살 떨림 재현 기술 개발... CG·애니메이션에 활용(Motion Computing Lab develops a technology that recreates vibration of soft tissue)

KAIST(총장 신성철)가 인간의 살 떨림 모션을 손쉽게 재현할 수 있는 기술을 개발했다. 컴퓨터그래픽(CG)이나 애니메이션에 활용하면 훨씬 역동성 있고 실감나는 영상을 얻을 수 있다.

KAIST는 이성희 문화기술대학원 교수팀이 인체가 움직이는 과정에서 발생하는 살의 떨림을 기존 방식보다 쉽고 정밀하게 구현하는 '관찰 기반 물리 인체 캐릭터 시뮬레이션' 기술을 개발했다고 13일 밝혔다. 

인간의 살 떨림을 영상으로 재현하기 위해서는 그동안 카메라 여러 대로 대상을 캡처하거나 물리 연산을 이용해 시뮬레이션을 했다. 그러나 이 같은 방법은 뚜렷한 단점이 있어 양질의 영상을 얻기 어려웠다. 캡처 방식은 인체 관절 움직임의 경우 실제로 담을 수 있지만 살 떨림 재현이 제한돼 역동적 떨림을 구현하기 어려웠다. 직접 카메라로 촬영한 것 외에 다양한 영상을 얻을 수도 없었다. 

기존 시뮬레이션 방식은 상대적으로 범용성이 뛰어나고 미세한 살 떨림을 구현할 수 있지만 영상을 얻기 위해서는 많은 시간과 컴퓨팅 파워가 필요했다. 간단한 캐릭터나 신체 일부 모습 재현에 주로 쓰였다. 

연구팀은 여기에 캡처한 인체 영상과 시뮬레이션의 결과 값을 비교하고, 물성 값을 자동으로 부여하는 알고리즘을 적용했다. 서로 다른 결과 값의 격차를 측정, 자동으로 오차를 줄이는 역할을 한다. 이 결과 인체 전체를 시뮬레이션하는 것에 비해 4배 빠른 속도로 살 떨림 영상을 얻을 수 있다. 고속으로 움직이는 다양한 인체 영상에 실제와 같은 살 떨림 효과를 넣는 것도 가능해진다. 

KAIST는 이 기술을 지난 1일 '시그래프(SIGGRAPH) 학회'에서 소개했다. 시각 기술 관련 세계 최고 수준의 학회다. 

 

 

연구팀은 내년에 '기가코리아 정부 과제 사업'에 참여, 기업과 기술 상용화를 위한 후속 연구에 나설 계획이다. 

이상희 교수는 “캡처와 시뮬레이션 방식을 융합해 더욱 역동적인 살 떨림 영상을 손쉽게 얻는 기술을 개발했다”면서 “영상 콘텐츠 사실성을 높이고 가치를 더하는 기반 기술이 될 것”이라고 말했다. 

 

참조: 전자신문 2017.8.13

원본보기: http://www.etnews.com/20170811000293

 

KAIST (Korea Advanced Institute of Science & Technology, President Shin Sung-chul) has developed a technology that can easily recreate a motion of vibration of human soft tissue. If this technology is applied to CG (Computer Graphic) or animations, one can obtain images that are more realistic and dyanmic.
KAIST announced on the 13th that a research team led by Professor Lee Sung-hee of The Graduate School of Culture Technology has developed ‘observation-based physical body character simulation’ technology that implements vibration of soft tissue that occurs when there is movement of a human body easier and more accurate than current methods.
Until now one had to either capture a subject with many cameras or use physical calculations in order to recreate vibration of human soft tissue through images. However it was difficult to obtain images with good quality as these methods have clear flaws. Although capturing a subject with many cameras can actually capture movements of human joints, it was difficult to implement dynamic vibrations as there were limitations in recreating vibration of soft tissue. It could not also capture other variety of images except for the subjects that are directly captured with cameras.
Although current simulation methods have relatively excellent versatility and can implement accurate vibration of soft tissue, many hours and computing power were needed in order to obtain images. They were mostly used for simple characters or recreation of certain body parts.

Research team compared results of simulation and images of a human body that are captured and applied an algorithm that automatically gives property value. This algorithm measures difference in values of different results and automatically reduces any errors. As a result, research team was able to obtain images of vibration of soft tissue at a speed that was four times faster than simulating entire human body. It is also possible to apply effect of vibration of soft tissue that is like actual vibration of soft tissue to variety of images of human bodies that are moving at fast speed.
KAIST introduced this technology at ‘SIGGRAPH’, which is the world’s highest-level conference for visual technologies, on the 1st of this month.
Research team is planning to participate in South Korean Government’s GiGA Korea project in 2018 and carry out follow-up research in order to commercialize technologies and companies.
“We have developed a technology that can easily obtain images of more dynamic vibration of soft tissue by combining capturing and simulation methods.” said Professor Lee Sang-hee. “It will be a technology that adds values and increases reality of images.”
 

The Graduate School of Culture Technology (GSCT) at KAIST(*) invites applicants for tenure-track and non-tenure track visiting faculty positions.

 

‘Culture technology’ is a multidisciplinary field drawing on virtually every aspect of our life, and evolves rapidly with the advancement of digital technology. In this respect, GSCT conducts research on cutting-edge technologies that enhance and transform our culture based on collaborations across a variety of disciplines including engineering, natural/social science, and liberal/visual arts.

 

We are looking for candidates for tenure-track position in the broad areas of CT including but not limited to

     - Cognitive science for human-culture research

     - Complex systems, AI, NLP for cultural systems and information

     - Music technology

     - Design computing

     - Computational fabrication

 

An overview of current research and teaching programs at GSCT is available at http://ct.kaist.ac.kr.

 

Qualified candidates should hold doctoral degrees in any of the related areas, and possess outstanding academic or research credentials. Strong motivation to perform inter-disciplinary research across the diverse fields of engineering, arts, and humanities is a must regardless of the candidates’original academic background.

 

The application and the publication list form are available here and should be sent to

 

Chair of the Search Committee

Graduate School of Culture Technology

291 Daehak-ro, Yuseong-gu Daejeon 34141, Republic of Korea

fschair@kaist.ac.kr

 

Although applications are accepted year-round, the above materials should be received on or before September 30, 2017 for prompt initial consideration. The appointment can begin in the spring semester of 2018. Note that the full application can be sent after the candidate passes the pre-screening process. The passed candidate will be notified individually.

 

(*) KAIST (formerly the Korea Advanced Institute of Science and Technology) was established by the government of Republic of Korea in 1971 as the nation’s first graduate school specializing in science and engineering education and research, and is now one of the world’s leading universities. For more information, visit http://www.kaist.ac.kr

[대전의 젊은 예술가들을 만나다] 아름다움을 찾는 길에서 기술과 동행하다 카이스트 문화기술대학원 이정섭 씨

대전의 젊은 예술가들을 만나다 ⑩
대전문화재단에서는 젊은 예술가들의 창작활동을 활성화하기 위해 차세대 아티스타를 지원하고 있다. 이들에 대한 지원을 통해 젊은 예술가들은 개인 창작을 극대화 시켜나갈 수 있으며, 신진 예술가들은 서로 간에 네트워크를 구축해 지역 문화예술 인적 인프라를 더욱 공고히 할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 2017년 모두 24명을 선정했으며 이들의 창작활동과 예술세계를 스토리밥 작가협동조합 소속 작가들이 취재해 널리 알리고자 한다.

 

원문기사 바로가기 : http://www.goodmorningcc.com/news/articleView.html?idxno=68623

 

 

수상 소식 안내

 

우리대학원 박사과정 정선진 학생이( 비주얼미디어 랩, 지도교수 노준용)

2017년 한국컴퓨터그래픽스학회에서 ‘석사논문상’을 수상하였습니다.

- 학회명: 2017 한국컴퓨터그래픽스학회

- 수상명: 석사 논문상

- 수상일자: 2017. 07. 13.

 

 ** 주 저자 발표 논문 **

- 학회: 2017 Computer Animation and Social Agents

- 저널: Computer Animation and Virtual Worlds 28.3-4 (2017)

- 논문명: Age-related Gait Motion Transformation Based on Biomechanical Observations (생체 역학적 관찰에 기반한 연령에 따른 보행 동작 생성)

- 저자: 정선진, 홍석표, 조경민, 엄해광, 최병국, 노준용

 

- 연구내용 요약:

 

Age-related Gait Motion Transformation Based on Biomechanical Observations

 

We present a novel approach for synthesizing human gait motions according to a range of input ages by transforming a given motion based on biomechanical observations. Given an original motion, our method first extracts gait cycles that are periodically defined by foot contact on the ground and then transforms the original motion to achieve a desirable posture and motions that respectively correspond to the input age. Among many biomechanical features that gradually change with aging, we mainly focus on spatiotemporal and kinematic features as well as postural changes. Exploiting these features, we formulate the biomechanical changes as continuous functions that reflect visually significant features corresponding to the input age. Finally, we demonstrate that our system can automatically generate plausible gait motions given a wide range of input ages.

수상 소식 안내

 

우리대학원 소셜컴퓨팅 랩 차미영 교수, 박사과정 김재우,하유이 석사과정 강승체, 임홍준 학생 팀의 연구결과가

2017년 한국컴퓨터종합학술대회에서 ‘우수 발표논문상’으로 선정되었습니다.

- 학회명: 2017 한국컴퓨터종합학술대회

- 수상명: 우수발표논문상

- 수상일자: 2017. 07. 10.

- 논문명: 영화 대사를 통한 부정 감정 탐지

- 저자: 김재우, 하유이, 강승체, 임홍준, 차미영

 

- 연구내용 요약:

	영화 대사를 통한 부정 감정 탐지 Detecting Negative Emotions from Labeled Movie Script
	김재우 하유이 강승체 임홍준 차미영 한국과학기술원 문화기술대학원
미래의 인공지능 시스템을 개발하는 것에 있어 사람의 감정을 정확히 파악해 내는 것은 매우 중요한 요소이다. 그러나 기존의 감정 분석 방법은 긍정과 부정의 이분법적 척도에 국한되어 있으며, 특히 긍정적 감정에 편향되어 있다. 그로 인해 부정적 감정은 탐지해내기가 어렵고, 각기 다른 부정적 감정 사이들에서도 분류가 힘들다. 그러나 분노나 슬픔과 같은 부정적 감정을 잘 탐지해 내는 것은 추후 많은 인공지능 시스템에 적용될 수 있는 중요한 요소이다. 본 논문은 분노, 공포, 슬픔, 혐오감과 같은 다양한 부정적인 감정을 다루면서 인공지능 시스템을 위한 효과적인 부정 감정 탐지법을 제시한다. 분류를 위해 영화 <인사이드 아웃> 스크립트로부터 컨텐츠 정보와 그 외 메타 정보들을 추출하여 사용했다. 또한, 크로스 벨리데이션 방법과 실제 사람들의 태깅을 통해 분류기의 성능을 평가했고, 기존 연구들에 비해 향상된 성능을 보여주었다.