본 논문은 포스트프로덕션부분에 해당되는 실무적인 영상제작 작업과정중의 하나로 효과적인 합성 기법에 대해 연구하였다. 영상합성의 전체적인 흐름을 인식하지 못하고 구체적인 합성방식에 대한 다양성과 복잡성에 대한 연구가 미비한 상태이다. 그러므로 영상의 흐름을 이해 할 수 있는 전체적인 패턴을 형상화하고 규격화의 필요성이 요구된다. 따라서 실제로 구현해 보기 위해서는 리소스라는 형식으로 자료화하여 작업의 효율성과 편이성을 높이는 것이 바람직 할 것이다. 영상작업을 하는데 있어 매트, 키, 모션, 스케일, 포지션, 불투명도(opacity)등등과 같은 여러 가지 속성 값들을 그래픽 이미지로 제시함으로써 이전에 개인의 몫으로 주어졌던 영상합성시의 어려움을 해결할 수 있는 방향을 제시하고 구체적인 사례들을 통해 입증하였다.
본 논문은 가상스튜디오(TV)에서 인터랙티브 가상 바닥을 위한 시스템 및 그 어플리케이션을 제안한다. 우리는 가상스튜디오에서 연기자와 바닥 그래픽간의 단순한 키(Keying) 합성 이질감을 줄이고자, 연기자를 추적하여 발 위치에 다이나믹한 발자취 표현이 가능한'인터랙티브 가상바닥' 어플리케이션을 구현하였다. 이것을 위해 마커 없이 연기자의 위치를 추적하도록 키넥트와 같은 모션인식 카메라를 사용하여 간편한 연기자 발 추적 시스템을 개발하였으며, 이것을 이용하여 연기자와 바닥간의 ' 가상 발 터치(Virtual Foot Touch)' 방법 및 일기예보용 인터랙티브 가상바닥(Interactive Virtual Floor) 어플리케이션을 개발하여, 연기자의 발이 바닥을 터치하는 위치마다 계절별 다이나믹한 발자취를 구현하였다. 그 결과 인터랙티브 가상 바닥의 합성결과가 기존의 가상스튜디오에서의 단순 합성보다 더 사실감 있고 자연스러운 합성결과를 보여준다. 우리는 본 시스템과 어플리케이션을 정규 뉴스 프로그램의 일기예보 방송에 적용하였다.
다수 캐릭터가 경쟁적으로 상호작용하는 애니메이션의 합성은 컴퓨터 게임, 애니메이션 등의 응용분야에서 종종 요구되는 중요한 문제이다. 하지만 상대의 예측하기 어려운 행동에 효과적으로 대응하는 전략적 경쟁 양상을 모사하는 것은 어려운 문제로 남아있다. 본 논문은 다수 에이전트 학습 분야에서 제안된 마르코프 게임 강화학습 알고리즘을 촬영된 동작 데이터로부터 생성된 행위 모델에 적용하여 사실적인 경쟁 애니메이션을 합성하는 방식을 제안한다. 추격-회피, 간격 유지, 총격전 등의 다양한 경쟁적 상황에 대하여 효과적인 전략을 학습하여 흥미로운 애니메이션을 합성하는 예제들을 통하여 본 논문이 제안하는 방법의 효용성을 보인다.
모션 캡쳐 결과 데이터와 연속 이미지로부터 구현하고자 하는 가장 큰 목적은 바로 이미 적용된 데이터가 있다면 그 데이터를 다른 모든 신체 동작에 적용하는 것이다. 본 연구는 신체 동작을 응용하여 추적된 자료를 토대로 인간의 자연스러운 움직임을 구현할 수 있도록 인체 동작의 움직임에 대한 데이터 제어 방법과 영상분석을 통하여 그에 대응하는 다른 동작을 생성할 수 있는 재사용 방법과 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 이와 같은 시스템을 달성하기 위해 신체 동작의 제어를 위해서는 외국의 선행 연구를 도입하여, 신체 동작의 움직임에 대한 제스춰 성분 요소와 그것의 조합을 표상할 수 있는 제스춰를 연결하는 모형들에 근거하여 입력 영사에서 얻은 제스춰를 다른 d사한 동작에 사용하기 위한 합성하는 기술의 개발이 필요하다. 향후의 이러한 연구를 통해 획득한 인체 동작에 관한 것을 데이터베이스화하여 이것을 활용하고 또한 동작제어기술과 합성을 통하여 가상공간에서 사람의 동작행위를 대신할 수 있는 수준으로 확장할 수 있다.
본 논문은 영화, 방송, 애니메이션 등의 다양한 동영상 콘텐츠에 수화 애니메이션을 합성하여 동영상 콘텐츠를 청각 및 언어장애인들에게 이해시키기 위한 수화 통역 VR 콘텐츠 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 수화 사전에 있는 수화들을 3D 애니메이션으로 DB화하기 위해, 모션 캡처 시스템과 데이터 글러브를 사용하여 실제 사람처럼 자연스러운 애니메이션을 생성하였다. 최종적으로 동영상 콘텐츠의 자막이나 대본의 구문분석을 한 후, 이를 수화용 단어자막을 통해 수화 애니메이션을 DB에서 검색한 후, 실시간적으로 기존 동영상 콘텐츠와 동기합성을 하여 수화 통역 콘텐츠를 제공하는 VR 콘텐츠 시스템을 구현하였고 이 시스템을 동화용 애니메이션에 적용하였다.
본 연구에서는 긴 춤 시퀀스를 춤 세그먼트들로 분절하는 방법과 이 춤 세그먼트들의 자연스러운 연결을 위한 전이 방법을 제안한다. 제안하는 분절화(segmentation) 방법은 라반 운동 분석(LMA)을 기반으로 한다. 춤 세그먼트 안에서 춤추는 캐릭터 외형의 변화가 일정한 패턴을 이루며 발생하는 것에 착안하여, 패턴이 변화되는 구간에서 춤 세그먼트의 경계를 찾는다. 이 방법은 춤 시퀀스에서 얻어낸 LMA의 외형 곡선에서 키 자세(key pose)를 찾고, 나타나는 패턴을 분석하여 수행된다. 제안하는 전이(transition) 방법은 춤과 같이 유사도가 낮은 모션을 대상으로 하고 있다. 이 방법은 선형 보간 방법을 기본으로 이용하고, 발에 발생하는 제약사항을 만족하도록 중간 자세를 생성하고, 전이 구간 중간의 키 프레임으로 사용하여 전이를 완성한다. 우리가 제안하는 방법들은 기존의 춤 모션 데이타를 사용한 새로운 춤 시퀀스 합성에 활용이 가능하다.
본 논문은 캐릭터의 특정 신체 부위를 3차원 가상 환경 안의 원하는 위치로 드래깅 함으로써 미래의 동작 시퀀스를 지시하는 새로운 대화형 기법을 제시한다. 캐릭터의 동작 시퀀스는 미리 촬영된 동작 데이터의 세부 구간들을 모션 그래프 구조에 따라 시간적으로 재배열 함으로써 합성한다. 손 동작 추적 장치에 의하여 사용자의 3차원 위치 입력이 주어지면, 모션 그래프를 공간 상에 펼침으로써 캐릭터의 현재 상태로부터 도달 가능한 잠재적 미래 상태들을 샘플링 하고, 선택된 신체 부위와 입력 위치 간의 거리가감소하는 미래 상태를 검출하여 해당 자세를 사용자에게 제시한다. 연속적으로 검출된 자세 간의 변화를 최소화 함으로써 사용자가 입력 위치를 변화 시킴에 따라 어떤 상태가 검출될지 예상하기 용이하도록 하고, 결과적으로 원하는 미래 상태에 신속하게 도달하도록 한다. 제안된 방법의유용성은 브레이크 댄스, 권투, 농구 등의 동작 데이터를 이용한 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
영화와 TV같은 동영상의 기술발전이 제작과정을 중심으로 발전해 온 것에 반해 입체영상에 대한 연구의 대부분은 상영부분에 많이 집중되어 왔다. 이는 입체구현 과정에 대한 무게중심이 디스플레이에 많이 치중되어 있기 때문이기도 하다. 하지만 최근 들어 입체구현 기술연구가 다양한 분야로 활발하게 진행되면서 제작방법의 활성화를 위한 연구 또한 주목을 받기 시작하고 있다. 기존의 상업용 영화시장에서 2D로 촬영된 이미지를 후반작업을 통해 3D 입체영화로 전환하는 기술적 시도들과 또한 디지털아트와 게임 그리고 일부의 인터넷 콘텐츠 등에서 입체영상 제작의 대중화를 위한 노력들이 바로 그러한 성과들이라 할 수 있다. 하지만 그럼에도 불구하고 이러한 시도들은 제작과정에 대한 연구의 활성화와 대중적 관심을 끌기에는 아직도 많은 부분 부족한 실정이다. 그러므로 현재 입체영상에 대한 기술연구는 디스플레이 기술뿐만 아니라 동시에 제작과정의 대중화를 위한 콘텐츠 제작기초교육의 보편화를 위한 연구가 선행되어 질 필요가 있다. 이러한 입체제작기술의 보편화에는 바로 애너그리프와 편광방식이 가장 중심적인 위치를 차지하고 있다. 특히 애너그리프 입체 구현법은 오랜 역사와 함께 제작이 간편하고 또한 저가의 비용으로 쉽게 제작할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러므로 본 연구는 이러한 디지털합성과정에서 애너그리프 제작특성을 분석하여 이를 모션그래픽 제작과정에 응용함으로써 디지털입체영상 제작의 대중화를 위한 새로운 대안을 제시해보고자 한다.
최근 많은 영상처리 연구자들 사이에서 마이크로소프트사의 실시간 깊이센서 '키넥트'가 상당한 관심을 받고 있다. '키넥트'는 실시간으로 깊이정보를 제공함과 동시에 별도의 센서를 부착하지 않고도 컴퓨터와의 인터렉션할 수 있는 가능성을 제공한다. 하지만 '키넥트'의 깊이영상은 홀 영역, 부정확한 경계, 낮은 해상도등의 많은 문제점을 지니고 있다. 이러한 부정확한 깊이 정보는 3차원 렌더링, 가상시점 영상 합성, 모션 인식 등에서 성능 저하를 야기한다. 따라서 본 논문에서는 깊이 정보 품질 향상기법에 관하여 깊이영상 신뢰도를 이용한 도메인 변환기반 해상도 상향 알고리듬을 제안한다. 정확하고 빠르게 홀 영역정보를 추정하기 위해 도메인 변환 기반의 경계 보존 필터링이 사용된다. 또한 다양한 깊이 영상의 노이즈를 효율적으로 제거하기 깊이 영상의 신뢰도를 이용한다. 실험결과를 통하여 제안하는 방법이 효율적으로 홀 영역을 채우고, 부정확한 경계를 제거하여 깊이 영상의 품질을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.
스마트폰 기반 3D 아바타를 이용하여 임의의 표정을 합성 및 제어하여 애니메이션 할 수 있는 방법과 응용을 제안한다. 사용될 아바타에 표현되는 임의의 표정 Data Set을 PCA로 처리 후, 인간의 가장 기본적인 6 표정으로 컨트롤러 축을 생성한다. 만들어진 제어기에, 임의의 연속 표정을 유저에 의해 정해진 시간에 생성하여 애니메이션 할 수 있는 방법을 시스템을 제안하다. 빠른 계산을 장점으로 하는 본 제어기는 스마트폰 환경에 맞게 탑재 되었으며, 이 제어기를 활용하여 모델워킹 모션에 다양한 표정을 적용할 수 있는 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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