본 논문에서는 2-변수 모션 (two-parameter motion)을 이용한 새로운 스윕곡면의 생성 및 편집기법을 제시한다. 먼저, 하나의 변수로 매개화되는 기존의 모션에서 방향곡선 (orientation curve)과 크기 변환곡선 (scaling curve)을 곡면의 형태로 확장한 2-변수 모션의 개념을 소개하고, 이를 이용한 새로운 스윕곡면을 제안한다. 제안된 스윕곡면은 하나의 정점이 2-변수 모션에 적용된 결과이며, u-방향의 등위곡선 (iso-curve)이 매개변수 ${\upsilon}$에 따라 다른 형상을 갖게된다. 또한 이에 대한 효율적인 모델링 및 편집기법은 2-변수모션의 직관적인 제어를 통해서 이루이진다. 본 논문에서는 복잡한 형상에 대한 모델링 및 편집 실험을 통해서 제안된 기법의 효율성 및 편리성을 입증한다.
본 논문에서는 캐릭터의 운동 표현에 필요한 데이터 구조를 시각적으로 기술할 수 있는 사용자 인터페이스에서 모션 매핑 기술을 이용하여 3차원 캐릭터의 애니메이션을 쉽게 생성할 수 있는 도구 개발에 대해 기술한다. 본 논문에서의 모션 매핑이란 한 번 생성된 애니메이션을 그대로 다른 캐릭터에 적용하여 같은 모션을 생성시키는 것으로 정의한다. 본 애니메이션 도구는 3차원 캐릭터의 기하 데이터를 이용하여 애니메이션의 생성과 변형을 대화적 방법으로 쉽게 생성시킬 수 있다. 이것은 본 연구팀에서 앞서 개발한 캐릭터 개발도구에서 생성된 3차원 캐릭터 데이터를 위의 인터페이스에서 모션 생성의 구조를 대화적으로 변형시키면서 애니메이션을 생성하도록 구성한 것이다. 기존의 다른 애니메이션 도구와 구별되는 기능으로는 캐릭터의 모델링 데이터와 모션 데이터를 분리하여 모델링 데이터가 없는 상황에서도 독립적으로 애니메이션만을 실행시킬 수 있으며 한 번 생성된 애니메이션을 모션 매핑으로 다른 캐릭터에 그대로 적용시킬 수 있다는 것이다.
본 연구는 모션 캡쳐 시스템의 향후 활용 가능성을 알아보고자 한다. 최근 3차원 인체 모델링의 사실적 표현에 대한 각 분야별 관심이 높아짐에 따라 몇 년 사이에 급속도로 발전하고 있는 모션 캡쳐 시스템을 가상현실의 기술적 동향에 따른 그 응용 분야와 모션 캡쳐의 역사적 발전 과정을 고찰하여 분야별 활용 가능성을 제시하는데 그 목적이 있다. 모션 캡쳐 시스템은 캡쳐 받는 유형에 따라 음향식, 기계식, 전자기식, 광학식, 푸펫 등으로 나눌 수 있는데 이 중에 캡쳐 분야에서 주로 많이 사용되고 있는 광학식 시스템을 기반으로 연구를 진행한다.
모션 전이 기법은 주어진 모션 시퀀스를 타겟 대상의 움직임에 적용하는 기법이다. 사실적인 모션 전이를 위해서는 소스와 타겟 휴먼의 포즈, 형태 및 카메라 정보를 기반으로 한 모션 정보가 필요하다. 본 논문은 최근 3 차원 인체 모델링에서 우수한 성능을 보인 SMPL 을 이용하여 정교한 모션 정보를 추출하고 이를 통한 모션 전이를 수행 할 수 있는 기법을 보인다. 소스와 타겟의 SMPL 매개 변수를 사용하여 모션 정보를 나타내고 이를 통해 encoder 로부터 추출된 특징 맵을 변형하여 모션 전이를 수행한다. 제안하는 기법의 정성, 정량적 분석을 보이고 휴먼 모션 전이 기법에 대한 향후 연구 방향을 제시한다.
현재 대부분의 시뮬레이터는 6개의 축으로 대상체의 운동자유도를 모사하는 모션 시스템을 사용하고 있다. 본 연구개발에서 개발되어지고 있는 시뮬레이터는 일반적인 Stewart 형식이 아닌 운동 대상체의 운동자유도를 짐발(Gimbal)형으로 재현하고자 하였다 이를 위해 실시간 스케줄러와 H/W 입출력 및 통신 드라이버에 대한 개발을 수행하였고, 시뮬레이션에 적합한 정확도와 실시간성을 유지하도록 롤러코스터 상에서 이루어지는 차량운동을 모델링 하였다. 또한 인간감성의 절용을 고려한 짐발형 모션 시스템의 운동 재현을 위해 워시아웃(Washout) 알고리즘을 개발하였다. 특히, 짐발형 모션 시스템은 그 연구 사례를 찾기 힘든 것으로 운동 모사성의 객관적 검증과 탑승자에 대한 시뮬레이터의 영향을 평가하기 위해 감성평가를 실시하였다. 감성평가를 위해 평가지에 의한 주관적 평가 방법과 탑승자의 생리신호를 측정하는 객관적 평가방법을 사용하였다.
키넥트는 RGBD 카메라로 인체의 뼈대와 관절을 3D 공간에서 스켈레톤 데이터수집을 가능하게 해주었다. 스켈레톤 데이터를 활용한 행동 분류는 RNN, CNN 등 다양한 인공 신경망으로 접근하고 있다. 본 연구는 키넥트를 이용해서 Skeleton Joints를 수집하고, DNN 기반 스켈레톤 모델링 학습으로 행동을 분류한다. Skeleton Joints Processing 과정은 키넥트의 Depth Map 기반의 Skeleton Tracker로 25가지 Skeleton Joints 좌표를 얻고, 학습을 위한 전처리 과정으로 각 좌표를 상대좌표로 변경하고 데이터 수를 제한하며, Joint가 트래킹 되지 않은 부분에 대한 예외 처리를 수행한다. 스켈레톤 모델링 학습 과정에선 3계층의 DNN 신경망을 구축하고, softmax_cross_entropy 함수로 Skeleton Joints를 집는 모션, 내려놓는 모션, 팔짱 낀 모션, 얼굴을 가까이 가져가는 모션 해서 4가지 행동으로 분류한다.
최근 3D 그래픽을 활용한 다양한 서비스들이 많이 개발되어 제공되고 있다. 특히 가상환경 내에서 아바타를 이용하여 컨덴츠 정보를 제공하는 서비스는 사용자의 흥미를 유발하기에 효과적이며, 정보 전달력 면에서도 뛰어나다는 장점으로 인해 최근 가장 각광받는 분야이다 이러한 3D아바타의 모션을 생성하기 위한 다양한 편집기 시스템이 제안되어 사용되고 있지만, 현재 시스템에서 생성하는 아바타 모션은 표준 형식이 아닌 어플리케이션에 비 독립적 방식으로 저장되기 때문에 모션의 재사용성 측면이나 활용성에서 비효율적이다. 그러므로 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 사용자가 직접 아바타를 조작하여 작업레벨 모션을 정의할 수 있으며, 생성된 모션을 표준형식인 XML 파일로 변환하여 저장해주는 시스템을 제안하고자 한다.
본 연구개발에서 개발되어지고 있는 시뮬레이터는 롤러코스터를 모사 대상체로 하였고, 일반적인 Stewart 형식이 아닌 운동 대상체의 운동자유도를 짐발(Gimbal)형으로 재현하고자 하였다. 이를 위해 실시간 스케쥴러와 H/W 입출력 및 통신 드라이버에 대한 개발을 수행하였고, 시뮬레이션에 적합한 정확도와 실시간성을 유지하도록 롤러코스터 상에서 이루어지는 차량운동을 모델링 하였다. 또한 인간감성의 적용을 고려한 짐발형 모션 시스템의 운동 재현을 위해 워시아웃(Washout) 알고리즘을 개발하였다. 특히, 짐발형 모션 시스템의 운동 모사성을 객관적으로 검증하고 탑승자에 대한 시뮬레이터의 영향을 평가하기 위해 감성평가를 실시하였다. 감성평가를 위해 평가지에 의한 주관적 평가 방법과 탑승자의 생리신호를 측정하는 객관적 평가방법을 사용하였으며, 감성평가를 통한 결과치를 이용하여 워시아웃 알고리즘을 개선하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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