인터랙티브 스토리텔링 시스템(Interactive Storytelling System) 상에서 다양한 이야기의 진행과 결말을 표현할 수 있는 비선형적인 이야기(nonlinear story)는 사용자와의 상호작용으로 생성된다. 또한 연극이나 영화에서 관객은 하나의 장면에서 진행되고 있는 이야기만을 볼 수 있고 다른 장면의 이야기를 보기 위해서는 현재 장면이 끝난 후 다른 장면의 이야기를 볼 수 있다. 그러나 현실에서는 여러 가지 사건들이 여러 장소에서 동시에 발생하고 게다가 특정 사건들은 다른 사건들에 영향을 미치기 때문에 전체적인 이야기의 흐름에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 비선형 스토리의 생성을 위한 제약 조건 기반의 서술구조(Constraint Based Narrative Structure)를 소개하고 동시 진행 이야기(Simultaneous Story Arcs)의 제어를 위한 멀티뷰포인트(multi viewpoint)를 제안한다.
이 연구에서는 몇 년 사이에 꾸준한 발전을 이루고 있는 국내 디지털 3D 단편 애니메이션에 주목하여 사례 작품을 통한 미장센을 분석해봄으로써 작품창작력의 핵심이 되는 영상미학적 요소와 작품의 성공 모델을 수립하기 위한 참고 지표를 찾아보고자 하였다. 미장센 분석틀로는 에코U. Eco의 영상기호학에서 논의되는 삼중 분절 개념을 적용하였는데, 그 각 요소는 의미체semes, 형상figures, 운동형태들cinemorphes 이다. 사례 작품은 2005년 미국 아카데미상 후보에 올라 그 객관성을 확보한 박세종 감독의 <버스데이 보이Birthday Boy>를 중심으로 하였다.
MPEG-4 BIFS(Binary Format for Scene)는 장면에서 각 시각 객체의 시공간적 위치 정보를 기술하는 형식이다. 이는 국내의 지상파 DMB 방송에 시험 송출하고 있으며, 다양한 멀티미디어 포맷으로 전환이 가능하다. 현재 유통되는 DMB 수신기는 이동통신단말기에 탑재되는 경우가 많고 꾸준히 증가 추세를 보이고 있으며 DMB 방송과 이동통신 데이터망을 융합한 다양한 서비스가 가능하다. 따라서 본 논문에서는 이동통신 데이터망과 MPEG-4 BIFS를 이용한 인터렉티브 멀티미디어 저작 포맷의 새로운 방법은 제안한다. 제안한 방법은 MPEG-4 BIFS를 수정 및 보완하고 DMB 방송과 이동통신 데이터망과의 상호 보완하여 동작되며 사용자가 직접 참여한 저작 내용을 DMB 방송으로 재송출 할 수 있고, 유저가 원하는 내용으로 재구성하는 새로운 인터렉티브 멀티미디어 컨텐츠를 생성한다.
내용기반 검색을 위한 비디오 데이터 장면전환 검출에서 점진적인 전환을 검출하는 것은 갑작스런 전환을 검출하는 것에 비해 일반적으로 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 가변형 동적 임계값과 가장 최근에 검출된 컷 프레임과 현재 프레임간의 특징값 차이인 컷 프레임 차를 이용하여 갑작스런 전환과 점진적인 전환을 찾아내는 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 점진적인 전환이 갖는 특성과 수학적 모델을 제시하고 컷 프레임 차를 이용하여 점진적인 전환을 검출할 수 있음을 보인다. 그리고 이를 바탕으로 갑작스런 전환과 점진적인 전환을 함께 검출할 수 있는 방법을 제시한다. 실세계 동영상 데이터를 대상으로 한 실험을 통해 제안하는 기법이 점진적인 전환 효과의 종류에 종속적이지 않으며 적은 연산 비용으로 쉽게 점진적인 전환 유무를 검출 할 수 있음을 보인다.
This paper is about the establishment of "Initial Response System." Initial response system is most important and should be treated urgently among all preparations for chemical terrorism. The objects of Initial response system are to protect civilians and the first responder who are exposed directly to chemical terrorism. Therefore, this paper suggests two main issues about Initial response system. One is to prepare immediate and exact information service system which assures the safety and survival of exposed people. The other is to build Scene Response System integrated with Command-Control Procedure for early finished situation. Compared to United States, overcoming the Chemical Terrorism requires to improve the contents of two categories: Counter Citizen Response part and Initial Scene Response part. For Counter citizen response part' s sake, the web-sites of Response leader agencies for searching information about chemical terrorism should be modified specifically. These web-sites have to be re-organized in detail. The existing Information service system which has been vaguely informed as "CBRNE Accident" needs to be divided as "CBRNE Accident" and "WMD terrorism." Further, each of them should be specialized in "Chemical', "Biological", and "Radiological" categories. There is a need to rearrange current Emergency Instruction for civilians against chemical terrorism in feasible way. At the same time, it should be applied consistently to all organizations through agreement between experts and related-organizations. For Initial Scene Response part's sake, "Initial scene response procedure (SOP)" and "Operational conception" should be produced through Simulated Exercises and workshops of all organizations related with initial response. These organizations have to cooperate with Ministry of Environment which is the main leader Agency as the center. Next, there is a need to develop a technology and Scene Response Equipments, and to standardize the response equipments which consider the capability of First Responders for chemical terrorism. Especially, improving capability of equipments is required to overcome the vulnerability of Scene Response Equipments.
영화나 VR 콘텐츠 제작 시 음향에 잔향 효과를 주는 것은 현장감과 생동감을 느끼게 하는데 매우 중요한 요소이다. 공간에 따른 음향의 잔향 시간은 RT60(Reverberation Time 60dB)이라는 표준에서 권고된다. 본 논문에서는 음향 편집 시 자동 잔향 편집을 위한 장면 인식 기법을 제안한다. 이를 위해 컬러 이미지와 예측된 깊이 이미지를 동일한 모델에 독립적으로 학습하는 분류 모델을 설계하였다. 실내 장면 분류는 내부 구조가 유사한 클래스가 존재하여 컬러 정보 학습만으로는 인식률의 한계가 존재한다. 공간의 깊이 정보를 사용하기 위해 딥러닝 기반의 깊이 정보 추출 기술을 사용하였다. RT60을 기반으로 총 10개의 장면 클래스를 구성하고 모델 학습 및 평가를 진행하였다. 최종적으로 제안하는 SCR+DNet(Scene Classification for Reverb+Depth Net) 분류기는 92.4%의 정확도로 기존의 CNN 분류기들보다 더 높은 성능을 달성하였다.
3차원 영상은 기본적으로 양안식 혹은 다시점 카메라를 이용해 촬영되며, 3차원 공간의 정보를 실시간적으로 얻기 위해 깊이 센서도 함께 사용된다. 이렇게 얻어진 영상은 잡음과 왜곡 제거, 깊이 생성, 중간 시점 합성 등의 3차원 영상처리 기술을 이용하여 3차원 입체영상 콘텐츠로 제작된다. 실감방송은 다양한 실감 콘텐츠를 이용하여 시청자가 마치 현장에 있는 것과 같은 생생함을 느끼게 해주는 차세대 방송이며, 3차원 입체영상 콘텐츠는 실감방송을 위한 가장 기본적인 미디어로 사용된다. 본 논문에서는 다양한 카메라 시스템을 이용하여 3차원 영상을 촬영하고 편집하여 실감방송을 위한 3차원 콘텐츠를 제작하는 연구의 국내외 기술동향을 살펴보고 주요 기술을 소개, 비교 및 분석한다.
MPEG-4 컨텐츠는 다양한 시청각 객체들로 구성되고, 사용자 상호작용에 대한 정의를 포함하여 동적인 씬 구성과 변화를 가능하게 한다. 또한 시청각 씬을 컨텐츠 단위로 표현하기 위해서 씬을 기술하는 디스크립션을 가진다. 이것은 씬을 구성하는 각 멀티미디어 객체들의 시공간적인 위치와 그들 사이의 관계를 표현하는 기술 언어이다. 본 논문에서는 멀티미디어 씬의 시공간적 관계를 시각적으로 저작할 수 있는 환경을 제공하고 이를 MPEG-4 씬 디스크립션, 객체 디스크립터 등의 스트리밍 MPEG-4 컨텐츠로 자동 생성하는 MPEG-4 컨텐츠 저작 시스템을 제안하고 그 개발 결과를 보인다.
대부분의 비디오는 대용량의 장시간 데이터로서 비디오 시청자들이 전반적인 내용을 이해하기에는 충분하지 못하다 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 효율적인 장면 전환 검출 방법과 새로운 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 χ2 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 지역적 히스토그램의 차이 값을 이용한 유사성 측정과 새로운 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다 또한 실제 TV방송 프로그램을 대상으로 비디오 개요 추출 실험 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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