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.
네트워크 환경에서 인체형 캐릭터의 모델링과 애니메이션 데이터의 호환성을 위해서는 특정 그래픽스 도구나 프로그램에 의존하지 않는 시스템 독립적인 인체 데이터 형식이 필요하다. 이를 위한 목적으로 Web3D 컨소시엄과 ISO/IEC SC24 WG6가 공동으로 제정한 국제표준 ISO/IEC 19774 H-Anim은 관절이 있는 인체형 데이터 구조를 정의하며 모션 생성에 필요한 계층 구조를 정의하고 있으나 모션 생성 방법을 위한 데이터에 대해서는 정의하고 있지 않다. 본 논문은 응용 프로그램간의 모션 데이터의 호환성과 독립성을 목적으로 하며, H-Anim 캐릭터의 모션 데이터 규격 정의 및 활용을 위한 모션 리타겟팅 구현의 단순화 방법을 기술한다. 그리고, 일반 그래픽스 도구에 의해 제작한 임의의 3차원 캐릭터와, 이 모델과는 관련이 없이 생성된 임의의 모션 캡처 데이터를 이용하여 H-Anim 구조의 캐릭터 애니메이션을 생성하는 방법과 실험 결과를 설명한다.
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.
1995년 세계 최초의 극장용 3D 컴퓨터 애니메이션 영화 "토이 스토리"의 흥행성공은 3D 컴퓨터 애니메이션의 산업적 발전에 큰 도약을 할 수 있는 계기를 만들었다. 이에 영향을 받아 TV용 3D 애니메이션 작품들이 다양하게 제작되었으며 게임 분야에서도 고화질의 3D 컴퓨터 애니메이션 게임들이 보편화되었다. 이와 같이 산업적 수요가 확대됨에 따라 막대한 제작 시간 및 비용 절감을 위한 기술적 발달이 활발하게 진행되어왔다. 이에 따라 전통적인 그림 애니메이션 제작 방식에 비하여 3D 컴퓨터 애니메이션의 제작 효율성은 비교를 할 수 없을 정도로 발전되어왔다. 본 논문에서는 3D 컴퓨터 애니메이션 제작의 효율성 제고를 위하여 얼굴 표정 애니메이션 마커리스(Markless 이하: 마커리스) 모션캡처 시스템들을 실험 및 비교분석하였다. 이미지 메트릭스(Image Metrics)사 제품인 페이스웨어(Faceware) 시스템은 모션캡처 인식 및 적용 과정의 복잡성은 있지만 정교함 측면에서 장점이 있으며, 페이스쉬프트(Faceshift)사 제품인 페이스쉬프트(Faceshift) 시스템은 실시간 모션 인식 및 적용의 신속성이 장점인 반면 정교함이 상대적으로 떨어진다는 결과를 도출하였다. 본 논문의 비교 분석 결과가 애니메이션 제작을 제작 할 때, 제작 시간 및 비용, 결과물의 정교함 정도 및 활용 매체에 따라 가장 효율적인 얼굴 표정 애니메이션 제작을 위한 모션캡처 및 키 프레임 애니메이션 제작 방식의 선택에 기초 자료가 되기를 기대한다.
실시간 3D 렌더링 게임의 제작 환경에서 캐릭터의 움직임은 모션 캡처(motion capture)를 통해 만들거나 애니메이터에 의해 제작된다. 걷기나 달리기 등 일정한 속도로 캐릭터가 움직이는 모션은 캐릭터가 제자리(in place)에서 움직이도록 한 뒤에 게임에서 프로그램에 의해 일정한 속도로 움직임으로써 구현할 수 있다. 하지만 일정하지 않은 속도로 움직이는 모션을 같은 방식으로 적용하면 캐릭터의 이동이 어색해진다. 이런 어색함을 보완하기 위해 언리얼이나 유니티 3D 등의 엔진에서는 루트 모션(root motion) 기능을 사용하고 있다. 그런데 루트 모션을 위한 계층 구조는 애니메이터의 작업 효율을 위한 계층 구조와 다른 측면이 있다. 본 논문에서는 3ds Max를 사용하여 애니메이터 친화적이고 루트 모션에도 적합한 캐릭터 리깅을 제시한다.
모션캡처기술은 이미 많은 애니메이션과 게임에서 보편화되어 사용되고 있다. 하지만, 이런 좋은 기술을 뒤로 한 채 아직도 많은 애니메이터들이 직접 애니메이션을 하고 있다. 모션캡처 기술비용과 제작시간 때문이기도 하지만 사람과 상이한 체형을 가진 3D 캐릭터에 사람의 모션을 적용하기엔 어색한 부분이 많기 때문이다. 또한, 캐릭터의 특징을 부각시키거나 왜곡시키는 등의 과장의 표현은 불가능하다. 캐릭터의 생명은 그 캐릭터가 가진 성격과 체형에서, 그 캐릭터만의 자연스런 움직임을 표현하는데 있다. 기획과 의도에 따른 특성들을 과장하여 표현하되 인간의 동작에 익숙해 있는 우리 눈에 어색함으로 비춰지지 않도록 해주어야 비로소 생명력이 있는 캐릭터를 만들 수 있다. 다양한 모양의 캐릭터는 서로 다른 무게중심을 가졌고 이를 고려하지 않고 애니메이션 했을 때 여러 가지 문제점이 생긴다. 이러한 문제점은 캐릭터가 자연스럽지 못하게 보이는 가장 큰 원인 중 하나다. 본 논문은 게임과 애니메이션 등에서의 3D 캐릭터가 더욱 생생하고 현실적으로 보이도록 돕는데 그 목적이 있다. 그 중, 중요한 요소인 무게중심에 대한 이해와 함께 활용방법에 대한 연구에 목적을 둔다. 캐릭터의 자연스러운 움직임을 위해 무게중심은 반드시 고려해야 할 문제이고 캐릭터의 특성 및 성격 표현에도 중요한 영향을 미친다. 애니메이터들에게 무게중심에 대한 중요성을 알리고 새로운 접근방법을 제시하는 것을 본 논문의 가치로 삼는다.
본 논문은 페이셜 캡처 데이터로부터 페이셜 리그에 대한 다이렉트 리타겟팅을 수행하는 새로운 방법론에 대하여 다룬다. 페이셜 리그는 프로덕션 파이프라인에서 아티스트가 손쉽게 페이셜 애니메이션을 제작하기 위하여 만들어진 제작도구로서, 모션 캡처 등으로 생성된 얼굴 애니메이션 데이터를 페이셜 리그에 매핑할 경우 아티스트에게 친숙한 방식으로 손쉽게 수정, 편집할 수 있으므로 작업 능률을 크게 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 페이셜 리그는 그 종류와 작동 방식이 매우 다양하므로, 다양한 페이셜 리그에 대하여 강건하고 안정적으로 모션 데이터를 매핑할 수 있는 일반화된 방법을 찾기는 쉽지 않다. 이를 위하여, 본 논문은 캡처된 얼굴 모션 중 몇 개의 대표적 표정에 대하여 아티스트가 페이셜 리그로 제작한 표정을 예제로 학습시키는 데이터 기반 페이셜 리타겟팅 방식을 제안한다. 이를 통하여 우리는 아티스트가 페이셜 캡처 데이터를 기존 애니메이션 파이프라인의 페이셜 리그를 활용하여 손쉽게 수정할 수 있도록 할 뿐 아니라, 수십 수백개의 대응점을 일일이 지정해 주어야 하거나 사람과 많이 다른 동물 및 괴물 형태의 얼굴에는 리타겟팅이 잘 이루어지지 않았던 기존 대응점 기반 리타겟팅 방식의 한계점 또한 극복할 수 있었다. 본 논문의 결과물들은 우리의 방식이 제공하는 단순하면서도 직관적인 얼굴 애니메이션 리타겟팅이 실제 애니메이션 프로덕션에서 얼마나 효율적으로 활용될 수 있는지를 보여준다.
본 논문은 강화학습을 통해 이족보행에 대한 모션 캡처를 통해 참조 모션의 데이터들을 기반으로 근골격 캐릭터의 시뮬레이션을 적은 비용으로 높은 품질의 결과를 얻을 방법을 소개한다. 우리는 참조 모션 데이터를 캐릭터 모델이 수행할 수 있게끔 재설정을 한 후, 강화학습을 통해 해당 모션을 학습하도록 훈련시킨다. 참조 모션 모방과 근육에 대한 최소한의 메타볼릭 에너지를 결합하여 원하는 방향으로 근골격 모델이 이족보행을 수행하게끔 학습한다. 이러한 방법으로 근골격 모델은 기존의 수동으로 설계된 컨트롤러보다 적은 비용으로 학습할 수 있으며 높은 품질의 이족보행을 수행할 수 있게 된다.
본 논문은 얼굴 모션 데이터를 벡터 기반 캐리커처의 얼굴에 적용하여 캐리커처 얼굴 표정 애니메이션을 생성할 수 있도록 하는 방법론을 기술한다. 본 방법은 일러스트레이터의 플러그인 형식으로 구현하였으며, 별도의 사용자 인터페이스를 갖추고 있다. 실험에 사용된 얼굴 모션 데이터는 28개의 소형 마커를 배우 얼굴의 주 근육 부분에 부착하고 다양한 다수 개의 표정을 Facial Tracker로 캡처한 것이다. 캐리커처는 모션데이터와의 연결을 위해 모션 캡처를 할 때 배우의 얼굴에 부착된 주요 마커의 위치와 동일한 부위에 각각의 제어점을 가진 베지어 곡선 형태로 제작되었다. 그러나 얼굴 모션 데이터는 캐리커처에 비하여 공간적인 규모가 너무 크기 때문에 모션 캘리브레이션 과정을 거쳤으며, 사용자로 하여금 수시로 조절이 가능하게 하였다. 또한 캐리커처와 마커들을 연결시키기 위해서는 사용자가 얼굴 부위의 각 명칭을 메뉴에서 선택한 다음, 캐리커처의 해당 부위를 클릭함으로써 가능하게 하였다. 결국 본 논문은 일러스트레이터의 사용자 인터페이스를 통하여 벡터 기반 캐리커처에 얼굴 모션 데이터를 적용한 캐리커처 얼굴 표정 애니메이션 생성이 가능하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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