• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.150-153
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• 2010

본 연구에서는 적외선 카메라를 이용하는 모션캡처 시스템에서의 전통적인 문제인 마커의 손실과 스왑을 해결할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 기본적으로 적외선 센서를 이용하여 마커의 위치를 계산하여 모션을 캡처하는 방식을 사용한다. 여기에 각 마커에 식별이 가능한 고유한 아이디를 지정할 수 있게 하기 위해 적외선 반사판의 색깔을 다르게 제작하였다. 적외선 카메라를 이용하여 마커에서 반사되는 적외선의 좌표를 촬영하고 일반 카메라를 이용하여 마커의 위치와 색깔을 구별한다. 실험 결과 각 마커의 식별이 가능했으며 카메라를 들고 이동하면서도 정확하고 빠르게 모션을 캡처할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1406-1407
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• 2009

본 연구에서는 하드웨어적으로 제한사항이 있는 장비에서 최소한의 보안성을 제공하기 위해 XOR 방식의 Pair-wise 키값을 생성하는 간단한 보안기법을 제안한다. 제안한 보안 기법은 Random Key Predistribution 을 통하여 장비별 시간값과 고유값을 XOR 하여 서로 교환한 후, 상호 교환한 값을 다시 XOR 하여 두 장비간의 Pair-wise 키값을 생성한다. 이후, 지속적으로 변화되는 시간값으로 인해 매 통신시마다 다른 Pair-wise 키값을 사용할 수 있을 것이다. 기존의 보안알고리즘(DES, AES 등)의 연산 보다 매우 간단하고, 노드별 독특한 키 변화패턴을 통하여 키 유출이 어려우며, 장비가 캡처당하는 공격이 발생하더라도 전체 네트워크의 보안성이 저하되지 않는다는 장점을 가진다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1140-1143
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• 2009

디지털 방송기술과 네트워크 통신기술의 발전은 방송 산업의 증가, 서비스의 다양화 그리고 방송 콘텐츠의 대용량화를 가져오게 되었다. 일반적으로 방송 시스템은 저장된 파일의 방송, 카메라나 캠코더와 같은 하드웨어를 통하여 인코딩된 데이터의 방송, MPEG-TS로 인코딩 및 패킷타이징된 데이터의 방송들이 대표적이다. 이러한 방송시스템에는 개인의 PC스크린을 실시간 방송하기위한 기법이 필요할 것이며. 본 논문에서는 개인화면 실시간 방송을 위한 PC 스크린 캡처 모듈, 전송을 위한 인코딩 모듈, 다중 송수신을 위한 전송모듈 등의 시스템에 필요한 복합적인 기법을 구현하였다. 제안한 시스템은 이러한 모듈들을 통합하여 PC 스크린을 실시간으로 전송하여 시청할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.236-238
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• 2022

VR/AR(가상현실/증강현실) 디바이스 기술 진보가 가속화되고 관련 시장이 확대되면서 메타버스 플랫폼이 최근 많은 주목을 받고 있다. 하지만 새로운 플랫폼 개발에도 불구하고 사용자를 인증하는 방식은 기존의 PC와 모바일 플랫폼의 인증방식을 따라가고 있다. 본 논문에서 우리는 메타버스에서 기존 PC/모바일 인증 방식을 그대로 적용했을 때 발생할 수 있는 문제점을 제기하고, 모션캡처를 이용하여 사용자의 모션을 입력 받아 메타버스플랫폼에서 활용할 수 있는 사용자 인증방식을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.161-163
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• 2022

실시간 동작 애니메이션을 생성하는 기술은 게임, 영화, 의료 등 많은 분야에서 활용할 수 있는 기술이다. 기존에는 마커를 부착하는 모션캡처 방식이 사용되어왔지만 비용, 편의성 등의 문제로 쉽게 사용될 수 없었다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 영상을 통해 사람의 신체 관절 좌표를 추정할 수 있게 되면서 여러가지 방식으로 연구되어 왔다. RGB-D 카메라 등을 통해 얻는 깊이 영상으로부터 3 차원 관절 좌표를 추정하는 방식이 연구되고 있으며, 본 논문에서는 이러한 방식을 통해 실시간 동작 애니메이션을 생성하고 가상공간에 표출하는 시스템을 구현한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.365-366
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• 2020

인터넷의 발전으로 인터넷을 통해 미디어 콘텐츠를 제공하는 OTT 서비스의 이용자가 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 OTT 서비스 이용자의 검색 편의성을 위한 Vision API를 활용한 영상 속 랜드마크 검색 시스템을 제안한다. 이는 영상을 시청하는 사용자가 영상을 보다가 궁금한 장소가 있으면 따로 검색하지 않고, 바로 해당 장소의 정보를 얻도록 하는 것이다. 본 논문에서 개발한 영상 속 랜드마크 검색 시스템은 사용자가 원하는 영상을 검색 및 재생할 수 있고 재생 중 바로 화면을 캡처할 수 있다. 해당 캡처 이미지를 랜드마크를 기계 학습한 Vision API를 통해 어떤 랜드마크인지 파악하고 결과를 표시한다, 또한 동일 영상에서 다른 사용자가 검색한 이력이 있는 경우 이력을 표시하여주며, 검색한 랜드마크가 나온 다른 영상을 검색하여 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.438-439
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• 2022

최근 데이트 폭력 신고 건수가 급격히 증가하며 사회적 문제로 대두되고 있다. 폭력을 당하는 순간 당황하여 확실한 증거 확보가 어렵다는 점에서 착안하여 상대방이 폭력을 가하는 순간 폭력 행동을 인식하여 해당 장면을 캡처 후 저장해 증거물의 역할을 할 수 있는 시스템을 구축하였다. 시스템 구축을 위해 동작 인식 모델을 생성하였는데 데이터 수집, 가공 후 여러 모델을 비교해 가장 정확도가 높은 모델을 시스템에 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.461-462
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• 2023

많은 사람이 사회적 문제로 인하여 대두되고 있는 스트레스 및 정신질환 문제를 해소하기 위하여 다양한 문화생활을 선택하고 있다. 그중 휴식을 제외하면 취미, 오락, 스포츠가 가장 큰 비중을 가지고 있다. 본 논문에서는 모션 캡처를 활용하여 움직임의 변화를 인식하고 이에 따라 신디사이저 사운드를 발생시키는 시스템을 제작하였다. 해당 시스템은 악기를 대신하여 연주와 춤이 동시에 이루어져 취미와 스포츠가 결합 된 새로운 여가 활동의 가능성을 제기하며, 공연 및 아이들의 교육적 목적으로 활용되는 등 교육적, 신체적, 심리적 건강을 위하여 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.163-164
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• 2023

실시간 3D 렌더링 게임의 제작 환경에서 캐릭터의 움직임은 모션 캡처(motion capture)를 통해 만들거나 애니메이터에 의해 제작된다. 걷기나 달리기 등 일정한 속도로 캐릭터가 움직이는 모션은 캐릭터가 제자리(in place)에서 움직이도록 한 뒤에 게임에서 프로그램에 의해 일정한 속도로 움직임으로써 구현할 수 있다. 하지만 일정하지 않은 속도로 움직이는 모션을 같은 방식으로 적용하면 캐릭터의 이동이 어색해진다. 이런 어색함을 보완하기 위해 언리얼이나 유니티 3D 등의 엔진에서는 루트 모션(root motion) 기능을 사용하고 있다. 그런데 루트 모션을 위한 계층 구조는 애니메이터의 작업 효율을 위한 계층 구조와 다른 측면이 있다. 본 논문에서는 3ds Max를 사용하여 애니메이터 친화적이고 루트 모션에도 적합한 캐릭터 리깅을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.678-680
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• 2023

본 연구는 2022년 유네스코 인류무형유산 대표목록에 등재된 탈춤 동작을 디지털화하여 후속 세대에게 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다. 데이터 수집은 국가무형문화제로 지정된 탈춤 단체 13개, 시도무형문화재 단체 5개에 소속된 무형문화재, 전승자 39명이 관성식 모션 캡처 장비를 착용하고, 8대의 카메라를 이용하여 수집하였다. 데이터 가공은 바운딩박스를 수행하였고, 탈춤동작 추정은 YOLO v8을 사용하였고 탈춤 동작 분류는 YOLO v8에 CNN모델을 결합하여 130개의 탈춤을 분류하였다. 연구결과, mAP-50은 0.953, mAP50-95는 0.596, Accuracy 70%를 달성하였다. 향후 학습용 데이터셋 구축량이 늘어나고, 데이터 품질이 개선된다면 탈춤 분류 성능은 더욱 개선될 것이라 기대한다.