비디오 코딩 기술과 더불어 디지털 비디오 장치의 급속적인 발전으로 최근에 디지털 비디오 시스템에 대한 관심은 극도로 향상되어 있다. 특히, 비디오 압축 기술을 바탕으로 하고 있는 디지털 비디오 레코딩 시스템, DVR은 실제로 채널 확장에 따른 영상의 압축과 복원이 실시간으로 변화되지 않는 비(非) 대층형 압축 기술에 대한 문제점과 화면정지 시의 화질 문제, 초당 녹화 프레임 수를 높이기 위한 압축 기술의 향상과 이에 따른 화질 저하 문제를 모두 해결할 수 있는 기술이 절실히 요구되어지고 있는 가운데, 본 논문에서는 비디오 채널의 확장에 따른 기술적인 부담을 안고 실시간으로 디지털로 기록하는 동안에 캡쳐된 비디오 프레임들의 다채널의 실시간 비디오 데이터 처리에 대한 효과적인 메모리 대역폭 제어와 PCI 대역폭을 제어하는 방법을 통해 시스템 내부의 계산상의 비용을 감소시키고 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 웹 브라우저의 사용자 응답성을 개선하기 위해 뉴 메모리를 활용하는 기법을 제안한다. 프레임버퍼에 저장된 기본 웹 페이지의 실행 화면을 뉴 메모리에 캡쳐하고, 이를 웹 브라우저 실행 시 그대로 복원함으로써 사용자가 체감하는 웹 브라우저의 응답성을 크게 개선한다. 또한 제안하는 기법을 뉴 메모리 에뮬레이션 보드에 직접 구현하여 그 성능을 검증하고자 한다.
본 논문에서는 선택적 시점에서의 2D 포즈 추정(pose estimation) 결과를 정합 하여 정확도 높은 3D 스켈레톤(skeleton)을 만들어 낸다. 여러 프레임의 3D 데이터를 10 도 간격으로 36 방향에서 투영한 뒤, 2D 포즈 추정 결과 신뢰도가 높은 시점에서의 결과만을 선별하여 3 차원으로 정합 한다. 이때 사용하는 시점의 개수를 달리하며 정확도에 미치는 영향을 분석하여 실험적으로 정확도가 높은 최소의 시점 개수를 정하였다. 또한, 정합 한 3D 뼈대를 모션 캡쳐(motion capture) 센서와 비교하여 제안하는 알고리즘에 의해 3D 포즈 추정의 정확도가 향상되는 것을 확인했다.
본 연구에서는 2개의 CMOS 영상 센서가 탑재된 스테레오 시각 모듈을 사용하여 얼굴 움직임 및 표정을 효과적으로 추적할 수 있는 얼굴용 모션 캡쳐 기술을 제안한다. 제안한 추적 알고리즘에는 신경회로망 기반의 중심점추적기법 및 상관추적기법을 사용한다. 실험 결과, 일반 얼굴 표정에 대해 스테레오 시각 모션 캡쳐를 사용한 두 추적기법 모두 15, 30프레임율에 대해 각각 95.6%, 99.6%의 추적성공률을 가진다는 것을 보여준다. 그러나 '입술 떨림'의 경우, 입술부위는 중심점추적기법(82.7%/15frame, 99.1%/30frame)의 추적성공률이 상관추적기법(78.7%/15frame, 92.7%/30frame)보다 높다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 대상이 되는 디지털 캐릭터가 기존 애니메이션 파이프라인에서 사용되는 수준의 복잡한 리깅을 가졌더라도, 해당 리깅의 리깅 공간(Rig-space)에 모션을 리타겟팅 할 수 있는 안정적이고 새로운 리타게팅 방법을 활용한다. 이를 위하여 다양하고 복잡한 방식으로 리깅된 서로 다른 캐릭터의 리깅 공간과 캐릭터 관절값 공간(Joint Parameter Space)간의 상관관계를 분석하고, 원본 모션을 최대한 보존하면서 효율적으로 리타게팅을 수행할 수 있는 비선형적 최적화 기법을 제안한다. 이로 인하여 애니메이터는 모션 캡쳐 등으로 얻어진 원본 모션을 수정할 때, 기존의 키프레이밍 작업과 동일한 리깅 파라미터를 사용할 수 있게 되어 직관적이면서도 빠르고 쉽게 모션을 수정할 수 있게 된다. 이 과정에서 애니메이터가 선호하는 작업 방식을 관찰한 후, 해당 과정을 최적화 과정에 반영함으로써 애니메이터가 수정하기에 매우 용이한 형태의 리타겟팅 결과물을 만들어 낼 수 있다.
본 논문은 영상에서 실시간으로 움직임 물체와 물체의 위치를 검출하는 방법을 제안한다. 첫째로 영상으로부터 2개의 연속된 프레임 차분을 통해 움직이는 물체를 추출하는 방법을 제안한다. 만약 두 프레임이 캡쳐되는 사이의 간격이 길다면, 실제 움직이는 물체의 꼬리 같은 거짓 움직임 물체를 생성한다. 두번째로 본 논문은 도플러 효과와 HSV 색상 모델을 사용하여 이 문제들을 해결하는 방법을 제안한다. 마지막으로 물체의 분할과 위치 설정은 상기의 단계에서 얻은 결과가 조합되어 완료된다. 제안된 방법은 99.2%의 검출율을 갖고, 과거에 제안된 다른 비슷한 방법들 보다는 비교적 빠른 속도를 갖는다. 알고리즘의 복잡성은 시스템의 속도에 직접적인 영향을 끼치기 때문에, 제안된 방법은 낮은 복잡성을 가져 실시간 움직임 검출을 위해 사용 될 수 있다.
본 논문은 광학식 얼굴 모션 캡쳐 데이터를 재사용하여 원하는 얼굴 표정 애니메이션을 실시간에 생성하는 방법을 기술한다. 이 방법의 핵심요소는 얼굴 표정들 간의 거리를 정의하고 이를 이용하여 표정들을 적당한 공간에 분포시키는 방법과 이 공간을 사용하여 실시간 표정 애니메이션을 생성하기 위한 사용자 인터페이스 기법이다. 우리는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임 데이터를 이용하여 공간을 생성하였다. 그리고 사용자가 이 공간을 자유롭게 항해할 때, 항해경로 상에 위치한 얼굴 표정 프레임 데이터들이 연속적으로 선택되어 하나의 애니메이션이 생성되도록 하였다. 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임 데이터들을 직관적인 공간상에 분포하기 위해서는 데이터와 데이터 사이의 거리를 계산해야할 필요가 있고, 각 데이터와 데이터 사이의 최단거리를 구하는데 있어서는 Floyd 알고리즘을 사용하며, 이를 이용하여 Manifold distance를 구한다. 직관적인 공간에서의 데이터 배치는 얼굴 표정 프레임 데이터들의 Manifold distance를 이용하여 Multidimensional Scaling을 적용하고, 이로부터 2D 평면에 균일하게 분포하였다. 우리는 이와 같은 방법으로 기존의 얼굴 표정 프fp임 데이터들 사이의 거리를 원형 그대로 살리면서 의미 있게 직관적인 공간에 분포한다. 그러므로 본 논문에서 제시한 기법은 사용자가 항해하고자 하는 얼굴 표정 프레임 데이터들이 항상 주변에 존재할 수 있기 때문에, 얼굴 표정 애니메이션을 생성하기 위해서 직관적인 공간을 제한 없고 자유로운 항해를 할 수 있다는 큰 장점을 가지고 있다. 또한 사용자가 원하는 얼굴 표정 애니메이션을 사용하기 쉬운 사용자 인터페이스를 이용하여 실시간으로 생성하여 확인 하고 재생성할 수 있다는 것도 매우 효율적이다.
전통적으로 3차원 애니메이션에서 캐릭터의 동작에 관한 연구는 주로 동작의 사실적인 표현에 중점을 두고 있다. 그러나 이러한 사실적인 애니메이션은 전통적인 2차원 애니메이션에 익숙한 관객들이 어색함을 느끼는 원인이 되기도 한다 이로 인해 전통적인 2차원 애니메이션의 기법을 3차원 애니메이션에 적용하는 비사실적 (non photorealistic) 애니메이션 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 전통적인 2차원 애니메이션기법 중 하나인 기대 효과(anticipation effect)를 3차원 애니메이션의 캐릭터 동작에 적용하는 자동화된 방법을 제시한다. 전통적인 2차원 애니메이션 기법에 따르면 기대 효과는 애니메이션을 더 설득력 있고 풍부하게 만드는 역할을 한다고 알려져 있다. 기대 효과는 주요한 동작이 일어나기 이전에 반대 방향의 동작이 이루어지는 것으로 나타난다. 3차원 애니메이션에서 캐릭터의 동작은 각 관절의 회전과 캐릭터 중심의 이동으로 표현되기 때문에, 주요한 동작에 대하여 각 관절의 회전과 캐릭터 중심의 이동에서 반대 방향의 움직임을 찾아 주요한 동작 이전에 연결하는 것으로 기대 효과의 동작을 표현할 수 있다. 모션 캡쳐나 키 프레임 방법을 통해 미리 제작된 애니메이션 파일로부터 기대효과를 생생하기 위해 동작 데이터를 분석하여, 기대 효과의 추가가 필요한 주요 동작의 각 관절별 회전을 외삽하여 반대 방향의 회전 움직임을 생생하고 무게 중심의 이동을 예측하여 주요 동작과 반대 방향의 움직임을 갖는 기대 동작을 생성한다. 이후, 생성된 기대 동작과 원래의 동작을 기대 효과의 타이밍을 고려하여 합성하는 것으로 기대효과가 포함된 자연스러운 애니메이션 동작을 얻을 수 있다.
가상세계의 멀티미디어 콘텐츠에 있어 모션캡처는 게임, 영화, TV등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 게임의 대부분은 모션캡처 기술이 활용되고 있다. 모션 캡처를 이용하면 보다 사실적이고 다이나믹한 화면을 나타낼 수 있을 뿐만 아니라 이전의 키 프레임(Key-Framing)방식보다 시간과 금전적 측면에서 우수할 뿐만 아니라 질적인 면에서도 훨씬 뛰어난 이점이 있다. 그러나 몇몇 전문 업체에서 활용하고 있으며 학계에서는 아직 사용 예가 매우 부족하며, 활용 시 문제점에 대해서도 많이 알려지지 않았다. 본 논문에서는 모션 캡처 장비 중 광학식 모션캡처를 이용하여 다양한 동작의 모션 데이터를 발췌하고, 사람과 다른 캐릭터에 적용할 시 나타나는 문제점에 대해 고찰해 보았다.
본 논문은 시청자가 TV를 시청하다가 마음에 드는 화면이 있으면, 이를 캡춰해서 친구들에게 메시지로 보내는 서비스를 구현하는 방법을 기술한다. 이를 위해서는 셋톱박스에서 실행되는 Xlet 애플리케이션에서 비디오 스트림의 특정화면을 캡춰할 수 있어야 하는데, 현재 미들웨어는 이런 기능을 제공하고 있지 않다. 따라서, 본 논문에서는 Xlet application 에서 시청자가 지정한 화면의 시점값을 방송국 서버로 전송하고, 서버에서 해당 화면을 캡춰하여 이를 시청자가 원하는 수신자에게 보내주는 방법을 사용한다. 미들웨어 API 표준에서 현재의 NPT (Normal Play Time) 을 알려주는 API 를 제공하므로, 애플리케이션에서 시청자가 원하는 시점의 NPT 를 구해 이를 방송국 서버로 보내고, 서버에서는 이 NPT 에 해당되는 동영상의 미디어 타임을 구해, 그 시간에 해당되는 프레임을 계산하여 화면을 캡춰한다. 본 기술을 활용하면 서버에서 캡춰된 화면을 Mobile, Web 등의 매체에도 전송할 수 있으므로 유무선통합, 방통융합형 서비스로 확장해 나갈 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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