The purpose of this study was to identify a basic meaning of humor from the costume expressing cartoon image, to grasp the status of contemporary costume, and also to supply people with a database related to the sphere of costume design. This was done by analyzing and examining humor of the costume expressing cartoon image in post-industrial society. Consequently, the result of this study was summarized as follows; First, humor by parody of Pop Art is recognized as humorous expression that repulsed the main current culture and post-industrial society phenomenon. Second, humor by quotation tends to appear through cartoon character. Costume which quote cartoon character is against Kidult tastes and the pre-existing authoritative prejudices in post-industrial society. Third, humor by bricolage, making bricolage with silhouette, color, pattern item, is recognized as new creation of humor In other words, it is regarded as enlargement of new esthetic consciousness and humor about instrumented gender in post-industrial society. Lastly, humor by deformation expressed itself in deformation of body image of character and cloth silhouette by cartoon image. Deformation of cloth silhouette by cartoon image, being not conscious pre-existing concept of harmony of human and costume, is recognized as humor which have characteristic of play with introduction of new silhouette. In addition to, the result of this study showed that humor expressed in cartoon image of costume has been limited to the works of few designers because of characteristics of fashion designers who made use of popularity as subjects of the works and internal meanings which were related to the characteristics of post-industrial society.
본 연구는 영상처리 알고리즘을 활용하여 영상 기반의 카툰을 제작하는 저작 시스템인 IMToon(IMage-based carToon)을 제안한다. 제안하는 IMToon은 영상을 기반으로 하여 일반 사용자들도 쉽고 효율적으로 카툰을 구성하는 프레임들을 제작할 수 있도록 한다. 이를 위해 저작시스템을 크게 카툰 이펙터와 대화형 이야기 편집기의 두 기능으로 나누어 설계한다. 카툰 이펙터는 입력 영상을 카툰 형식의 영상으로 자동 변환하는 기능으로 영상기반 카툰 쉐이딩과 윤곽 드로잉의 단계로 진행된다. 영상기반 카툰 쉐이딩은 사용자로부터 원하는 장면의 사진을 입력으로 받아 입력 사진의 컬러 모델에서 명암 정보를 분리하고, 원하는 단계의 음영대로 단순화하여 카툰 형식의 영상으로 생성하는 방법이다. 그리고 테두리 검출을 통해 쉐이딩된 영상에 윤곽선을 적용시키는 윤곽 드로잉 단계를 거쳐 최종적으로 카툰 형식의 영상을 생성한다. 대화형 이야기 편집기는 웹툰이나 만화책과 같이 이야기를 전달하는 완성된 카툰의 한 장면을 생성하기 위하여 말풍선과 자막 등을 대화형 구조로 입력하는 기능이다. 여기에 단일 영상을 카툰방식으로 변환하는 카툰 이펙터를 비디오로 확장시켜 정지 영상 뿐 아니라 동영상에도 응용할 수 있도록 설계한다. 마지막으로 제안한 IMToon 시스템을 통해 사용자가 원하는 카툰을 영상을 기반으로 보다 쉽고 효율적으로 제작할 수 있는지 여부를 다양한 실험을 통해 확인한다.
현재 한국의 웹툰은 세계 디지털 만화 시장을 선도하고 있다. 웹툰은 세계 각국 다양한 언어로 서비스되고 있으며 웹툰의 IP(지식재산권)를 이용해 제작된 드라마와 영화가 크게 흥행하면서 웹툰의 영상화 작업도 점점 많아지고 있다. 그러나 이러한 웹툰의 성공과 함께 웹툰 작가의 노동 환경이 중요한 문제로 떠오르고 있다. 「2021년 만화 이용자 실태조사」에 따르면, 웹툰 작가의 하루 평균 작업시간은 10.5시간이며 일주일 평균 5.9일을 창작활동에 사용한다. 작가들은 매주 많은 분량의 그림을 그려야 하는데, 웹툰 간의 경쟁은 더욱 치열해지고 있으며 회 당 작가가 그려야 할 분량은 점점 늘어가고 있다. 따라서, 이 연구에서는 딥러닝 기술을 이용하여 웹툰 배경 이미지를 생성하고 웹툰 제작에 활용할 것을 제안한다. 웹툰의 주요 인물은 작가의 독창성이 상당 부분 포함되는 영역이지만, 배경 그림은 비교적 반복적이며 독창성이 필요하지 않은 영역이기 때문에, 작가의 작화 스타일과 유사한 배경 그림을 생성할 수 있다면 웹툰 제작에 유용하게 사용될 수 있다. 배경 생성은 image-to-image translation에서 좋은 성능을 보여주고 있는 CycleGAN과 카툰(cartoon) 스타일에 특화된 CartoonGAN을 이용한다. 이러한 생성은 과도한 업무환경에 처한 작가들의 노동 시간을 단축하고 웹툰과 기술의 융합에 기여할 것으로 기대된다.
만화의 가장 큰 특성은 글과 그림의 결합체로 널리 알려져 왔다. 현대만화의 형태를 신문만화에서 찾아 볼 수 있는 것이 대표적으로 글을 넣은 만화였음이 이를 증명한다. 그러나 만화에서 글이 없는 경우를 종종 볼 수 있다. 이러한 작품 역시 해독하는데 크게 어려움이 없고, 만화에서 형상을 나타내는 이미지가 독자와 대화한다고 해석할 수 있다. 그렇다면 만화에서 이미지는 어떻게 언어적 커뮤니케이션을 전달하는지 의문점이 생긴다. 이 연구는 이러한 이미지가 주는 시각적 커뮤니케이션을 살펴보고, 글 없는 만화의 특성을 고찰한다.
인터넷이 공급된 이후로 수많은 창의적 콘텐츠산업이 활발하다. 특히 e-북에 관한 높은 관심과 열기와 출판만화의 온라인 진출로 인하여 부가적인 산업이 활발하게 양성되고 있다. 그러나 영화에 대한 영상 문법적 연구는 활발하나 다양한 콘텐츠에서 표현된 만화적 연출에 대한 연구가 부족하다. 본 연구는 애니메이션 및 회화에서 표현되어지는 만화의 기법적 사례를 통해 만화적 연출의 가능성 제시에 목적이 있다. 또한 만화산업은 원소스멀티유즈(one source multi use)로 연관 산업과의 부가가치산업의 핵심요소라 할 수 있다. 그러므로 타 매체에서 표현된 만화의 기법에 대한 연구는 다양한 영상콘텐츠의 핵심적 요소로서 작용하리라 본다.
본 논문에서는 입력 대상 이미지를 만화와 같은 영상으로 만드는 방법으로 참조 이미지를 사용하는 방법을 제안한다. 본 논문은 미리 정의된 참조 이미지를 사용하여 대상을 변형한다. 이를 위하여 통적 외형 모델(AAM)을 사용하여 대상 이미지로부터 특징점을 추출하고, 추출된 특징점과 선택된 참조 이미지의 특징점을 기준으로 대상 이미지를 와핑(warping)한다. 변형된 대상 이미지를 추상화(abstraction)한 뒤, 에지를 추출하고 명도 영역을 양자화(quantization)하는 것으로 만화와 같은 단순화된 결과 이미지를 생성한다. 과장되어 표현된 만화 스타일 이미지를 참조 이미지로 사용하는 것으로 만화의 두 주요한 특징인 과장된 표현과 단순화가 같이 적용된 결과 이미지틀 생성할 수 있다. 본 논문의 방법은 대상 이미지의 변형 정도를 조절하거나 변형에 사용할 참조 이미지를 바꾸는 것으로 다양하게 표현된 결과를 생성하는 것이 가능하다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권6호
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pp.1449-1462
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2013
We present a novel approach to producing facial caricature with Simpson cartoon style based on Moving Least Squares (MLS). We take advantage of employing the caricature stylization rule of caricature artist, Justin. Our method allows Simpson-style cartoon character similar to user's features by using Justin's technique, which is a set of caricature stylization rules. Our method transforms input photo image into Simpson style caricature by using MLS approximation. The unique characteristics of user in the photo can be detected by comparing to the mean face feature and the input face feature extracted by AAM(Active Appearance Model). To exaggerate the detected unique characteristics, we set up the exaggeration rules using Justin's technique. In addition, during the cartooning process, user's hairs and accessories are used to the deformed image to make a close resemblance. Our method preserves the reliable and stylized caricature through the exaggeration rules of the actual caricature artist's techniques. From this study, we can easily create a Simpson-style cartoon caricature to resemble user's features by combining a caricature with existing cartoon researches.
한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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pp.165-170
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1998
This paper presents a new prediction method RBP region-based prediction model where the context used for prediction contains regions instead of individual pixels. There is a meaningful property that RBP can partition a cartoon image into two distinctive types of regions, one containing full-color backgrounds and the other containing boundaries, edges and home-chromatic areas. With the development of computer techniques, synthetic images created with CG (computer graphics) becomes attactive. Like the demand on data compression, it is imperative to efficiently compress synthetic images such as cartoon animation generated with CG for storage of finite capacity and transmission of narrow bandwidth. This paper a lossy compression method to full-color regions and a lossless compression method to homo-chromatic and boundaries regions. Two criteria for partitioning are described, constant criterion and variable criterion. The latter criterion, in form of a linear function, gives the different threshold for classification in terms of contents of the image of interest. We carry out experiments by applying our method to a sequence of cartoon animation. We carry out experiments by applying our method to a sequence of cartoon animation. Compared with the available image compression standard MPEG-1, our method gives the superior results in both compression ratio and complexity.
3D 컴퓨터 그래픽스의 비약적 발전으로 전통적인 셀 애니메이션은 여러 가지 디지털 기법으로 표현되고 끊임없는 다양한 시도를 통하여 그 영역을 확대해 나가고 있다. 우리가 표현하는 렌더링 기법에는 사진과 같은 정확한 영상을 구현하는 사실적 렌더링(Photorealistic rendering)기법과, 사람의 감성과 예술성이 표현되는 비사실적 렌더링(NPR: Non-Photorealistic rendering)기법으로 크게 구분된다. 본 논문에서는 비사실적 렌더링(NPR)기법에서 사용되는 여러 기법 중 카툰 렌더링(cartoon rendering)기법의 활용에 대하여 살펴보았다. 영상 컨텐츠 가운데 최근의 영화와 게임 그리고 광고 분야에서 사용된 카툰 렌더링기법에 대하여 각각의 제작 사례에 대한 분석과 특징을 조사하였다. 이러한 연구를 통해 최근의 카툰 렌더링 기법의 적용성과 장단점을 파악하여 좀 더 감성적이고 친근하며 완성도 높은 작품을 제작 할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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