K-POP의 가파른 성장세에 따라 댄스 콘텐츠 산업이 확산되는 추세이다. 최근 SNS의 보급이 증가하면서 자신의 댄스 영상을 촬영하고 공유하기도 한다. 그러나 초보자들은 자신의 동작이 어떻게 보이는지 평가하는 데 어려움을 겪어 춤동작을 습득하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 MediaPipe를 활용하여 안무 영상과 사용자의 춤영상을 비교하고 올바르게 동작을 따라 하고 있는지 검출해 주는 시스템에 대해 기술한다. 본 시스템을 통해 사용자의 춤동작에 대한 피드백을 받을 수 있으며 초보자들도 정확한 춤동작을 연습할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 사용자가 즉석에서 연주한 곡에 대응하는 춤 동작을 자동으로 생성하는 기술을 제안한다. 본 기법은 먼저 댄서로부터 모션 캡쳐 받은 춤 시퀀스를 분절화한 후 사용자가 신디사이저를 통해 직접 연주하여 얻은 MIDI 데이터를 분석해 음악에서의 특징점을 추출한다. 그리고 분절화 한 모션의 세그먼트들을 음악에 맞춰 다시 배열하여 새로운 춤 시퀀스를 생성함으로써 사용자가 연주한 음악과 어울리는 춤 동작을 자동으로 생성한다. 이를 위해 세 단계의 작업을 수행하게 되는데, 첫 번째 단계에서 모션 캡쳐를 통해 얻게 된 데이터에서 캐릭터의 위치와 자세를 기준으로 하여 긴 시퀀스를 의미 있는 작은 춤 동작으로 분절화한다. 두 번째 단계에서는 사용자의 연주를 통해 획득한 MIDI를 분석하여 특징점을 추출하고, 마지막 단계에서는 이를 바탕으로 음악에 기반한 음악과 동작을 합성한다. 본 연구는 음악과 댄스의 리듬감이 파괴되지 않도록 합성함으로써 우리의 연구는 기존 연구에 비해서 훨씬 자연스러운 춤 시퀀스를 결과물로 만들어 낸다.
K-POP의 가파른 성장세에 따라 댄스 콘텐츠 산업이 확산되는 추세이다. 최근 SNS의 보급이 증가하면서 자신의 댄스 영상을 촬영하고 공유하기도 한다. 그러나 춤을 처음 접하는 댄스 초보자들은 동영상을 보며 혼자서 춤을 출 때, 객관적인 피드백을 받기 어려워 춤동작을 습득하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 MediaPipe를 활용하여 안무 영상과 사용자의 춤 영상을 비교하고 올바르게 동작을 따라 하고 있는지 검출해 주는 시스템에 대해 기술한다. 본 연구에서는 웹캠이나 카메라로 촬영한 사용자 영상과 안무 영상 간의 춤동작 유사도를 코사인 유사도와 COCO OKS를 활용해 계산하여 사용자에게 색상 지표(Color Map)를 기반으로 한 피드백을 주는 방식을 제안한다. 본 시스템을 통해 사용자의 춤동작에 대한 객관적인 피드백을 시각적으로 받을 수 있으며 초보자들도 정확한 춤동작을 습득할 수 있을 것으로 기대한다.
우리 춤은 우리 고유의 정서를 담고 있는 종합예술이므로 우리 춤을 분석하고 이해하는 것은 큰 의미가 있다. 본 논문에서는 기존의 춤 동작의 정량적인 분석을 통한 감정인식 기술을 이용하여 우리 춤에 내포된 감정 패턴의 변화를 살펴본다. 먼저 한국 전통춤으로부터 무용전문가들의 정성적 분석에 기반하여 추출된 우리 춤사위를 정해진 각 감정별로 재구성하여 창작하고 창작된 우리 춤을 무용전문가가 시연한다. 이를 카메라를 이용하여 획득하고, 영상처리를 통해서 시연자의 실루엣을 뽑아낸 후, 정량적 특징량들을 추출한다. 이어 신경회로망을 이용하여 각 감정별 춤사위를 학습 시킨 후, 임의의 춤사위에 내포된 감정을 인식 한다. 본 논문에서는 정면, 좌, 우 세 시점에서 획득된 다시점 영상을 이용하여 학습시킴으로써 보다 안정적으로 동작하는 인식 시스템을 제안한다. 그리고, 시스템에 의해 인식된 감정 패턴과 변화의 정성적 의미를 이해하기 위해 무용전문가들에 의해 정립된 정성적 분석 결과와 비교, 분석한다. 이는 정성적인 분석에만 국한되던 우리 춤의 특성에 대한 이해를 객관적이고 정량화된 분석을 통한 이해의 차원으로 확장시키는 것으로, 우리 춤의 특성을 새롭게 정의하는 계기를 마련할 수 있다. 다양한 장르의 한국 전통춤 가운데 우리 춤을 대표할 수 있는 춤사위를 선정하고, 정성적/정량적으로 분석함으로써 우리 춤의 특성을 이해하기 위한 체계적인 틀을 제공하고자 한다.
본 연구에서는 긴 춤 시퀀스를 춤 세그먼트들로 분절하는 방법과 이 춤 세그먼트들의 자연스러운 연결을 위한 전이 방법을 제안한다. 제안하는 분절화(segmentation) 방법은 라반 운동 분석(LMA)을 기반으로 한다. 춤 세그먼트 안에서 춤추는 캐릭터 외형의 변화가 일정한 패턴을 이루며 발생하는 것에 착안하여, 패턴이 변화되는 구간에서 춤 세그먼트의 경계를 찾는다. 이 방법은 춤 시퀀스에서 얻어낸 LMA의 외형 곡선에서 키 자세(key pose)를 찾고, 나타나는 패턴을 분석하여 수행된다. 제안하는 전이(transition) 방법은 춤과 같이 유사도가 낮은 모션을 대상으로 하고 있다. 이 방법은 선형 보간 방법을 기본으로 이용하고, 발에 발생하는 제약사항을 만족하도록 중간 자세를 생성하고, 전이 구간 중간의 키 프레임으로 사용하여 전이를 완성한다. 우리가 제안하는 방법들은 기존의 춤 모션 데이타를 사용한 새로운 춤 시퀀스 합성에 활용이 가능하다.
본 논문에서는 음악 신호로부터 추출한 비트 정보를 사용하여 가상 캐릭터의 움직임을 제어하는 방법에 대해 논한다. 특히 주기를 가지는 반복적인 동작, 그 중에서도 춤동작에 대한 음악 신호와의 동기화 방법을 제안한다. 서버로 구현된 음악 비트 인식기는 입력 음악 신호에 대한 분석 정보를 규칙적으로 출력한다. 동작 클라이언트는 동작 캡쳐를 통해 얻은 동작 데이터를 여러 개의 기본 동작들로 나누고, 사용자가 선택한 새로운 순서대로 기본 동작들을 연결하여 부드럽게 재생한다. 또한 서버에 접속하여 전송 받은 음악의 템포에 맞게 동작데이터를 와핑(warping)하고 음악의 주요 비트 시각에 맞추어 기본 동작들의 재생시작 시간을 동기화한다. 음원에 의한, 즉 박자, 강약, 비트와 같은 기본적인 정보뿐만 아니라 분위기, 박자 변화와 같은 고급 정보에도 동적으로 반응하여 춤을 추는 가상 캐릭터를 개발하는 것이 본 연구의 궁극적인 목표이다.
많은 현대인들에게 전통예술은 상당히 오래전 사람들의 삶의 모습으로 인식되는 경우가 많다. 그러나 실제 우리의 전통예술은 짧게는 한 세대나 두 세대, 혹은 채 100년도 되지 않던 시기에 선대로부터 전승되던 예술이며 삶의 모습이다. 그러나 현대의 변화되는 사회적 가치관에 따라 전통예술은 그 고유의 기능과 의미가 변화되거나 소멸되는 경우가 많다. 4차 산업혁명의 도래는 문명적 편리함을 제공하는 반면 인문학적 생태환경은 위기에 처해 있다. 따라서 우리의 문화예술 생태기반을 살펴보는 것은 궁극적으로 미래의 풍요로운 삶을 준비하기 위해서이다. 따라서 바람직한 문화생태계를 구축하는 것은 전통예술을 올곧게 전승하는 것에서부터 시작된다. 본 연구는 농사풀이농악의 연행형태를 유지하는 갑비고차농악의 춤 특성을 살펴보았다. 두 차례에 걸친 현장연구와 영상분석연구를 통해 갑비고차농악이 마을 공동체 구성원의 연대와 협력을 강화하고, 공동체의 정체성을 공유하는 전통적인 농악의 특성을 잘 유지하고 있음을 알 수 있었다. 갑비고차농악은 순리에 입각한 역학적인 춤동작, 최소한의 동작구로 이루어진 모방적 춤동작, 반복적 춤동작, 소통적 춤동작을 통해 마을 공동체의 구성원들의 참여를 독려하고, 점층적인 추진력을 통한 구성의 변화로써 구성원 간의 신바람을 이끌어내고 있었다. 갑비고차농악은 세련되거나 정교하지는 않았지만 문명의 신속함과 편리함으로부터 느림의 미학과 여백의 미학을 생성하여 따뜻한 감성으로 공동체 구성원 간의 조화를 이끌어낼 수 있는 춤의 구조를 갖고 있었다. 이러한 춤의 구조는 경향류의 춤의 전형을 구축하는데 매우 중요한 논의가 될 것이다. 추후의 논의를 통해 전통 춤의 보편적이고 개별적인 전형을 세우는 데 학술적 노력을 계속해야 할 것이다.
영상처리 기술의 발달로 영상처리 기술을 이용한 다양한 어플리케이션이 출시되고 있다. 영상처리 기술로 영상의 정보를 디지털화 할 수 있는 점에 착안해 춤 실력을 평가하는 시스템을 고안했다. 본 작품에서는 Human Pose Estimation 기술로 사람의 관절 위치 정보를 파악하고, 춤 전문가의 관절 위치와 사용자의 관절 위치를 동작 비교 알고리즘을 통해 비교해 사용자가 춤을 얼마나 정확하게 추는지 수치적으로 점수화해 제공한다.
민속춤은 민중에 의해 자연적으로 발생된 것으로, 그 민족의 생활, 풍습, 습관 둥 독특한 특성이 포함되고, 남녀 노소를 막론하고 쉽게 배우고 재미있게 즐길 수 있다. 재 7차 교육과정 체육과에는 다른 나라의 민속춤을 10가지 소개하고 있다. 우리나라의 민속춤은 자료의 접근이 용이하나 다른 나라의 민속춤은 자료가 부족하다. 또한 현직 교사들의 사전 연수기회 부족, 국가 수준의 적절한 지도자료 부족 등의 이유로 인해 충분한 지도가 이루어지지 못하고 있다. 본 연구는 동영상을 중심으로 각 나라의 문화, 춤의 기초 동작, 감상하기 등의 자료를 제작하여 다른 나라의 민속춤의 지도하고 이해하는데 도움이 될 것이다.
학문적인 연구를 위한 목적으로 사용되는 라반 동작분석법(Laban Movement Analysis)의 핵심은 움직임을 통한 개인의 심리 또는 정서 상태는 내적의도에 의해 외적인 움직임으로 표현되며, 그것은 내면 정서의 상징성을 띠고 있다는 것으로부터 출발한다. 또한 라반동작분석법은 움직임의 대상의 구조가 어떠했는지, 그 구조를 과거 또는 다른 구조와 비교 분석적으로 해석하는데 중점을 두며, 분석된 춤의 문법들은 궁극적으로 심리적·사회적·문화적인 다양한 측면에서 서로의 '관계성' 찾을 수 있는 단서를 제공한다. 또한 춤의 '순간성'으로부터 함의된 시스템용어로 기록의 자원을 제공하고, 그것은 다학적인 연구자료로서 교육적 가치를 지닌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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