스켈레톤 데이터(skeleton data) 추출을 위한 한국전통춤 영상의 요건 탐색 (Exploration of Requirements for Extracting Skeleton Data from Korean Traditional Dance Videos)

서지정보

· 발행기관 : 국제문화&예술학회
· 수록지 정보 : 국제문화예술 / 4권 / 1호 / 87 ~ 100페이지
· 저자명 : 유지영

초록

연구목적: 이 연구는 <한국전통춤 학습데이터셋 구축과 딥러닝 모델 적용을 통한 움직임 생성 도구 개발>이라는장기 연구의 첫 단계로서 딥러닝 학습데이터셋으로 활용 가능한 한국전통춤 영상의 요건 탐색에 목적이 있다.
연구방법: 국내외 연구문헌 및 웹사이트 등을 통해 스켈레톤 데이터 추출 및 춤 분야의 딥러닝 기술동향을 알아보고, 구글의 티쳐블 머신(Teachable Machine)을 사용하여 딥러닝 영상 데이터 인식정도를 확인하였다.
연구결과: 춤동작 인식과 관련된 연구 및 기술은 대부분 해외 연구자와 예술가들이 주도하고 있는 상황이다. 그러나 티쳐블머신과 오픈포즈(OpenPose)와 같은 딥러닝 도구를 통해 한국전통춤 영상에서 스켈레톤 데이터 추출이 가능하다.
한국전통춤 영상에서 무용수의 스켈레톤 데이터를 추출할 수 있는 요건으로는 화면배경과 소품은 영향이 없는 요소로 나타났다. 그러나 탈의 착용은 얼굴 인식에 방해요소로 작용할 수 있으며, 무용수 인원과 의상 역시 데이터추출에 영향을 미치는 요건으로 밝혀졌다.
결론: 한국전통춤 영상에서 스켈레톤 데이터를 추출하기 위해서는 한국전통춤과 딥러닝 도구의 특징을 잘 파악한 후 활용하여야 한다. 따라서 한국전통춤 종류 선정 시 바지를 착용한독무, 탈을 미착용한 춤이 데이터 추출의 정확성을 가장 높일 수 있을 것으로 판단된다

영어초록

Purpose: The purpose of this study is to explore the requirements for Korean traditional dance videos that can be utilized as a deep learning training dataset. This research serves as the first step in a long-term project titled <Development of Movement Generation Tool through Construction of Korean Traditional Dance Learning Dataset and Application of Deep Learning Models>.
Methods: The research methodology involved first exploring the trends in skeleton data extraction and deep learning techniques in the field of dance through domestic and international research literature, websites, and other resources. We then used Google's Teachable Machine to confirm the degree of deep learning video data recognition.
Result: The research and technology related to dance movement recognition are mostly led by overseas researchers and artists. However, through deep learning tools such as Teachable Machine and OpenPose, it is possible to extract skeleton data from Korean traditional dance videos. The requirements for extracting skeleton data of dancers from Korean traditional dance videos were identified, with the screen background and props being found to have no significant impact. However, the wearing of masks can interfere with facial recognition, and the number of dancers and their costumes were also found to be factors affecting data extraction.
Conclusion: To extract skeleton data from Korean traditional dance videos, it is important to have a good understanding of the characteristics of Korean traditional dance and deep learning tools, and to utilize them effectively. Therefore, when selecting types of Korean traditional dance for data extraction, it is recommended to choose solo dances where pants are worn and dances where masks are not worn, as these are expected to provide the highest accuracy in data extraction

참고자료

· 없음