최근, 비대면 경험 및 서비스에 관한 관심이 증가하면서 스마트폰이나 태블릿과 같은 모바일 기기를 이용하여 손쉽게 이용할 수 있는 웹 동영상 콘텐츠에 대한 수요가 급격히 증가하고 있다. 이와 같은 요구사항에 대응하기 위하여, 본 논문에서는 애니메이션이나 영화에 등장하는 명소를 방문하는 무대 탐방 경험을 제공할 수 있는 영상 콘텐츠를 보다 효율적으로 제작하기 위한 기법을 제안한다. 이를 위하여, Google Maps와 Google Street View API를 이용하여 무대탐방 지역에 해당하는 이미지를 수집하여 이미지 데이터셋을 구축하였다. 그 후, 딥러닝 기반의 style transfer 기술을 접목시켜 애니메이션의 독특한 화풍을 실사 이미지에 적용한 후 동영상화하기 위한 방법을 제시하였다. 마지막으로, 다양한 실험을 통해 제안하는 기법을 이용하여 보다 재미있고 흥미로운 형태의 무대탐방 영상 콘텐츠를 생성할 수 있음을 보였다.
최근 코로나 19로 인해 비대면 활동이 늘어나고 있다. 비대면 회의, 비대면 강의, 비대면 과제 등이 이에 해당한다. 그에 따라 가상공간을 활용한 활동 또한 많은 관심을 받고 있다. 가상공간에서 인물들 사이 원활한 소통 및 현실감을 위해서는 실사적인 인물묘사가 필요하다. 따라서 실제 인물의 헤어스타일과 유사한 헤어스타일을 자연스럽게 증강시켜주는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 실사적인 아바타 생성을 위한 헤어스타일의 분류 및 탐색방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 우선 PCA(Principal Component Analysis) 와 K-means clustering 을 통해 헤어스타일에 대한 군집화를 진행한다. 그리고 Shape Indexed features를 이용하여 군집화 된 결과로부터 제일 유사한 헤어스타일 탐색방법을 제안하고 그 효용을 입증하였다.
본 논문에서는 입력된 실제 영상을 판화와 같은 느낌이 나는 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 즉 이 기법은 입력된 영상을 영상처리 기법을 이용하여 사람이 작업한 것과 같은 고무 판화 느낌이 나는 영상으로 변환한다. 먼저 원본 영상에서 윤곽선을 검출한 후 반전시키고, 잡음 성분의 선이나 점들을 제거하고, 선명화 처리를 하여 첫 번째 영상을 만든다. 다음, 첫 번째 영상과 유사한 방법으로 두 번째 영상을 만든 후, 마지막으로 논리곱을 이용하여 이 두 영상을 합성한다. 이와 같이 처리하여 고무판과 조각칼이 함께 만드는 효과를 표현한다. 또한, 외곽선 검출의 이중 적용이 선폭을 강화하고 잡음 성분의 미세 선을 제거 하는데 효과적임을 보인다.
영화 속 영상 이미지는 그 어느 때보다 화려해지고 표현영역과 대상이 무한대로 넓어졌지만 상상력의 범위가 넓혀졌다고는 말할 수 없으며 오히려 대중문화의 태동기였던 60-70년대는 다양한 영상 문법과 테크닉을 통해 자신만의 작가 주의적 영상 스타일과 표현양식을 구현하는 영화들이 속속 등장하는 시기였다. 기술적 완벽성과 실험적 스타일을 추구해온 명장 스탠리 큐브릭 감독의 '시계태엽오렌지'는 전통적인 영상문법을 활용하여 만들어진 수작으로 당시 파격적인 소재와 수준 높은 예술적 표현기법으로 큰 반향을 얻었다. 이러한 여러 기법은 극단적인 폭력과 선정적인 영화에 대해 관객을 상황에 대한 감정적인 동조가 아닌, 아이러니를 통한 이성적인 관찰로 유도하였다. 이것은 감독의 목적이 기술적 완벽성에 있었던 것이 아니라 현실 사회의 모순을 드러내고, 나아가 사회 자체의 존재의미에 대해서 성찰 하게끔 하는 것이였기 때문이다. 이러한 창의적인 전통적 영상문법과 표현 방법 등은 이면에 존재하는 의미를 관객에게 무의식적으로 인지케 함으로서 의도한 메시지를 보다 강하고 효과적으로 전달케 하며 예술적인 깊이도 동시에 창출 가능케 하는 훌륭한 영상 스타일이라고 할 수 있다.
본 논문에서는 디지털시대에 중요한 영상 매체로 대두되는 영화의 연기 방법론에 대해 연구하였다. 사실주의 연극에서 많이 연습되어지는 스타니슬랍스키(Konstantin Sergeevich Stanislavsky, 1863~1938)의 주의집중의 범위를 중심으로 영화에 부합되는 방법들을 고찰하였다. 정신적인 측면만을 고려한 연기 접근 방법이 아닌 영화의 스토리보드를 참고한 신체적인 접근 방법과 마이크 위치를 고려한 사운드의 적응 방법 등을 서술하였다. 스타니슬랍스키의 주의집중의 범위를 통한 인물창조는 사실주의 연극에서 뿐만 아니라 영화에도 큰 영향을 미칠 수 있다는 것을 확인할 수 있다.
본 논문은 마리오 푸조의 원작 소설 "대부 The Godfather"의 영화 시나리오 <대부>에서 프란시스 포드 코폴라의 관점과 각색 스타일을 개념화한 구조적 방법론을 제시한다. 본고는 두 단계로 나뉜다: 첫번째 단계인 "형식적 단계"는 서사의 분석을 요약하고 소설에서 시나리오로 삭제, 추가 및 변형하는 구조적 전환의 효과를 살펴본다. 두 번째 단계는 "의미적 단계"로 원작소설 안의 구조 자체와 각색자의 관점 사이의 차이점을 알아내는 것과 관련된다. <대부>의 오프닝 시퀀스는 소설에서 시나리오로 각색된 한 예로써 각색 스타일을 구체적으로 설명하기 위해 위의 쟁점들을 탐구하는 사례 연구로 사용된다.
본 연구는 현대연기의 근간이 되는 스타니슬랍스키 시스템과 그 미국적 계승이라 할 수 있는 아메리칸 액팅 메소드가 전혀 다른 성격의 연기론이 될 수밖에 없었던 이유를 규명하고자 한다. 먼저, 시스템 계승의 주요 국가인 러시아와 미국, 그리고 우리나라를 대상으로 시스템 관련 스타니슬랍스키 저서의 출판과 번역 과정을 따라가며 각국에서 시스템이 전혀 다르게 이해되었음을 확인한다. 이를 바탕으로 시스템의 체계를 유지하는 '체험'과 배우의 '이중 의식'이 메소드에서 어떻게 받아들여진 것인지 논의하여 두 연기론의 차이와 그 원인을 밝히고자 한다. 시스템에서 메소드로의 변곡점이라 할 수 있는 스타니슬랍스키 저술 출판과 번역, 그리고 그로 인한 시스템에 관한 이해를 인식하고자 하는 것은 시스템과 메소드 모두를 온전히 이해하고자 하는 시도라 하겠다. 시스템과 메소드를 근본적으로 이해하고자 하는 본 연구가 앞으로의 시스템과 메소드에 대한 다양한 시각의 논의를 마련하는 밑거름이 될 수 있기를 기대한다.
본 팀은 웹캠으로 촬영한 영상에서 원하는 물체를 선택하여 텍스처를 선택한 이미지의 스타일로 변환하는 프로젝트를 수행했다. 영상을 세그멘테이션하고 원하는 물체만을 원하는 텍스처로 변환하여 최종 아웃풋을 얻는다. 제안하는 네트워크는 물체를 다양한 스타일로 바꾸는 것이 가능한데, 이 중에서 이미지에 명화의 화풍을 입히는 것을 중점으로 하여 데모를 구현했다. 빠른 속도로 네트워크를 실행하기 위해 기존 연구들에 비디오 처리의 관점을 접목했다. 여러 프레임을 묶어 옵티컬 플로우를 생성하고, 첫 번째 프레임을 인스턴스 세그멘테이션한 후 마스크를 추출했다. 이후 마스크 영역만 뽑아낸 이미지를 새로운 입력으로 하여 스타일 트랜스퍼를 거치고, 이 첫번째 프레임과 나머지 프레임들의 옵티컬 플로우로 나머지 프레임들의 세그멘테이션과 스타일 트랜스퍼를 예측하여 다시 비디오 프레임으로 만들어 주었다. 본 알고리즘은 옵티컬 플로우 설정으로 네트워크의 계산량을 줄이며 속도를 개선했다. 빠른 데이터 처리로 사용자가 원하는 물체의 텍스쳐가 바뀔 수 있게 되었고, 이는 현실 세계가 실제로 바뀐 듯한 느낌을 들게 한다. 또한, 컴퓨터 비전에서 활발하게 연구되었던 분야를 AR로 끌어와 두 분야의 융합 가능성을 열었다. 현재 코로나의 영향으로 집에서 취미생활을 즐기는 인구가 많아졌다. 본 연구를 통해 많은 사람에게 집에서 쉽게 명화의 감성을 즐기고 느낄 수 있는 양질의 콘텐츠를 제공해주려 한다. 또한, 박물관과 미술관 등의 기관에서도 이 기술이 활용될 수 있다. 명화를 느낄 수 있는 다양한 콘텐츠를 이용하여 박물관이나 미술관의 홍보 효과도 기대할 수 있다.
본 논문은 이차원 영상으로부터 시각적으로 효과적인 정보를 제공할 수 있는 라인 드로잉 영상을 생성하는 방법을 제시한다. 본 방법은 기존의 단순한 에지 추출 방법과 달리 사람의 라인 드로잉 과정을 적용하여 직관적이면서 효과적인 결과를 생성하며, 크게 라인 추출, 라인 렌더링, 사용자 지시의 세단계로 구성된다. 라인 추출 단계에서는 우도 함수를 이용하여 물체의 중요한 경계 부분을 효과적으로 예측함으로써 라인을 추출한다. 추출된 라인을 실제 렌더링하는 라인 렌더링 단계에서는, 중요한 라인과 세부 라인의 구분 및 초점의 정확도를 표현하기 위하여 라인의 특징 크기와 번짐 정도를 고려하고, 이를 다양한 스타일로 표현하기 위해 텍스쳐 형태의 라인 영상을 적용한다. 마지막으로 사용자 지시 단계에서는 자동으로 생성된 라인의 모양이나 위치를 사용자 상호작용으로 수정할 수 있다. 이 때 사용자 입력에 대한 즉각적인 반응을 위해 라인 추출의 대부분의 과정이 GPU 상에서 구현된다. 제시된 방법의 결과로 사용자는 이차원 영상으로부터 중요한 부분과 초점이 맞는 부분의 표현 및 스타일을 원하는 대로 조절한 라인 드로잉을 얻을 수 있고, 또한 이를 자유롭게 수정할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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