본 연구에서는 손가락의 움직임을 입력받는 햅틱 컨트롤러를 이용하여 물체를 잡거나 놓는 손의 포즈를 생성하여 가상의 물체를 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 다섯 개의 손가락을 움직일 수 있는 경우의 수는 무수히 많아서 이를 위한 모든 모션을 캡쳐하는 것은 매우 힘든 작업이고, 캡쳐한 모든 모션을 수동으로 연결시키는 것도 어려운 일이다. 제안 방법은 햅틱 컨트롤러에서 입력된 다섯 개의 신호를 인공 신경망을 사용하여 손가락의 포즈로 변경해 준다. 이를 위해 입력 신호와 매칭되는 손의 포즈를 이용하여 인공 신경망을 훈련시킨 후, 그 결과를 이용하여 사용자의 입력에 대응하는 손의 포즈를 생성한다. 결과 포즈의 사실성을 높이기 위해 모션 캡쳐 장비로부터 훈련용 데이터를 생성하였다. 본 논문의 방법은 햅틱 컨트롤러에서 동일한 입력을 받더라도 물체의 모양에 대응하는 손의 모션을 생성하는 결과를 보여준다.
양질의 콘텐츠를 제공하기 위해 게임 제작사에서는 신기술을 도입하고 있으며 이중 하나는 게임 캐릭터 애니메이션에 모션캡쳐를 활용하는 것이다. 그러나 소규모 업체들은 경제적 부담으로 인해 모션캡쳐를 활용할 수 있는 기회조차 얻지 못하고 있다. 이에 본 논문은 게임 캐릭터 애니메이션 제작을 위한 모션캡쳐 시스템을 활용한 적용사례를 중심으로 기존의 제작방법을 단순화하여 시간적 경제적 이득을 추구할 수 있는 방법을 찾고 키 프레임 애니메이션을 적용할 수 있는 방안을 모색하여 게임 콘텐츠 개발에 도움이 되고자 한다.
사실적인 배우의 연기를 데이터로 추출하기 위해 모션캡쳐라는 장비를 이용하는데 추출된 데이터는 여전히 많은 후수정이 필요로 하고 있다. 모션의 보정이나 떨림, 그리고 디테일 수정 외에도 캐릭터들이 가방을 메거나, 물건을 들었다 놨다하는 경우에 모션 데이터들은 오브젝트들과의 실감나는 접촉을 만들기 위해 애니메이팅과 리깅의 작업이 필요하다. 또한 작업물이 게임엔진과 같은 타 소프트웨어로의 이동이 필요한 경우가 많아 작업공정이 복잡하게 되고 있다. 이는 상대적으로 모션캡쳐 데이터를 처리할 수 있는 업체들이 줄어들게 만드는 원인이 되고 있어 최근의 세계적인 영상콘텐츠 시장의 상황과는 대조적인 현상이라 할 수 있다. 이에 사실적인 디지털더블의 구현을 위한 모션캡쳐 데이터 처리 공정을 사례를 통해 효율적인 공정을 제시해보고 현 상황을 분석해 보려하였다.
인간과 의사소통 및 상호작용함에 있어 휴머노이드 로봇은 그 외형이 인간에게 친숙해야 할 뿐만 아니라 그 행동역시 인간과 유사해야 한다. 인간의 상체 동작과 유사한 동작은 인간과의 의사소통에 있어 매우 중요하다. 인간의 동작과 유사한 동작을 수학적인 식을 통하여 생성해 내기는 매우 힘들다. 수학적 모델을 개발하려는 노력과는 달리 최근에는 모션캡쳐 장비로부터 동작데이터를 획득하고, 그 데이터를 휴머노이드 로봇에 입력하는 연구가 진행되어왔다. 하지만, 로봇과 인간이 의사소통함에 있어서 필요한 모든 데이터를 모션캡쳐 장비로 획득하여 저장해 놓기는 불가능 하다. 또한, 동작을 통하여 의미를 전달하는 의사소통의 경우에 상대방과 분위기에 따라 동작의 방향이나 크기를 달리할 필요가 있다. 이 논문에서는 의미가 있는 동작을 모션캡쳐 장비로부터 획득하고, 휴머노이드 로봇에 맞게 변환한 다음, 그 데이터를 상황에 맞게 실시간으로 변형하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 몇가지 동작에 적용하여 그 실효성을 검정하였다.
영상작품에서 나날이 모션캡쳐기술의 응용이 늘어가면서, CG캐릭터 또한 사람들의 마음에 가상의 영역을 넘어선 존재감을 부여하고 있다. 최근 일본방송에서는 애니메이션 캐릭터의 실시간 텔레비전 방송이 진행되었다. 이러한 형식을 통해 사람의 감각기관을 자극해 움직여 관객과 애니메이션캐릭터의 상호작용을 현실화 시키려 하였다. 모션캡쳐기술의 빠른 발전은 현실세계와 가상세계의 소통을 촉진하고 있는 요수중의 하나로 볼 수 있다. 본문은 모션캡쳐기술의 실시간 방송의 발전 및 가상 캐릭터의 현실 생활에 대한 영향에 대해 연구 분석을 진행하여 보았다.
본 논문에서는 실시간 마커프리 모션캡쳐 시스템으로 캡쳐된 동작자의 Root와 End-effector 위치 데이터를 이용하여 가상 캐릭터의 동작을 생성하는 방법에 0해 기술한다. 동작자의 신체중심이 되는 Root와 머리, 손, 발과 같은 End-effector의 위치 데이터는 동작자의 전방 좌, 우에 위치한 동기화된 2대의 컬러 CCD 카메라를 이용하여 3차원 위치를 캡쳐한다. 영상으로부터 추출되지 않은 중간관절의 위치를 생성하기 위해 Root와 End-effector의 3차원 위치값들을 IK( Inverse Kinematics) 알고리듬에 적용하고, 생성된 위치값들에 다양한 신체의 제약조건을 고려하여 정밀하게 계산한다. 이러한 과정을 거치므로 서 20개 관절의 위치값을 생성할 수 있으며, 생성된 관절의 위치값을 가상 캐릭터에 적용하므로 서 캐릭터의 움직임을 실시간으로 생성할 수 있다.
최근 가상현실을 이용한 응용에 대한 수요가 증가하고 있다. 특히, 모션캡쳐 시스템을 이용해서 가상현실 공간상의 인체 캐릭터를 동작시킬 수 있는 콘텐츠는 교육용, 오락용등으로 활용 범위가 많다고 할 수 있다. 본 논문은 그래픽 3D 사물 객체, 3D 인체 캐릭터, 소리로 가상현실 공간을 구축할 수 있고, 모션캡쳐 장비로부터 실시간 획득되는 모션데이터를 이용해서 3D 인체 캐릭터를 동작시킬 수 있는 시스템 (가상스튜디오 시스템이라 부름)을 제안한다. 참고로, 우리의 조사에 의하면, 본 시스템과 같은 연구켤과는 거의 발견할 수 없었다. 본 시스템을 가상현실을 이용한 성경콘텐츠 제작에 활용해 본 결과 만족할 만한 성과를 얻었다.
기존 모션 캡쳐의 경우, 고가의 장비나 사용의 복잡도, 동작자의 움직임 제한 등 모션 캡쳐의 어려움이 있었다. 최근 실시간으로 모션 캡쳐가 가능한 컴퓨터 비젼 기반 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다시점 영상으로부터 쉽고, 빠르게 추출할 수 있는 피부색과 정확한 3차원 복원을 위한 2차원 영상 좌표 보정을 사용하여 효율적인 다시점 영상 분석 알고리즘을 제안한다. 동작자와 피부색을 검출하고, 카메라 보정 및 에피폴라 기하학 정보를 이용하여 보다 정확한 영상 분석, 그리고 칼만 필터(Kalman filter)를 사용한 추적 등을 통해 보다 안정적인 모션 캡쳐가 가능하게 된다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 보다 정확한 위치 추정 및 실시간 모션 캡쳐를 위한 알고리즘임을 보여주고 있다.
본 논문에서는 모션 캡쳐 데이터를 변위(displacement)로 해석하여, 원 모션(original motion)과 유사한 움직임들로 변형하거나 상이한 모션들을 통합하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 모션 캡쳐 데이터가 동작의 세부 특성을 잘 표현할 수 있다는 점을 이용하여, 사실성을 유지하면서도 쉽고 빠르게 모션 데이터를 편집하고자 한다. 본 논문이 제안하는 방법은 시간과 위치를 순차적으로 변형하여 새로운 모션을 표현한다. 우선, 시간 변형 과정에서는 특정 모션에서의 시간 변화를 사용자의 강조 정도에 따라 변형함으로써 모션의 리듬을 변형시킨다. 다음 단계인 위치 보정 과정에서는 원 모션을 변위로 사용하는 모션 치환 맵(motion displacement map) 기법을 이용하여 모션의 데이터 곡선들을 변형 또는 합성한다. 이 방법에서는 원 모션을 움직임에 대한 변위로 해석하여, 원 모션이 가지는 자연스러움을 유지할 수 있을 것으로 기대한다. 모션 편집을 위한 시스템이 구현되었고, 실험을 통하여 이 방법들이 사용될 수 있음을 보였다.
모션 캡쳐 장비는 사람의 자연스러운 행동이나 동작 정보를 정밀하게 얻기 위해 널리 사용되며, 영화나 게임과 같은 콘텐츠에서 자주 활용되고 있다. 하지만 모션 캡쳐 장비가 고가이기 때문에 한번 입력받은 데이터를 모션별로 분할하고 상황에 맞게 재결합하여 사용할 필요가 있으며, 입력 데이터를 모션별로 분할하는 것은 대부분 수동으로 이루어진다. 이 때문에 캡쳐된 데이터를 자동으로 분할하기 위한 연구들이 다양하게 시도되고 있다. 기존의 연구들은 크게 전역적 특성에 대한 고려없이 이웃하는 프레임만을 고려하는 온라인 방식과 데이터를 전역적으로 고려하나 이웃하는 프레임 사이의 관계를 고려하지 않는 오프라인 방식으로 나누어진다. 본 논문에서는 온라인과 오프라인 방식을 병합한 그래프 기반의 모션 분할 방법을 제안한다. 분할을 위해 먼저 모션데이터를 기반으로 그래프를 생성하며, 그래프는 이웃하는 각 프레임사이의 유사도뿐만 아니라 시간축을 기반으로 일정시간내의 프레임들의 유사도를 모두 고려하였다. 이렇게 생성된 그래프를 분할하기 위해 분할된 모션내의 유사도 합을 최소화하고 각 모션간의 유사도는 최대화할 수 있는 normalized cuts을 이용하였다. 실험에서 제안된 방법은 기존의 오프라인 방식 중 하나인 GMM과 온라인 방식 중 하나인 국부최소값 분할 방법보다 좋은 결과를 보였으며, 이는 각 프레임 사이의 유사도뿐만 아니라 일정시간내의 유사도를 전역적으로 고려하기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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