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인공지능시대에서 애니메이터로 살아남기
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9791193126189
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| Publication Date | 2024/01/26 |
| Pages/Weight/Size | 148*210*20mm |
| ISBN | 9791193126189 |
| Categories | 대학교재 > 예체능/문화/기타 계열 |
Description
이 책은 다양한 분야에서 활용되고 있는 인공지능 시대에서 컴퓨터 그래픽 장르의 3D 애니메이션과 관련하여 융/복합되었을 때의 가설을 기준으로 한 실험을 통해 기술적 파급력과 앞으로 다가올 미래에 대한 가능성을 제시한다. 공학적으로 어려울 수 있는 인공지능의 수많은 내용에 대한 기술적 내용을 3D 애니메이터의 관점에서 쉽게 풀어 집필한 내용이다. 애니메이션과 관련한 게임, 영화, XR 등 다양한 형태의 업계 종사자 또는 애니메이션을 공부하는 학생, 애니메이션에 관심이 있는 독자라면 이 책을 추천한다. 이 책에서 인공지능과 애니메이션, 센서와 관련한 기초 이론을 담고 있기 때문에 사전 지식을 필요하지 않다. 다만, 유니티, 언리얼, 마야, 맥스 등 컴퓨터그래픽스를 기반으로 한 3D 저작 툴을 가볍게 이해하고 있으면 책을 읽기 더욱 쉬울 것이다.
Contents
머리말 3
목 차 5
제1장
인공지능의 가능성 9
01. 인공지능의 정의 11
02. 인공지능의 역사 12
03. 인공지능의 필요성 16
04. 인공지능이 인류에게 미치는 영향 18
05. 인공지능의 발전으로 인한 직업의 변화 20
06. 인공지능의 문제점 23
07. 인공지능의 문제 해결 26
제2장
인공지능의 활용 분야 29
01. 의료 분야 31
02. 금융 분야 34
03. 제조업 분야 37
04. 교육 분야 39
05. 자동차 및 교통 분야 42
06. 음성 인식 분야 45
07. 게임 분야 49
08. 환경 분야 52
09. 범죄 분야 55
10. 예술 분야 58
11. 로봇 분야 61
12. 센서 분야 64
제3장
센서의 종류와 역할 67
01. 센서의 정의 69
02. 센서의 중요성 70
03. 센서의 종류 73
제4장
동작 인식 센서 79
01. 동작 인식 센서의 정의 81
02. 가속도 센서 82
03. 자이로스코프 84
04. 자기 센서 86
05. 관성 측정 장치 90
06. 라이더 센서 94
07. 이미지 센서 96
제5장
3D 애니메이션과 모션 캡처 99
01. 동작 인식 센서의 원리 101
02. 비전 기술의 정의 103
03. 비전 기술의 원리 104
04. 비전 기술의 응용 분야 107
05. 3D 애니메이션의 정의 109
06. 3D 애니메이션의 제작 과정 113
07. 모션 캡처 과정 117
08. 모션 캡처 방법 120
09. 모션 캡처를 활용한 3D 애니메이션 제작 123
제6장
벤치마크 데이터 세트 127
01. 벤치마크 데이터 세트의 정의 129
02. UTD 다중 모드 인간 행동 데이터 세트 132
03. MSR-Action 3D 데이터 세트 137
04. MSR-Daily Action 3D 데이터 세트 138
05. UT-Kinect 데이터 세트 140
제7장
범죄 수법을 고려한 세분화된 동작 데이터 세트 구성 143
01. 범죄 수법에 근거한 내용 145
02. 라이다 시스템 기본 구성 및 동작 원리 149
03. 관성 측정 장치 센서 152
04. 극 학습기계(ELM) 기반 트레이닝 154
05. 기존 벤치마크 데이터 세트 구성 158
06. UTD-MHAD 데이터 세트의 3차원 스켈레톤 구간 움직임 160
07. MSR Action 3D 데이터 세트의 3차원 스켈레톤 구간 움직임 163
08. MSR Daily Action 3D / UT-Kinect 데이터 세트의 3차원 스캘레톤 구간 움직임 165
09. 범죄 수법을 고려한 세분화된 데이터 세트 구성 167
10. 테스트 데이터 시나리오 구성 173
11. 시나리오 1 구성과 동작 구간별 이미지 177
12. 시나리오 2 구성과 동작 구간별 이미지 179
13. 시나리오 3 구성과 동작 구간별 이미지 181
14. 시나리오 4 구성과 동작 구간별 이미지 183
15. 두 데이터 세트의 트레이닝 인식률 결과 및 비교 185
참고 문헌 195
저자 소개 197
목 차 5
제1장
인공지능의 가능성 9
01. 인공지능의 정의 11
02. 인공지능의 역사 12
03. 인공지능의 필요성 16
04. 인공지능이 인류에게 미치는 영향 18
05. 인공지능의 발전으로 인한 직업의 변화 20
06. 인공지능의 문제점 23
07. 인공지능의 문제 해결 26
제2장
인공지능의 활용 분야 29
01. 의료 분야 31
02. 금융 분야 34
03. 제조업 분야 37
04. 교육 분야 39
05. 자동차 및 교통 분야 42
06. 음성 인식 분야 45
07. 게임 분야 49
08. 환경 분야 52
09. 범죄 분야 55
10. 예술 분야 58
11. 로봇 분야 61
12. 센서 분야 64
제3장
센서의 종류와 역할 67
01. 센서의 정의 69
02. 센서의 중요성 70
03. 센서의 종류 73
제4장
동작 인식 센서 79
01. 동작 인식 센서의 정의 81
02. 가속도 센서 82
03. 자이로스코프 84
04. 자기 센서 86
05. 관성 측정 장치 90
06. 라이더 센서 94
07. 이미지 센서 96
제5장
3D 애니메이션과 모션 캡처 99
01. 동작 인식 센서의 원리 101
02. 비전 기술의 정의 103
03. 비전 기술의 원리 104
04. 비전 기술의 응용 분야 107
05. 3D 애니메이션의 정의 109
06. 3D 애니메이션의 제작 과정 113
07. 모션 캡처 과정 117
08. 모션 캡처 방법 120
09. 모션 캡처를 활용한 3D 애니메이션 제작 123
제6장
벤치마크 데이터 세트 127
01. 벤치마크 데이터 세트의 정의 129
02. UTD 다중 모드 인간 행동 데이터 세트 132
03. MSR-Action 3D 데이터 세트 137
04. MSR-Daily Action 3D 데이터 세트 138
05. UT-Kinect 데이터 세트 140
제7장
범죄 수법을 고려한 세분화된 동작 데이터 세트 구성 143
01. 범죄 수법에 근거한 내용 145
02. 라이다 시스템 기본 구성 및 동작 원리 149
03. 관성 측정 장치 센서 152
04. 극 학습기계(ELM) 기반 트레이닝 154
05. 기존 벤치마크 데이터 세트 구성 158
06. UTD-MHAD 데이터 세트의 3차원 스켈레톤 구간 움직임 160
07. MSR Action 3D 데이터 세트의 3차원 스켈레톤 구간 움직임 163
08. MSR Daily Action 3D / UT-Kinect 데이터 세트의 3차원 스캘레톤 구간 움직임 165
09. 범죄 수법을 고려한 세분화된 데이터 세트 구성 167
10. 테스트 데이터 시나리오 구성 173
11. 시나리오 1 구성과 동작 구간별 이미지 177
12. 시나리오 2 구성과 동작 구간별 이미지 179
13. 시나리오 3 구성과 동작 구간별 이미지 181
14. 시나리오 4 구성과 동작 구간별 이미지 183
15. 두 데이터 세트의 트레이닝 인식률 결과 및 비교 185
참고 문헌 195
저자 소개 197