로젯 주사 탐색기는 적외선 유도 미사일에 장착되어 표적을 추적하는 장치이다. 단소자 검출기가 로젯 패턴의 형태로 공간을 주사함으로써 표적의 2차원 영상을 획득할 수 있다. 검출된 영상은 시계내의 위치에 따라서 형태가 변하고 대상 물체의 수가 고정되어 있지 않기 때문에 unsupervised clustering 방법을 이용하여 이들을 구분한다. 기존의 ISODATA 방식은 씨앗점(seed point)과 대상 화소간의 거리를 이용하여 clustering하기 때문에 물체의 모양이 복잡하거나 병합 및 분리 파라미터 값이 변하면 clustering 결과가 실제와 다르게 나타난다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선한 새로운 clustering 방법인 ALCA (Arrav Linkage Clustering Algorithm)을 제안한다. 이 방식은 화소가 저장된 메모리 번호의 연속성을 이용하여 clustering하기 때문에 초기 씨앗점과 병합 및 분리 파라미터를 필요로 하지 않는다. 따라서 대상 물체의 모양과 관계없이 clustering을 할 수 있다. 대상 물체의 clustering를 기존 방식과 비교 평가함으로써 제안된 방식의 우수성을 확인한다. 또한 제안된 ALCA을 로젯 주사 탐색기의 반대응 능력으로 이용하여 3차원 시뮬레이터상에서 추적 실험을 행한다. 기존 방식과 비교 평가를 통하여 제안된 ALCA 방식이 로젯 주사 탐색기의 반대응 능력으로서 우수한 성능을 가지고 있음을 확인한다.
본 논문에서는 고구려 유적 중 유네스코 세계 문화유산으로 등록되어 세계적인 유적으로써 가치를 인정받으며, 세계적으로 많이 알려진 고구려 고분벽화에 대해 Flash로 인터페이스를 제작하고 3D MAX 로 고분을 모델링, 렌더링하고, Premiere로 편집된 애니메이션을 제작하여, 고구려 고분벽화를 가상으로 체험할 수 있는 시스템을 개발하였다. 고구려 고분벽화의 의미, 유적지, 시기 구분 등의 개괄적 설명과 더불어, 고구려인들의 옷, 집, 놀이 등을 소주제로 선정하여 고구려 사람들의 생활상을 상세하게 알려주도록 개발하였다.
본 연구는 애니메이션 $\lceil$애니매트릭스Animatrix$\rfloor$에 나타난 추상적 메타포 표현을 중점으로 추상성의 활용에 대한 고찰을 하였으며, 상상적 발상과 자극이 매우 중요한 애니메이션의 독특한 요소로 추상성의 활용에 대한 한 사례로 제시하고자 한다. 기존 가치체제의 해체를 위한 시각적 표현법 시도는 추상예술과 추상애니메이션의 탄생을 가져왔으며 추상 애니메이션의 선구적 작업은 20세기 초에 이루어졌다. 워쇼스키(Wachowski) 형제감독과 세계 거장들에 의해 옴니버스형식으로 구성된 애니메이션 $\lceil$애니매트릭스$\rfloor$ 중 $\lceil$두 번째 르네상스The Second Renaissance Part 1, Part2$\rfloor$ 와 $\lceil$허가Matriculated$\rfloor$ 에 표현된 추상적 메타포는 유기체적 생명력을 추상적으로 표현하는 <추상성의 아니마>, 물리적 3D공간성과 아울러 인간의 감성까지도 인지될 수 있는 4D공간성이 구현된 <추상성의 공간화>, 인간의 정신과 상상의 세계를 직접적으로 제시하는 <추상성의 개념화>로 분석될 수 있다.
인간의 상상력을 담아가는 가상공간에 게임과 애니메이션 콘텐츠들이 많이 개발되었고, 표현되어 왔다. 게임과 애니메이션은 현실적이지 않는 대리자로서의 역할을 수행하며 인간생활을 다양하고 풍부하게 가상문화를 만들어가며 진화하고 있다. 대리자 즉 캐릭터는 이야기속의 주인공으로 외형디자인과 고유한 성격과 능력 그리고 동작에 대한 액션으로 완성된다. 본 연구에서는 게임캐릭터가 단순행동에서 감정상황에 대한 동작연기로 발전되기를 기대하며 접근을 하였다. 게임캐릭터가 다양한 상황을 표현하고 감정을 부여하는 매개자로서 역할을 부여하고, 표현하는 동작을 마임연기자에게 추출하여 3D캐릭터에게 적용시켜 동작연기별로 표현하였다. 동작연기는 기본동작에서 희 노 애 락의 감정별 단계로 확대하였고, 상징적 언어상황에 대한 반대적 감정연기를 통하여 의사전달을 분명이 하고, 다양한 시각에서 표현되는 동작연기를 제시하였다.
새로운 텍스트 입력으로부터 제스처를 생성하는 것은 컴퓨터 게임, 가상현실 등의 응용분야에서 종종 요구되는 중요한 문제이다. 최근에는 유명 아나운서와 같은 특정인의 제스처를 모방하는 제스처 스타일화에 관한 관심이 증가하고 있다. 그러나 기쁨이나 슬픔과 같은 감정을 이용하여 제스처를 스타일화하려는 시도는 많지 않다. 또한 이전의 연구는 대부분 실시간 알고리즘에 초점을 맞추고 있지 않다. 본 논문에서는 SMS 문장을 캐릭터 얼굴 표정과 제스처 애니메이션으로 자동 변환하고 감정 요소를 이용하여 제스처를 스타일화하는 시스템을 제안한다. 이 시스템의 가장 큰 특징은 제스처에 희로애락의 감정을 결합하는 실시간 알고리즘을 제시하는데 있다. 모바일 단말기를 플랫폼으로 하기 때문에 서버와 단말기에 작업을 적절하게 분배하고 초당 20프레임 이상의 실시간 수행을 보장한다. 먼저, 디즈니 영상에서 감정을 표현하는 단어와 이에 해당하는 제스처를 추출하고 통계적으로 모델링 한 후, 감정과 제스처의 결합을 위하여 Laban의 움직임 이론을 도입한다. 제안된 시스템의 타당성과 기존 서비스와의 대체 적정도를 알아보기 위해서 사용자 반응을 조사 분석한다.
게임 산업이 성장하면서 게임 그래픽 분야는 가장 빠르게 발전하고 있으며 지금은 실제 사진과 컴퓨터 그래픽을 구분하기 힘든 정도로 그래픽 기술은 양적으로나 질적으로 성장했다. 그러나 이러한 발전에도 불구하고 새롭게 출시되는 게임에 등장하는 캐릭터는 정서를 표현하지 않거나 소극적으로 표현하고 있다. 일반적으로 사람들은 얼굴의 표정이나 얼굴의 색(안색)에서 많은 정서 정보를 인지하는 것은 누구나 아는 사실이다. 그러므로 컴퓨터의 게임 환경에서 등장하는 캐릭터에게도 얼굴의 색의 변화를 통하여 유저에게 게임의 사실적인 느낌을 줄 수 있다. 본 논문에서는 기존의 맥박과 피부 온도만을 이용한 방법과는 다른 인간의 정서 이론을 기반한 정서 모형과 애니메이션의 정서표현 색 그리고 성격이론을 기반한 정서의 반응 속도를 결합하여 게임 캐릭터의 얼굴의 색을 동적으로 변화시켜 정서를 표현할 수 있는 얼굴 색 적응 기술 (Facial Color Adaptive Technique: FCAT)를 제안한다. 실제 얼굴 색 적응 기술을 이용하여 만든 얼굴색 모형(Facial Color Model : FCM)과 애니메이션 콘텐츠의 정서표현을 비교한 결과 정서 표현 색상과 변화율이 애니메이션과 유사하게 시뮬레이션 되었다. 또한 2차원 이미지뿐만 아니라 3차원 이미지에도 적용이 가능함을 확인 하였다.
최근 증강현실 기술이 나날이 발전하면서 모바일을 이용한 증강현실 기술은 이동성과 대중성의 장점으로 다양한 연구가 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 모바일을 활용하여 현실세계에 가상의 정보를 접목시키는 기술로써 유아 교육 활용시에 높은 관심과 흥미도로 인하여 새로운 학습경험을 유발할 수 있다. 본 논문은 그림을 3D 어류 모델로 디스플레이 하도록 구현한 유아용 어류백과 사전이다. 3D 어류 모델은 사용자의 요구에 의하여 6축 방향의 회전이 가능하며 축소 및 확대도 가능하다. 또한 어린이의 흥미도를 증가시키기 위하여 다양한 효과의 음향도 삽입하여 유아들이 책에 대한 흥미도를 이끌도록 구현하였다. 어린이들을 대상으로 본 시스템을 사용한 결과 어류백과를 학습할 경우 기존의 책보다 4배 이상 관심과 흥미도가 높았다.
LOD(Level of Detail)는 대용량의 데이터를 갖는 게임이나 애니메이션에서 실시간에 자연스러운 처리를 위해서는 사용되는 기법으로, i차원 게임이나 애니메이션에 자주 사용되고 있으며 3차원을 표현하기 위한 중요한 기술로 부각되고 있다. 본 논문에서는 기존의 2진 트리 방식에서 부모노드의 정보를 배제하여, 널리 사용되고 있는 2진 트리 방식인 ROAM(Realtime Optimally Adapting Meshes) 알고리즘 보다 메모리의 양을 적게 사용하며 성능은 오히려 향상된 새로운 LOD 알고리즘을 제시하고자 한다. 본 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 3차원 지형에서 실시간 네비게이션 시 기존의 ROAM알고리즘과 제안된 알고리즘을 비교하였으며 그 결과 메모리는 제안 알고리즘이 기존의 알고리즘에 약 1/4정도를 사용하고 수행 시간은 약 4배가량 빠른 것으로 조사되었다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권3호
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pp.292-298
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2022
Coding education and algorithm education are essential in the era of the fourth industrial revolution. Text-oriented algorithm textbooks are perceived as difficult by students who are new to coding and algorithms. There is a need to develop educational content so that students can easily understand the principles of complex algorithms. This paper has implemented basic sorting algorithms as augmented reality contents for students who are new to algorithm education. To make it easier to understand the concept and principles of sorting algorithms, sorting data was expressed as a 3D box and the comparison of values according to the algorithms and the movement of values were produced as augmented reality contents in the form of 3D animations. In order to help with the understanding of sorting algorithms in C language, the change of variable values and the exchange of data were shown as animations according to the execution order of the code and the flow of the loop. Students can conveniently use contents through a smart phone without special equipment by being produced in a marker-based manner. Interest and immersion, as well as understanding of classes of sorting algorithms can be increased through educational augmented reality-based educational contents.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2042-2059
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2019
Digital shadow puppet has traditionally relied on expensive motion capture equipments and complex design. In this paper, a low-cost driven technique is presented, that captures human pose estimation data with simple camera from real scenarios, and use them to drive virtual Chinese shadow play in a 2.5D scene. We propose a special method for extracting human pose data for driving virtual Chinese shadow play, which is called 2.5D human pose estimation. Firstly, we use the 3D human pose estimation method to obtain the initial data. In the process of the following transformation, we treat the depth feature as an implicit feature, and map body joints to the range of constraints. We call the obtain pose data as 2.5D pose data. However, the 2.5D pose data can not better control the shadow puppet directly, due to the difference in motion pattern and composition structure between real pose and shadow puppet. To this end, the 2.5D pose data transformation is carried out in the implicit pose mapping space based on self-network and the final 2.5D pose expression data is produced for animating shadow puppets. Experimental results have demonstrated the effectiveness of our new method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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