• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.11-19
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• 2016

본 논문은 페이셜 캡처 데이터로부터 페이셜 리그에 대한 다이렉트 리타겟팅을 수행하는 새로운 방법론에 대하여 다룬다. 페이셜 리그는 프로덕션 파이프라인에서 아티스트가 손쉽게 페이셜 애니메이션을 제작하기 위하여 만들어진 제작도구로서, 모션 캡처 등으로 생성된 얼굴 애니메이션 데이터를 페이셜 리그에 매핑할 경우 아티스트에게 친숙한 방식으로 손쉽게 수정, 편집할 수 있으므로 작업 능률을 크게 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 페이셜 리그는 그 종류와 작동 방식이 매우 다양하므로, 다양한 페이셜 리그에 대하여 강건하고 안정적으로 모션 데이터를 매핑할 수 있는 일반화된 방법을 찾기는 쉽지 않다. 이를 위하여, 본 논문은 캡처된 얼굴 모션 중 몇 개의 대표적 표정에 대하여 아티스트가 페이셜 리그로 제작한 표정을 예제로 학습시키는 데이터 기반 페이셜 리타겟팅 방식을 제안한다. 이를 통하여 우리는 아티스트가 페이셜 캡처 데이터를 기존 애니메이션 파이프라인의 페이셜 리그를 활용하여 손쉽게 수정할 수 있도록 할 뿐 아니라, 수십 수백개의 대응점을 일일이 지정해 주어야 하거나 사람과 많이 다른 동물 및 괴물 형태의 얼굴에는 리타겟팅이 잘 이루어지지 않았던 기존 대응점 기반 리타겟팅 방식의 한계점 또한 극복할 수 있었다. 본 논문의 결과물들은 우리의 방식이 제공하는 단순하면서도 직관적인 얼굴 애니메이션 리타겟팅이 실제 애니메이션 프로덕션에서 얼마나 효율적으로 활용될 수 있는지를 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1199-1206
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• 2015

본 논문은 위상분석 기법을 이용하여, 스켈레톤의 크기, 조인트의 개수, 조인트 이름이 다른 모션들에 대한 유사도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 스켈레톤의 계층구조와 기본포즈를 분석하여 k 개의 조인트 그룹으로 자동 분류하며, 분류된 조인트 그룹은 조인트의 전역 위치를 이용한 포인트 클라우드로 변환된다. 이 때, 비교 대상이 되는 각 그룹의 포인트 클라우드 내 포인트의 위치는 스켈레톤의 크기를 고려하여 자동으로 조정되며, 포인트 개수 또한 자동으로 일치하게 된다. 비교 대상이 되는 두 포인트 클라우드들은 유사도 계산을 위해 거리 값을 최소로 하는 최적의 2D변환 행렬을 구하게 되며, 이 행렬을 적용 후 나타나는 포인트 간의 거리의 합을 최종 유사도 값으로 결정한다. 실험을 통해, 제안하는 알고리즘은 스켈레톤의 크기, 조인트의 개수, 조인트 이름에 상관없이 유사도 값을 계산해 줌을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.150-153
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• 2010

본 연구에서는 적외선 카메라를 이용하는 모션캡처 시스템에서의 전통적인 문제인 마커의 손실과 스왑을 해결할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 기본적으로 적외선 센서를 이용하여 마커의 위치를 계산하여 모션을 캡처하는 방식을 사용한다. 여기에 각 마커에 식별이 가능한 고유한 아이디를 지정할 수 있게 하기 위해 적외선 반사판의 색깔을 다르게 제작하였다. 적외선 카메라를 이용하여 마커에서 반사되는 적외선의 좌표를 촬영하고 일반 카메라를 이용하여 마커의 위치와 색깔을 구별한다. 실험 결과 각 마커의 식별이 가능했으며 카메라를 들고 이동하면서도 정확하고 빠르게 모션을 캡처할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.236-238
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• 2022

VR/AR(가상현실/증강현실) 디바이스 기술 진보가 가속화되고 관련 시장이 확대되면서 메타버스 플랫폼이 최근 많은 주목을 받고 있다. 하지만 새로운 플랫폼 개발에도 불구하고 사용자를 인증하는 방식은 기존의 PC와 모바일 플랫폼의 인증방식을 따라가고 있다. 본 논문에서 우리는 메타버스에서 기존 PC/모바일 인증 방식을 그대로 적용했을 때 발생할 수 있는 문제점을 제기하고, 모션캡처를 이용하여 사용자의 모션을 입력 받아 메타버스플랫폼에서 활용할 수 있는 사용자 인증방식을 제안한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.23-29
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• 2023

본 논문은 강화학습을 통해 이족보행에 대한 모션 캡처를 통해 참조 모션의 데이터들을 기반으로 근골격 캐릭터의 시뮬레이션을 적은 비용으로 높은 품질의 결과를 얻을 방법을 소개한다. 우리는 참조 모션 데이터를 캐릭터 모델이 수행할 수 있게끔 재설정을 한 후, 강화학습을 통해 해당 모션을 학습하도록 훈련시킨다. 참조 모션 모방과 근육에 대한 최소한의 메타볼릭 에너지를 결합하여 원하는 방향으로 근골격 모델이 이족보행을 수행하게끔 학습한다. 이러한 방법으로 근골격 모델은 기존의 수동으로 설계된 컨트롤러보다 적은 비용으로 학습할 수 있으며 높은 품질의 이족보행을 수행할 수 있게 된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.90-98
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• 2010

본 논문은 얼굴 모션 데이터를 벡터 기반 캐리커처의 얼굴에 적용하여 캐리커처 얼굴 표정 애니메이션을 생성할 수 있도록 하는 방법론을 기술한다. 본 방법은 일러스트레이터의 플러그인 형식으로 구현하였으며, 별도의 사용자 인터페이스를 갖추고 있다. 실험에 사용된 얼굴 모션 데이터는 28개의 소형 마커를 배우 얼굴의 주 근육 부분에 부착하고 다양한 다수 개의 표정을 Facial Tracker로 캡처한 것이다. 캐리커처는 모션데이터와의 연결을 위해 모션 캡처를 할 때 배우의 얼굴에 부착된 주요 마커의 위치와 동일한 부위에 각각의 제어점을 가진 베지어 곡선 형태로 제작되었다. 그러나 얼굴 모션 데이터는 캐리커처에 비하여 공간적인 규모가 너무 크기 때문에 모션 캘리브레이션 과정을 거쳤으며, 사용자로 하여금 수시로 조절이 가능하게 하였다. 또한 캐리커처와 마커들을 연결시키기 위해서는 사용자가 얼굴 부위의 각 명칭을 메뉴에서 선택한 다음, 캐리커처의 해당 부위를 클릭함으로써 가능하게 하였다. 결국 본 논문은 일러스트레이터의 사용자 인터페이스를 통하여 벡터 기반 캐리커처에 얼굴 모션 데이터를 적용한 캐리커처 얼굴 표정 애니메이션 생성이 가능하도록 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.5-7
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• 2021

자세 추정을 위한 모션 캡처 데이터 파일에는 주변 환경과 움직임의 정도에 따라 부정확한 데이터가 존재할 수 있으므로, 이를 보정하는 작업이 필요하다. 기존에는 직접 후처리 과정을 통해 부정확한 데이터를 복원하였으나, 최근에는 자동화된 방법으로 LSTM, R-CNN 등 다양한 종류의 신경망을 사용한다. 하지만 신경망 기반의 데이터 복원 방법들은 컴퓨터 자원을 많이 요구하므로, 본 논문에서는 신경망 기반의 방법보다 자원 사용량은 낮추면서 데이터 복원율은 유지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자세 측정 데이터(c3d)를 활용하여 부정확한 자세 데이터를 자동으로 복원한다. 실험 결과, 데이터의 부정확한 정도에 따라 89%에서부터 99% 정도의 데이터 복원율을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1435-1438
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• 2015

본 논문에서는 대용량의 K-POP 모션캡처 데이터베이스에서 특정 안무구간을 검색하는 방법을 제안한다. 제안 기술은 저가형 3D 카메라를 이용하여 사용자가 직접 검색하고자 하는 동작을 생성하고 이를 질의동작으로 입력하여 원하는 안무동작을 검색하는 직관적인 검색 기술로서 구간 동작의 명칭이 존재하지 않는 K-POP 댄스를 검색하기 위한 핵심기술이다. 역동적인 댄스 자세를 표현하고 매칭하는 방법으로 관절 및 바디파트 간의 상대적인 각도 정보를 추출하고 비교하는 방법을 설명한다. 대용량의 모션캡쳐 데이터베이스를 고속으로 검색하기 위해서 안무동작의 핵심 자세를 분석하여 후보구간 집합을 빠르게 생성하고, 이들 집합에서 Dynamic Time Warping(DTW) 알고리즘으로 안무동작 간의 매칭거리를 보다 정밀하게 산출한다. 약 358분의 K-POP 댄스 곡 100곡에 대한 성능평가에서 92%의 검색정확도를 보였으며, 이는 K-POP 댄스 동작의 복잡성을 고려할 때 경쟁력 있는 성능치이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.461-462
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• 2023

많은 사람이 사회적 문제로 인하여 대두되고 있는 스트레스 및 정신질환 문제를 해소하기 위하여 다양한 문화생활을 선택하고 있다. 그중 휴식을 제외하면 취미, 오락, 스포츠가 가장 큰 비중을 가지고 있다. 본 논문에서는 모션 캡처를 활용하여 움직임의 변화를 인식하고 이에 따라 신디사이저 사운드를 발생시키는 시스템을 제작하였다. 해당 시스템은 악기를 대신하여 연주와 춤이 동시에 이루어져 취미와 스포츠가 결합 된 새로운 여가 활동의 가능성을 제기하며, 공연 및 아이들의 교육적 목적으로 활용되는 등 교육적, 신체적, 심리적 건강을 위하여 활용될 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1295-1301
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• 2019

본 논문에서는 어텐션 기법을 적용한 양방향 순환신경망을 이용하여 새로운 휴먼 모션 디노이징 방법을 제안한다. 본 방법을 이용하면, 단일 3D 깊이 센서 카메라에서 캡처된 노이즈가 포함된 사람의 움직임이 잘 교정된 자연스러운 움직임으로 자동 조정된다. 양방향 순환신경망에 어텐션 기법을 도입하면, 입력으로 들어온 움직임을 인코딩할 때 여러 자세 중에 더 중요한 자세가 있는 프레임에 더 높은 어텐션 가중치를 부여함으로써, 다른 딥 러닝 네트워크와 비교해 더 나은 최적화 결과와 더 높은 정확도를 보인다. 실험을 통해 본 논문에서 제시한 방법이 다양한 스타일의 움직임과 노이즈를 효과적으로 처리함을 확인하였으며, 제시한 방법은 모션 캡처 후처리 단계의 애플리케이션으로 충분히 사용 가능할 것으로 기대된다.