* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다. 1. 소개   Bolter와 Grusin은 *"Remediation: Understanding New Media"*에서 디지털 미디어가 기존 미디어와 상호작용하고 재구성되는 과정을 설명합니다. 그들은 디지털 미디어가 새롭고 독립적인 형태라기보다, 기존 미디어 형식을 차용하고 발전시켜 직접성(Immediacy), 과매개성(Hypermediacy), 재매개(Remediation)라는 세 가지 주요 개념을 통해 상호작용한다고 주장합니다. 이 세 가..

* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다. 1. Introduction    BlazePose의 필요성과 배경을 설명하며 시작합니다. 인간의 신체 포즈를 추정하는 기술은 헬스 트래킹, 수화 인식, 제스처 컨트롤과 같은 다양한 응용 분야에서 중요하게 사용됩니다. 그러나 모바일 기기에서 실시간으로 신체 포즈를 추정하기 위해선 기존의 복잡한 신경망을 경량화하는 것이 필수적입니다. BlazePose는 이러한 요구에 맞춰, 모바일 환경에서도 높은 성능을 발휘하도록 설계된 경량화된 CNN 기반 ..

* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다. 1. Introduction 이 논문은 RGB 비디오에서 여러 인물의 3D 포즈를 추정하고 이를 애니메이션으로 생성하는 프레임워크인 AnimePose를 제안한다. 기존 연구들이 주로 단일 인물의 3D 포즈 추정에 중점을 두었던 반면, 다수 인물의 3D 포즈 추정은 상호작용과 폐색(occlusion) 문제로 인해 어려움이 있다. AnimePose는 2D 포즈 추정과 깊이 맵을 사용하여 각 인물의 상대적 위치를 유지한 채 3D 포즈를 추정하고, ..

* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다.연구목적Matthew Lombard와 Theresa Ditton의 논문 "At the Heart of It All: The Concept of Presence"는 미디어 경험에서 중요한 개념인 실체감(presence)을 체계적으로 정의하고 분석하는 것을 목표로 합니다. 실체감은 사용자가 미디어를 통해 전달되는 경험을 실제로 존재하는 것처럼 느끼게 만드는 감각을 의미하며, 가상현실(Virtual Reality), 시뮬레이션, 고화질 텔레비전, 비..

* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다. 연구 목적이 연구는 전자 게임에서의 실체감(presence)이 사용자 경험에 미치는 영향을 체계적으로 분석하는 것을 목표로 합니다. 특히 게임 내에서 실체감이 사용자가 가상 세계를 실제로 경험하는 것처럼 느끼게 하여 몰입감을 강화하고, 이로 인해 게임 경험의 질이 어떻게 높아지는지를 중점적으로 탐구합니다. 게임의 실체감은 사용자의 심리적, 정서적 반응과 긴밀하게 연결되어 있으며, 게임 플레이의 몰입과 상호작용을 통해 형성되는 중요한 요소로 평..

* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다. abstract 이 논문은 RGB 영상을 사용하여 다른 센서 없이 인체 포즈를 추정하는 방법을 제안하며, 이는 비용 절감 및 사용 편의성 측면에서 중요한 연구입니다. 최근 다양한 분야(예: HCI, 로봇 공학, 비디오 분석, 메타버스)에서 3D 인체 포즈 추정에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 단일 시점의 RGB 영상만으로 3D 인체 포즈를 추정하는 기존 연구들은 깊이 모호성, 객체 폐색, 배경 혼란, 학습 데이터 부족과 같은 어려움을 겪고 ..