그래픽디자인은 인류와 함께 하여 왔으며 인간은 동영상으로 사물을 파악한다. 그리고 꿈에서조차 영상으로 꿈을 꾼다. 도구의 발전은 인간의 신체 연장선상에서 발전하였다. 눈의 연장선에서 본다면 카메라, 비디오, 캠코더 등은 인간의 눈을 대신하는 도구들이고 결과물은 영상이다. 종이 위에 그려진 그림이나 이미지에 시간이 더해져 움직임이 부여 된다면 '움직이는 그림' 즉 모션 그래픽이 된다. 하지만 이 모션 그래픽은 애니메이션, 영상, 또는 영화라고 불리어 왔다. 이제 모션 그래픽은 영상 또는 영화, 애니메이션과 구별되어야 하는 시점이다. 영화와 애니메이션은 고유 영역을 확보하고 있으며 영상은 이들을 통합한 의미이지만 이 용어들이 '일러스트레이션이 동영상으로 움직인다면?'의 해답을 제공하기에는 부족해 보인다. 다양한 영역과 표현을 가진 일러스트레이션 또는 그래픽에 시간이 더해져 나타나는 결과물을 '모션 그래픽'이라 부르는 것이 타당할 것이다. 모션 그래픽은 다각적인 관점, 다양한 방법의 접근 그리고 해석 가능한 모든 방법과 표현이 종합적으로 시도되면서 매체간의 융합과 합성(meta-synthesis), 각기 다른 종과 종의 융합과 합성(media hybrid) 그리고 감각적 합성을 통해 변화하고 있다. 모션그래픽은 다양한 장르에서 활용도가 늘어나면서 하나의 분야로 자리 잡아 그래픽디자인 영역에서 독자적 장르로 성장하고 있으며 시각으로 인지되는 인식정보, 청각으로 인지되는 감성정보 그리고 몸 전체로 접촉되는 촉각정보가 통합(convergence)되는 새로운 국면으로 전개되고 있다. 모션 그래픽은 이러한 시대적 변화와 요구에 대처하는 신 메타포가 움직임의 결과로 출현한 새로운 커뮤니케이션 방식으로 이해되어야 할 것이다.
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.
캐릭터 애니메이션에 모션 캡쳐를 도입하면서 사실적인 애니메이션의 제작에 않은 도움을 받을 수 있었지만, 필요한 동작 마다 계속해서 고가의 장비를 이용하여 데이터를 수집해야하기 때문에 모션 캡쳐를 이용한 애니메이션 제작에는 많은 비용이 든다. 본 논문에서는 이미 수집된 모션 캡쳐 데이터의 재사용 방안중 하나로 두 개의 캐릭터 애니메이션 시퀀스에서 개개의 특징을 유지하는 또 다른 애니메이션 시퀀스를 만들어내는 방법을 제안한다. 주성분분석(PCA)를 이용하여 두 모션의 평균 모션과 각각을 적절한 비율로 반영하여 선택, 합성하는 간단하면서도 직관적인 방법이다.
최근 딥러닝 모델을 통해 사진이나 영상을 활용하여 영상 합성을 수행하는 것에 대한 요구가 높아지고 있다. 기존 영상 합성 모델의 경우 주어진 영상으로부터 모션 정보만을 전이하여 사진에 대한 애니메이션 효과를 생성하였다. 하지만 이러한 합성 모델의 경우 음성에 따른 립싱크가 불가능하다는 문제와 함께 합성 결과물의 화질이 떨어진다는 문제점이 있다. 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 이미지 애니메이션 기법을 기반으로 한 새로운 프레임워크에 대해 설명한다. 본 프레임워크에서는 합성하려는 사진과 영상, 그리고 오디오를 제공하면 사진의 인물 특징을 유지한 채 주어진 영상의 행동을 따라 움직이는 것뿐만 아니라 음성에 맞게 발화하는 모습도 함께 합성하여 모션 전이와 함께 립싱크를 수행한 합성 결과물을 생성한다. 또한 초해상화 기법을 영상 합성물에도 활용하여 더욱 고화질, 고해상도의 합성 결과물을 제공하도록 구성하였다.
키넥트의 성공적인 등장 이후 이 센서를 이용하여 사용자의 아바타에 해당하는 3차원 캐릭터의 움직임을 제어하는 많은 인터액티브 콘텐츠가 제작되었다. 하지만, 키넥트의 특성 상 사용자는 키넥트를 정면으로 바라보아야 하며, 모션 또한 제자리에서 수행할 수 있는 동작 정도만으로 국한되었다. 이 단점은 게임에서 가장 중요한 요구기능 중 하나인 가상공간 내비게이션을 수행하지 못하게 하는 근본적인 이유가 되었다. 본 논문은 이와 같은 단점을 해결하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 두 단계로 이루어진 본 방법은 첫 번째 단계로서 사용자의 내비게이션 의도를 파악하기 위해 제자리 걷기 동작 제스처인식을 수행한다. 내비게이션 의도가 파악되면, 다음 단계에 현재 제자리 걷기동작을 상체와 하체 모션으로 자동으로 분리한 후, 미리 입력 받은 하체모션캡처 데이터를 현재 캐릭터 속도를 반영하여 수정한 뒤 분리된 원래 하체모션과 자연스럽게 교체한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 이용하면, 키넥트 센서를 통해 사용자의 상체 모션을 그대로 반영함과 동시에 모션캡처 데이터를 이용하여 하체 동작을 실제 걷는 동작으로 바꾸어주기 때문에 사용자가 조정하는 3차원 캐릭터는 가상공간을 자연스럽게 내비게이션할 수 있다.
본 논문에서는 모션켑쳐데이타를 이용한 두 캐릭터간의 빠른 충돌감지에 대한 연구를 논의한다. 본 연구의 목적이 군중 시뮬레이션이기 때문에, 제안한 알고리즘은 캐릭터를 실린더 형태로 모델링 한 후에 Rough한 충돌감지를 목표로 한다. 이를 위해 계층적인 바운딩 박스 데이타 구조인 MOBB를 제안한다. MOBB는 모션클립에 대한 시공간 바운딩 박스이며, 제안된 알고리즘에 대한 테스트 결과 2배 이상의 속도 향상이 있음을 밝힌다.
모션 데이터들을 그래프로 저장하고 이를 모션합성에 이용하는 기존의 연구들은, 모든 모션 프레임간 연결비용계산으로 인하여 그래프 생성에 많은 시간이 걸린다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 보완하여 빠르고 효과적으로 그래프를 생성하는 방법을 제시한다. 우선, PCA를 이용하여 모션들을 2차원에 투영시키고, 2차원 상의 간단한 거리계산으로 전이에지가 존재할 가능성이 큰 프레임 쌍들을 찾아낸다. 다음으로, 이런 프레임 쌍에 대해서만 연결비용을 계산하여 그래프를 생성한다. 따라서, 모든 프레임에 대한 비용계산에 비해 본 논문에서 제안한 방법은 효율적으로 그래프를 생성하게 된다.
뉴미디어를 통한 시각적 커뮤니케이션 방법에서 타이포그래피의 역할은 모션그래픽의 발전과 함께 핵심적인 정보전달의 영역으로 자리 잡고 있다. 최근 입체영상구현 기술연구는 실재감 있는 영상을 제작하기 위해서 다양하고 새로운 영상 제작방법들이 시도되고 있다. 그러나 모션 타이포그래피를 이용한 입체영상 제작방법에 대한 연구는 많이 부족한 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 모션타이포그래피에 텍스트의 움직임을 이용한 방법, 카메라이동에 의한 방법, 편집 및 합성을 이용한 방법 등 세 가지 실험을 적용하여 입체적인 모션타이포그래피 영상을 제안한다.
본 연구에서는 사용자가 즉석에서 연주한 곡에 대응하는 춤 동작을 자동으로 생성하는 기술을 제안한다. 본 기법은 먼저 댄서로부터 모션 캡쳐 받은 춤 시퀀스를 분절화한 후 사용자가 신디사이저를 통해 직접 연주하여 얻은 MIDI 데이터를 분석해 음악에서의 특징점을 추출한다. 그리고 분절화 한 모션의 세그먼트들을 음악에 맞춰 다시 배열하여 새로운 춤 시퀀스를 생성함으로써 사용자가 연주한 음악과 어울리는 춤 동작을 자동으로 생성한다. 이를 위해 세 단계의 작업을 수행하게 되는데, 첫 번째 단계에서 모션 캡쳐를 통해 얻게 된 데이터에서 캐릭터의 위치와 자세를 기준으로 하여 긴 시퀀스를 의미 있는 작은 춤 동작으로 분절화한다. 두 번째 단계에서는 사용자의 연주를 통해 획득한 MIDI를 분석하여 특징점을 추출하고, 마지막 단계에서는 이를 바탕으로 음악에 기반한 음악과 동작을 합성한다. 본 연구는 음악과 댄스의 리듬감이 파괴되지 않도록 합성함으로써 우리의 연구는 기존 연구에 비해서 훨씬 자연스러운 춤 시퀀스를 결과물로 만들어 낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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