• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.354-357
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• 2020

최근 스포츠 경기나 차량 블랙박스 등에서 비디오를 이용한 판정이 점차 확대되고 있지만, 일반 카메라로 촬영된 비디오에서 정확한 판정을 하기 어려울 때가 빈번히 발생한다. 초고속 카메라로 촬영한 슬로우 모션 비디오를 이용할 수 있다면 판정의 정확성을 향상시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 일반 카메라로 촬영한 비디오로부터 마치 초고속 카메라로 촬영한 것과 같은 슬로우 모션 비디오를 생성하여 제공하는 서비스를 제안한다. 제안 방법은 NVIDIA에서 개발한 Super Slomo 기술을 기반으로, 초당 30장의 표준 비디오를 초당 60장에서 240장까지의 고품질 슬로우 모션 비디오로 변환한다. 이 기술은 시간적으로 이웃한 두 영상을 입력하여 딥 러닝 기반으로 중간 프레임을 보간함으로써 프레임율을 향상시킨다. 또한 본 논문에서는 Super Slomo 기술에 FP16을 적용하여 처리속도를 향상 시켰으며, 웹 서버를 이용하여 비디오를 업로드하고 슬로우 모션으로 변환된 비디오를 다운로드 할 수 있는 사이트를 구현했다.

• 방송과미디어
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• 제27권2호
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• pp.51-61
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• 2022

비디오 프레임 보간 기술은 연속되어 있는 두 개의 프레임 사이의 중간 프레임을 생성하는 기술로 비디오의 프레임율을 늘리거나 슬로우 모션 영상을 생성 시 사용된다. 최근 딥러닝 기술의 발전에 따라 다양한 알고리즘의 비디오 프레임 보간 기술이 연구되고 있다. 본 고에서는 이러한 기알고리즘들을 커널 기반 방식과 플로우 기반 방식으로 분류하고, 각 범주에 속하는 대표적인 알고리즘들의 특징 및 한계점에 대해 살펴본다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권25호
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• pp.41-63
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• 2011

1995년 경 부터 국가의 애니메이션 산업 부흥 책에 의한 수많은 제작업체와 교육기관과 들이 생겨났다. 적극적인 국가적 재정지원에 힘입어 제작산업은 급속히 활성화되었고, 제작기술은 비약적 발전되었으며, 교육기관을 통해 수많은 인력들이 사회로 배출되고 있다. 많은 개발도상국들도 우리와 비슷한 애니메이션 산업화에 역점을 두는 양상을 보이고 있는 현실상황은, 산업적으로 우리에게 큰 압박이 되고 있다. 단시간 내 특정분야를 세계적으로 경쟁력 있는 산업으로 발전시킨다는 것은 결코 쉽지않다. 이러한 국제적 상황에 따른 우리의 대응책은, 기존 제작방식에서 벗어난, 혁신성과 창의성, 그리고 수준 높은 애니메이션 전문 인력 양산에 있다고 판단된다. 본 논문은 국가 경쟁력 강화를 위한 새로운 교육방식의 제안서이다. 애니메이션 제작의 핵심인 애니메이팅 작업은, 철저히 애니메이터의 예술적, 기술적 기량에 좌우된다. 기존의 이론위주, 현장성이 결여된 학습내용의 맹점을 보완하고, 좀 더 실제적 애니메이팅 학습법을 구현하기 위해, 선호도 높은 작품의 빈도수 많은 캐릭터 동작을 바탕으로, 동작을 서서히 행하는 가운데, 역학적 원리를 감각적으로 스스로 체득하게 하는 슬로우 모션(Slow Motion) 효과를 병합하여, 애니메이터 지망 학생들의 감각적인 연기동작과 연출력 향상에 도움을 주기 위한 동작 학습법을 제시하고자 한다.