한국게임학회 논문지 (Journal of Korea Game Society)
- 제8권1호
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- Pages.91-101
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- 2008
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- 1598-4540(pISSN)
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- 2287-8211(eISSN)
인터랙티브한 애니메이션 캐릭터 제작을 위한 인공지능 미들웨어 설계
A Design of AI Middleware for Making Interactive Animation Characters
- Lee, Seung-Sub (Dept. of Multimedia, Graduate School of Digital Media & Contents, Dongguk University) ;
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Um, Ky-Hyun
(Dept. of Game & Multimedia Engineering, College of Digital Media & Contents, Dongguk University) ;
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Cho, Kyung-Eun
(Dept. of Game & Multimedia Engineering, College of Digital Media & Contents, Dongguk University)
- 발행 : 2008.02.20
초록
대부분의 디자이너는 3DS MAX와 같은 전문 3D 애니메이션 저작도구를 사용하여 수작업으로 애니메이션을 제작한다. 이 방법은 많은 시간과 노력을 필요로 하며, 애니메이션 캐릭터들이 서로 상호작용 할 수 없다. 이를 개선하기 위해, 본 논문에서는 3DS MAX플러그인 형태의 인공지능 미들웨어를 설계하고 미들웨어에 필요한 인공지능 표현 구조와 내부 처리 방안을 제안한다. 제안 방법은 캐릭터가 보유할 인공지능 요소를 도형과 선분으로 그려 표현하는 방법으로 캐릭터의 인공지능 구조를 제작한다. 실험을 위해 기존 방법과, 제안하는 방법을 사용하여 동일한 애니메이션을 제작하고 작업량을 측정하였다. 실험 결과 소규모 작업에서는 기존의 방법과 비슷하거나 작업량이 많으나, 대규모의 작업에서는 기존 방법에 비해 최대 43%의 작업량 감소를 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 사용하면, 애니메이션에서 캐릭터간의 상호작용이 가능하며 작업량 감소 효과를 얻을 수 있다.
Most designers use professional 3D animation tools such as 3DS MAX to manually create animation. This manual method requires a great deal of time and efforts, and does not allow animation characters to interact with one another. In this paper, we design an AI middleware of form as 3DS MAX plug-in to solve these issues. We present an AI expression structure and internal processing method for this middleware, and the method for creating AI character's structure. It creates AI character's structure by drawing figures and lines for representing AI elements. For experiment, we have produced same animations with the traditional method and our method, and measured the task volume in both methods. This result verifies that the task volume is similar or higher than the traditional method in small-scale tasks, but up to 43% of the task volume is reduced in large-scale tasks. Using the method proposed in this paper, we see that characters in an animation interact each other, and task volume in large-scale tasks are reduced.