영상 이미지 감성으로 행복 또는 불행, 긴장 또는 평온의 구분 감성을 트리형식으로 가중치를 부여하여 평가한다. 영상 이미지 대표평가 감성인 명도대비를 평가 기준으로 1차는 행복, 불행 또는 긴장, 평온이고 2차는 종속성을 지닌 세분화된 영상 이미지 감성으로 구분한다. 4개의 감성인식을 수치화 된 명도대비 데이터로 측정한다. 평가 구현은 OpenCV를 통해 명도대비를 그래프화하여 긴장, 평온, 행복, 불행 값의 변화에 따라 4개 감성으로 구분하여 컴퓨팅한다. 감성 컴퓨팅은 명도대비의 입력 값에 따라 '불행'을 '행복'으로 또는 '긴장'을 '평온'으로 감성적인 변화를 구현한다. 감성 컴퓨팅은 영상 감성의 규칙성을 계산화 된 컴퓨팅 시스템으로 제어할 수 있고 명도대비 값에 따라 감성의 변화를 구현한다. 향후 산업방향에 감성 인식의 적용에 대한 긍정적인 역할을 할 것이다.
오늘날 실제 사람의 움직임을 촬영하여 얻은 동작 데이터는 영화제작, 게임 개발, 재활의학, 스포츠 분석 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 시간에 따라 변화하는 일련의 자세로 이루어진 동작 데이터는 그 내용을 신속하고 정확하게 파악하는 것이 쉽지 않다. 이는 특히 많은 양의 동작데이터를 관리하고 원하는 동작을 찾고자 할 때 장애가 되곤 한다. 널리 사용되는 한 가지 방법은 동영상을 재생하듯이 관찰 시점을 진전시키는 동시에 3차원 공간상의 시야를 조절하는 것이다. 하지만 이 방식은 시점과 시야의 두 요소를 함께 고려하면서 데이터의 길이에 비례하는 시간 동안 지속적인 상호작용을 수행하여야 하는 번거로움을 야기한다. 본 논문은 동작 데이터를 분석하여 일련의 효과적인 관찰 시점 및 시야를 자동으로 찾아내고, 이로부터 생성된 이미지 시퀀스를 만화책 레이아웃 형식으로 배치하는 새로운 시각화 방법을 제안한다. 사용자는 만화책을 읽는 것처럼 바르게 전체 흐름을 파악할 수 있고, 원하는 동작이 등장하는 부분을 쉽게 찾아낼 수 있다. 이동, 권투, 환경과의 상호작용 등 여러 종류의 동작 데이터를 만화책 형식으로 시각화한 결과를 보임으로써 제안된 방법의 유용성을 확인하였다.
멀티미디어 산업의 발달과 함께 디지털 콘텐츠 시장의 확산을 가져오고 있다. 그 중 인터넷 만화와 같은 디지털 만화 시장의 확장은 급속하게 커지고 있어서, 콘텐츠의 부족과 다양성 때문에 동영상 카투닝에 대한 연구가 계속되고 있다. 지금까지는 동영상 카투닝은 비사실적 렌더링과 말풍선에 초점이 맞추어졌으나, 이러한 것들을 적용하기 위해서는 카투닝 서비스에 적합한 프레임 추출이 우선시 되어야만 한다. 기존의 방법으로는 동영상의 장면전환이 일어나는 샷(shot)안의 프레임을 추출하여, 사용자가 지정한 영역을 임의의 색상으로 렌더링(Rendering)하는 시스템이 있다. 하지만 이러한 방법은 사람의 손을 거치는 반자동적인 방법으로서 정확한 프레임 추출을 위해 사람의 손을 거쳐야하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고, 보다 정확한 카투닝에 적용할 프레임을 추출하기 위해 오디오 및 비디오 분리를 통한 방법을 제안한다. 먼저 동영상으로부터 오디오와 비디오를 분리한다. 오디오는 먼저 MFCC와 영교차율의 특징을 추출하고, 이 특징 정보를 미리 학습된 데이터와 GMM 분류기를 통하여 음악, 음성, 음악+음성으로 분류한 후 음성 영역을 설정한다. 비디오는 히스토그램을 이용한 방법과 같은 일반적인 장면전환 프레임을 추출 후 얼굴 검색을 통해서 만화에서 의미가 있는 프레임을 추출한다. 그 후 음성 영역내에 얼굴이 존재하는 장면전환 프레임이나 일정 시간동안 음성이 지속되는 영역 중 장면전환 프레임을 추출하여 동영상 카투닝에 적합한 프레임을 자동으로 추출한다.
디지털 미디어 환경의 상호작용 가능성은 인간의 표현 방식에 채택되어 디지털 기술의 역동적인 측면을 의미화구조와 통합함으로써 영상의 표현 범위는 물론 영상 수용의 패러다임을 전환하고 있다. 가상현실 영상은 얼마나 생생하게 현실을 모사하고 있는가와 같은 핍진성(verisimilitude)의 문제를 넘어 제작자-영상-관객으로 이어지는 영상의 제작과 수용의 일방향적 메커니즘을 변화시키고 있다는 점에서 중요한 의미를 지니고 있다. 무엇보다도 가상현실 영상은 일방적으로 제시되는 것이 아니라 이용자에 의해 구성되는 상호작용적 영상이다. 가상현실 영상을 본다는 것은 카메라가 비추는 것만을 보는 것이 아니라 마치 현실 세계에서와 같은 시야를 확보하게 된다. 따라서 프레이밍을 통해 통제되던 영상이 이용자에 의해 적극적으로 구성되는 것으로 변화한다. 이는 영상자체의 존재 양식의 변화는 물론 영상 수용 패러다임의 전환을 의미한다. 아울러 영상의 서술구조와 그 과정에서 구성되는 주체에 대해서도 새로운 논의를 요구하는 것이다. 가상현실 영상에서 이용자의 시선은 영상 안의 시선과 영상 밖의 시선이 융합된 것이다. 가상현실 영상에서 시선의 주체로서 이용자의 위치는 쇼트의 연결, 내레이션과 같은 담론의 장치에 의해 지속적으로 제한되기 때문이다. 가상현실 영상의 의의는 미학적으로 완성도 높은 영상을 보여주는 것을 넘어 이용자에 따라 영상이 재구성됨으로써 영상 속에 이용자의 존재를 적극적으로 반영하고 거기에 이용자를 참여시키는데 있다.
본 논문에서는 웹툰(Webtoon)에서 파생되어 현재 온라인 동영상 플랫폼에서 활발하게 저작되고 있는 영상툰을 위한 영상툰 저작 시스템의 설계를 설명한다. 설명하는 저작 시스템은 웹을 기반으로 설계하여 저작자의 접근성을 높이고 웹에 접근할 수 있는 어느 장소에서든 저작이 가능하다는 이점으로 인해 편의성을 높였다. 또한, 많이 사용되고 있는 영상 저작 프로그램의 기본 형태를 따라 설계를 진행하여 처음 접하는 사용자들이 익숙하게 작업할 수 있도록 하여 적응을 위한 시간을 최소한으로 줄이고 단기간 내에 익숙하게 사용할 수 있도록 설계하였다. 설계된 시스템은 제안한대로 사용자가 익숙하게 사용할 수 있는 구조로 구성하였고, 향후에는 영상툰을 위한 다양한 효과들을 추가하여 시스템의 유용성 및 편의성을 높일 예정이다.
만화 영상은 비교적 간단하고, 사용 색상의 수가 적으며 동일 색상이나 기울기를 가지는 동질 영역(homogeneous region)이 많이 존재한다. 본 논문에서는 이런 특징을 이용하여 만화 이미지에 효과적인 상보 쿼드트리 압축 방법을 제안하였다. 그리고 영상의 점진전송이 가능하게 하여, 데이터의 전송이 진행되는 동안 수신측에서는 낮은 해상도의 영상에서부터 점진적으로 더 높은 해상도의 영상으로 해상도를 향상시켜 나가게 한다. 이것은 데이터 전송의 초기에 영상의 가치를 판단하여 나머지 부분의 전송을 진행하거나 취소할 수 있어 제한된 전송 대역을 효과적으로 이용할 수 있다. 제안된 방법이 비손실의 점진전송이 가능한 방법이므로 이와 같은 기능을 가진 progressive PNG, progressive GIF와 압축 성능을 비교 하였다.
본 연구는 4개의 성공한 미국 극장용 입체 애니메이션의 입체시차를 분석하는데 목적이 있다. 아바타(2009) 이후로, 한국에서는 입체영상이 3D 애니메이션 스튜디오에서 활발하게 제작되었으나, 아직까지 극장용 애니메이션보다는 전시 영상이나 TV시리즈 제작에 주력하고 있다. 미래에 보다 성공적인 극장용 입체 애니메이션을 제작하기 위해서는 입체시차를 분석하고 비교하는 것이 필요하다고 본다. 먼저, 미국에서 2013년에 개봉된 극장용 입체 애니메이션, 수퍼배드2, 에픽, 몬스터 대학교, 터보에서 각각 40개의 컷을 선택하였다. Vineyard의 앵글 샷 분류에 따라 23개의 다른 앵글로 분류하여 40개의 컷을 나누고, 컷에서 측정된 입체시차는 각 애니메이션 별로 4개의 도표로 표시하였다. 각 앵글별로 분석된 입체시차는 3D 입체영상 제작자들에게 수치화된 정보로 제시된다. 성공적인 극장용 입체영상제작은 한국애니메이션산업 발전에 큰 전환점이 될 것이 분명하다. 본 논문은 미국 3D 극장용 입체영상의 입체시차를 수치적으로 보여줌으로서, 보다 나은 극장용 입체애니메이션 제작을 위해, 실질적 방법을 제시하는 새로운 방안을 연구하였다.
One Source Multi-Use(원 소스 멀티 유스)'란 하나의 소재를 서로 다른 장르에 적용해 파급효과를 노리는 마케팅 전략을 말한다. 이 같은 '원 소스 멀티 유스'의 대표적인 소재가 바로 만화다. 그러나 근래에 들어서는 만화를 비롯하여 소설, 게임, 애니메이션, 영화 등을 원천소스로 하여 다양한 장르로 변형되고 있다. 그중 대표적인 것이 '공포의 외인구단'과 '바람의 나라'를 들 수 있다. '공포의 외인구단'은 이현세의 원작이고(1982-1983)이고 '바람의 나라'는 김진의 만화가 원전이다(1992-2008현재). '공포의 외인구단은 곧바로 영화화 됐으며 20년 후인 2009년에 드라마로 만들어 졌다. '바람의 나라는' 1997년 국내 최초의 온라인게임으로 만들어져 현재까지 많은 사랑을 받으며 서비스되는 게임이며 또한 2006년과 2007년에는 뮤지컬로도 만들어졌고 최근에는 TV드라마로 만들어져 많은 인기를 얻고 있다. 또 다른 예로는 '툼레이더'를 들 수 있는데 이는 게임이 원작이고 게임의 인기를 업고 영화로 만들어졌으며 세계적인 흥행성공에 힘입어 속편까지 제작된 상태이다. 이에 본 연구에서는 '원 소스 멀티 유스'의 대표적인 성공사례인 '바람의 나라'와 '툼 레이더'의 여러 요소 중 시각적인 요소인 캐릭터와 영상이미지의 분석을 통해 흥행요인을 도출하고자 한다.
만화 제작에 있어 시나리오 뿐 만 아니라 등장 인물(캐릭터)의 개발이 중요한 부분을 차지하고 있으므로 새로운 캐릭터 창작을 쉽게 개발하기 위한 방법의 일환으로 기존 인물 영상의 특징을 초대한 고려한 윤곽선을 추출하여 이를 캐릭터 개발에 활용할 수 도 있을 것이다. 이런 목적으로 지금까지 영상의 윤곽선 추출방법들이 많이 제안되었으나 대부분은 그레이 레벨 영상을 이진 영상으로 변환한 후 윤곽선을 추출하는 과정에서 정보의 손실이 발생할 수도 있으며 불필요한 잡영이 추가될 수 있었다. 본 논문은 이런 단점을 보완하기 위해 그레이 레벨 영상에서 직접 윤곽선을 추출하려는 시도로서, 전처리 과정에서는 local averaging으로 잡영을 줄인 후 Prewitt 연산자를 이용하여 에지를 검출하고, 윤곽선 추출에 적합하도록 기존의 지형적 특징 할당 방법을 수정하여 적용한 중간 결과에 대해 직선화 과정으로 잡음들을 제거하여 최종 윤곽선을 구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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