우리지역 문화유산을 차세대 기술(AI·CT)을 통해 융합·활용하는 전승모델을 개발하여 광주와 아시아의 문화유산 계승에 기여하고 새로운 가치를 창출하는 문화유산 전승모델 플랫폼을 구축하는 것이 사업의 최종 목표입니다.

세부적으로는 문화유산 아카이빙및 융복합문화콘텐츠개발로 문화유산을 디지털화 한 아카이빙시스템 및 플랫폼을 구축하는 것입니다.

연구내용

○ AI·CT 기반 무형문화유산(전통춤) 동작 유형화 기술 개발

- 무형문화재 및 전통춤 특성 동작요소 분류체계 설계

. 무형문화재 및 전통춤 관련 선행연구 조사

. 무형문화 아카이빙 시스템 연구 및 활용 가능 데이터 수집 방안 연구

. 사람의 움직임 원리 기반으로 특정 동작 춤의 동선을 융합하여, 선정된 춤동작의 고유 특성을 파악

. 무형문화유산 전통춤 학술연구를 기반으로 동작 분석체계를 만들고 춤사위의 동작특성을 유형화 함

. 하나의 춤동작 원리가 모든 동작 원리에 적용되지는 않으므로 관찰한 데이터로 이 원리들의 차이를 결합해서

전통춤 동작의 유형화 가설 제시

- 동작요소 유형화를 위한 파일럿 영상 자료 수집 및 촬영

. 무형문화재(전통춤) 수집 영상 메타데이터화 및 기준 제시

. 동작요소 유형화를 위한 파일럿 영상자료 촬영 및 데이터 수집

. 촬영영상 및 수집 영상물에 대해 분석체계 가설에 따른 영상분석 실시

. 동작요소 유형화 시각화 데이터 이미지셋 추출

. 전통춤 영상수집 및 촬영데이터 아카이빙과 동작유형화에 따른 데이터시각화 모델 구현

. 전통춤 동작 유형화기술 기반 무형문화 콘텐츠 아카이빙 시스템 개발 적용 검토

. 무형문화 동작 유형화 분류체계 검증 및 규격화 개발 프로토타입 제시

- 무형문화재및 전통춤 춤사위에 대한 동작요소를 유형화한 동작 인식 기술 개발

. 사람 동작별 포즈 (Human Pose)는 AI가 사람의 형상을 인식하여 현재 관절의 위치, 자세 인식 등을 기반으로 대상 사람의 동작 정보를 추론하는 딥러닝 기반 알고리즘 생성

. 인체 동작 기반 움직임은 스포츠 동작 등에 많이 활용되어 왔으며 전통춤 춤사위에 적용된 동작 요소 개발은 세 계적으로도 아직까지 연구가 진행되고 있지 않음

. 관찰과 학습을 통해 습득한 무형문화재 춤동작을 모션 캡쳐 데이터와 비교 분석

○ AI기반 무형문화유산(전통춤) 학습도구 개발

- 전통춤 동작 유형화 기술기반 인공지능 학습도구 데이터셋 설계 및 구축

. 전통춤 특성 동작 유형화 분류체계 설계에 따른 인공지능 학습 데이터셋 구축

. 머신러닝기반 분류체계 연구와 데이터 획득방안 및 구조화 방안 제시

. 비디오 영상에서 신체 관절을 추출하는 딥러닝을 통해 자동 추출 알고리즘을 생성하고 실시간 동작 추출 기술까지 활용할 수 있는 확장성을 갖는 도구 개발

- 전통춤 데이터셋 기반 동작인식 딥러닝 모델 생성

. 전통춤 인식의 중추로 사용할 인공지능 네트워크 선정

. slowfast 네트워크 등 다양한 인공지능 네트워크를 토대로 전통춤 영상물 동작인식 성능 실험

. 백본 네트워크에 맞추어 전통춤 데이터셋 전처리 등 데이터셋의 가장자리에 학습에 방해되는 요소들이 존재하고 관심영역이 비디오 크기에 비해 작으므로 image cropping 수행

· 전통춤 데이터셋 기반 AI 모델 튜닝 프로세스 구축

- 딥러닝기반 전통춤 동작인식 소프트웨어 개발

. 영상기반 춤동작 유형화를 위한 춤사위 검출 및 추적 AI 기술개발

. 무형문화(전통춤) 인공지능 동작 분석 학습도구 소프트웨어 개발

. 무형문화(전통춤) 학습용 스마트미러 시스템 개발

활용방안