애니메이션에서 캐릭터 움직임은 과장되고 코믹하게 표현되어 진다. 전통적인 키 프레임 애니메이션 기법은 과장성과 코믹성이 애니메이터의 의향대로 조절 가능하지만, 근래에 도입된 모션캡처 기법은 대상의 자연스러운 모습을 담아내어 편리하다는 장점이 있지만 과장성과 코믹성의 표현에는 제약점이 있다고 알려져 있다. 본 논문은 키 프레임과 모션캡처를 사용한 애니메이션 작품 중 두 작품을 선정하여 캐릭터의 움직임과 동작을 분석하여 과장성과 코믹성이 어떻게 표현되고 있는지 살펴보고자 한다. 기본적인 동작요소인 달리기, 점프, 제스처, 걷기와 그 외의 움직임으로 분류하여 두 가지 작품에서 캐릭터의 동작을 비교하여 보고 그 표현 방식을 분석한다. 각각의 작품에서 보이는 움직임의 유사성과 차이성을 살펴보면서 키 프레임과 모션캡처 애니메이션 제작 기법의 장단점을 내재된 과장성과 코믹성 측면에서 논의한다. 그리고 이 두 가지의 애니메이션 제작 기법을 이용한 캐릭터들의 움직임의 차이점을 분석한 결과, 각각 움직임에 공통적인 차이점이 존재한다는 것을 알 수 있다.
최근 3D 애니메이션 , 영화 특수효과 그리고 게임제작시 모션 캡처 시스템(Motion Capture System)을 통하여 실제 인간의 동작 및 표정을 수치적으로 측정해내어 이를 실제 애니메이션에 직접 사용함으로써 막대한 작업시간 및 인력 드리고 자본을 획기적으로 줄이고 있다. 그러나 기존의 모션 캡처 시스템은 고속 카메라를 이용함으로써 가격이 고가이고 움직임 추적에서도 여러 가지 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 일반 저가의 카메라와 신경회로망 및 영상처리를 이용하여 얼굴 애니메이션용 모션 캡처 시스템에 적용할 수 있는 경제적이고 효율적인 얼굴 움직임 추적 기법을 제안한다.
모바일 기기의 성능(3D 엔진, 3D가속 칩 등) 및 무선 네트워크 기술의 발달로 이용자들의 실감 있는 콘텐츠에 대한 요구가 급증하고 있다. 그러나 모바일 기기의 성능에 따라 사용할 수 있는 리소스의 제약으로 빠른 시간에 모바일용 실감 미디어 콘텐츠를 제작하는데 어려움이 있다. 일반적으로 모바일 환경에서 애니메이션 되는 캐릭터를 생성하기 위한 방법으로 전문 애니메이터가 수작업에 의해 키 프레임 방식으로 모션을 생성한다. 이는 모션 생성 시간과 비용이 많이 들고, 모션의 왜곡이 일어날 수 있다. 이러한 문제점 해결을 위하여, 본 논문에서는 광학식 모션캡처 시스템을 이용하여 빠르고 쉽게 정확한 모션 데이터를 획득하고, 이를 통해 효율적으로 모바일 3D 댄스 콘텐츠를 제작하는 방법을 연구하였다. 아울러 대용량 모션캡처 데이터를 적은 리소스를 요구하는 모바일 환경에서 사용할 수 있도록 키 단순화, 프레임 수 조정 기법을 적용하였다. 본 구현실험 결과를 통해 3D 댄스 콘텐츠 제작에 있어, 광학식 모션캡처 시스템 활용은 기존 일반적인 제작 공정에 비해 제작 시간 단축과 실감 있는 캐릭터 모션을 생성해냄으로써 실감형 콘텐츠 제작과 사용에 효과적임을 확인하였다.
본 논문은 몸체 3D 스캔과 모션 캡처 장비를 활용한 3D 애니메이션 형태의 바디 프로필을 제안한다. 사용자는 미리 정해진 몇 개의 포즈에 대하여 3D 스캔을 수행함으로써 애니메이션 형태를 가진 자신만의 바디 프로필을 제작할 수 있다. 이를 위하여 일련의 포즈를 수행하는 템플릿 애니메이션을 모션 캡처를 통하여 획득하였고, 사용자로부터 획득된 3D 스캔 데이터를 애니메이션의 각 정점 포즈에 포즈 공간 디포머(Pose-space deformer)를 통하여 매핑시켰다. 이를 통하여 만들어진 3D 애니메이션 형태의 바디 프로필은 기존의 정적인 2D 이미지나 3D 스캔데이터보다 사용자에게 더 큰 만족도를 줄 수 있음을 확인할 수 있다.
투구는 야구의 시작이라 할 만큼 야구에서 주요한 부분을 차지한다. 투구 동작의 정확한 분석은 경기력 향상과 부상 예방 측면에서 매우 중요하다. 올바른 투구 동작을 분석할 때, 현재 주로 사용되는 모션캡처는 환경적으로 치명적인 단점들이 몇 가지 존재한다. 본 논문에서 우리는 이러한 단점들이 존재하는 모션캡처를 대체하기 위하여 RGB 기반의 Human Pose Estimation(HPE) 모델을 활용한 투구 동작의 분석을 제안하며 이에 대한 신뢰도를 검증하기 위해 모션캡처 데이터와 HPE 데이터의 관절 좌표를 Dynamic Time Warping(DTW) 알고리즘의 비교를 통해 두 데이터의 유사도를 검증하였다.
현재 무용 현장에서의 과학기술을 직접적으로 활용하고 창작에 직결되는 배경과 방법을 기술한 논문연구가 부족하다. 본 연구자는 창작무용<청춘>에 모션캡처를 적용하고 공연에 반영한 장면의 창작과정을 서술하였다. 연구 방법으로는 현장에서 생성된 현상이나 체험을 분석하는 연구 방법으로 창조된 결과물로부터 새로운 지식과 의미를 도출하는 방법인 실기기반연구(Practice Based Research)을 활용하였다. 창작발레<청춘>은 총 4장으로 구성되어 4장에서의 모션캡처된 영상은 하이라이트 장면으로 과거의 발레리나의 이미지를 형상화하였고, 과거의 '나'이면서 현재의 꿈이기도 한 장면의 의미를 지녔다. 모션캡처의 사용은 장면의 이미지를 부각시켰으며, 관객의 몰입도를 높이는 역할을 하였다. 무용계는 모션캡처과 같은 과학기술과의 협업을 통해 무형자산을 디지털화 하는 것에 친숙해질 필요가 있으며 실험적인 시도를 훈련하고 지속해야 한다. 또한 협업을 통해 디지털화 된 과정과 공연, 그리고 공연기록을 통해 움직임의 범위를 확장하고 가치와 의미를 끊임없이 부여하는 연구를 지속해야 할 것이다.
본 논문에서는 기존의 광학식 모션 캡처에서 생길 수 있는 마커들 간의 간섭이나 복잡한 시스템 구성으로 인한 시스템 설치의 복잡성 문제들을 해결하기 위해, 2차원 위치정보를 제공하는 단일 카메라와 특정부위의 방향정보를 제공하는 가속도센서와 자이로 센서로 구성된 동작센서를 융합하여 간편한 모션 캡처를 실현하는 새로운 기법을 제안한다. 본 논문의 동작 인식은 크게 영상기반 위치 정보와 동작센서기반 방향 정보의 융합을 통해 이루어진다. 영상은 보이는 부위에 장착된 컬러마커의 위치를 기준점으로 제공하고, 동작센서들은 각 패지의 이동방향과 속도를 측정하여 영상에서 제공하는 마커들의 3차원 포즈정보를 알아 낼 수 있다. 제안하는 시스템은 사람동작의 측정에 필요한 최소한의 센서정보를 사용함으로써 시스템의 구성과 센서의 설치가 매우 간단하며 경제적이라는 장점을 갖는다. 이러한 장점은 다양한 실험을 통해 검증하였다.
얼굴 표정을 애니메이션하는 것은 얼굴 구조의 복잡성과 얼굴 표면의 섬세한 움직임으로 인해 컴퓨터 애니메이션 분야에서 가장 어려운 분야로 인식되고 있다. 최근 3D 애니메이션, 영화 특수효과 그리고 게임 제작시 모션 캡처 시스템(Motion Capture System)을 통하여 실제 인간의 동작 및 얼굴 표정을 수치적으로 측정해내어 이를 실제 애니메이션에 직접 사용함으로써 막대한 작업시간 및 인력 그리고 자본을 획기적으로 줄이고 있다. 그러나 기존의 모션 캡처 시스템은 고속 카메라를 이용함으로써 가격이 고가이고 움직임 추적에서도 여러 가지 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 일반 저가의 카메라와 신경회로망 및 영상처리기법을 이용하여 얼굴 애니메이션용 모션 캡처 시스템에 적응할 수 있는 경제적이고 효율적인 얼굴 움직임 추적기법을 제안한다.
H-Anim은 웹3D 컨소시엄의 휴머노이드 애니메이션 워킹 그룹 (Humanoid Animation Working Croup)에서 제정한 휴먼애니메이션에 필요한 인체 구조를 정의한 국제 표준안이다. 이 구조에 따라 인체를 움직이기 위한 다양한 라이브러리가 제작되고 있으나 인체의 사실적인 움직임을 표현하는 데에는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 H-Anim 구조를 바탕으로 인체 애니메이션 생성에 필요한 모션 정의를 위해 모션 캡처 데이터를 활용하여 인체의 사실적인 움직임을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 기존의 H-Anim 명세와는 달리 모션 캡처 데이터를 입력 받을 수 있도록 휴머노이드 모션을 위한 데이터 형식을 정의하고 이를 입력 받아 모션을 디스플레이하는 브라우저를 개발하였다. 본 연구에서의 휴머노이드 모션 데이터 형식은 X3D 기반의 데이터 형식으로서 네트워크상 혹은 서로 다른 브라우저들 사이에서 호환성을 갖도록 하는 것을 목적으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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