애니메이션은 전체적인 서사구조 속에서 캐릭터의 미적특징과 행동이 융합되어 표현되며, 이와 같은 캐릭터의 창조는 그것을 탄생하게 한 사회문화적 배경과 극적 구조 속에서 심리학적 접근이 필요하다. 본 연구는 애니메이션 캐릭터 창조에 있어 보다 현실성에 바탕을 둔 캐릭터를 형상화합과 동시에 개성적이고 독창적인 캐릭터와 네러티브 개발의 필요에 의해 시작되었다. 본 논문에서는 미국 정신의학회의 DSM-IV 정신장애와 진단 및 통계편람 을 통해 애니메이션 캐릭터의 성격장애를 분석해 본 결과 캐릭터의 성격유형은 일반적인 경향보다는 과장되게 표현됨으로써 극적인 동기유발과 극에 있어서 개연성을 위한 도구로 쓰였다. 또한 애니메이션 캐릭터에 성격장애와 같은 증세를 성격에 부여받음으로 네러티브 전개에 있어 변화를 가져 왔으며, 애니메이션 캐릭터가 비록 성격장애는 아닐지라도, 성격장애와 같은 기질이 과장 혹은 증폭되어 나타나고 있음을 알 수 있다.
대부분의 디자이너는 3DS MAX와 같은 전문 3D 애니메이션 저작도구를 사용하여 수작업으로 애니메이션을 제작한다. 이 방법은 많은 시간과 노력을 필요로 하며, 애니메이션 캐릭터들이 서로 상호작용 할 수 없다. 이를 개선하기 위해, 본 논문에서는 3DS MAX플러그인 형태의 인공지능 미들웨어를 설계하고 미들웨어에 필요한 인공지능 표현 구조와 내부 처리 방안을 제안한다. 제안 방법은 캐릭터가 보유할 인공지능 요소를 도형과 선분으로 그려 표현하는 방법으로 캐릭터의 인공지능 구조를 제작한다. 실험을 위해 기존 방법과, 제안하는 방법을 사용하여 동일한 애니메이션을 제작하고 작업량을 측정하였다. 실험 결과 소규모 작업에서는 기존의 방법과 비슷하거나 작업량이 많으나, 대규모의 작업에서는 기존 방법에 비해 최대 43%의 작업량 감소를 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 사용하면, 애니메이션에서 캐릭터간의 상호작용이 가능하며 작업량 감소 효과를 얻을 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.4255-4269
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2019
This paper proposes an image generation method using a Multi Discriminator Generative Adversarial Net (MDGAN) as a next generation 2D game sprite creation technique. The proposed GAN is an Autoencoder-based model that receives three areas of information-color, shape, and animation, and combines them into new images. This model consists of two encoders that extract color and shape from each image, and a decoder that takes all the values of each encoder and generates an animated image. We also suggest an image processing technique during the learning process to remove the noise of the generated images. The resulting images show that 2D sprites in games can be generated by independently learning the three image attributes of shape, color, and animation. The proposed system can increase the productivity of massive 2D image modification work during the game development process. The experimental results demonstrate that our MDGAN can be used for 2D image sprite generation and modification work with little manual cost.
This paper deals with the simulation model for A-Mart logistic center design and operations. In developed simulation model, receiving docks, conveyor sorter, conveyor system, shipping docks, material handling devices and manual sorting stations are considered. Three types of cargo such as transfer center cargo, distribution center cargo and supermarket cargo are considered. The simulation model and process animation are developed using the simulation package ARENA. Among various design and operation alternatives consisting of the number of workers of receiving dock, allocation of receiving docks by cargo types, conveyor sorter velocity, the number of folk-lift, the number of manual sorting operators and overall layout, the best alternatives of each subsystem are selected by simulation analysis. The major performance measures such as sorter throughput, utilization of operators at each station, receiving docks utilization and folk-lift utilization are considered for the alternative evaluation.
현재 애니메이션 산업의 주축이 되고 있는 3D 애니메이션은 그 기술이 발달하면서 더욱 복잡한 파이프라인과 글로벌 파트너쉽의 제작 트랜드로 인해 전문적인 제작 관리 도구의 필요성이 제기되어 왔다. 현존하는 제작 관리 도구 중 샷건(Shotgun)과 Ftrack(에프트랙)은 3D 애니메이션 제작에 가장 적합한 서비스를 제공하고 있으며, 전통적인 서류 중심의 제작 관리와 샷건이나 에프트랙을 활용한 제작 관리를 비교하였을 때 효율적인 면을 확인하였다. 샷건 등 제작관리도구를 통한 제작 관리의 장점은 인터넷이 연결된 곳이라면 시공간의 제약을 받지 않고 제작 구성원들이 직접 참여하는 의사소통이 가능하여 정보가 실시간으로 공유된다는 점, 의사소통 과정에서 이루어진 논의들과 제작 과정의 히스토리가 체계적으로 축적되어 이후 추적이 용이하다는 점, 제작 관리팀의 정보 취합 및 분석 업무에도 효율적으로 기여한다는 점 등이다. 하지만 이들 도구가 자료검색에 있어 메타데이터 방식을 사용하고 있어 데이터 구축에 노력이 많이 들며 정확성에 있어서의 한계를 가진다는 점, 또한 이들 관리도구 도입을 위한 전문 기술인력 확보가 선행되어야 한다는 점 등은 한국 스튜디오들이 관리도구를 도입하는 데에 부담을 가질 수밖에 없는 현실이다. 이에 대한 대안으로 이들 관리도구의 콘텐츠 기반 검색 방식의 도입과, 툴셋 제공보다 조금 더 확장된 기술 업무에 대한 서비스를 제안하는 바이다.
증강현실과 가상현실 같은 3차원 콘텐츠 보급이 증가함에 따라 실시간 컴퓨터 애니메이션 기술의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 컴퓨터 애니메이션 제작 과정은 대부분 수작업 혹은 마커를 부착하는 모션캡쳐 방식으로 이루어져 있다. 때문에 사실적인 영상을 얻기 위해서는 숙련된 전문가에게도 매우 오랜 시간이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근에는 딥러닝 모델과 센서를 기반으로 하는 애니메이션 제작 시스템과 알고리즘이 나오고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝과 Kinect 카메라 기반 FBX 형식의 애니메이션 제작 시스템에서 자연스러운 인체 움직임을 구현하는 4가지 방법에 대해 연구했다. 각 방법은 환경적 특성과 정확도를 고려하여 선택된다. 첫 번째 방법은 Kinect 카메라를 사용한다. 두 번째 방법은 Kinect 카메라와 보정 알고리즘을 사용한다. 세 번째 방법은 딥러닝 모델을 사용한다. 네 번째 방법은 딥러닝 모델과 Kinect를 사용한다. 제안 방법을 오차와 처리 속도를 실험한 결과, 네 번째 딥러닝 모델과 Kinect를 동시에 사용하는 방법이 다른 방법에 비해 가장 좋은 결과를 보였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권2호
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pp.58-67
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2020
In this paper, the maintenance training manual of EV vehicle was produced by utilizing digital twin technology and various sensors such as IR-based light house tracking and head tracker. In addition, through digital twin technology and VR to provide high immersiveness to users, sensory content creation technology was secured through animation and effect realization suitable for EV vehicle maintenance situation. EV vehicle maintenance training manual is 3D engine programming and real-time creation of 3D objects and minimization of screen obstacles and selection of specific menus in virtual space in the form of training simulation. In addition, automatic output from the Head Mount Display (HUD), EV vehicle maintenance and inspection, etc., user can easily operate content was produced. This technology development can enhance immersion to users through implementation of detailed scenarios for maintenance / inspection of EV vehicles" and 3D parts display by procedure, realization of animations and effects for maintenance situations. Through this study, familiarity with improving the quality of education and safety accidents and correct maintenance process and the experienced person was very helpful in learning how to use equipment naturally and how to maintain EV vehicles.
문제: 병원에서는 잘못 사용하는 신체 관련 언어, 문법적으로 틀린 말, 비속어, 지나친 겸양어, 잘못 사용하는 존칭어, 격에 안 맞는 준말 등으로 내부 및 외부 고객과의 의사전달이 정확하지 않은 경우가 흔히 있다. 병원 직원의 부적절한 언어 사용은 외부 고객 유치 및 유지를 방해하며, 병원의 이미지 실추와도 관련이 있다. 목적: 바른 언어 표현법 매뉴얼과 동영상 구축 및 활용으로 내부 및 외부 고객의 만족도를 향상시키고자 한다. 의료기관: 서울시 종로구에 소재한 대학병원 질 향상 활동: 바른 언어 표현법 매뉴얼 구축 후 동영상을 완성하여 병원의 모든 직원들이 학습하여 활용할 수 있도록 하였다. 개선효과: 바른 언어 표현법을 잘 학습하면 바른 언어를 사용하는 습관을 가지게 되어 의사전달이 명확해지고 표현이 풍부해지며 상호간 이해하는 폭이 넓어져 내부 고객 및 외부 고객의 만족도가 향상될 것이다. 또한 병원직원 전체 언어생활의 품격이 높아질 뿐만 아니라 병원의 위상도 높아질 것이다.
Ubiquitous computing is a vision of our future computing lifestyle in which computer systems seamlessly integrate into our everyday lives, providing services and information in anywhere and anytime fashion. Augmented reality (AR) can naturally complement ubiquitous computing by providing an intuitive and collaborative visualization and simulation interface to a three-dimensional information space embedded within physical reality. This paper presents a service framework and its applications for providing context-aware u-car maintenance services using augmented reality, which can support a rich set of ubiquitous services and collaboration. It realizes bi-augmentation between physical and virtual spaces using augmented reality. It also offers a context processing module to acquire, interpret and disseminate context information. In particular, the context processing module considers user's preferences and security profile for providing private and customer-oriented services. The prototype system has been implemented to support 3D animation, TTS (Text-to-Speech), augmented manual, annotation, and pre- and post-augmentation services in ubiquitous car service environments.
Up to now, several tools to evaluate visual perception tests have been introduced for different purposes. However, they were mostly manual tools, paper books in which the therapists would turn the pages while working together with patients. This paper discusses a potential plan to develop motor-free visual perception test software for Korean patients with brain injury, and to construct a centralized database for their evaluated data in a client/server environment. Through its development, we eventually hope to achieve effective management of the data for better understanding of patients' visual perceptual skills and the standardization of the evaluation for Korean patients. With the help of the computerized environment, we also expect some advantages such as acquisition of reliable results from patients with brain injury, automation for storing and accessing patients' data, construction of the patients' database and the management of a vast amount of the data within it and the provision of a foundation to promote further development of various perceptual-cognitive rehabilitation programs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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