실감 콘텐츠는 COVID-19 팬데믹으로 인한 관심과 더불어 확장현실, 인공지능, 포토그래메트리 기술과 융합을 통해 공간적 한계를 극복하며 엔터테인먼트, 미디어, 공연, 전시 등 콘텐츠 시장에서 새로운 패러다임을 제시하며 수요 역시 증가하고 있다. 하지만 실감 콘텐츠가 대중들에게 지속된 관심을 가지기 위해서는 기술적 신선함보다 콘텐츠에 대한 몰입도를 높일 수 있는 스토리텔링 방법 연구가 필요하다는 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 인공지능 및 포토그래메트리 기술을 활용한 실감 콘텐츠 스토리텔링 방법을 제안한다. 제안된 스토리텔링 방법은 대화형 가상존재와 참여자가 대화를 통한 상호작용으로 콘텐츠 스토리를 생성하는 것이다. 이에 관객 주도적 참여를 통해 콘텐츠 몰입도를 높일 수 있다. 본 연구는 가속화되는 실감 콘텐츠 시장에서 콘텐츠 제작자들에게 제안된 인공지능 기술이 활용된 가상존재를 통한 스토리텔링 방법론으로 효율적인 콘텐츠 제작에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다. 또한 콘텐츠 제작에 있어 인공지능 및 포토그래메트리 기술을 활용한 실감 콘텐츠 제작 파이프라인 정립에 기여할 것이라고 생각한다.
그동안 CG제작공정의 효율성을 향상시키기 위한 많은 연구가 있었지만, 작업 중간에 결과물의 확인이 어렵고 렌더링 타임에 많은 시간이 소요된다는 문제점을 극복하기는 쉽지 않았다. 그러나 최근 실시간으로 결과물의 확인이 가능한 언리얼 라이브 링크의 활용 가능성이 커지면서 제작공정의 효율성 향상에 대한 기대감이 높아지고 있다. 이에 이 연구에서는 언리얼 라이브 링크를 이용한 3D 애니메이션 제작공정의 효율성을 분석하였다. 이를 위해 마야로 모델링, 리깅, 애니메이션, 레이아웃 작업을 하고 언리얼 라이브 링크를 통해 언리얼 엔진에서 최종 아웃풋 이미지 시퀀스를 도출하는 방식으로 3D 애니메이션을 제작하였다. 그리고 3D 소프트웨어 자체에서 최종 아웃풋 이미지 시퀀스를 을 도출하는 기존의 제작공정과 본 제작공정의 차이점을 비교 분석하였다. 분석 결과 전통적인 3D 애니메이션의 제작공정과 달리 높은 퀄리티의 최종결과물을 보여주는 뷰포트 화면을 통해 작업을 진행함으로써 실시간으로 최종 작업 결과물을 확인하는 것이 가능하였으며, 실시간 화면 캡쳐를 통해 최종결과물을 도출함으로써 작업의 효율성이 극대화되는 것을 알 수 있었다. 최근 3D 애니메이션과 영화 산업현장에서 게임 엔진을 활용하는 사례가 점차 늘고 있는데, 언리얼 라이브 링크를 활용할 경우 작업의 효율성이 매우 극대화될 것으로 예상된다.
조선소에서는 사외 적치장의 관리를 위해 일정 주기로 Unmanned Aerial Vehicle (UAV)을 이용해 항공영상을 획득하고, 이를 사람이 판독하여 적치장 현황을 파악한다. 이러한 방법은 넓은 면적의 사외 적치장 현황을 파악하는 데 상당한 시간과 인력을 요구한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 정확한 사외 적치장 현황을 파악하기 위해 사전 학습된 의미론적 분할 기반 모델(Foundation Model)을 활용한 자동 관리 기술을 제안한다. 또한, 조선소 사외 적치장의 경우 관련 부품이나 장비를 포함한 공개 데이터셋이 충분하지 않기 때문에, 의미론적 분할 기반 모델에 필요한 객체 프롬프트(Prompt)를 생성하기 위한 소규모 사외 적치장 객체 데이터셋을 직접 구축하였다. 이를 이용해 객체 검출기를 소규모 데이터셋에 추가 학습하여 초기 객체 후보를 추출하고, 의미론적 분할 기반 모델인 Segment Anything Model (SAM)의 프롬프트로 활용해 정확한 의미론적 분할 결과를 얻는다. 더 나아가, 지속적인 적치장 데이터셋 수집을 위해 SAM을 활용한 훈련 데이터 생성 파이프라인을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 의미론적 분할 방법과 비교하여 평균적 4.00%p, SegFormer에 비해 5.08%p 높은 성능을 달성하였다.
본 논문에서는 IT인력양성을 위한 산학협력을 위해 '업종기술' 매칭 테이블을 제안하였다. 업종분류는 ${\ulcorner}$정보통신부문 상품 및 서비스 분류${\lrcorner}$ 체계에 의해 ${\triangle}$정보통신서비스, ${\triangle}$정보통신기기, ${\triangle}$소프트웨어 및 컴퓨터관련서비스로 나누었고, 기술분류는 정보통신연구진흥원(IITA)의 기술코드를 이용하였다. 업종별 필요한 구성 기술을 제시하였고, IT인력양성을 위한 '기업(업종)-기술-대학(학부/학과/전공)'의 파이프 라인(pipe line)이 유지되도록 산학협력 방안을 제시하였다. IT인력양성 산학협력의 예를 제시하기 위해 부산지역의 기업(디지털콘텐츠개발서비스)과 부산지역의 대학(멀티미디어콘텐츠 분야)의 핵심 교육 프로그램을 도출하는 과정을 설명하였다. '업종기술' 매칭 테이블은 업종분류와 기술분류 방식에 따라 가변적일 수 있다. IT인력양성 측면에서 미래 기술 추세와 시장 변화 등에 맞게 산학협력이 되도록 '업종-기술' 매칭 테이블에 대한 지속적인 연구가 필요하다.
반도체 기술과 멀티미디어 통신기술이 발달하면서 고품위 영상과 다중 채널의 오디오에 관심을 갖게 되었다. MPEG 오디오 계층 3 디코더는 표준안에 기반을 둔 프로세서로써 기존에 많이 구현되어 있다. MPBG-1오디오 계층3 디코더의 합성필터는 디코더 전체에서 가장 많은 연산을 필요로 하기 때문에 고속 프로세서를 설계하기 위해서는 연산량을 줄일 수 있는 새로운 방식의 합성필터를 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 MPEG-1 오디오 계층 3의 핵심부분인 합성필터 부분을 DALUT (distributed arithmetic look-up table)방식을 이용하여 FPGA (Field Programmable Gate Array)에 구현하였다. 고속 필터를 설계하기 위해서 승산기 대신에 DALUT방식을 사용하였고, 파이프라인 구조를 사용하였으며, 데이터를 코사인 함수와 곱셈한 결과를 테이블로 만듦으로써 곱셈기를 제거하여 30%의 성능향상을 얻었다. 본 논문에서의 하드웨어 설계는 모두 VHDL (VHSIC Hardware Description Language)로 기술하였다. VHDL 시뮬레이션은 ALDEC사의 Active-HDL 6.1과 Model-sim 및 합성은 Synplify Pro 7.2v을 사용하였다. 대상 라이브러리는 XILINX사의 XC4010E, XC4020BX, XC4052 XL, P&R 툴은 XACT Ml.4를 사용하여 구현하였다. 구현된 프로세서는 20MHz∼70MHz사이에서 동작한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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