아동 그림은 내면의 감정을 표현할 수 있는 수단으로 아동 심리 진단에 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 아동 그림 분석에 적용할 수 있는 아동 그림 기반의 객체 탐지 알고리즘을 제안한다. 먼저 사진에서의 그림 영역을 추출하였고 데이터 라벨링 과정을 수행하였다. 이후 라벨링된 데이터 셋를 사용하여 Faster R-CNN 기반 객체 탐지모델을 학습하고 평가하였다. 탐지된 객체 결과를 기반으로 그림 면적 및 위치 또는 색상 정보를 계산하여 그림에 대한 기초정보를 쉽고 빠르게 분석할 수 있도록 설계하였다. 이를 통해 아동 그림을 이용한 심리분석에 있어 인공지능 기반 객체 탐지 알고리즘의 활용성을 보였다.
본 연구에서는 한국 전통예술 중 하나인 진도 북춤을 다양한 인공지능 기술을 이용하여 디지털 아트로 재창조하는 과정을 제안하였다. 인공지능 언어 분석 기술을 통해 정량화된 관객들의 감정 데이터는 프로젝션 맵핑 공연에서 다양한 오브젝트 형태로 개입하여 큰 스토리에 변화를 주지 않는 선에서 영향을 준다. 대부분의 인터렉티브 아트들이 공연자와 영상 간의 소통을 표현한 것이라면, 본 공연은 인공지능 감정분석 기술을 중심으로 관객이 작품과 직접 소통할 수 있는 새로운 형태의 반응형 공연이 된다. 이는 한국 전통예술에서만 흔히 나타나는 관객이 공연에 직간접적으로 개입하여 영향을 끼치는 퍼포먼스인 '추임새'에서 시작된다. 공연자의 '프롤로그'에 담긴 감정 정보를 기반으로 관객의 감정 정보와 결합하여, 공연에 쓰이는 이미지와 파티클의 형태로 변환함으로서 공연에 관객이 간접적으로 참여하고 변화를 줄 수 있는 형태가 된다.
비접촉형 체온 측정 시스템은 광학 및 열화상 카메라를 활용하여 집단시설의 발열성 질병을 관리하는 핵심 요소 중 하나이다. 기존 체온 측정 시스템은 딥러닝 기반 얼굴검출 알고리즘이 사용되어 얼굴영역의 단순 체온 측정에는 활용할 수 있지만, 의사표현이 어려운 영유아의 이상 징후를 인지하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 체온 측정 시스템에서 영유아의 이상징후 감지를 위해 표정인식 알고리즘을 개선한다. 제안된 방법은 객체탐지 모델을 사용하여 영상에서 영유아를 검출한 후 얼굴영역을 추출하고 표정인식의 핵심 요소인 눈, 코, 입의 좌표를 획득한다. 이후 획득된 좌표를 기반으로 선택적 샤프닝 필터를 적용하여 표정인식을 진행한다. 실험결과에 따르면 제안된 알고리즘은 UTK 데이터셋에서 무표정, 웃음, 슬픔 3가지 표정에 대해 각각 2.52%, 1.12%, 2.29%가 향상되었다.
코로나19의 출현 이후 국내외 공연계는 온라인 플랫폼을 활용해 다양한 예술적 실험을 시도하고 있다. 이에 본 연구는 연극 공연을 위한 창작 도구로 활용된 줌(Zoom)의 기능적 특성에 주목하였다. 우선 줌을 활용한 국내외 연극 공연 사례와 그 특징들을 살펴본 후, 줌 연극 <프로젝트, 홍도 Project, Hong-Do>의 제작 단계를 리서치 중심의 프리-프로덕션(Pre-production)단계, 대본을 바탕으로 각 장면을 구성하는 장면 워크숍(Scene Workshop)단계, 장면별 실시간 녹화를 진행하는 레코딩(Recording) 단계와 공연을 상영하기 위한 스트리밍(Streaming) 단계로 구분하여 살펴봄으로써 줌을 통해 창작한 연극의 특성을 고찰할수 있었다. 또한 이러한 제작 과정에서 나타난 배우의 연기 접근 방법을 시선의 분리, 공간의 재인식, 표현적 제스처의 활용, 능동적 행동으로서의 리액션(Reaction)으로 상정하여 살펴보았다. 그 결과 줌을 활용한 연극 작업의 지속적인 발전 가능성과 이에 따른 배우의 연기 접근 방법을 제안할 수 있었다.
시설물의 유지 관리 및 모니터링에 UAVs (Unmanned Aerial Vehicles)의 활용이 확대되고 있다. 안전 점검을 위한 시설물의 외관 상태 평가를 위하여 고해상도 영상을 취득하는 것이 필요하며, 넓은 지역을 빠르게 취득하기 위하여 비디오 데이터로 취득할 필요가 있다. 일반적으로 비디오 데이터에는 위치 정보가 포함되지 않아, 검사 개체의 실제 크기에 대한 정량적 분석이 어렵다. 본 연구에서는 교량 시설물을 대상으로 비디오 프레임과 기준 사진의 정합을 이용하여 교량의 3차원 점군(point cloud) 데이터의 활용성을 평가하고자 한다. 드론을 이용하여 비디오와 사진을 취득하고, 기준 사진과의 특징점 정합을 통하여 비디오 프레임의 외부 표정 요소를 생성하였다. 실험 결과 비디오 프레임 데이터는 기준 사진과 유사한 표정 정확도를 얻었으며, 표정된 프레임 데이터를 이용하여 생성된 점군 데이터는 교량의 형상 및 크기를 잘 표현하였다. 향후 다양한 조건의 정합 실험을 통하여 결과물의 안정성이 확인되면, 비디오 기반의 시설물 모델링 및 점검에 효과적으로 적용될 것으로 기대된다.
2010년대 중반을 넘어서며 문화콘텐츠 기획과 제작과정에 있어 과거에 대한 회상을 유도하는 촉발 요소로서 '레미니상스'가 사용된 사례가 증가하고 있다. 이와 같은 현상에 대해 선행연구들에서는 복고, 회상, 연민, 기억 등이 비슷한 의미로 인식되어져왔다. 이에 대하여 보다 세부적으로 콘텐츠 수용자의 심리를 파악할 수 있는 접근방식을 연구하기 위해 '레미니상스'에 대한 연구를 수행하였다. 연구자는 '레미니상스'를 과거의 기억에 대한 수용자의 경험과 욕망에 기반 한 재구성 과정의 표현으로 파악했고 더 나아가서는 이제는 돌아가지 못하는 시간에 대한 아쉬움에서 기인한 결핍성 갈망으로 분석한다. 연구결과 '레미니상스'는 콘텐츠별 주 소비 타겟 층의 성향과 그 성향이 형성된 시기와 공간 경험에 깊은 관계를 갖고 있고 수용자의 경험과 사색을 통한 의식 속에서 재구성되는 특성을 발견했다. 이러한 특성은 이야기의 내용보다 전달방식의 첨단화에만 집중하고 있을지도 모르는 편향된 콘텐츠 생산 형태에 대하여 균형 회복을 이룰 수 있는 계기를 가져올 수 있을 것으로 기대한다.
디지털방송 시대가 정착되면서 방송프로그램 시청에만 활용되던 TV가 다양한 데이터서비스를 운영할 수 있는 매체로 발전하였다. 이는 시청자의 TV이용 행태도 수동적인 태도에서 능동적으로 미디어를 소비하는 태도로 변화할 수 있는 환경이 마련되었음을 의미한다. 광고 시장은 매체의 변화에 따라 영향을 많이 받는 산업분야이기 때문에 이러한 변화는 광고의 제공 형태와 시청자의 광고 소비행태에 변화를 유발하게 되며, 방송 산업은 데이터서비스의 가능성을 광고시장과 연계한 새로운 성장전략을 고민할 필요가 있다. 이 에, 본 연구는 짧은 노출 시간과 정보 표현 공간 부족의 한계를 안고 있는 ID 광고를 대상으로 광고와 관련된 부가정보를 제공하는 데이터서비스를 설계하였다. 구체적으로 데이터서비스의 사용 시나리오와 사용자인터페이스를 설계하고, ID 광고의 유형별로 정의된 부가정보를 데이터서비스에 공급하는 국제 디지털방송 표준 DVB 기반의 방법을 개발하였다.
멀티 뷰 기법은 데이터를 다양한 관점에서 보려는 접근 방법이며 데이터의 다양한 정보를 통합하여 사용하려는 시도이다. 최근 많은 연구가 진행되고 있는 멀티 뷰 기법에서는 단일 뷰 만을 이용하여 모형을 학습시켰을 때 보다 좋은 성과를 보인 경우가 많았다. 멀티 뷰 기법에서 딥 러닝 기법의 도입으로 이미지, 텍스트, 음성, 영상 등 다양한 분야에서 좋은 성과를 보였다. 본 연구에서는 멀티 뷰 기법이 인간 행동 인식, 의학, 정보 검색, 표정 인식 분야에서 직면한 여러 가지 문제들을 어떻게 해결하고 있는지 소개하였다. 또한 전통적인 멀티 뷰 기법들을 데이터 차원, 분류기 차원, 표현 간의 통합으로 분류하여 멀티 뷰 기법의 데이터 통합 원리를 리뷰 하였다. 마지막으로 딥 러닝 기법 중 가장 범용적으로 사용되고 있는 CNN, RNN, RBM, Autoencoder, GAN 등이 멀티 뷰 기법에 어떻게 응용되고 있는지를 살펴보았다. 이때 CNN, RNN 기반 학습 모형을 지도학습 기법으로, RBM, Autoencoder, GAN 기반 학습 모형을 비지도 학습 기법으로 분류하여 이 방법들이 대한 이해를 돕고자 하였다.
본 논문은 과학관의 자연사 콘텐츠를 응용하여 게슈탈트 이론을 접목하여 나비표본상자의 나비배열 구조와 표본상자에 필요한 나비 표본정보를 AR(Augmented Reality)로 개발하고 표본정보에 필요한 채집날짜, 채집자, 채집장소, 나비정보, 그래프등을 접목하여 기존 아날로그 표본정보를 디지털정보로 표현하여 디지털 디오라마 전시효과를 극대화하였다. 디지털 자연사 정보를 증감시키고 실물표본과 최적화된 환경을 구성하고, 자연사 콘텐츠 배열은 게슈탈트 시지각 원리를 활용하여 집단성, 폐쇄성, 단순성, 연속성등의 원리로 배열하여 주목성을 높히고 나비 채집정보를 AR의 활용방안으로 응용하였다. 나비의 생태계환경을 연출하고 디지털 디오라마와 나비의 배열구조, 나비 정보를 응용하여 자연사 표본상자의 활용방안에 대한 가능성을 제시하였다. 실물 나비표본과 유니티, MAYA, 안드로이드 기반 환경에서 프로그램을 개발하고 여러각도에서 Camera Tracking을 셋팅하여 다각도뷰에서 나비와 나비표본정보를 안드로이드기반 AR정보로 관찰할수 있도록 응용하였다.
노래와 춤, 연기가 조화를 이룬 뮤지컬은 오페라가 발전되어 만들어진 대중적인 음악극이라고 할 수 있다. 이러한 뮤지컬은 상업적으로 예술성과 대중성의 조화를 갖추고 있는 문화 산업 분야라고 할 수 있다. 뮤지컬은 신명나고 다채로운 라이브 공연이 떠오르게 한다. 이러한 뮤지컬산업은 무대에서 뿐 아니라 뮤지컬 영화로 제 탄생되어 대중들의 사랑을 받아왔다. 영화계는 영화 스크린을 통해 뮤지컬이 갖고 있는 뮤지컬만의 독창성을 표현하기 위해 부단히 노력해 왔다. 연기적 측면에서 뮤지컬 영화 연기는 뮤지컬 영화에 맞는 연기를 구현해야한다. 그러기 위해서는 영화 연기의 특성과 뮤지컬 연기의 특성을 동시에 이해하고 각각 장르가 융합되어졌을 때 진정한 뮤지컬 영화 연기를 스크린에서 구현 할 수 있게 된다. 뮤지컬 영화 연기를 위해서는 각 장르별로 세분화된 기능적 특성을 이해하고 필요한 기능들을 현장에서 적용시켜야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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