인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
본 논문에서는 기존의 모션 캡쳐 키프레임 선택 기법이 동작의 기하학적 중요도를 충분히 반영하지 못하는 한계를 지적하고, 이를 개선하기 위한 복잡도 기반의 적응형 키프레임 선택 기법을 제안한다. 제안 방법은 모션 데이터의 지역적 복잡도 분석을 통해 동작의 비선형성을 정량화하고, 구간별 복잡도에 따라 쌍별 오차에 적용되는 지수 값을 자동 조절하는 적응형 지수(Adaptive Exponent)를 도입하여 시각적으로 중요한 구간의 오차를 효과적으로 제어한다. 또한, 변형된 오차 비용을 기반으로 한 동적 계획법과 최대 간격 제약을 통해 과도한 키프레임 간격을 방지하면서 전체 모션을 안정적으로 근사한다. 본 연구는 애니메이션 제작 과정에서 빈번하게 요구되는 리타게팅 및 프레임 단위 편집 환경에서 실용적인 키프레임 선택 방안을 제시한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-26-02-095993663