다시점 정성적/정량적 분석을 통한 우리 전통춤의 특성 이해 /엄태영·박한훈·박종일·남상원·검운미.한대

l. 서 론
2. 우리 춤의 재구성
3. 감정인식 시스템
4. 감정인식 시스템의 실험
5. 감정인식 시스템을 이용한 한국 전통춤의 특성 이해
6. 결 론
7. 감사의 글

1. 서 론
많은 의사전달 방법들 중에서 신체의 움직임은 의사 전달뿐만 아니라
것은 감정을 표현하는 중요한 수단이다. 그 중에서 춤은 감정을 극대화
하여 표현하기 때문에 춤동작에서 감정을 인식하려는 연구는 많이 수행
되어지고 있다.[1] 이러한 연구들은 서양춤에 대해서는 활발하지만 우

* 1 한양대학교 공과대학 전자전기컴퓨터공학부 /2 한양대학교 체육대학 무용학과
엄태영 1 (utyÜ2@mr.hany없19.ac.kr) / 박한훈l(han빼@mr.hanyang.ac.kr)
박종일l Qipark@hanyang.ac.kr) / 남상원l(SWIl밍n@hanyang.ac.kr)
김운미2 (kimunmi @hanyang.ac.kr)
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236 우리춤 연구 〔제 2 집]

리 춤에 대해서는 너무나 부족하다. 여기서 우리 춤이란 우리 나라에서
행해진 춤으로 우리 정서를 내포한 춤이라 정의한다. 우리 춤의 가장 대
표적인 예로써 한국 전통춤이 있겠다. 우리 춤과 관련된 연구가 부족한
이유는 서양 춤과는 달리 정형화된 틀이 없으므로 정량적인 분석이 쉽지
않기 때문이다.
본 논문에서는 우리 춤에 대한 정성적 특성을 알아내기 위한 연구의
기반을 마련하기 위한 시발점으로써 , 서양 춤의 감정인식에 적용되었던
방법론(1 J 을 우리 춤에 적용해 봄으로써， 우리 춤이 가지는 감정적 특성을
분석한다. 각각의· 감정의 기준은 크게 4가지 감정 정보(기쁨happiness ， 슬
픔←sadness ， 분노-angry ， 놀람'-surprise) 를 정의하게 되는데， 이는 무용전
문기들과 충분한 논의를 통한 것으로， 춤을 통해 표현할 수 있는 대표적
인 감정들을 규정한 것이다. 이렇게 정해진 감정들에 부합하는 한국 전
통춤으로부터의 춤사위를 정성적으로 분석하여 각 감정과 춤사위의 연관
관계를 알아보고， 정형적인 춤사위로 추출히여 재구성한다. 이는 우리
춤을 분석하기 위해서 선행되어야 하는 일이며 무용전문가들의 분석에
의존한다. 따라서 전문가들에 의해서 새롭게 구성된 각 감정에 대한 춤
동작은 인식시스템에 적용하여 우리 춤의 특성을 알기 위한 기준으로 삼
는다. 정성적 분석에 의해 추출한 춤사위들을 가지고 재창조된 안무를
시연자들에게 학습시킨 후， 이를 표현할 때 시연자의 감정을 이입시켜
표현함으로써 각 감정에 대한 정성적으로 정의된 시권스를 얻는다. 이렇
게 정의한 감정들에 대한 정성적 분석과 감정의 표현에 의해 얻은 시뭔
스 그리고 새롭게 세운 인식시스템을 가지고 우리 줌에 적용하기 위한
사전 실험으로 두 그룹의 시연을 통해 한 그룹의 데이터를 기준으로 시
스템을 학습하여 다른 그룹의 데이터를 인식하는 방법으로 인식시스템의
적합성을 알아본다. 그 이후에 한국 전통춤 전체 시뭔스에 적용해봄으로
써， 인식된 감정데이터를 기준으로 감정의 패턴을 알아보고 그에 따른
특성을 이해한다. 본 논문에서 사용한 한국 전통춤의 종류는 무용전문가

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다시점 정성적/정량적 분석을 통한 우리 전통춤의 특성 이해 237

의 정성적 분석에 사용된 소고춤， 부정놀이， 진도북춤 이다. 한편， 더 나
은 인식시스템을 위해 다시점 영상(정면， 좌， 우)을 이용함으로써 정면 시
점만 이용하여 인식한 경우보다 더 높은 인식률을 가지면서 안정적으로
동작하는 인식시스템을 제안한다.[10J 여기서 다시점 영상을 이용히는
이유는 단일 시점으로는 인식할 수 없는 동작들을 다른 시점의 영상으로
부터 획득하기 위함이다.
본 논문의 구성은 다음과 같다.2장에서 감정에 기준에 사용된 각 감
정별로 창작된 우리 춤동작들이 어떻게 재구성 되었는지에 대해서 언급
하고.3장에서는 재구성된 우리 춤동작들을 가지고 감정인식을 하기 위
한 전체 시스템을 소개한다.4장에서는 창작된 우리 춤동작의 감정을 인
식하여 우리 춤의 분석을 위한 기준을 얻는 실험의 방법과 그 결과를 보
여준다. 5장에서는 4장까지의 실험에 의해서 얻어진 기준과 시스템을
한국 전통춤에 적용하여 실험한 결과를 보여준다. 마지막으로 6장에서
는결론을제시한다.

2. 우리 춤의 재구성
우리 춤에 내포된 감정을 정의하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 우
리춤에서 감정을 인식하기 위해서 정의된 4가지 감정은 서양 춤 연구
(1 J 에 사용되었던 것으로， 우리 춤을 이러한 감정과 관련짓는 것은 한국
무용전문가들의 정성적 분석에 의존한다. 각 감정에 해당하는 안무들은
한국 전통춤(예: 살풀이， 소고춤， 진도북춤， 부정놀이)에서 각 감정에 해당하
는 특정한 춤사위들을 정성적으로 분석하여 추출하였다. 따라서 정성적
분석은 무용전문가들에 의해서 이루어 졌으며， 정해진 각 감정에 따라
먼저 감정의 상태나 느낌 , 의미 등을 인지하고， 각 감정과 해당하는 한
국 전통춤의 특성들을 무용전문가들의 주관적인 분석에 의해서 감정과
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238 우리충 연구 【쩨 2 집】
춤사위의 동적 연관관계 〈그립 1)를 정의한다 그리고 이를 조합하여
〈그림 2)에서의 예시와 같이 새롭게 재구성하였다 창작된 안무는 무용
전문가들의 학습에 의해서 시연되었다
늘‘
를함 l길‘~ B 도톨톨
문노 ·늘~ I 루징 를이
슬 톨
〈그링 I) 한국 전용충파 강갱파의 관계
ε~ 정톨홈 1 술옳
정작원인무
한국 g톨흥 2 톨뿔
〈그링 2) 우리 충 채구성 예시
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다시청 갱성적/갱량적 분석올 흉한 우리 전통충의 특성 이해 239
3. 감정인식 시스템
3-1 전체 시스댐 개요
본 먼저 전체 시스템의 개요는 〈그립 3)과 같다 무용전문가에 의해
시연된 창작된 춤동작을 다시점(정연， 좌 우)에서 카메라로 획득하고 획
득된 시뭔스로부터 색함출법과 그림자제거에 의해서 이진영상을 뽑아
낸다.[4.5) 뽑아낸 영상으로부터 일정한 방법 (3-3 창조 )으로 특정량들을
추출하고 정량적으로 분석한다 2차원 영상에서 추출한 저수준 특정량
들은 잡음에 민감하기 때문에 특징량들을 바로 학습시키지 않고 Outlier
들을 제거하는 작업을 한다 공간적으로 정규화 처리된 특정량들을 가지
고 신경망(Neural Network) 을 이용하여 학습시킨 후， 정해진 감정으로
볍핑，인식한다
* 조영과 배경에 대힌 g톨를 최
소회하기 위빼서 스혹디오 사용
〈그링 3) 천체 시스댐 개A
-ε二:L
lt. 1I거."t!! w큐.1I리
-ζ그-
NeuralNetwork
(심경잉 llie)
-ε二L
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240 우리충 연구 【채 2 집】
3-2 우리 춤의 시권스 획득
우리 춤이라는 특정한 분。t에서 시켠스를 획득하기 위해 먼저 정해놓
은 각 강정(기쁨‘ 놀랑， 분노， 슬픔)의 안무마다 두 명의 무용전문가가 학습
하였다 학습을 완료한 후에， 학습된 안무를 가지고 다시 다른 4가지 감
정을 가지고 표현하였다 이렇게 각 감정에 해당하는 시권스를 얻게 되
었다 얻어진 시켠스를 보면 32710찌 (2(각각의 안무를 학숭한 시연자 수)'4
(감정의 수)'4(주어진 안무를 다른 4가지 감정으로 표현)) 의 무용이 시연되었
다 이를 다시정 (정연 좌 우)에서 촬영하여 총 96개 (3(세 대의 카메
라)'32) 의 시원스를 얻을 수 있었다 얻어낸 시펀스들의 예는 〈그렴 4)
에서볼 수있다
2f2121AI윈스를은
Q，l‘g훌E 훌뛰
으로.엉
〈그링 4) 창작왼 우리충 시연스 얘시
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다시정 갱성적/갱량적 분석융 용한 우리 션용충의 혹생 이혜 241
3-3 영상처리 및 특징량 추출 방법
동영상의 실시간 처리를 위해 색차추출법 (4.5)를 이용뼈 저차원의
이진영상으로 바꾼 후， 추출된 실루엣에 사각박스를 씌워서 정량적 특정
량으혹 단순화 시켰다 (7.8) <그렴 5)에서 예를 보여주고 있다 각 특정
량은 실루엣 무게중심과 사각박스 무게중심의 2차원 좌표와 사각박스의
세로와 가로 비율， 사각박스 영역과 실루엣 영역간의 비율， 그리고 그립
3의 오른쪽 그립처럽 실루엣을 기장 잘 표현할 수 있는 폴리곤의 꼭지점
개수로 7가지이고 각각의속도와 가속도를 구하여 각 프레임마다 총 21
가지의 특정량을 추출한다 이를 표로 정리하면 〈표 1)과 같다 특정량
중에서 가장 주목할 만한 것은 폴리곤의 복지점 개수이다 이것은 실루
엣 영역의 크껴는 상관없이 동작이 표현핸 바를 정량적으로 얻으려
는목적이 있다.
각각의 시켠스에 해당히는 3쩌 정보는 실시간으로 처리하기 어렵기
때문에 3치원적으로 사용하기에 앞서 처리하기 쉬운 2차원 영상을 다시
점으로 촬영하여 실험함으로써 앞으호의 연구에 활용될 수 있는 기반이
될것이다
!폐l-
뤘 니 --
〈그링 5) 영생쳐리애 의한 이진 빵엠 예시 (촬영하기에 앞서 미리 애정용 휠영한 후， 우
용 시연스홉 촬영힌다 촬영된 시켠스애셔 배경융 빼셔 이진 영상용 얻는다 보다
갱확한 살투옛율 위해 씩치추출엉파 창규화된 섹치추훌볍14，하용 사용혀고、 에디안
멸터애 의해 장용율 채거 힌다 ot쳐: 악으로 구혜진 λ핸옛애 샤각엑스훌 씌운다
배경을 촬영한 후， 무용 시켠스를 촬영한다 촬영된 시켠스에서 배경
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242 우리춤 연구 【제 2 집]
을 빼서 이진 영상을 얻는다. 보다 정확한 실루엣을 위해 색차추출법과
정규화된 색차추출법 [4 ， 5J 을 사용하고， 메디안 필터에 의해 잡음을 제
거 한다. 마지막으로 구해진 실루엣에 사각박스를 씌운다.
〈표 1) 특정량의 종류
사각박스 무게중심의 좌표 (Rx ,Ry)
실루엣무게중심의 좌표 (Sx ,Sy)
사각박스영역과 실루엣영역의 비율 A
사각박스‘ 의 가로와 세로의 비율 W
폴리곤꼭지점의 개수 N
각특징량의 속도 fv
각특징량의 가속도 fa
3-4. 잡음제거를 위한 정규화 처리
실환경에서 촬영된 영상은 잡음에 민감하다. 그러므로 획득한 영상에
서 위에서의 방법으로 추출된 특징량들은 바로 학습에 이용되지 못한다.
따라서 잡음을 제거해주는 작업이 선행되어야한다. 그 방법으로는 첫째，
일정 프레임간의 평균을 이용하는 것이다. 선행연구에서처럼 이 방법은
너무 적은 프레임이나 너무 많은 프레임들을 평균하면 오히려 인식률이
떨어지기 때문에 실험적으로 적당한 프레임간의 평균을 시용한다[2 J.
실험적으로보면 대체로 5프레임에서 10프레임간 평균화가 가장 높은 인
식률을보였다.
둘째로， <그림 6)에서처럼 3차원 공간에 특징량들을 각각의 변위， 속
도， 가속도를 축으로 뿌려주고， 공간적으로 크기를 정뼈 그 범위를 벗
어나는 특징량들(평균치로부터 너무 큰 오차를 내는 특징량)은 고려하지 않는
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다시갱 갱생적j정량척 훈석을 통한 우리 전용충의 륙성 이해 243
다(3) 또한 특정량 간의 크기가 다르기 때문에 일정한 크기(0 -])를
갖도록 정규화 해준다 이렇게 선 처리한 데이터들을 신경망(Neural
Network)을 이용하여 학습을 시킨다
톰톰
〈그렴 6) 3차원 공간얘 의한 잡음채거
3-5. Ne때 Nerwork(신경망)
잃꿇
* 월정헌 크기(0- 0 엌
iI으로정규g
신경망은 인간의 뇌구조를 이용하여 모델링 된 알고리즘으로 패턴인
식(숫자인식) 등에 자주 활용된다 〈그립 7 )에서와 같이 정해진 입력값들
과 출력값들 사이에 하나 이상의 충(Layer)을 가지고 있는 순방향
(Forward) 형태의 신경망을 사용하였다 춤동작은 순간적인 모양보다는
시간에 따른 변화 모혐l 감정과 관련된 많은 정보를 포함하는데， 이를
인식하기 위해서 주성분 분석법과 입력충에 지연을 두어 일정기간 지연
된 특정량들을 한꺼번에 입력하는 방법을 사용한다 (6.9) 실험에 사용
된 시켠스에서 전체를 학습시키지 않고 일부 감정이 가장 잘 드러나는
특정한 부분을 학습에 사용하였다
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244 우리충 연구 【쩨 2 집】
띈옳 탤옳 띈옳
〈그링 기 샤""" Nttmri<(신정앙)의 구조
4. 감정인식 시스템의 실험
4-1 실험방법
먼저， 정연만을 고려한 데이터들의 인식률을 구하였다 이는 선행된
연구의 방법에서 다시점을 고려하변 인식률이 더 나。}지는 것을 보이기
위한 비교의 목척이다. 학슐에 사용된 시권스는 두 시연자 중에 하나의
데이터 셋을 사용하여 총 4명의 데이터 셋으로 학습시켰고， 나머지 데이
터 셋들은 임의의 데이터 셋으로 하여 인식률을 얻기 위해서 사용되었다
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다시점 정성적/정량적 분석을 통한 우리 전통춤의 특성 이해 245
8 실험순서
·각 안무마다학송~l 사용될 전체 시뭔스중에서 특정한부분을선택(일정
한프레임 수).
·선택한부분을학습
·학협1 사용한 데이터를 가지고 테스트(90-100%의 인식).
·다른 시연자의 시뭔스에서 학협1 사용된 같은 안무를 시연한 사람의 동
일한 부분을 시스템에 적용.
·인식률 - (감정을 바랙1 인식한 프레임수/ 총 프레임 수)*100[%J 과
같이구함.
〈표 2) 실험 환경 및 시스댐 시양
CPU: Intel Pentium VI 2.53G
HDD: 8C8I Ultra2 Wide (64)
하드워1 어 RAM: 512M
Canopus DV Raptor
Panasonic NV-G850 카메라 3대
Intel Image Processing Library
Intel Computer Vision Library
소프트웨어
Microsoft Vision 8DK
OpenGL Library
Visual C+ + 6.0
Adobe Premiere 6.5
。。킥λ。F 320*240 .( Divx 코텍 )
4-2. 실험결과
아래의 〈표 2>의 결과에서 보인 것처럼 다시점 영상을 사용함으로써
인식률이 증가함을 확인할 수 있었다. 이 결과는 서양춤과 관련된 선행
연구들에서 보여준 결과보다 다소 낮은 결과일수 있다. 그 이유는 우리
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246 우리충 연구 【쩨 2 집]
춤동작은 하나의 감정만을 위한 충사위가 아닌 감정의 단계를 거쳐 목표
로하는 감정에 도달하는 특성 때문일 것이다 결과에 의해서 제안된 시
스댐은 창작된 안무의 데이터로 우리 춤동작의 감정인식에 대한 기준을
제시한다
〈그링 8) 엑·슐에 사용된 사켠스 예시 (각 시양l의 세 시쟁의 영상용 예료 보여량} 총 8영의 무
용천문7까 써!ÕI였대 좌육 시양~lO ，3， 5，끼는 학습에 우측 시양Kζ4，6，8)는 인식애 사용하양}
〈표 3) 실험 결파
[단위 % 1
따라서 감정에 따라 미리 정해진 춤사위라도 우리 춤이라는 특성 때문
에 감정의 흐름이 존재하고， 표현해는 감정에 이린까지와 이르고 난
후에도 그 감정을 푸는 동작이 필요하다 이점은 서양 춤과는 다른 우리
춤만이 가지고 있는 특성이라고 할 수 있다 이러한 특성은 맺고 푸는
한’이나 ‘흥’과 같은 우리 고유의 감정을 예로 생각하면 쉽게 알 수 있다
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다시점 정성적/정량적 분석을 통한 우리 전통춤의 특성 이해 247
5. 감정인식 시스템을 이용한 한국 전통춤의 특성 이해
5-1. 한국 전통춤의 정성적 특성
본 논문에서는 한국 전통춤들 가운데 대표적인몇 가지 전통 춤을 분석
함으로써 우리 춤 전체의 특성에 대한 이해를 돕고자 한다.
부정놀이(정성적 분석에 의한‘분노감정에 이용) - 무굿의 의식행사에서 맨
처음에 행해지는 절차로 오귀물림， 부정가짐을 하는 놀이가 독립되어 전
통무의 하나로 발전하였던 것이 부정놀이 이다. 이 부정놀이 춤은 부정
을 가셔내는 것을 말하는데 이는 잡귀， 잡신을 몰아내 군웅오실 터를 닦
는 발놀음 춤이다.[14J
소고춤(정성적 분석에 의한 기쁨’ 감정에 아용) - 농악놀이의 설장구와 쌍
벽을 이루고 법고춤이라고도 한다. 농악에 편성되어 있는 소고잡이들이
추는 춤으로 경기 선소리를 부를 때도 이 춤을 춘다. 전복에 상모가 달
린 전립을 쓰고 자루가 달린 소고를 두드리면서 경쾌하게 움직이며 춘
다. 소고는 소리를 듣기 위해서라기보다 하나의 소도구로 이용되는 일이
많고， 춤의 모습은 농사행위와 수렵행위， 전쟁행위로부터 형성된 동작이
대부분이다.[12.13J
진도북춤(정성적 분석에 의한 ‘놀람’ 감정에 이용) - 진도북춤은 쌍북채를
사용한다는 점에서 다른 북춤들과 다르며 , 가락도 일반 북춤들과는 다른
굿거리， 자진모리， 휘모리가락을 구사하여 감정을 풀어 나간다. 춤사위
는 나는 듯 머무는 듯 몰아치고 되돌아가는 멋이 마치 천길 낭떠러지에
내리 꽂히는 물줄기와 같다. [12J
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248 우리충 연구 【셰 2 집】
〈그링 9) 한국 잔흉춤 시켠스 예시
5-2 실험결과
각각의 한국 전통충은 전체 10분 정도의 길이를 가지고 있었으며， 프
레입으로는 약 10.000 프레임 정도로 비슷한 길이를 가지고 있었다 시
연은 전통춤에 맞는 우리 가략에 맞추어 시연하였으며. 앞의 실험에 참
여한 경우와 그렇지 않은 경우의 두 그룹으로 나누어 촬영하였다 촬영
한 시권스를 위에서 세운 시스댐에 의해 특정량을 얻어 처리한 후 정규
화 하여 감정을 인식한 결과는 다음의 〈표 4)에서 보여준다
〈표 4) 한국 션흉충 갑챙 인식
l 단위 % 1 ---- 기쁨 놀함 분노 슬픔
부갱놀이 25.4 51.6 8 15
소고충 48.7 41.1 6.9 8
진도북충 28.7 55 5.9 10.4
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다시점 정성적/정량적 분석을 통한 우리 전통춤의 특성 이해 249
위 결괴는 10,000 프레임에서 10프레임 마다 하나의 감정데이터를
인식하여 총 1 ， 000개의 감정데이터의 전체 감정의 비율을 구한 것이다.
세 춤에서 볼 수 있는 감정의 특성은 첫째로 ‘기쁨’과 ‘놀람’의 감정이
75-85(%) 의 높은 감정으로 인식되었다는 것이다. 둘째로 부정놀이에서
는 ‘분노’ 감정이 다른 전통춤들 보다 높게 나왔고， 소고춤에서는 ‘기쁨’
이 진도북춤에서는 ‘놀람’이 다른 감정들 보다 높은 비율을 보였다는 것
이다. 이는 두 가지 의미를 지닌다. 하나는 실험에 사용된 전통춤들은
5.1의 배경에서 볼 수 있듯이 부정놀이는 무굿에서 독립， 발전하였고 소
고춤과 진도북춤은 농악에 편성되어 있다고 할 수 있다. 따라서 전체 감
정데이터가 ‘기쁨’과 ‘놀람’의 감정 특성을 갖는 것과 부합될 수 있다고
하겠다. 다른 하나는 우리 춤의 재구성시 주어진 감정에 따라 무용전문
가들의 정성적 분석에 의해 전통춤과 감정 간의 동적연관관계를 이뤄서
재구성 한 것처럼 결과에서 볼 수 있듯이 정량적으로 분석을 해도 정성
적 분석에 의한 결과와 같이 감정이 다른 전통춤 보다 높은 감정 비율을
보인다는 것이다. 따라서 정성적 분석의 결과를 정량적 분석의 결과로
증명할 수 있었다. <그림 10>은 전체 감정데이터의 패턴 중 1프레임부
터 2 ， 000프레임까지의 패턴을 보여준다. 그림에서 볼 수 있는 패턴은
감정과 관계를 이룬 ‘분노 ‘놀람· ‘기쁨의 감정이 춤 초반부에서 시작되
어 패턴을 이루어 가는 것을 볼 수 있다. 이를 통해 알 수 있는 우리 춤
의 특성들은 전체 감정 인식의 결과로 볼 때 ‘부정놀이’와 ‘진도북춤’은
비슷한 인식률을 보이지만 패턴의 변화로 볼 때에는 전혀 다른 변화를
이룬다는 것이다. 따라서 비록 감정데이터가 비슷한 경향을 보인다고 하
더라도 상세한 춤동작의 감정 패턴은 그 변화에 따라 큰 차이를 갖는다
고 할 수 있다. 이는 우리 춤을 정의하고 이해하는 감성공학의 정량적
자료가 될 수 있다고 하겠다.
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250 우리충 연구 【쩨 2 집】
I -+- Iii-략꾀
c효희
tt호한~
〈그링 10) 한국 전용충의 감정 때턴 예시
6 결론
본 논문에서는 실시간 감정인식 시스템에 우리 춤동작을 대입시키고
자 하였다 한국 전통춤에서 무용전문가의 정성적 분석에 의해 추출한
춤사위들을 가지고 창작한 안무의 감정데이터를 인식하였다 이러한 안
무들을 감정인식을 위해 제안한 시스댐에서 해당하는 각 감정으로 인식
할 수 있었다는 것은 우리 춤에도 일반적인 감정틀(서양 충에서도 볼 수 있
는 갑정들) 이 내제 되어 있음을 중명한다 따라서 위에서 알아본 결과들은
우리 충동작에서 일반척인 감정들의 기준을 제시한다고 할 수 있다 。l
러한 기준들은 한국 전통춤의 복잡한 강정의 흐름을 알기 위한 기초 작
업이 된다 또한， 감정의 흐름이 있다는 사실은 우리 고유의 감정은 일
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다시점 정성적/정량적 분석을 통한 우리 전통춤의 특성 이해 251
반적인 감정들의 패턴으로 인식될 수도 있다는 것을 보인다. 즉， 우리
춤동작에서 한국 전통춤의 맺어지고 풀어지는 것과 같은 우리 고유의 정
서를 인식하기 위해서 필요한 일반적인 감정들의 기준을 얻었다고 하겠다.
다른 한 편으로는 인식의 방법에서 단일 시점만을 고려한 경우보다
좌， 우측의 영상을 같이 고려함으로써 정면에서 볼 수 없었던 동작들을
더 상세하게 얻어낼 수 있기 때문에 높은 인식률을 위해 다시점을 사용
하였다. 이는 단일 시점의 경우 보다 더 믿을 수 있는 감정데이터를 얻
을수 있었다.
이렇게 새롭게 제안된 시스템에서 한국 전통춤들의 전체 시뭔스를 인
식하였다. 많은 종류의 한국 전통춤들 가운데 정성적 분석에 이용되었던
‘부정놀이’， ‘소고춤’， ‘진도북춤’을 시스템에 적용하였으며， 이 세 전통춤
의 적용은 전체 시뭔스의 길이가 비슷하고 정성적 분석이 잘 되어 있으
며， 무용전문가의 정성적 분석과 정량적 분석과의 적합성을 알아보기 위
함이었다. 실험 결과에 의해 각각의 전통춤의 유래와 배경， 장단 등과
무용전문가의 주관적 분석에 의해 이루어진 정성적 분석과 정량적 분석
이 부합되는 것을 볼 수 있었다. 세 가지의 전통춤은 그 유래와 배경 ,
장단 등에서 알 수 있듯이 ‘부정놀이 는 무굿에서 독립되었기 때문에 그
리고 ‘소고춤’과 ‘진도북춤’은 농악에서 파생하였기 때문에 ‘기쁨’과 ‘놀람’
이 감정데이터에 많은 부분을 차지한다. 그리고 ‘부정놀이’는 ‘분노’가 ‘소
고춤’은 ‘기쁨’이 ‘진도북춤’은 ‘놀람’이 다른 춤보다 높은 것은 정성적 분
석에 의한 결과와 잘 부합된다는 것을 알 수 있었다. 또한 결과에서 보
인 우리 춤동작에서의 감정패턴은 정성적 분석에 의한 우리 춤에 대한
연구를 정량적으로 증명할 수 있었으며， 감정의 흐름과 특성을 이해할
수 있다. 따라서 한국 전통춤은 움직임 속에 수없이 많은 함축된 이야기
를 가지고 있으며 그 움직임 자체를 정량적으로 분석하는 것은 함축된
이야기의 정성적 분석과 이해에 관한 객관적인 준거라고 할 수 있다. 이
를 위해서 기존의 무보에 관한 연구와 같이 변별력이 없는 기록의 체계
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252 우리춤 연구 【제 2 집】
보다 나은 본 논문에서 제안된 시스템을 가지고 우리 춤동작에서 감정을
인식함으로써 한국 전통춤의 특성을 잘 이해할 수 있는 틀을 이루었다고
하겠다.
이렇게 제안된 시스템은 앞으로 모든 한국 전통춤에 확대 적용한다면
정성적 분석과 정량적분석이 서로 뒷받침되어 시너지 효과를 얻을 수 있
고， 여기서 얻은 감정데이터와 패턴은 한국 전통춤의 감정적 특성의 이
해와 기본적인 틀에 대한 분석을 용이하게 할 것이다. 따라서 실험에 이
용된 실루엣， 속도， 가속도의 데이터들과 감정데이터들을 활용하면 우리
춤의 정형화와 컨벤츠회를 이룰 수 있고， 나。F가서 많은 해당 분야의 산
업과 우리 것을 알리는데 앞장 설 수 있을 것이라고 확신할 수 있다.
7. 감사의 글
논문을 위해서 수고해주선 한양대학교 한국무용학과 임응희， 장윤기，
지제욱 강사분들과 3, 4학년 학생들에게 감사드립니다.
이 논문은 2003-2005년 한양대학교 일반연구비 지원으로 연구되었음.
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다시점 정성적/정량적 분석을 통한 우리 전통춤의 특성 이해 253
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박병천 선생님의 ‘진도북춤’ 영상.
http://cafe.naver/. com/leepansoo.cafe?iframe_url =/마ticleRead.파m%3Farticleid =
3099
박병천 류의 ‘진도북춤’을 여성이 소화해낸 영상.
http://blog.naver/. com/miok3472.do?Redirect=Log&lo빼0=19623250
박한훈， 박종일， 우운택， ηDMLP를 이용한 댄스영상으로부터의 실시간 감정인식"， HCI2002,
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254 우리춤 연구 【제 2 집】
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다시점 정성적/정량적 분석을 통한 우리 전통춤의 특성 이해 255
l 국문초폭 I
다시점 정성적/정량적 분석을 통한 우리 전통춤의 특성 이해
엄태영·박한훈·박종일·남상원·검운미
우리 춤은 우리 고유의 정서를 담고 있는 종합예술이므로 우리 춤을 분석하고 이해
히는 것은 큰 의미가 있다. 본 논판써는 기존의 춤 동작의 정량적인 분석을 통한 감
정인식 기술을 이용히여 우리 춤에 내포된 감정 패턴의 변화를 살펴본다. 먼저 한국
전통춤으로부터 무용전문가들의 정성적 분석에 기반하여 추출된 우리 춤사위를 정해
진 각 감정별로 재구성하여 창작하고 창작된 우리 춤을 무용전문가가 시연한다. 이를
카메라를 이용하여 획득하고， 영상처리를 통해서 시연자의 실루엣을 뽑아낸 후， 정량
적 특징량들을 추출한다. 이어 신경회로망을 이용하여 각 감정별 춤시위를 학습 시킨
후， 임의의 춤사위에 내포된 감정을 인식 한다. 본 논문에서는 정면， 좌， 우 세 시점에
서 획득된 다시점 영상을 이용하여 학습시킴으로써 보다 안정적으로 동작하는 인식
시스템을 제안한다. 그리고， 시스템에 의해 인식된 감정 패턴과 변화의 정성적 의미를
이해하기 위해 무용전문기들에 의해 정립된 정성적 분석 결과와 비교， 분석한다. 이는
정성적인 분석에만 국한되던 우리 춤의 특성에 대한 이해를 객관적이고 정량화된 분
석을 통한 이해의 치원으로 확장시키는 것으로， 우리 춤의 특성을 새롭게 정의하는 계
기를 마련할 수 있다. 다양한 장르의 한국 전통춤 가운데 우리 춤을 대표할 수 있는 춤
사위를 선정하고， 정성적/정량적으로 분석함으로써 우리 춤의 특성을 이해하기 위한
체계적인 툴을 제공하고자 한다.
l 주제어 : 감정인식， 한국 춤사위， 정성적/정량적 분석， 신경회로망
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256 우리춤 연구 【제 2 집】
I Abstεact I
Understanding characteristics of Korean dance perronnance by
multi-view image quantitative/ qualitative analysis
Uhm, Tae-Young • Park, Han-Hoon • Park, Jong-Il . Nam, Sang-Won
and Kim, Un-Mi
Rece삐y， er념eavors for κx:ognizir핑 hurmn errotion from full lx예r rroverrrnts.
f뺑j때ly， 없nce 얘ùch is da;e to comrmn hurmn rrotions that are the rm;t typic외 of
않pres삶19 hurmn errotion, have lnn madε. Kor없n φnce indudes Korean pec내1ar
ermtion, 빼ch 예s따펴nates Korean dance from Western φnce. 1herefore, 산1e illÙque
뾰삼K녕 for 뻐머yzir핑 뼈 reco웰izir핑 errotion from Kor얹n 없nce 뼈s lnn strα19ly
r여.úred. Tothe 밟t of our knowl려ge， 따re 성 no rrethod for recogr따ir핑 errαion from
korean φnce in the lit，앉ature. In 뼈 낭1eSÏs， we pfO}X1ìe a ræthod for recq맹낀I핑 errotion
i:om Korean φnce 뼈 뻐허yzir핑 Korean dance mir핑 냥1e recogrùtion res벼ts. 깐1e rrethod
consistsof fOt표 st，햄. First, 없nce 야rfonmnces associated with pre강뼈led ermtiαlS are
앉tracted from 않veral r뿌，reseηt값ive Korean dances 뼈s려 on professiona1 따ncers’ 뿌alitative
쐐펴 따넙 따nced by professio없1 dancers. Seoα펴， 산f φnce performmces are ca륨ured
mir핑 multi어.e Ca.tll:ras 따ld 밍an디tative fi않ures associated wi삼1 φnce performmces are
extracted from the Ca.tll:ra ima뿔 mir핑 a seri，엉 of irmge processir핑 때gorit:hm;. Third, the
뾰ppir핑 Ixtween 냥1e dance performmces 뼈 낭1e pre.강뼈led errotiotlS is es띠mted us뱅
m뼈 않tv.Qrk Fin왜y， given 빼traty 없nce perfonmnces, 남뻐rcorrespc때ing errotiotlS
are rec뺑ùzed mir핑 삼t 않뼈 nernurk The pr야xæd 뾰thc닝 뼈s rrore 떼1a닝e
performmce by 냉ir핑 multiple Ca.tll:ras unlike the priviOllS 뾰납때s using a sir맹e CaI1ß"a.
The 여lef purpo;e of 버$ 삼les엄 업 g았mαk핑 쩍uenti려 얹ntiona1 뼈ttertlS of Korean
없nce mir핑 此 errotion recogrùtion ræthod. 뼈 pn￥nir핑 a αitε， rion for spec:퍼ing 야
벼따act얹stics of Korean φnce quantit값ively. The quan디tative 빼ysis c따1 concrete the
res띠.ts of 삼1e 엉S마핑 $않따les on understar성iru! 삼1e characteristiα of Kor얹n dance
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다시점 정성적/정량적 분석을 통한 우리 전통춤의 특성 이해 257
&야I녕 only on the 밍alit값lve 빼ys성. We 햄~th값 버업 thesis provides a syst'αrn.tic
뼈뾰v.urk for understar때I핑 the characterisciα d 此whole Ko없n dance 버rough the
밍alit값lve 따ld 밍an디t따ive analysis of sorre r뿌lresent때ve Kor얹n 따nces.
l 쩌째αd : Errotion recognition, Korean dance 야rfonnance， 뿌alit값lV에뿌antit따ive
때alysis， Ne뼈 Nerv.urk
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