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- 저자 : 조승우(Seungwoo Cho) (검색결과 3 건)
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휴먼 IK와 키넥트를 이용한 CG 캐릭터 애니메이팅 공정 연구
최철영(Chul Young Choi),조승우(Seungwoo Cho),이준석(Junesok David Lee) 한국애니메이션학회 2013 애니메이션연구 Vol.9 No.4
고가의 모션캡쳐 장비가 아닌 콘솔 게임용 모션 트래킹 카메라를 이용하여 모션캡쳐를 가능하게 해주는 프로그램들이 등장하고 있다. 이는 모션캡쳐를 이용한 콘텐츠 개발이 활성화 될 수 있는 계기를 마련해주고 있는데 기능이 낮은 장비로 캡쳐하는 만큼 모션캡쳐 데이터의 퀄리티가 낮아 데이터 수정이 어려워 전문가가 아니면 원하는 결과물을 만들기가 쉽지 않다. 이에 마야의 휴먼 IK와 애니메이션 레이어를 이용하여 제작 공정을 간소화 및 규격화 하며 모션캡쳐 데이터의 수정방향을 2가지 레이어 모드와 3가지 상황으로 설정하고 수정방법을 제시하여 프로젝트 수행을 통해 효율성을 증명하려 하였다. 이 과정을 통해 모션캡쳐 데이터 수정이 어렵지 않고 비교적 간단하게 원하는 퀄리티를 얻을 수 있다는 인식이 확산되고, 개인화 되어가는 생산과 소비문화 속에서 애니메이션 콘텐츠의 개인생산 가능성을 제시하는 제작공정을 마련하려 하였다. 이를 통해 애니메이션 제작에 있어서 모션캡쳐를 이용한 CG 캐릭터 애니메이팅 방식이 활성화가 되어 게임, 애니메이션 콘텐츠 생산의 붐이 일었으면 하는 바람이 있다. Instead of expensive motion capture device, programs that allow motion capture using motion tracking camera originally created for gaming console have been presenting recently. This gives an instrumental opportunity for contents development using motion capture technique to be expanded. However it"s not easy to produce a desired outcome unless you are an expert since the quality of motion capture data is not enough high as the equipment has relatively low level functions. Therefore, we propose a modified method with two-layer mode and three cases of situations in variety numbers of modified motion capture data through production process after simplifying and standardizing the production process using Human IK and animation layers in ‘MAYA.’ By executing this process, we try to prove efficiency of the suggested production system and establish the production process in the possibility of individual production of animation contents which becomes common idea in related field as the modification of motion capture data is considered quite simple to obtain desired substantial quality to work with. Moreover we hope that personal production to be increased with motion capture system in the field of computer animation production by presenting individual production process in an effort to make individual production contents that designed for today"s personalized culture of production and consumption.
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심층학습 기반의 Predictor-Estimator 모델을 이용한 영어-한국어 기계번역 품질 예측
김현(Hyun Kim),신재훈(Jaehun Shin),이원기(Wonkee Lee),조승우(Seungwoo Cho),이종혁(Jong-Hyeok Lee) Korean Institute of Information Scientists and Eng 2018 정보과학회논문지 Vol.45 No.6
Quality Estimation (QE) for machine translation is an automatic method for estimating the quality of machine translation output without the need to use reference translations. QE has recently grown in importance in the field of machine translation (MT). Recent studies on QE have mainly focused on European languages, whereas fewer studies have been carried out on QE for Korean. In this paper, we create a new QE dataset for English to Korean translations and apply a neural network based Predictor-Estimator model to a QE task of English-Korean. Creating a QE dataset requires manual post-edited translations for MT outputs. Because Korean is a free word order language and allows various writing styles for translation, we provide guidance for creating manual post-edited Korean translations for English-Korean QE data. Also, we alleviate the imbalanced data problem of QE data. Finally, this paper reports on our experimental results of the QE task of English-Korean by using the Predictor-Estimator model trained from the created English-Korean QE data.
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