최근, 원격지 공장의 고장 상황 혹은 모니터링을 위해 다양한 캡처 및 가이드 인터페이스 방법이 제시되고 있다. 고장 수리에 이용되는 2D 매뉴얼은 이해가 직관적이지 않고, 공간감을 제공하기에는 한계가 있어 증강현실 기술을 이용하여 고장 수리 전문가가 가상의 객체(혹은 캡처된 원격지 사람)와 상호작용하는 기술이 적용되고 있다. 본 논문에서는 3D 캡처 환경에서 증강현실로 표현된 가상 휴먼(증강 휴먼)을 기반으로 가이드 방법을 제시한다. 이는 마치 전문가가 같이 있는 듯한 느낌을 통해 신속히 고장 수리를 수행하는 것이 가능하다. 이를 위해 본 논문에서는 원격지 환경을 위한 증강 휴먼 기반 가이드를 제시하기 위해 원격지 환경에 적응하여 디스플레이가 되는 적응형 증강 휴먼 합성 기법을 제시한다. 본 논문에 의해 서로 떨어져 있는 원격지 간 공장, 사무실, 의료시설, 학교 등 다양한 공간에서 증강 휴먼을 통해 고장 수리에 가이드를 제공할 수 있다.
얼굴 표정은 영화나 애니메이션에서 캐릭터의 특징을 나타내기 위한 중요한 수단이며, 페이셜 캡쳐 기술은 3D 캐릭터의 페이셜 애니메이션 제작을 보다 빠르고 효과적으로 지원할 수 있다. 블렌드쉐입(blendshape) 기법은 고품질의 3D 얼굴 애니메이션을 생성하기 위해 가장 널리 사용되는 방법이지만, 전통적인 블렌드쉐입은 제작에 시간이 오래 걸리는 경우가 많다. 따라서 블렌드쉐입의 제작 기간을 줄이기 위해 전통적인 제작의 효과에 크게 뒤지지 않는 결과를 얻으려는 것이 이번 연구의 목적이다. 본문은 블렌드쉐입의 제작을 위해 크로스 모델(Cross-Model)로 블렌드쉐입을 전달 방법을 사용하고, 전통적인 블렌드쉐입의 제작 방법과 비교하여 새로운 방식의 타당성을 검증하였다. 이번 연구는 언리얼 엔진이 개발한 키트 보이(kite boy)를 실험 대상으로 삼고, 각각 두 가지 블렌드쉐입 제작 기법을 사용하여 페이셜 캡처 테스트를 실시하고, 블렌드쉐입과 연동된 얼굴 표정 제작 방법의 효과를 비교 분석하였다.
1995년 세계 최초의 극장용 3D 컴퓨터 애니메이션 영화 "토이 스토리"의 흥행성공은 3D 컴퓨터 애니메이션의 산업적 발전에 큰 도약을 할 수 있는 계기를 만들었다. 이에 영향을 받아 TV용 3D 애니메이션 작품들이 다양하게 제작되었으며 게임 분야에서도 고화질의 3D 컴퓨터 애니메이션 게임들이 보편화되었다. 이와 같이 산업적 수요가 확대됨에 따라 막대한 제작 시간 및 비용 절감을 위한 기술적 발달이 활발하게 진행되어왔다. 이에 따라 전통적인 그림 애니메이션 제작 방식에 비하여 3D 컴퓨터 애니메이션의 제작 효율성은 비교를 할 수 없을 정도로 발전되어왔다. 본 논문에서는 3D 컴퓨터 애니메이션 제작의 효율성 제고를 위하여 얼굴 표정 애니메이션 마커리스(Markless 이하: 마커리스) 모션캡처 시스템들을 실험 및 비교분석하였다. 이미지 메트릭스(Image Metrics)사 제품인 페이스웨어(Faceware) 시스템은 모션캡처 인식 및 적용 과정의 복잡성은 있지만 정교함 측면에서 장점이 있으며, 페이스쉬프트(Faceshift)사 제품인 페이스쉬프트(Faceshift) 시스템은 실시간 모션 인식 및 적용의 신속성이 장점인 반면 정교함이 상대적으로 떨어진다는 결과를 도출하였다. 본 논문의 비교 분석 결과가 애니메이션 제작을 제작 할 때, 제작 시간 및 비용, 결과물의 정교함 정도 및 활용 매체에 따라 가장 효율적인 얼굴 표정 애니메이션 제작을 위한 모션캡처 및 키 프레임 애니메이션 제작 방식의 선택에 기초 자료가 되기를 기대한다.
이 시스템은 MPEG-4 비디오 부호화 방식, G.723.1/MPEG-4 음성부호화 방식, 실시간 통신용 인터넷 프로토콜 방식을 이용하여 인터넷/인트라넷 환경에서 상대방의 모습을 보면서 통화할 수 있도록 구현된 것으로서 비디오 캡처 보드를 장착한 PC에서 소프트웨어만으로 실시간 동작하는 것이 가능하다.
K/DA는 게임 캐릭터를 기반으로 만들어진 K-pop 버추얼 아이돌이다. 이에 본 연구에서는 K/DA를 중심으로 버추얼 아이돌의 생성과정과 특징, 존재론적 의미를 파타피직스의 관점에서 분석했다. K/DA는 게임 캐릭터와 아이돌 걸그룹의 캐릭터 데이터베이스를 기반으로 생성됐다. 이때 가상의 아이돌 캐릭터와 실제의 여성 아이돌이 결합해 독자적 정체성을 구축한다. 이후 모션 캡처를 통해 가상화된 인물의 신체를 체화하고, 증강현실을 통해 무대에서 퍼포먼스를 구축한다. 그 결과 K/DA는 가상과 현실을 가로지르는 동시에, 둘 중 어디에도 귀속되지 않는 파타피지컬 주체가 된다. 이처럼 K/DA는 가상/현실, 정보/물질, 기계/인간을 구분했던 이분법적 체계를 극복하고, 향후 디지털 주체가 위치할 제3의 지대를 제시했다는 점에서 그 의의가 있다.
본 논문에서는 이미지를 이용한 웹사이트 위 변조 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자가 웹사이트 위 변조를 통한 금융정보 탈취 목적을 가진 악성코드에 감염된 후 특정 금융 웹사이트에 접속 시 사용자가 접속한 웹사이트의 캡처 이미지와 정상 웹사이트의 캡처 이미지의 유사도를 비교분석하여 웹사이트 위 변조 여부를 탐지하고 정상인 경우 분석을 종료하지만 비정상으로 판단될 경우 이를 사용자에게 메시지를 통해 현재의 피해 상태를 알려줌으로써 위 변조된 웹사이트를 통해서 추가적인 금융정보 유출 사고가 발생하지 않도록 사전에 방지한다.
RFID 시스템에서의 성능은 단일 무선 채널을 공유하는 통신으로 인하여 태그 충돌 중재과정이 중요하다. 기본적인 프로토콜인 BT(Binary Tree) 알고리즘 및 재인식과정에서의 성능향상을 위한 ABS(Adaptive Binary Splitting)는 이상적인 환경에서의 태그응답을 전제하고 있다. 무선통신에서는 실질적으로 캡처 효과 (Capture Effect)가 존재하게 되는데, BT 및 ABS 프로토콜은 태그를 인식하지 못하는 치명적인 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서 제시하는 FTB(Feedback TagID with Binary splitting) 알고리즘은 ABS 프로토콜의 캡처 효과에 의한 문제점을 해결하고 성능 개선을 기대할 수 있다.
모션캡처기술은 이미 많은 애니메이션과 게임에서 보편화되어 사용되고 있다. 하지만, 이런 좋은 기술을 뒤로 한 채 아직도 많은 애니메이터들이 직접 애니메이션을 하고 있다. 모션캡처 기술비용과 제작시간 때문이기도 하지만 사람과 상이한 체형을 가진 3D 캐릭터에 사람의 모션을 적용하기엔 어색한 부분이 많기 때문이다. 또한, 캐릭터의 특징을 부각시키거나 왜곡시키는 등의 과장의 표현은 불가능하다. 캐릭터의 생명은 그 캐릭터가 가진 성격과 체형에서, 그 캐릭터만의 자연스런 움직임을 표현하는데 있다. 기획과 의도에 따른 특성들을 과장하여 표현하되 인간의 동작에 익숙해 있는 우리 눈에 어색함으로 비춰지지 않도록 해주어야 비로소 생명력이 있는 캐릭터를 만들 수 있다. 다양한 모양의 캐릭터는 서로 다른 무게중심을 가졌고 이를 고려하지 않고 애니메이션 했을 때 여러 가지 문제점이 생긴다. 이러한 문제점은 캐릭터가 자연스럽지 못하게 보이는 가장 큰 원인 중 하나다. 본 논문은 게임과 애니메이션 등에서의 3D 캐릭터가 더욱 생생하고 현실적으로 보이도록 돕는데 그 목적이 있다. 그 중, 중요한 요소인 무게중심에 대한 이해와 함께 활용방법에 대한 연구에 목적을 둔다. 캐릭터의 자연스러운 움직임을 위해 무게중심은 반드시 고려해야 할 문제이고 캐릭터의 특성 및 성격 표현에도 중요한 영향을 미친다. 애니메이터들에게 무게중심에 대한 중요성을 알리고 새로운 접근방법을 제시하는 것을 본 논문의 가치로 삼는다.
3차원 객체를 모델링 하기 위한 방법으로 3D 스캐너를 이용하는 방법과 모션캡처 시스템을 이용하는 방법 그리고 키넥트(Kinect) 시스템을 이용하는 방법 등이 있다. 이러한 방법을 통해 3차원 객체를 생성하는 과정에서 가려짐에 의해 촬영되지 않는 부분이 발생한다. 완벽한 3차원 객체를 구현하기 위해서는 가려진 부분을 임의로 채워줘야 하는 상황이 발생한다. 다양한 영상처리 방법을 통해 가져져 촬영되지 않은 부분을 메우는 기법이 존재한다. 본 연구에서는 보다 자연스러운 hole filling을 위한 방법으로 비지도기계학습의 최신 트렌드인 GANs를 이용한 방법을 제안한다.
자세 추정을 위한 모션 캡처 데이터 파일에는 주변 환경과 움직임의 정도에 따라 부정확한 데이터가 존재할 수 있으므로, 이를 보정하는 작업이 필요하다. 기존에는 직접 후처리 과정을 통해 부정확한 데이터를 복원하였으나, 최근에는 자동화된 방법으로 LSTM, R-CNN 등 다양한 종류의 신경망을 사용한다. 하지만 신경망 기반의 데이터 복원 방법들은 컴퓨터 자원을 많이 요구하므로, 본 논문에서는 신경망 기반의 방법보다 자원 사용량은 낮추면서 데이터 복원율은 유지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자세 측정 데이터(c3d)를 활용하여 부정확한 자세 데이터를 자동으로 복원한다. 실험 결과, 데이터의 부정확한 정도에 따라 89%에서부터 99% 정도의 데이터 복원율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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