• 정보보호학회지
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• 제18권3호
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• pp.34-40
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• 2008

웹상에서 표시되는 다양한 정보의 유출을 막기 위해서 접근 방법으로 캡처 프로그램이 필요로 하는 시스템 기능의 패턴을 분석한 후 분석된 시스템 기능을 제어하는 방식을 제안한다. 이것은 기존의 다양한 캡처 프로그램을 등록하는 방식과 비교하여 보안 위험 기간을 획기적으로 줄여줄 뿐만 아니라 미래의 잠재 위험에 대해서도 근본적인 대책을 가져다 준다는 점에서 강점이 있다. 향후 시스템 기능 제어 기술을 확장하여 안전한 가상 환경을 제공하는 가상화 보안 기술로 확대 연구를 진행할 계획이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.43-46
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• 2014

CMOS 이미지 센서는 모바일 디바이스, 특히 스마트 폰에 내장된 카메라에 가장 광범위하게 사용된다. 이러한 이미지 센서의 정상 동작을 검사하기 위해서는 불량화소 검출과 같은 테스트가 수행되어야 하며, 테스트를 위해서는 센서에 의해서 캡처된 이미지를 대상으로 이미지 처리를 할 수 있는 함수제공이 필수적이다. 이 논문에서는 CMOS 이미지 센서의 동작을 효율적이고 엄격하게 판단할 수 있는 자동 검사 시스템을 구축하고 이미지 센서로부터 캡처되는 이미지 데이터에 대해서 목적에 맞는 테스트를 수행 할 수 있도록 이미지 처리 함수를 구현하고 실험하였다.

• 디지털콘텐츠
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• 1호통권128호
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• pp.152-156
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• 2004

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.13-22
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• 2013

모션 캡처 장치는 자연스러운 인체 동작을 생성하는 것을 용이하게 하여 영화, 컴퓨터 게임, 컴퓨터 애니메이션 등 여러 분야에서 폭넓게 사용되고 있다. 그 중 관성 센서를 활용한 모션 캡처 장치는 보다 널리 사용되고 있는 광학 모션 캡처 장비에 비해 소요 공간과 비용 측면에서 이점을 가지고 있으나 비교적 높은 노이즈로 인해 측정 결과의 정밀도가 떨어지는 단점이 있다. 특히 관성 센서에 포함되어 중력 방향을 계측하는 가속도 센서는 센서의 선형 가속 운동으로 인해 중력 방향의 계측 정밀도가 떨어지는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 관절체에 부착된 센서의 자세 측정 정확도를 높이기 위해 가속도 센서에서 선형 가속도 성분을 제거하는 기법을 제안한다. 아울러 센서가 부착되어 있는 관절체의 회전축 및 센서의 부착 위치를 보정하는 기법을 소개한다. 이 보정 기법은 관성 센서가 관절체의 임의의 위치와 방향으로 부착되는 것을 가능하게 한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권2호
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• pp.203-210
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• 2012

캡처 리플레이 기법은 GUI 테스팅을 위하여 흔히 사용되는 자동화 방법이다. 하지만 안드로이드 플랫폼 애플리케이션 테스팅에는 직접 이용하기 어렵다. 그 이유는 좋은 테스팅 프레임워크가 제공되고 있지만 GUI 요소들과 위젯 이벤트 처리 부분이 자동 링크되지 않기 때문이다. 캡처 리플레이 테스팅 도구가 없다면 명세서를 이용하여 테스팅 시나리오를 만들고 일일이 수동으로 GUI 요소들과 연결하여 테스팅 하여야 한다. 이 논문은 현재 사용되고 있는 안드로이드기반 GUI 자동화 테스트 기법보다 발전되고 최적화된 캡처 리플레이 방법을 제안하고 이의 효율성을 증명하기 위한 것이다. XML을 이용하여 주요 위젯기반 원소를 추출하기 위한 기술들을 정립하고 위젯기반 API 이벤트 처리 방법을 고안하였다. 제안한 방법으로 캡처 단계에 모니터링하여 클릭 이벤트가 일어나는 형태를 추적한 후 리플레이 단계에서 활성화 된 위젯을 API 이벤트와 상태를 교환하여 테스트 케이스를 생성한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.65-74
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• 2010

본 논문에서는 기존의 광학식 모션 캡처에서 생길 수 있는 마커들 간의 간섭이나 복잡한 시스템 구성으로 인한 시스템 설치의 복잡성 문제들을 해결하기 위해, 2차원 위치정보를 제공하는 단일 카메라와 특정부위의 방향정보를 제공하는 가속도센서와 자이로 센서로 구성된 동작센서를 융합하여 간편한 모션 캡처를 실현하는 새로운 기법을 제안한다. 본 논문의 동작 인식은 크게 영상기반 위치 정보와 동작센서기반 방향 정보의 융합을 통해 이루어진다. 영상은 보이는 부위에 장착된 컬러마커의 위치를 기준점으로 제공하고, 동작센서들은 각 패지의 이동방향과 속도를 측정하여 영상에서 제공하는 마커들의 3차원 포즈정보를 알아 낼 수 있다. 제안하는 시스템은 사람동작의 측정에 필요한 최소한의 센서정보를 사용함으로써 시스템의 구성과 센서의 설치가 매우 간단하며 경제적이라는 장점을 갖는다. 이러한 장점은 다양한 실험을 통해 검증하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.79-86
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• 2005

네트워크 트래픽의 증가와 다양한 멀티미디어 응용 서비스가 등장함에 따라 네트워크의 자원을 효과적으로 관리, 운용 및 서비스 품질의 향상을 위해 네트워크 트래픽을 실시간으로 감시하고 분석하는 것이 요구되고 있다. 기존의 소프트웨어 기반의 트래픽 측정 방식으로는 광대역 트래픽의 정확한 측정이 어려움으로 캡처, 헤더 매칭 등의 기능을 효율적으로 수행하는 미터 구조에 대한 연구가 필요하게 되었다. 따라서, 본 논문에서는 좀 더 효율적인 패킷 캡처를 위하여 임베디드 리눅스 기반의 하드웨어 미터링 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 10 기가비트 네트워크의 패킷 캡처에 대해 AweSim을 이용하여 시뮬레이션 모델을 작성하고 시뮬레이션을 통해 요구되는 시스템 버스와 메모리 대역폭을 분석하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1-3
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• 2022

코로나 19 팬데믹으로 인한 4차 산업혁명이 앞당겨지고 초현실, 초실감, 초연결 사회 등의 키워드가 대두되고 언택트(Untact) 시대가 일상생활에 불가항력적으로 접목되면서 몰입감과 흥미성, 유희성을 목적으로 한 콘텐츠들이 다양하게 활성화되었다. 특히, 메타버스(Metaverse) 플랫폼이 빠르게 진화하면서 물리적 현실과 디지털 가상성을 융합한 다중 사용자에게 다양한 경험이 가능한 서비스가 주목받고 있다. 메타버스는 다중 사용자 플랫폼에서 원활한 커뮤니케이션과 대규모 멀티플레이가 가능한 온라인 비디오 게임, 오픈 게임 월드, AR 협업 공간과 호환되는 사회적, 몰입감이 있는 VR(Virtual Reality) 플랫폼 서비스 중 하나이다. 우리는 메타버스 플랫폼 개발 시 필요로 하는 요소기술 및 3D 데이터 획득을 통한 VR 콘텐츠를 설계하고 구현하고자 한다. 1) 콘텐츠 시나리오 및 사용자 인터랙션 설계; 2) 볼류메트릭 캡처를 활용한 실사 기반의 동적(Dynamic) 데이터 생성; 3) 컴퓨터 그래픽 기반 가상공간 설계 및 정적(Static)데이터 요소기술 개발; 4) 가상 현실 공간 데이터와 볼류메트릭 캡처의 실사 데이터 정합; 5) 공간 데이터 시각화 생성 및 모듈형 공간 이동 제어 기능 개발; 최종적으로 6) VR 환경에서의 콘텐츠 구현을 목표로 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.16-22
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• 2024

투구는 야구의 시작이라 할 만큼 야구에서 주요한 부분을 차지한다. 투구 동작의 정확한 분석은 경기력 향상과 부상 예방 측면에서 매우 중요하다. 올바른 투구 동작을 분석할 때, 현재 주로 사용되는 모션캡처는 환경적으로 치명적인 단점들이 몇 가지 존재한다. 본 논문에서 우리는 이러한 단점들이 존재하는 모션캡처를 대체하기 위하여 RGB 기반의 Human Pose Estimation(HPE) 모델을 활용한 투구 동작의 분석을 제안하며 이에 대한 신뢰도를 검증하기 위해 모션캡처 데이터와 HPE 데이터의 관절 좌표를 Dynamic Time Warping(DTW) 알고리즘의 비교를 통해 두 데이터의 유사도를 검증하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.11-19
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• 2016

본 논문은 페이셜 캡처 데이터로부터 페이셜 리그에 대한 다이렉트 리타겟팅을 수행하는 새로운 방법론에 대하여 다룬다. 페이셜 리그는 프로덕션 파이프라인에서 아티스트가 손쉽게 페이셜 애니메이션을 제작하기 위하여 만들어진 제작도구로서, 모션 캡처 등으로 생성된 얼굴 애니메이션 데이터를 페이셜 리그에 매핑할 경우 아티스트에게 친숙한 방식으로 손쉽게 수정, 편집할 수 있으므로 작업 능률을 크게 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 페이셜 리그는 그 종류와 작동 방식이 매우 다양하므로, 다양한 페이셜 리그에 대하여 강건하고 안정적으로 모션 데이터를 매핑할 수 있는 일반화된 방법을 찾기는 쉽지 않다. 이를 위하여, 본 논문은 캡처된 얼굴 모션 중 몇 개의 대표적 표정에 대하여 아티스트가 페이셜 리그로 제작한 표정을 예제로 학습시키는 데이터 기반 페이셜 리타겟팅 방식을 제안한다. 이를 통하여 우리는 아티스트가 페이셜 캡처 데이터를 기존 애니메이션 파이프라인의 페이셜 리그를 활용하여 손쉽게 수정할 수 있도록 할 뿐 아니라, 수십 수백개의 대응점을 일일이 지정해 주어야 하거나 사람과 많이 다른 동물 및 괴물 형태의 얼굴에는 리타겟팅이 잘 이루어지지 않았던 기존 대응점 기반 리타겟팅 방식의 한계점 또한 극복할 수 있었다. 본 논문의 결과물들은 우리의 방식이 제공하는 단순하면서도 직관적인 얼굴 애니메이션 리타겟팅이 실제 애니메이션 프로덕션에서 얼마나 효율적으로 활용될 수 있는지를 보여준다.