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김재호 (부산대학교) 장정양 (부산대학교) 왕위차오 (부산대학교) 장소은 (부산대학교) 이태린 (부산대학교)
저널정보
한국전시산업융합연구원 한국과학예술융합학회 한국과학예술포럼 Vol.30
발행연도
2017.9
수록면
41 - 56 (16page)
DOI
10.17548/ksaf.2017.09.30.41

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본 연구는 애니메이션 갈등의 VST 특징을 조사하고 강도를 측정한 이태린의 연구 결과에 대한 심화연구로 초개인적 갈등영상과 초개인적 갈등 값을 기반으로 시작되었다. 본 연구의 목적은 초개인적 갈등 강도 값(ESSPC)을 자동 계산하는 모델을 찾아내는 것이다. 따라서 본 논문에서 SPC 영상을 분석하였으며, ESSPC 값을 자동 계산하는 모델을 찾아내기 위해 의사 역행렬(Pseudo Inverse matrix)을 사용하였다. 연구결과 및 내용은 다음과 같다. 이들을 활용하여, 1)SPC를 분석하기 위한 20 개의 영상 Feature값을 제안하였다. 그리고 2)의사 역행렬(Pseudo Inverse matrix)을 사용하여 ESSPC 값을 자동 계산하는 선형모델을 찾아냈다. 그 결과로 3)제안된 시스템은 9.25%의 평균 자승오차의 제곱근 보이며, 그 효율성이 증명되었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 이를 계속 발전시켜 성공적 애니메이션의 제작을 위한 자동 검증시스템을 개발하고자 한다.
#Visual Story Telling(VST #비주얼스토리텔링) #Super Personal Conflict(초개인적 갈등) #Pseudo Inverse Matrix(의사 역행렬) #Root Mean Square Error(자승오차의 제곱근) #Image Feature Vector(이미지벡터특징)

목차

Abstract
국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 고찰
Ⅲ. 초개인적 갈등 강도 계산 선형 모델
Ⅳ. 초개인적 갈등강도의 분석 실험
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (32)

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[학술지(정기간행물)] - A. Hanjalic / 2006 / Extracting mmoeds from picture and sounds / IEEE Signal Processing Pagzine 23 (2) google schola [학위논문] - Bong-seon Sung / 2013 / Analysis of Character Movement Direction Based on A New Narrative Process Classification Model of Animation / Doctor / Pusan National University google schola [학술지(정기간행물)] - Bradley M M. / 1994 / Measuring emotion: the self-assessment maniking and the semantic differential / Journal of behavior therapy and experimental psychiatry google schola [학술대회논문] - Dietz R / 1999 / Affective agents: Effects of agent affect on arousal, attention, liking and learning / Proceedings of the Third International Cognitive Technology Conference google schola [기타자료] - Ekman P / 1994 / All 'emotions are basic.' The nature of emotion: Fundamental questions google schola

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