본 논문은 국내 전래동화 콘텐츠를 활용한 차별화된 대화형 콘텐츠를 바탕으로 사용자의 몰입감을 극대화할 수 있는 가상현실 기술에 대하여 연구한다. 국내 전래동화에 대한 관심을 높이기 위한 목적으로 대화형 구조의 3차원 콘텐츠를 제작하고, 여기에 HMD, 립 모션과 같은 가상현실 기술을 응용하여 몰입형 시스템을 설계하기 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 우선 전래동화의 이야기를 바탕으로 게임방식의 상호작용을 통해 사용자의 긴장감을 높이는 장면들로 구성된 대화형 콘텐츠를 제작한다. 이를 바탕으로 사용자에게 입체감 있는 장면 전송과 현실감을 높이는 입력 처리 방식을 제공하기 위하여 오큘러스 HMD를 활용한 장면 생성, 시선기반 입력 처리 그리고 립 모션을 활용한 손 인터페이스를 설계한다. 제안한 입력 처리 기술 기반의 가상현실 콘텐츠가 사용자의 멀미 현상을 최소화한 상황에서 몰입을 높일 수 있는지 여부를 실험을 통해 확인한다.
본 논문은 페이셜 캡처 데이터로부터 페이셜 리그에 대한 다이렉트 리타겟팅을 수행하는 새로운 방법론에 대하여 다룬다. 페이셜 리그는 프로덕션 파이프라인에서 아티스트가 손쉽게 페이셜 애니메이션을 제작하기 위하여 만들어진 제작도구로서, 모션 캡처 등으로 생성된 얼굴 애니메이션 데이터를 페이셜 리그에 매핑할 경우 아티스트에게 친숙한 방식으로 손쉽게 수정, 편집할 수 있으므로 작업 능률을 크게 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 페이셜 리그는 그 종류와 작동 방식이 매우 다양하므로, 다양한 페이셜 리그에 대하여 강건하고 안정적으로 모션 데이터를 매핑할 수 있는 일반화된 방법을 찾기는 쉽지 않다. 이를 위하여, 본 논문은 캡처된 얼굴 모션 중 몇 개의 대표적 표정에 대하여 아티스트가 페이셜 리그로 제작한 표정을 예제로 학습시키는 데이터 기반 페이셜 리타겟팅 방식을 제안한다. 이를 통하여 우리는 아티스트가 페이셜 캡처 데이터를 기존 애니메이션 파이프라인의 페이셜 리그를 활용하여 손쉽게 수정할 수 있도록 할 뿐 아니라, 수십 수백개의 대응점을 일일이 지정해 주어야 하거나 사람과 많이 다른 동물 및 괴물 형태의 얼굴에는 리타겟팅이 잘 이루어지지 않았던 기존 대응점 기반 리타겟팅 방식의 한계점 또한 극복할 수 있었다. 본 논문의 결과물들은 우리의 방식이 제공하는 단순하면서도 직관적인 얼굴 애니메이션 리타겟팅이 실제 애니메이션 프로덕션에서 얼마나 효율적으로 활용될 수 있는지를 보여준다.
유체 시뮬레이션은 영화나 게임에 등장하는 물, 연기, 불, 폭발, 모래 등과 관련된 애니메이션을 생성하기 위해 유체운동 방정식을 풀어 형상화하는 컴퓨터 그래픽스 기술이다. 본 리뷰 논문은 유체 시뮬레이션에 대한 최근의 연구 동향을 영화를 중심으로 분석한다. 이를 위해 먼저 컴퓨터 그래픽스 분야에서 유체 시뮬레이션을 하는 방법과 이와 관련된 효율적 속도, 사실적 형상화 등의 기술적 이슈들을 격자 방법과 입자방법으로 분류하여 설명한다. 다음으로 2008년 Sci-Tech 오스카상을 수상한 유체 시뮬레이션 연구자 및 개발자들의 업적을 중심으로 그들이 제작한 영화 속에 사용된 기술의 특징을 설명한다. 이 과정을 통해 향후 영상 콘텐츠 분야의 유체 시뮬레이션 연구개발의 발전방향을 짚어보면 유체와 변형체나 고체사이의 상호작용, 상변이에 의한 위상 변화 표현, 유체 기반 크리쳐 생성과 크리쳐와 유체 상호작용 표현 기술이 주목을 받을 것으로 예상한다.
뉴미디어를 통한 시각적 커뮤니케이션 방법에서 타이포그래피의 역할은 모션그래픽의 발전과 함께 핵심적인 정보전달의 영역으로 자리 잡고 있다. 최근 입체영상구현 기술연구는 실재감 있는 영상을 제작하기 위해서 다양하고 새로운 영상 제작방법들이 시도되고 있다. 그러나 모션 타이포그래피를 이용한 입체영상 제작방법에 대한 연구는 많이 부족한 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 모션타이포그래피에 텍스트의 움직임을 이용한 방법, 카메라이동에 의한 방법, 편집 및 합성을 이용한 방법 등 세가지 실험을 적용하여 입체적인 모션타이포그래피 영상을 제안하고 이를 구현하였다. 실험결과 제안된 방식으로 구현된 입체모션 타이포그래피에서는 다양한 시각적 입체효과를 얻을 수 있었으며, 이를 통해 더욱 실재감 있는 시각적 정보전달의 효과를 얻을 수 있었다.
폐쇄된 계 내부에서 강체 입자의 회전 운동에는 회전시키는 주체가 되는 몸체와 회전을 당하는 입자로 나눌 수 있다. 이 경우 입자가 몸체에 대해서 구속 될(bounded) 경우 홀로노믹(HOLONOMIC) 시스템으로서 지금까지 동역학에 소개되는 모든 수식이 잘 맞게 해석되고 수식에 의한 구조 또 한 현실과 잘 맞다. 그러나 그 구조가 비흘로노믹 시스템 이면 기존 회전 운동 방정식에서 벗어난다. 본 논문의 목적은 회전 운동 시 홀로노믹 시스템과 비흘로노믹 시스템과의 차이를 장치로 구분 하고 특히 비 홀로노믹 시스템의 현실에서 나타나는 현상을 컴퓨터 시뮬레이션 모델에 수식 화 하는 것이다. 그 수식으로부터 닫힌 회전운동의 질량중심(center of mass) 이동과 외부의 마찰에 대한 갇힌 운동(confined motion)의 표현법을 컴퓨터 그래픽 운동 방법에 응용 할 수 있도록 한다.
본 연구는 몰입형 가상환경에서의 가상현실 사용자의 사회적 현존감을 높이고 다양한 경험을 제공하기 위하여 강체 추적 기반의 가상 아바타 응용 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 마커를 사용한 모션 캡처 기반의 실시간 강체 추적을 기반으로 역운동학을 통해 가상 아바타의 동작을 추정한다. 이를 통해 현실 세계에서의 간단한 객체 조작으로 몰입감 높은 가상환경을 설계함을 목적으로 한다. 가상 아바타를 통한 몰입형 가상환경에 관한 응용을 실험 및 분석하기 위하여 과학실험 교육 콘텐츠를 제작하고 시청각 교육, 전신 추적, 그리고 제안하는 강체 추적 방법과의 설문을 통해 비교 분석하였다. 제안한 가상환경에서 참가자들은 가상현실 HMD를 착용하고 추정된 동작으로부터 실험 교육 행동을 수행하는 가상 아바타로부터 몰입과 교육 효과를 확인하기 위한 설문을 진행하였다. 결과적으로 강체 추적 기반의 가상 아바타를 활용하는 방법을 통해 전통적인 시청각 교육보다 높은 몰입과 교육 효과를 유도할 수 있었으며, 전신 추적을 위한 많은 작업 없이도 충분히 긍정적인 경험을 제공할 수 있음을 확인하였다.
기존 연구에 따르면 감정은 신체 감각 및 신체 움직임과 같은 신체적 변화에 영향을 주고, 감정 자극에 따라 다르게 나타난다고 알려져 있다. 그러나, 감정의 자극에 따른 신체 감각 및 신체 움직임의 활성화 정도 및 Autonomous emotion recognition(AER) 시스템의 성능에 미치는 영향에 대한 연구는 아직 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 20명의 피험자를 대상으로 3가지 종류의 감정 자극(단어, 사진, 영상)을 활용하여 AER 시스템에 미치는 영향을 연구하였다. 측정 변인으로는 정서적 반응, 컴퓨터 기반 자가 보고, Motion Capture 장비를 통해 측정한 신체 움직임을 활용하였다. 본 연구의 결과를 통하여 영상 자극이 다른 자극에 비해 더 많은 신체 움직임을 유도하는 것을 확인하고, 영상 자극을 통해 수집한 신체적 특이점이 AER을 위한 분류 정확도 역시 가장 높음을 확인하였다. 신체 움직임을 기반으로 한 감정적 특이점은 행복, 놀람, 분노, 중립 등에서 감정 유도 자극의 종류에 따라 비슷한 패턴이 나타남을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 신체적 변화를 기반으로 한 AER 시스템 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
과거 값비싼 워크스테이션에서만 구현 가능했던 실시간 가상스튜디오를 이제는 하드웨어의 발달로 개인용 컴퓨터에서도 운용할 수 있게 되었다. 그럼에도 불구하고 여전히 실시간 제작의 그래픽 품질에는 한계가 있기 때문에 영화나 드라마에서는 후반 제작(post production)으로 그래픽을 합성하는 것이 일반적이다. 그러나 후반 제작을 위한 순수 영상 기반 카메라 추적은 많은 작업 시간을 요하며, 자주 불안정한 결과를 보인다. 이를 극복하기 위해 가상스튜디오와 마찬가지로 촬영 단계에서 카메라 모션 데이터를 센서로부터 수신하되, 이를 저장하여 후반제작에서 활용할 수 있는 시스템(POVIS: post virtual imaging system)을 제안하였다. 실사와 그래픽의 매끄러운 정합을 위해서는 정확한 카메라 캘리브레이션이 선행되어야 하는데, 이를 위해 두 장의 평면 패턴만을 이용하여 간단하게 수행할 수 있는 캘리브레이션 방법을 사용하였다. 또한 카메라 센서 데이터는 기계적 부정합 등으로 인해 약간의 오류를 포함하게 되는데, Kalman 필터를 이용하여 이를 줄이는 방법을 제안하였다. 개발된 POVIS는 다큐멘터리 제작에 사용되어 작업 시간을 크게 단축시키고, 특징점의 부재로 인해 기존의 방법을 적용할 수 없는 영상에서의 카메라 추적을 성공적으로 수행하였다.
With all the recent progresses in computer hardware and software technology, the animation of fluids in real-time is still among the most challenging issues of computer graphics. The fluid animation is carried out in two steps - the physical simulation of fluids immediately followed by the visual rendering. The physical simulation is usually accomplished by numerical methods utilizing the particle dynamics equations as well as the fluid mechanics based on the Navier-Stokes equations. Particle dynamics method is usually fast in calculation, but the resulting fluid motion is conditionally unrealistic. The methods using Navier-Stokes equation, on the contrary, yield lifelike fluid motion when properly conditioned, yet the complexity of calculation restrains this method from being used in real-time applications. This article presents a rapid fluid animation method by using the continuum-based fluid mechanics and the enhanced particle dynamics equations. For real-time rendering, pre-integrated volume rendering technique was employed. The proposed method can create realistic fluid effects that can interact with the viewer in action, to be used in computer games, performances, installation arts, virtual reality and many similar multimedia applications.
Structural integrity can be accessed from dynamic deformations of structures. Moreover, dynamic deformations can be acquired from non-contact sensors such as video cameras. Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) algorithm is one of the commonly used methods for motion tracking. However, averaging throughout the extracted features would induce bias in the measurement. In addition, pixel-wise measurements can be converted to physical units through camera intrinsic. Still, the depth information is unreachable without prior knowledge of the space information. The assigned homogeneous coordinates would then mismatch manually selected feature points, resulting in measurement errors during coordinate transformation. In this study, a two-stage optimization method for video-based measurements is proposed. The manually selected feature points are first optimized by minimizing the errors compared with the homogeneous coordinate. Then, the optimized points are utilized for the KLT algorithm to extract displacements through inverse projection. Two additional criteria are employed to eliminate outliers from KLT, resulting in more reliable displacement responses. The second-stage optimization subsequently fine-tunes the geometry of the selected coordinates. The optimization process also considers the number of interpolation points at different depths of an image to reduce the effect of out-of-plane motions. As a result, the proposed method is numerically investigated by using a truss bridge as a physics-based graphic model (PBGM) to extract high-accuracy displacements from recorded videos under various capturing angles and structural conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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