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- 저자 : 조은성 ( Eun Sung Jo ) (검색결과 3 건)
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목소리 배우의 조형성을 이용한 2D/3D 애니메이션 캐릭터 연구
조은성(Jo Eun-Sung) 한국만화애니메이션학회 2009 만화애니메이션연구 Vol.- No.16
이전에 발표한 「실사인물의 조형성을 이용한 캐릭터 제작 연구」에서 기본 토대가 2D 애니메이션이었다. 2008년에 개봉 상영하여 20만 이상의 관객을 끌어 모은 애니메이션은 모두 5편이고 이중 4편이 3D 애니메이션이었다. 이는 관객의 선호도가 2D에서 3D쪽으로 전이되었음을 의미한다. 따라서 본 연구는 이전 연구에서 시대적인 반영이 미진했던 부분을 보완하여 3D까지 확대 연구 할 필요성에서 출발하였다. 캐릭터를 만드는 다양한 방법 중 목소리 녹음에 참여한 배우의 조형적 요소를 이용하여 만든 2D와 3D 애니메이션 작품 중 몇 편을 선별하였다. 실사인물의 캐릭터 변형과정에서 어떤 기준이 되는 부분을 발견하고 그 기준선을 기준으로 실사인물과 캐릭터를 비교 연구를 하였다. 2D에서 적용했던 연구를 3D작품에 확대시켜 적용하는 연구를 진행하여 작지만 각각의 차이를 발견하였다. 애니메이션 기획단계에서 기존 배우의 조형성을 기대하며 캐릭터를 제작한다면 본 연구에서 나타난 2D와 3D 영화 등장인물의 변형과정 특징을 잘 살펴 캐릭터 작업에 보탬이 되기를 바란다. It seems like that the main stream of animation for theaters transferred from cells to 3D animations. It can be easily seen if current situation is compared to the time when all works were Cell animations. Although earlier papers were mostly about studies on Cell animation works, future studies will publish papers related to 3D. Accordingly, this study studied the association of the researcher's paper with 3D works while it had been applied to 2D. Then, based on the data, this study analyzed how major/supporting characters were transformed to animation characters in the scenes that were animated at the beginning and end of film that were released in 2007. This result was compared with the character made using a voice actor in the Pixar's long piece of animation for theater that had been already screened. The data were made into values to some extent in an attempt to increase satisfaction in the result of analysis comparing the character with the voice actor. When making characters using actual persons, it is hoped that grasping the modeling factors of the images making 2D/3D characters as indicated in this study will be helpful in producing animation characters.
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조은성(Jo Eun-Sung) 한국만화애니메이션학회 2009 만화애니메이션연구 Vol.- No.15
극장용 애니메이션에서 서사구조와 긴밀히 연관되어 관객들에게 직접적으로 영향을 끼치는 캐릭터의 중요성은 누구나 인지하나 이를 만들어 내는 작업은 대단히 어렵다. 본 연구는 이 과정 즉 캐릭터를 제작하는 과정에 대한 연구이다. 이전에 발표된 애니메이션 캐릭터에 관련된 여러 논문에서 등장인물의 조형적 특징을 분석한 데이터를 이용하여 캐릭터의 전형성을 찾기 위한 분석기준을 마련하였다. 이 데이터를 근거로 2007년에 개봉한 영화중 초반부와 종반부에 애니메이션으로 작업된 씬이 있어 실제 주·조연의 모습이 어떻게 애니메이션 캐릭터로 변형이 됐는지 분석하였다. 마지막 단계로 앞서 분석한 데이터를 기준으로 인물사진의 조형성을 이용한 캐릭터를 만드는 매뉴얼적인 과정을 연구하였다. 연구자의 주관적 판단이 아닌 객관적 데이터를 이용하여 캐릭터창작에 접근하고자 했는데 사람의 손으로 하는 작업이라 연구자의 생각이 완전히 배제 될 수 없었음을 감안해도 만족도가 높은 결과물을 얻어냈다. 애니메이션 작업시 처음부터 실사인물의 조형성을 이용하여 캐릭터 만들기 작업을 시도 한다면, 본 연구에서 나타난 캐릭터를 만드는 이미지의 조형 요소와 이를 적용하는 과정을 인지하여 애니메이션 캐릭터를 제작하는 데 도움이 되길 기대한다. Everybody recognizes importance of characters in theater animation that directly influence audiences through narrative structure. However, it is very difficult to make one. This study is about this process that creates characters. This study derived what common points were involved in analysis data of major/supporting characters’ formative characteristics in various studies related to animation characters. Then, based on the data, this study analyzed how major/supporting characters were transformed to animation characters in the scenes that were animated at the beginning and end of film that were released in 2007. Finally, this study investigated the process of character creation using portrait based on the analyzed data. Although this study tried to approach to character creation objectively using objective data rather than subjective judgment of the researcher, the researcher recognizes that subjective thoughts could not be completely excluded since it is done by man’s hands. However, this author sincerely hopes that this research can be a great help in producing animation characters through understanding form factors of images that makes character for short film producers who suffered from slow work process due to difficulty in creating characters or authors who failed to complete satisfactory work as they could not find slight difference in character modification.
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국민건강보험 빅데이터를 활용한 주요 만성질환 발생률 예측모형의 개발과 활용
이상연 ( Sangyon Lee ),조은성 ( Eun Sung Jo ),전성현 ( Sunghyun Jun ),홍석철 ( Sok Chul Hong ) 한국보험학회 2023 保險學會誌 Vol.133 No.-
고령화와 생활습관 악화로 인해 만성질환의 예방과 관리에 대한 수요가 증대되어왔다. 이에 개인의 미래 만성질환 발병 위험률을 사전에 추정하고 위험요인을 식별하기 위하여 본 연구에서는 대표성 있는 의료빅데이터인 국민건강보험공단 표본 코호트 DB의 건강검진 기록과 진료기록을 활용하여 주요 만성질환과 의료적 사건을 예측하는 모형을 만들었다. 예측모형으로 해석과 활용 측면에서 이점을 가진 벌점 로지스틱 회귀모형을 사용하였으며, 벌점항은 머신러닝 방법론에 입각하여 최적화하였다. 최종적으로 적합된 모형별 예측력을 평가하고 주요 위험요인으로 선정된 변수들을 검토한 뒤, 예측모형의 활용방안에 대해 검토하기 위해 주요질환 추정 위험률을 기반으로 개인들을 등급화하여 등급별 위험도와 주요 검진지표의 분포를 살펴보았다. 본 연구에서 개발된 위험률 산출 및 등급화 모형이 개인의 위험률 평가, 개인의 주요 위험요인 식별을 통한 보다 비용-효율적인 건강관리서비스 개발의 토대가 되기를 기대한다. Demand for the prevention and management of chronic diseases has risen due to ongoing societal aging and prevalent unhealthy lifestyle. To estimate an individual’s risk of chronic disease in advance and to identify major risk factors, this study used health examination records and medical records of the representative medical big data, the NHIS national sample cohort DB, to develop models to predict major chronic diseases and medical events. As a prediction model, a L1 penalized logistic regression model with advantages in terms of interpretation and utilization was used, and the penalty term was tuned based on the machine learning methodology. Finally, after evaluating the fitted models’ performance and reviewing the variables selected as risk factors, to explore the applicability of the models, individuals were graded based on the estimated risks, and distribution of morbidity rate and major health indicator levels by grade were examined. It is expected that the risk calculation and grading model suggested in this study will serve as the basis for the development of more cost-efficient health care services through evaluation of individual risk rates and identification of major risk factors.
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