국내 애니메이터들에게 희망을 불어넣어줄 낭보가 잇따라 터지고 있다. ‘오세암’이 세계적인 권위의 국제페스티벌에서 영예의 그랑프리를 수상했고, 국내 단편 애니메이션들의 잇달은 수상 소식도 쏟아지고 있다. 정민영 감독의 단편 애니메이션‘길’도 이러한 국내 애니메이션 업계에 빛을 전해주고 있는 작품중 하나. '길'은 지난 4월 30일(한국시각) 폐막한 제47회 샌프란시스코 국제영화제(San Francisco International Film Festival)에서 금문상(GOLDEN GATE AWARDS)을 수상했고, 지난 5월 6일부터 9일까지 4일간 열린 2004년 부산아시아단편영화제에서 교보상을 수상했다. 러닝타임 14분 45초인‘길’은 일반적인 모션 애니메이션이 아닌 편안한 질감의 인형으로 표현된 클레이 애니메이션으로 독창성이 뛰어나고 탄력적 상상력을 지녔다고 평가된다. 정해진 인생길에 순응해가며 살 수밖에 없는 나약한 인간의 모습을 보여준‘길’을 만나본다.
내츄럴 유저 인터페이스는 마우스, 키보드, 펜과 마커를 이용하지 않는 신체를 이용한 자연스런 모션 인터페이스이다. 지금까지 대표적인 동작 인식 방법은 마커를 이용하는 방식이었고 그 인식 방법은 각 마커의 좌표를 상대적인 데이터로 입력 받아 데이터베이스에 각 좌표 값을 저장하는 것이었다. 그러나 정확한 동작을 인식하기 위해서는 더 많은 마커들이 필요하고 그 마커들을 붙이는 것과 데이터들을 처리하는 데에 상당한 시간이 걸린다. 또, NUI/NUX 프레임워크를 개발하면서, 가장 중요한 직관성을 배제한 개발로 사용상에 문제가 생겼고 계속해서 사용자에게 암기만을 강요하고 있다. 이 문제를 보완하기 위해, 본 논문에서는 마커를 이용하지 않았고 남녀노소 누구나 다룰 수 있도록 구현했다. 또, 목소리, 신체 동작, 얼굴 표정 등을 동시에 인식하는 멀티모달 NUI/NUX 프레임 워크를 설계했고, 직관적인 손동작을 인식하는 것과 모니터에 그것을 매핑하기 위해 새로운 마우스 이벤트 알고리즘을 제안했다. 우리는 사용자들이 쉽고 직관적으로 핸드마우스 이벤트를 다루도록 구현했다.
청각, 언어장애인과 수화를 모르는 일반인과의 대화를 위해, 키넥트를 이용한 모션 인식을 통해 수화를 번역하여 주는 시스템을 개발하였다. 키넥트의 주요기능을 이용하여 수화를 번역하는 알고리즘들을 설계하고, 다양한 수화자에 대한 수화번역의 정확도를 높이기 위한 방법으로서 길이정규화와 팔꿈치정규화의 두 가지 정규화 방법을 사용하였다. 그리고 이러한 정규화 방법이 효과적인지 알아보기 위해서 실제 수화데이터를 차트로 비교하였다. 또한 10개의 데이터베이스를 입력하여 간단한 수화부터 복잡한 수화까지 직접 실시하고, 이를 키넥트로 인식하여 번역을 해봄으로서 프로그램의 정확도를 검증하였다. 추가적으로 다양한 체형의 수화자를 인식시켜 프로그램을 실행 시켜봄으로서 체형에 따른 오차 값의 보완을 완료하여 수화번역에 대한 신뢰도를 높였다.
청각장애인을 위한 지상파방송 서비스 중 자막방송은 100%에 가까운 편성 비율을 달성하고 있지만, 수화방송은 방송화면을 가리는 특성과 비용 등의 문제로 5% 수준의 편성에 그치고 있다. 본 연구에서는 자막방송을 수화로 번역하여 그래픽 수화 방송을 생성함으로써 수화방송의 비율을 높이고자 한다. 일기예보에 한정하여 수화방송을 생성한 기존 연구 결과를 바탕으로 모든 방송 프로그램에 적용 가능한 그래픽 수화방송 시스템을 제안한다. 자막방송 문장을 형태소별로 분석한 다음 중요 품사 위주로 단어 단위로 번역하고, 한국어 어휘의미망을 이용하여 수화사전에 없는 단어를 대표어로 대체하였다. 형제어와 문맥 정보를 이용하여 중의성 단어를 성공적으로 번역하였다. 기존 일기예보 수화방송 시스템의 수화 사전과 수화 모션 데이터베이스를 추가 구축하였다. 자동번역 기술이 전문 수화 통역사의 수준을 따라잡을 수는 없지만 향후 수화방송도 선택적 서비스가 가능해지고 수화통역사의 수화방송이 모든 프로그램에 편성될 때까지 본 시스템이 보조적 시청 수단으로 사용 가능할 것이다.
K-POP의 전 세계적인 확산의 핵심 원동력은 바로 K-POP 댄스이다. 이러한 K-POP 댄스의 인기에도 불구하고 우리나라는 K-POP 댄스 콘텐츠의 글로벌 시장 확산을 위한 IT 기반 기술과 데이터를 확보하지 못하고 있으며, 이는 K-POP 댄스 콘텐츠 산업의 부진으로 이어지고 있다. 본 논문에서는 K-POP 댄스 콘텐츠 산업의 활성화를 위한 기술 개발 방향을 제시하고자 한다. 특히 K-POP 댄스 데이터베이스 구축과 동작분석 기술 연구개발 사례로 한국전자통신연구원이 수행하고 있는 연구개발과제를 소개함으로써 향후 기술의 발전 방향과 파급 효과를 전망한다.
최근 데이터 수집 및 저장기술의 발달, 데이터베이스 관리시스템과 데이터웨어하우스 기술의 광범위한 사용은 기업내부의 대량의 데이터를 축적할 수 있도록 하고 있으며, 축적된 데이터는 의사결정에 필요한 새롭고 가치 있는 정보와 지식을 획득할 수 있는 잠재적인 원천으로 인정되고 있다. 본 논문에서는 이동통신업체의 데이터를 가지고 데이터 마이닝 방법론을 이용하여 기존고객을 세분화하기 위한 예측모델을 설계한다. 이를 통해 고객 개개인의 특성에 맞는 마케팅 프로모션을 하게 하고 신규고객을 획득할 때는 신규 고객의 특성을 미리 예측하여 세분화함으로써 고객의 평생가치를 촉진하여 기업과 고객과의 관계성을 높여서 기업은 안정된 고객층으로부터 수익을 창출하고 고객들은 해당 기업으로부터 더 많은 혜택을 받게 하는데 목적이 있다.
During the communication and interaction with a human using motions or gestures, a humanoid robot needs not only to look like a human but also to behave like a human to make sure the meanings of the motions or gestures. Among various human-like behaviors, arm motions of the humanoid robot are essential for the communication with people through motions. In this work, a mathematical representation for characterizing human arm motions is first proposed. The human arm motions are characterized by the elbow elevation angle which is determined using the position and orientation of human hands. That representation is mathematically obtained using an approximation tool, Response Surface Method (RSM). Then a method to generate human-like arm motions in real time using the proposed representation is presented. The proposed method was evaluated to generate human-like arm motions when the humanoid robot was asked to move its arms from a point to another point including the rotation of its hand. The example motion was performed using the KIST humanoid robot, MAHRU.
IoT(Internet of Things) 디바이스의 사용이 확대됨에 따라 경찰청의 디지털 포렌식 적용 범위가 스마트 홈 영역으로 확대되었다. 이에 따라 스마트 홈 플랫폼 데이터를 수집하기 위해 진행된 기존 연구들은 대부분 모바일 기기의 로컬 데이터 분석과 네트워크 관점의 분석 등의 연구가 주로 수행되었다. 하지만 증거 분석을 위해 유의미한 데이터는 스마트 홈 플랫폼의 클라우드 스토리지에 주로 저장되어있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 헤이 홈 앱 기반의 "헤이 홈 스퀘어" 서비스를 이용할 때 PC에 기록되는 Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilia Firefox, Opera와 같은 웹 브라우저들의 쿠키 데이터베이스를 통해 사용자 계정의 accessToken을 획득하여 헤이 홈 Air 환경에서 클라우드에 저장된 데이터의 수집 방안을 연구했다. 데이터는 헤이 홈의 모회사가 제공하는 OpenAPI를 활용해 클라우드로 직접 접근하여 수집하였다. 본 논문에서는 스마트 온·습도 센서, 스마트 도어 센서, 스마트 모션 센서로 환경을 구성하여 실험를 수행했고 날짜 및 장소별 온·습도 데이터, 사용한 디바이스 리스트, 방 내 모션 감지 기록 등의 아티팩트를 수집할 수 있는 것을 확인하였다. 이와 같은 아티팩트 분석 결과를 통해 알 수 있는 사건 당시의 온·습도 등의 정보는 포렌식 수사 과정에서 단서로 활용될 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 OpenAPI를 활용한 클라우드 데이터 수집 방안은 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 변조 가능성을 배제하고, API를 이용해 결과를 호출하기 때문에 디지털 포렌식의 원칙인 무결성의 원칙과 재현성의 원칙을 따른다.
본 연구에서는 LabVIEW를 활용한 임베디드 태양추적장치가 개발되었다. 이 시스템은 LabVIEW로 작성된 소프트웨어, CompactRIO, C-계열의 모션 인터페이스 모듈, 아날로그 수집 모듈(DAQ:Data Acquisition), 스텝 드라이브, 스텝 모터, 피드백디바이스 그리고 기타 부품들로 구성되어져 있다. CompactRIO는 내부에 리얼타임 프로세서를 내장하고 있으며 이는 태양추적장치가 외부 제어없이도 자동으로 작동이 가능하게 한다. 태양 추적장치의 정확도를 높이기 위하여 천문학적인 방법과 광학적인 방법을 통합하여 개발하였다. 광학적인 방법에서는 피드백디바이스가 사용되었는데 4개의 CdS를 사용하여 지속적으로 피드백 신호를 컨트롤러로 공급하여 문제 발생시에도 태양을 지속적으로 추적한다. 태양의 고도 및 방위각의 데이터베이스는 미국의 Naval Observatory의 데이터와 비교하였다.
실제 사람의 움직임을 촬영하여 얻은 동작 데이터는 인체운동의 메커니즘을 이해하거나 가상 캐릭터의 애니메이션을 합성하기 위한 목적으로 널리 활용되고 있다. 주어진 동작 데이터로부터 원하는 동작을 검색하는 작업은 찾아낸 동작을 분석하고 편집하기 전에 선행되어야 하는 주요 과정이다. 본 논문은 기술어와 같은 별도의 메타 데이터 없이 원본 데이터에 내재된 정보만을 이용하여 검색을 수행하는 새로운 내용 기반 동작 데이터 검색 방법을 제안한다. 주로 신체 자세의 골격 형태나 평면 상의 이동 궤적에 초점을 맞춘 기존 검색 방식과 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 3차원 공간 상의 궤적을 질의로 입력 받아서 손, 발, 허리와 같은 신체 부위의 이동 궤적이 그와 가장 유사한 일련의 동작 구간들을 검출한다. 사용자가 직관적으로 공간적 궤적을 묘사할 수 있도록 하기 위하여, 본 논문의 실험에서는 손가락의 공간적 움직임을 정밀하게 추적할 수 있는 Leap Motion 제어기를 입력 도구로 사용하였다. 드리블, 슈팅 등의 다양한 동작이 포함된 농구 동작 데이터로부터 미리 선택된 수십 여개의 동작을 검색하는 사용자 테스트를 수행하여 제안된 방법의 효용성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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