 존재하는 픽셀값의 saliency을 감소하면, 상대적으로 전경에 존재하는 픽셀들의 saliency는 증가하게 된다. 실험에서는 제안한 기법으로 배경의 saliency는 감소하고, 전경객체는 증가하는 것을 증명하였다.
본 논문은 사람의 실제 얼굴에서 캡쳐된 얼굴 모션 데이터를 새로운 얼굴에 재적용하는 리타켓팅 기법을 제안한다. 본 기법은 형태가 매우 상이한 얼굴 모델에도 적용이 가능하며 특히 주름같은 세밀한 모션의 리타켓팅에 적합하다. 본 기법은 다중해상도 메쉬 즉 노말메쉬(normal mesh)를 사용함으로써 소스와 타켓의 계층적으로 대응관계를 결정하고 계층적으로 리타켓팅한다. 노말 메쉬는 주어진 메쉬를 베이스 메쉬 (base mesh)와 일련의 노말 오프셋 (normal offsets)을 이용하여 근사시킨 계층적 메쉬이다. 본 리타켓팅 기법은 우선 베이스 모션을 소스 모델에서 타겟 모델로 리타켓팅한 후 그 모션 위에 노말 오프셋의 모션을 계층적으로 더해준다. 이 기법은 형태가 매우 세밀한 모션에 대하여 안정적이면서도 정교한 리타켓팅 결과를 생성한다.
본 연구는 해석수준이론을 바탕으로 리타게팅 광고의 특성에 맞는 효과적인 메시지 전략을 검토하고자 했다. 먼저 주로 사람들간에 적용되어 온 사회적 거리가 온라인 사이트 유형에 적용가능한지 확인한 후 사이트 유형별 사회적 거리의 효과를 확인하였다. 나아가 사회적 거리와 시간적 거리가 복합적으로 작동할 때 소비자들의 사고수준은 어느 방향으로 활성화되는지, 그에 따른 메시지 효과가 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 분석결과 웹사이트 유형별 사회적 거리와 메시지의 해석수준은 기존의 CLT 연구와 일치하였다. 그러나 시간적 거리, 사회적 거리, 그리고 메시지의 해석수준까지 일치할 경우(근미래${\times}$근사회${\times}$구체 메시지 혹은 원미래${\times}$원사회${\times}$추상메시지)에만 광고효과가 더 높을 거라는 주장은 부분적으로만 검증되었다. 또한 두 차원의 거리는 하나의 심리적 공간아래 통합되어 두 심리적 거리 중 하나만이라도 멀면 상위수준으로 사고하게 되기 때문에 두 심리적 거리가 모두 먼 경우와 차이가 없다는 기존의 입장도 기각되었다. 오히려 시간과 사회적 거리가 불일치할 경우, 두 차원 중 메시지의 해석수준이 사회적 거리와 일치할 때 더 효과적인 것으로 나타나 심리적 거리의 영향력이 종류에 따라 다를 수 있다는 추론을 가능하게 했다.
생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Networks)는 이미지 생성 분야에서 주목할 만한 발전을 이루었다. 하지만 큰 데이터 셋에서 불안정한 모습을 보인다는 한계 때문에 다양한 응용 분야에 쉽게 적용하기 어렵다. 단일 이미지 생성적 적대 신경망은 한장의 이미지의 내부 분포를 잘 학습하여 다양한 영상을 생성하는 분야이다. 큰 데이터셋이 아닌 단 한장만 학습함으로써 안정적인 학습이 가능하며 이미지 리타겟팅, 이미지 조작, super resolution 등 다양한 분야에 활용 가능하다. 본 논문에서는 SinGAN, ConSinGAN, InGAN, DeepSIM, 그리고 One-Shot GAN 총 다섯 개의 단일 이미지 생성적 적대 신경망을 살펴본다. 우리는 각각의 단일 이미지 생성적 적대 신경망 모델들의 성능을 비교하고 장단점을 분석한다.
모션캡쳐는 사람이나 동물, 생물, 기계 등과 같은 물체의 움직임을 컴퓨터가 사용 가능한 형태로 기록하는 것을 말한다. 모션캡쳐시스템의 장점으로 기존의 키 프레임 방식으로는 영상표현이 어려운 인간이나 동물의 사실적인 움직임, 큰 스케일, 많은 경제적 부담이 소요되는 부분 등에 도입되어 새로운 표현 가능성을 보여주고 있어 디지털 엔터테인먼트 영역에서 게임을 중심으로 영화, TV, 광고, 다큐멘터리, 뮤직비디오 등 점차 그 활용 빈도가 증가하고 있다. 그러나 이와 같은 장점에도 불구하고 모션캡쳐를 활용한 디지털 영상표현에 있어서 많은 사전준비 작업, 마커의 부착, 모션데이터의 보정, 모션리타겟팅, 모션캡쳐 전문인력 부족 등의 문제점이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 모션캡쳐를 활용한 영상제작 사례를 통하여 제작 공정상 나타나는 문제점과 그 해결방안을 모색함으로써 보다 효과적인 모션캡쳐 디지털 영상제작의 방향을 제안하고자 한다.
매체의 발달과 함께 무형문화재에 대한 기록도 여러 가지 방법으로 시도되고 있는데, 과거에는 문자 기록에만 의존하던 것에서 최근에는 사진, 음원 및 영상 등을 많이 활용하게 되었고, 그 방식에 있어서도 아날로그 방식에서 디지털 방식으로 이행하고 있는 추세이다. 이러한 변화의 과정에서 모션캡쳐를 이용한 무형문화재의 기록은 3차원적 기록을 필요로 하는 무용종목 등에서 주목을 받고 있다. 모션캡쳐란 움직이는 물체에 공간상의 위치를 표시하는 센서를 부탁시키고 시간의 흐름에 따라 센서의 위치를 컴퓨터의 좌표공간에 치환하여 기록하는 시스템으로, 모션캡쳐를 이용한 무형문화재의 기록은 형체가 없이 사람의 기예에 의해서 전승되고 있는 무형문화재의 신체적 표현을 디지털화 된 데이터로 나타내줌으써 무형문화재의 보존을 위한 과학적 자료를 제공해 준다. 국립문화재연구소는 멀티미디어 및 디지털 시대에 대응하기 위해 무형문화재에 대한 새로운 기록방안 개발을 목적으로 영화 및 게임 등의 CG제작 현장에서 널리 사용되고 있는 모션캡쳐(Motion Capture) 장비를 이용하여 국가지정의 중요무형문화재에 대한 기록 작업을 실시하고 있다. 본 사업은 복권기금을 사용하여 2005년부터 2007년까지 3개년에 걸쳐서 국가지정의 중요무형문화재 중 신체적 동작이 중요하게 표현되고 있는 무용 7개 종목 11건의 모션캡쳐 작업을 실시할 예정이다. 이미 1차 년도인 2005년에는 승무, 살풀이춤, 태평무 등 기술적 난이도가 낮은 독무(獨舞)를 중심으로 데이터 축적작업을 실시하였고, 2차 년도인 2006년에는 진주검무, 승전무, 처용무 등 군무(群舞)의 데이터를 축적할 예정이며, 3차 년도인 2007년에는 학연화대합설무의 데이터 축적과 함께 축적된 데이터를 이용한 무형문화재의 비교 분석 및 전승을 위한 교육용 프로그램과 대국민 서비스를 위한 3차원 콘텐츠 등을 개발할 계획이다. 본 보고서에서는 사업 초년도인 2005년도에 실시된 보유자 이매방, 이애주, 정재만의 승무, 이매방의 살풀이춤, 강선영의 태평무 등의 모션캡쳐 작업에 대하여 기술하고 있다. 이를 통하여 무형문화재에 대한 새로운 기록 방안을 모색하기 위한 시도를 소개하려고 한다. 이번 사업에서는 기술적으로 다음과 같은 두 가지 문제가 제기되었다. 첫 번째, 장시간(20~30분 가량)의 보유자의 춤을 끊김 없이 모션캡쳐 받을 수 있는가라는 문제였다. 수 차례의 사전 모의테스트를 통해 사업수행 적합성 판단을 마쳤고, 결국 사업수행을 무사히 마칠 수 있었다. 두 번째, 리타겟팅(RE-Targeting)이 없이 정확한 모션캡쳐 동작을 가공해 낼 수 있는가라는 문제였다. 모션캡쳐 데이터에서 국내 최초로 보유자의 골격구조 역추출 방식을 도입하여 최대한 정확한 보유자의 춤 동작을 구현해낼 수 있었다. 이번 작업에서는 이매방, 이애주, 정재만, 강선영 네 보유자의 전신 삼차원 스캔을 통해 정확한 삼차원 신체 모델링을 얻었고, 보유자 본인의 춤사위 동작을 그대로 모션캡쳐에 적용함으로써 최대한 정확도를 유도할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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