인스턴트 메신저 기반 통신에서 사용자의 감정을 자동으로 인식하고 이를 개인화된 3D 캐릭터 애니메이션으로 표현한다면 기기를 통한 통신에 더 많은 감성을 부여할 수 있고 궁극적으로 의사소통의 효과를 제고할 수 있다. 본 논문은 IPTV (Internet Protocol Television) 환경에서 자동화된 감정 인식 및 표현을 위해 개발된 감성 메신저 시스템에 대해 기술한다. 효율적인 사용자 감정 전달을 위해 텍스트 기반 감정 추측, 3D 렌더링 및 동영상 재생 방식을 동시 지원하는 캐릭터 애니메이션, 스마트폰을 통한 메시지 입력 등을 제안한다. 개발된 감성 메신저의 효과와 성능은 시연 및 실험을 통해 검증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1794-1806
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2023
This study presents a method for capturing photographs of users as input and converting them into 2D character animation sprites using a generative adversarial network-based artificial intelligence network. Traditionally, 2D character animations have been created by manually creating an entire sequence of sprite images, which incurs high development costs. To address this issue, this study proposes a technique that combines motion videos and sample 2D images. In the 2D sprite generation process that uses the proposed technique, a sequence of images is extracted from real-life images captured by the user, and these are combined with character images from within the game. Our research aims to leverage cutting-edge deep learning-based image manipulation techniques, such as the GAN-based motion transfer network (impersonator) and background noise removal (U2 -Net), to generate a sequence of animation sprites from a single image. The proposed technique enables the creation of diverse animations and motions just one image. By utilizing these advancements, we focus on enhancing productivity in the game and animation industry through improved efficiency and streamlined production processes. By employing state-of-the-art techniques, our research enables the generation of 2D sprite images with various motions, offering significant potential for boosting productivity and creativity in the industry.
우편물의 자동구분을 위해서는 주소영상의 인식이 필수적이다. 주소영상의 인식 과정은 주소영상 전처리, 문자인식, 주소해석의 과정으로 이루어져 있다. 주소영상 전처리 과정을 통해 추출된 문자영상들은 인식과정으로 전달되고 이 과정에서 각 문자영상마다 다수의 후보문자와 인식 스코어가 생성된다. 주소해석기는 후보문자와 인식 스코어의 집합을 이용하여 유효한 최종 주소를 생성한다. 우편물의 자동구분 율은 주소영상의 인식과정에 포함된 모든 과정의 성능에 따라 좌우되는데 특히 문자인식 성능이 중요한 요인이다. 주소인식에서 좋은 문자인식기란 주소해석이 용이할 수 있도록 신뢰도 높은 후보문자를 생성하는 것이라 할 수 있다. 본 논문에서는 문자인식기에서 신뢰도 높은 후보문자를 생성하는 방법을 제안한다. 논문에서는 현행 우편물 자동구분기의 주소인식 시스템에서 사용되고 있는 MLP 인식기를 개별 문자인식을 위한 인식기로 사용한다. MLP 인식기는 인식 속도와 인식률 측면에서 가장 우수한 인식기의 하나로 알려져 있지만, false alarm과 같은 잘못된 결과를 생성하기도 하는데 이는 주소해석을 어렵게 만드는 주요 요인이 된다. 본 논문에서는 주소해석을 쉽게 하고 우편물 구분율을 높이기 위해 기 구현된 MLP 인식기의 출력값을 재추정하는 방법을 제안한다. 재추정값의 신뢰도를 높이기 위한 인식기의 통계적 동작특성을 생성하는 방법과, 기존 MLP와 신뢰도 재추정기로서 동작하는 Subspace 인식기를 결합하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 타당성을 확인하기 위해 우체국에 설치된 우편물구분기로부터 획득한 문자영상을 이용하여 실험하였다. 실험 결과 제안 방법이 개별 문자 및 비문자에 대한 오류율과 기각률 측면에서 높은 신뢰도를 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 가상 키보드 입력 방법에서 마지막 글자를 그대로 보여주는 대신 적합한 입력이 들어올 경우 화면에 올바른 입력이 되었음을 확인할 수 있는 기법을 제안한다. 이는 비밀정보에 대한 암호화를 통해 올바른 입력이 들어오는 경우에만 확인 메시지를 보여줌으로써 공격자가 입력창을 통해 쉽게 확인할 수 있었던 비밀번호 정보를 단순한 어깨너머 공격으로는 확인이 되지 않도록 하였다. 해당 키패드는 기존의 오자에 대한 확인역시 특정 메시지로 표시되는 피드백 정보를 통해 사용자가 오탈자를 확인할 수 있는 장점도 가진다. 해당 제안 기법은 실제로 안드로이드 폰 상에 구현 및 실험되었으며 기존의 기법에 비해 68.23% 향상된 보안성을 제공하며 100%의 정확도를 제공한다. 이와 더불어 기존의 기법과 유사한 신속성을 가진다. 이는 기존의 스마트폰 상에서의 보안 키보드를 안전하게 대체할 수 있는 기술로써 그 효용성이 매우 높다고 할 수 있다.
본 논문은 데이터 통신의 전송효율 측면에서 OSI 표현계층에서 수행되는 문자의 원천부호화에 대하여 연구하였다. 데이터링크 계층의 HDLC와 PPP 프로토콜은 프레임과 프레임간의 식별 및 수신기의 동기화 패턴용으로 프레임의 맨 앞뒤에 FLAG 바이트를 삽입한다. 이 FLAG 바이트는 "01111110"의 8비트열로 구성된다. 그러므로 데이터비트열에서 "0"비트 이후 "1"의 비트가 연속하여 5개 이상 발생될 경우 데이터비트열이 플래그(flag)로 혼동되어 질 수 있다. 이를 방지하기 위해 HDLC에서는 데이터 비트열에 "1"의 비트가 5개 이상 연속될 경우 5번째 비트 다음에 "0"비트를 인위적으로 추가해 주고 있다. 그러므로 문자 부호에 연속 5개의 "1"비트열이 많이 발생하도록 부호화하게 되면 데이터 통신의 전송 효율에 영향을 주게 된다. 본 본문에서는 문자부호에 연속 5개 이상의 비트"1"이 발생 되지 않도록 하는 문자부호화 규칙을 제시하였다.
물리기반 캐릭터 애니메이션에서 궤적 최적화(trajectory optimization) 기법은 캐릭터 동작에 대한 시스템 동역학 모델(system dynamics model)에 기반하여 가까운 최적의 미래 상태를 예측하여 캐릭터의 동작을 자동적으로 생성하는데 널리 사용되어 왔다. 캐릭터와 환경 간의 접촉 현상을 강체 충돌로 다루는 경우 일반적으로 시스템 동역학 모델은 그 수식이 닫힌 형식(closed form)으로 유도되지 못하고 미분이 불가능하다. 따라서 최근까지 많은 연구자들이 접촉 완화(contact smoothing) 기법을 통해 시스템 동역학의 수치적 미분에 기반한 효율적인 궤적 최적화 기법을 발표해 왔다. 하지만 수치적 미분 정보는 분석적 미분과 달리 부정확하기 때문에 궤적 최적화의 안정성에 영향을 미칠 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 접촉 완화 모델에 대한 근사화를 통해 시스템 동역학을 분석적으로 미분하여 닫힌 형식의 도함수를 유도하고, 이를 기반으로 사용자의 온라인 입력에 따라 예제 데이터 없이 이족 캐릭터의 동작을 안정적으로 생성하는 예측 제어 기법(model predictive control (MPC))을 제안한다.
안구 입력 시스템은 '아이트래킹 기술'과 '화상키보드 문자 입력 기술'을 기반으로 설계된 디지털 키보드 형식의 문자 입력 시스템이며, 이때 사용하는 화상키보드 구조는 직사각형의 QWERTY 배열로 양손 10개의 손가락을 동시에 활용하는 다중 입력 방식에 최적화된 구조이다. 하지만 '아이트래킹 기술'은 한 개의 초점만으로 입력해야 하는 안구운동 기반의 단일 입력 방식이기 때문에 다중 입력 방식인 직사각형 구조의 화상키보드와 함께 사용할 때 문제점이 발생한다. 이를 해결하고자 우선 안구에 연결된 근육의 형태와 종류 및 움직임에 관한 선행연구를 조사하였다. 그 후 안구의 동작원리가 직선이 아닌 원형으로 움직이는 것을 파악했다. 따라서 본 연구는 양손 입력에 최적화된 현재의 직사각형 구조로 배치된 화상키보드의 키 배열보다 회전운동에 적합한 원형 구조로 배치된 새로운 키 배열을 제안한다. 또한, 기존 직사각형 키 배열과 비교하여 원형 키 배열에 대한 성능 검증 실험을 진행하였고, 실험을 통해서 원형 배열의 키보드로 직사각형 배열 키보드를 대체 가능한지 확인하였다.
본 논문은 게임 캐릭터 얼굴 일러스트레이션에 적용할 수 있는 안면 회전 기술(Face rotation) 기술을 제안한다. 기존의 진행된 연구들은 실제 사람의 얼굴 데이터에 대해서로 데이터를 한정하였으며 방대한 양의 데이터를 필요로 하였고 합성된 결과물이 좋지 못한 문제가 있었다. 본 논문에서는 기존 연구들의 존재하는 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 방법을 도입하였다. 첫째, 입력 이미지가 갖고 있는 특징을 입힌 3D 모델을 회전시키고 다시 2D 이미지로 렌더링하여 학습 및 평가에 필요한 데이터 셋을 구축하였다. 둘째, 3D 모델을 통해 구축된 데이터에서 다양한 각도의 특징을 학습할 수 있는 적대적 생성 모델(Generative Adversarial Networks)을 설계하여 입력된 이미지를 원하는 각도로 합성할 수 있다. 논문에서는 실제 게임 캐릭터 얼굴 일러스트레이션 합성 결과를 제시한다. 합성 결과를 통해 논문에서 제안하는 방법이 잘 동작함을 확인할 수 있다.
We present a fast algorithm for Korean text extraction and segmentation from subway signboards using smart phone sensors in order to minimize computational time and memory usage. The algorithm can be used as preprocessing steps for optical character recognition (OCR): binarization, text location, and segmentation. An image of a signboard captured by smart phone camera while holding smart phone by an arbitrary angle is rotated by the detected angle, as if the image was taken by holding a smart phone horizontally. Binarization is only performed once on the subset of connected components instead of the whole image area, resulting in a large reduction in computational time. Text location is guided by user's marker-line placed over the region of interest in binarized image via smart phone touch screen. Then, text segmentation utilizes the data of connected components received in the binarization step, and cuts the string into individual images for designated characters. The resulting data could be used as OCR input, hence solving the most difficult part of OCR on text area included in natural scene images. The experimental results showed that the binarization algorithm of our method is 3.5 and 3.7 times faster than Niblack and Sauvola adaptive-thresholding algorithms, respectively. In addition, our method achieved better quality than other methods.
본 연구에서는 영문 단어로부터 폰트를 분류하기 위해 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법을 제안한다. 이는 문자 인식 전에 한 단어의 폰트를 분류하는 것을 말한다. 폰트 분류를 위해 활자 특성인 Ascender, Descender와 Serif가 사용된다. 입력 단어로부터 Ascender, Descender 와 Serif가 추출되어 경사도 특징 벡터가 추출되고, 그 특징 벡터는 인공 신경망에 의해 입력 단어에 대한 폰트 스타일, 폰트 그룹, 폰트 이름이 분류된다. 제안된 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법은 폰트 정보가 문자 분할기와 문자 인식기에 사용될 수 있게 한다. 나아가, 특정 폰트에 따른 Mono-Font 문자 분할기와 Mono-Font 문자 인식기로 구성되는 OCR 시스템을 구성할 수 있는 것을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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