물리적 디스플레이 기술은 인간이 열망하는 궁극의 디스플레이 기술로서 전 세계가 레이저, 플라즈마 및 반사판 등을 이용한다. 또한 양한 입체 디스플레이 기술개발을 활발하게 진행하고 있으나 광학식으로 인한 주변광의 영향, 밝기 등으로 온전한 물리적 표현에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 기존의 광학식과는 다른 물리적 변형을 이용한 디스플레이 기술을 문화 감성적인 측면의 접근법으로 다가선다. 2차원 평면적인 디지털 사이니즈의 한계를 극복하여 물리적으로 다변화되는 스크린 위에 동적 영상을 투사하여 3차원 실감 입체 이미지를 만들어 낼 수 있는 카멜레온(다변)형 디스플레이 기술을 개발하고 이를 이용한 영상, 전시 및 공연에 적용이 가능한 방법을 연구하고자 한다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.300-305
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2023
This thesis is a study of content development utilizing media outlets to date through digital humans. The trend of global content is that the video content industry, including the character business, is growing. Lil Michela, who was selected as one of the 25 most influential people on the Internet by Time magazine in 2018, Nasua, who appeared in a SK Telecom commercial, and Rosie, who appeared in a Shinhan Bank commercial, are representative. Digital humans, which are driving new content, are computer-generated human characters with various characteristics and are referred to as virtual humans, metahumans, and cyber humans. With the rise of the metaverse after COVID-19, digital humans are being utilized in various forms such as media and marketing as an element of visual content. In the form of media, we can see that the boundaries between the offline and digital worlds are converging, and in the form of marketing, we can see that digital humans connect consumers and products more naturally. In the form of interaction, it is possible to achieve two-way communication through various methods of operation, and through these factors, it is possible to go beyond behavioral communication in the form of memorialization to emotional communication through AI technology. What can be seen through these processes is that through the currently developing digital human production methods and AI functions, not only experts but also non-experts can create quality contents, and new directions of contents will appear, and contents that can provide immediate feedback by bringing consumers and creators closer together have been studied.
웹의 발전과 콘텐츠 산업의 팽창으로 비디오 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터의 정보 검색은 매우 중요한 문제가 되었다. 그동안 비디오 데이터의 정보 검색과 브라우징을 위해 비디오의 프레임(frame)이나 숏(shot)으로부터 색채(color)와 질감(texture), 모양(shape)과 같은 시각적 특징(features)들을 추출하여 비디오의 내용을 표현하고 유사도를 측정하는 내용 기반(content-based)방식의 비디오 분석이 주를 이루었다. 영화는 하위 레벨의 시청각적 정보와 상위 레벨의 스토리 정보를 포함하고 있다. 저차원의 시각적 특징을 통해 내용을 표현하는 내용 기반 분석을 영화에 적용할 경우 내용 기반 분석과 인간이 인지하는 영화의 내용 사이에는 의미적 격차(semantic gap)가 발생한다. 왜냐하면 영화의 스토리는 시간의 진행에 따라 그 내용이 변하고, 관점에 따라 주관적 해석이 가능한 고차원의 의미정보이기 때문이다. 따라서 스토리 차원의 정보 검색을 위해서는 스토리를 모델링하는 정형화된 모형이 필요하다. 최근 들어 소셜 네트워크 개념을 활용한 스토리 기반의 비디오 분석 방법들이 등장하고 있다. 그러나 영화 속 등장인물들의 소셜 네트워크를 통해 스토리를 표현하는 이 방법들은 몇 가지 문제점들을 드러내고 있다. 첫째, 등장인물들의 관계에만 초점이 맞추어져 있으며, 스토리 진행에 따른 등장인물들의 관계 변화를 역동적으로 표현하지 못한다. 둘째, 등장인물의 정체성과 심리상태를 보여주는 감정(emotion)과 같은 심층적 정보를 간과하고 있다. 셋째, 등장인물 이외에 스토리를 구성하는 사건과 배경에 대한 정보들을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존의 스토리 기반의 비디오 분석 방법들의 한계를 살펴보고, 문제 해결을 위해 문학 이론에서 제시하고 있는 서사 구조에 근거하여 스토리 모델링에 필요한 요소들을 인물, 배경, 사건의 세 가지 측면에서 제시하고자 한다.
본 연구를 위해 2020년부터 2021년까지 2년간 집행된 국내 기업광고 중에서 공중파 TV광고 및 디지털 영상광고를 총 297편을 분석대상으로 선정했다. 내용 분석결과, 코로나 팬데믹이 본격적으로 시작되고, 기업들의 ESG가 기업의 경영 화두로 떠오른 2020년 CSR 공익성 광고와 CSV 광고 그리고 ESG 광고가 2021년에 비해 현격한 집행 빈도가 높은 것으로 나타났다. 매체별 기업광고 종류 분포를 살펴 본 결과, 기업들은 TV라는 전통매체 보다는 디지털 매체를 통한 다양한 기업광고를 집행하고 있다는 것이 밝혀졌다. 기업광고 종류에 따른 광고 소구전략을 살펴 본 결과, 이성적 소구, 감성적 소구, 그리고 혼합소구 중에서 기업광고 전체적으로 감성적 소구 전략이 가장 빈번히 사용된 것으로 나타났다. 기업광고 구분에 따른 광고모델 유형을 분석한 결과, 기업광고는 브랜드 광고들과는 다르게 일반일 모델을 사용하는 것으로 나타났다. 매체 종류에 따른 광고모델 유형 분포를 살펴본 결과, 유명인 모델은 디지털 광고보가 TV 광고에서 더 자주 사용되고 있는 것으로 밝혀졌다.
해당 연구는 극장용 애니메이션을 서사를 중심으로 갈등을 분석하기 위해 영상에서 갈등을 분류하는 객관적이고 타당한 방법이 필요함을 인식하면서 시작되었다. 아울러 갈등을 효과적으로 비주얼 스토리텔링 하는 요소로 주인공의 정서에 주목하고, 갈등에서 나타나는 주인공의 정서를 연구하려 한다. 연구의 목적은 갈등강도와 갈등에 나타나는 정서를 분석하는 것이다. 연구결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 서사의 이론적 고찰을 통해 극적전환점을 찾아내고, 갈등 분류 모델(Conflict 6B Model)을 제안하였다. 둘째, 갈등 분류 모델을 이용하여 이론에 기반한 갈등 샷(shot) DB를 추출하였다. 셋째, 내적, 초개인적 갈등에서 강도와 정서를 찾아내었다. 넷째, 내적, 초개인적 갈등에서 강도와 정서의 전문가 실험 및 검증을 실시하였다. 본 연구는 애니메이션에서 갈등에 대한 주인공 정서의 서사적, 시각적, 심리학적인 다학제적 연구로 추출된 메타데이터(Metadata)는 애니메이션 서사에서 갈등의 비데오 인덱싱(Video Indexing)에 적용 될 것으로 기대한다.
동영상으로 자신의 일상을 기록해 친구들과 소통하는 것이 Z세대나 밀레니얼 세대에게 트렌드로 자리 잡으면서 브이로그에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 유튜브 브이로그 이용 경험이 있는 20-30대 일반인 168명을 대상으로 브이로그 이용 동기와 이용자 특성이 브이로그 이용 만족과 지속이용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과, 본 연구에서 설정한 모든 가설이 채택되었다. 즉, 브이로그 이용 동기(습관 및 시간보내기, 정보추구, 오락 및 휴식, 관음주의)와 이용자 특성(개방성, 감정적 동일시)이 이용 만족에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 브이로그에 대한 이용 만족 역시 지속이용의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 새로운 콘텐츠 분야라고 할 수 있는 브이로그에 대한 실증적 접근을 통해 여러 이론적, 실제적 시사점을 제공했다는 점에 의의가 있다.
동작은 유아의 신체적, 사회적, 인지적 발달에 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 유아의 신체에 적절한 동작 추정 방법을 제안한다. 본 논문에서는 동작교육에 필요한 동작 중에서 걷기, 뛰기, 앙감질의 이동동작과 구부리기, 뻗기, 균형잡기, 회전하기의 비이동 동작을 대상으로 한다. 제안된 시스템은 두 대의 카메라에서 획득된 프레임에서 조명 보정, 배경 제거, 모폴로지 실행 등의 과정을 통해 실루엣을 추출한다. 실루엣 특징으로 면적, 가로세로 비율, 발의 위치, 7개의 Hu moments를 사용한다. 또한 지역 특징으로 실루엣을 $5{\times}3$으로 나누어 각 영역의 면적과 움직임을 사용한다. 동작 추정을 위해서, 추출된 특징에 확률 전파를 적용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 마커없이 유아들의 기본 동작을 추정함으로써 동작교육을 위한 가상 학습공간에서 실감형 인터페이스로 사용될 수 있는 가능성을 보여주고 있다.
이 글은 1990년대 이후 미국 애니메이션을 연구 대상으로 삼았으며, 현대 팝 예술 양식을 대상으로 현대 팝 예술 양식이 당대 미국 애니메이션 예술 창작 표현과 당대 미국 애니메이션에 미치는 영향을 세밀하게 정리하였다. 미국 애니메이션이 세계를 휩쓴 이유를 알고, 현대 미국 애니메이션의 예술 창작 특징을 정리한다. 당대 미국 애니메이션과 긴밀한 관계를 맺고 있는 포스트모던 팝의 예술 양식이 당대 미국 애니메이션에서 어떻게 표현되고 있는지 살펴본다. 이론과 실제 애니메이션 작품을 결합한 연구 논증을 거친 후, 현대 미국 애니메이션에서 포스트모던 팝의 주요 표현 방법인 과장되고 심플한 조형을 통한 캐릭터 특징 부각, 반항적인 색채를 이용한 정서적 감각의 재구성, 대중매체를 이용하는 창작활동, 반복되는 요소 간의 조합과 같은 방식을 이용하는 장난스러우며 기존의 것을 희화화 하는 포스트모던의 정신을 구현한다. 이를 통해 현재 미국 애니메이션의 분석이 국내 애니메이션 디자인에 새로운 혁신 아이디어를 제공하고, 국제 영상 애니메이션에서 국내 애니메이션의 경쟁력을 높여 줄 것으로 기대한다.
관객의 감정 반응은 개별 관객들의 반응을 관측하여 판단할 수 있다. 영상 카메라를 이용한 시각적 데이터를 분석하여 활용하는 방법을 이용할 경우, 관객의 반응을 적은 비용으로 데이터를 추출하여 판단할 수 있는 것이 가능하다. 하지만, 영상 카메라를 이용할 경우 다수의 관객으로부터 발생하는 대규모의 영상 신호로부터 관객의 특징값들을 분석하여 반응을 판단하기 위한 방법과 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 관객의 영상 데이터를 신경회로망 기법을 이용하여 관객의 반응을 관측하여 판단하는 방법과 시스템을 제안하고, 기존의 관객석을 고정적인 영역으로 분할하여 데이터를 취합하여 분석하기 때문에 발생하는 문제를 개선하기 위해 얼굴 검출을 통해 자동적으로 관객 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 또한 실험을 통해 기존의 고정적으로 관객 영역을 지정하는 방법에 비해 10.5 %(7.75의 Hit Ratio)의 성능향상이 있음을 확인하였다. 이를 통해 제안하는 방법이 실제 관객 반응을 판단하는데 더 적합하다는 것을 알 수 있다.
현 시대를 유튜브 시대라고 불릴 정도로 유튜브가 큰 인기를 얻고 있다. 동영상 시청자뿐만 아니라 실제 영상 제작자, 즉 유튜버들도 늘어나고 있어 다양한 주제의 컨텐츠들을 이용할 수 있게 되었다. 사용자와 컨텐츠의 수가 증가하면서 정보 선택의 폭은 커지고 있다는 장점을 갖고 있지만 사용자의 필요에 맞는 정보를 골라내기는 더욱 어렵다. 따라서 본 연구에서는 사용자가 필요로 하는 주제의 채널을 다각도에서 분석하고, 해당 채널의 랭킹을 제공하고자 한다. 채널을 크롤링하고 통계정보인 양적 데이터와 댓글의 은닉 질적 데이터 분석을 통해 채널과 채널 영상의 평균 인지도를 측정한다. 최종적인 사례 연구로써 수치 데이터 통계와 감성분석 결과 기반 사용자에게 영어 학습 채널을 추천하여 시공간에 구애 받지 않는 플립드 러닝 효과의 극대 성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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