• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.293-295
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• 2000

그래픽스 기술의 발전에 따라 캐릭터 애니메이션에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 사용자의 환경이나 실세계 환경에 상호작용 하면서 지능적으로 동작하는 캐릭터 애니메이션이 요구되고 있다. 본 논문은 사용자와 상호작용 하는 과정에서 사용자의 감정상태를 파악하고, 이에 대응하는 적절한 행동을 할 수 있는 캐릭터의 생성에 대한 연구이다. 본 논문에서는 캐릭터에 대하여 자동적(autonomous)이고 상호적인(interactive) 애니메이션을 전제로 하는 감성 캐릭터 애니메이션 시스템을 설계한다. 특히 캐릭터에 감성을 부여하기 위하여 OCC모델을 바탕으로 하여 시스템을 설계하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.827-836
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• 2012

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.541-543
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• 2001

본 논문에서는 실세계에서의 사용자 동작을 가상 광간의 캐릭터를 통해 나타낼 수 있는 제어방법에 대해 논한다. 사용자의 캐릭터는 스테레오 카메라 영상으로부터 얻어지는 3차원 좌표값 5개를 이용하여 표현된다. 영상에서 구하는 3차원 좌표값은 노이즈가 들어있고 불안정하므로 자연스럽고 부드럽게 변형할 수 있도록 프레임 내에서 보간 작업이 필요하다. 안정된 데이터는 신체 제약조건을 만족하는 범위에서 inverse kinematic을 이용하여 joint angle을 계산한다. 하지만 이 방법은 수학적인 계산을 통해 나온 결과이기 때문에 가끔 사용자가 원하지 않는 동작을 만들어 내는 단점을 극복해야 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.9-17
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• 2021

본 논문에서는 확률적 모델예측제어(model predictive control) 기법을 이용하여 예제 동작 데이터가 주어지면 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 그 동작을 모방할 수 있는 캐릭터 동작 제어기를 빠르게 학습할 수 있는 간편한 지도 학습(supervised learning) 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 크게 학습 데이터 생성과 오프라인 학습의 두 컴포넌트로 구성된다. 첫번째 컴포넌트는 예제 동작 데이터가 주어지면 확률적 모델예측제어를 통해 그 동작 데이터를 추적하기 위한 최적 제어기를 캐릭터의 현재 상태로부터 시작하여 가까운 미래 상태까지의 시간 윈도우에 대해 주기적으로 업데이트하면서 그 최적 제어기를 통해 캐릭터의 동작을 확률적으로 제어한다. 이러한 주기적인 최적 제어기의 업데이트와 확률적 제어는 주어진 예제 동작 데이터를 모방하는 동안 캐릭터가 가질 수 있는 다양한 상태들을 효과적으로 탐색하게 하여 지도 학습에 유용한 학습 데이터를 수집할 수 있게 해준다. 이렇게 학습 데이터가 수집되면, 오프라인 학습 컴포넌트에서는 그 수집된 데이터를 정규화 시켜서 데이터에 내제된 크기와 단위의 차이를 조정하고 지도 학습을 통해 제어기를 위한 간단한 구조의 인공 신경망을 학습시킨다. 걷기 동작과 달리기 동작에 대한 실험은 본 논문에서 제안한 학습 프레임워크가 물리 기반 캐릭터 동작 제어기를 빠르고 효과적으로 생성할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.797-800
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• 2018

그래픽, 물리엔진 등의 다양한 라이브러리의 발전은 게임의 품질을 높이는 반면, 과도한 결합도, 클래스 정체성 상실 등의 문제를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 게임 설계시 다양한 요소들 중 하나인 캐릭터 동작 설계에서 디자인패턴 중 상태 패턴 기법, 명령 패턴 기법 그리고 캐릭터 모터 기법을 사용하여 대기/걷기/뛰기/공격 동작을 구현하였고, 구현한 각 동작을 5000프레임씩 실행하여 프레임당 평균 소요시간과 메모리 평균 사용량을 비교 평가하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.447-450
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• 2000

컴퓨터 그래픽 기술의 발전에 따라 영화, 가상현실, 게임 등의 분야에서 캐릭터 애니메이션에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다 기존의 캐릭터 애니메이션 기술에서는 애니메이터가 직접 움직임을 정의하였지만, 최근에는 사용자의 환경이나 실세계 환경에 상호작용 하면서 지능적으로 동작할 수 있는 감성 캐릭터 애니메이션이 요구되고 있다. 본 논문은 사용자와 상호작용하는 과정에서 사용자의 감정상태를 파악하고, 이에 대응하는 적절한 행동을 할 수 있는 캐릭터의 생성에 대한 연구이다. 본 논문에서는 캐릭터에 감성을 부여하기 위하여 OCC모델을 바탕으로 하여 시스템을 설계하였다

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권11호
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• pp.819-830
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• 2009

MMORPG 게임이나 가상환경에서 대규모 군중이 등장할 때 군중을 구성하는 수많은 캐릭터들을 신속하고 편리하게 생성하기 위한 방법론으로서 캐릭터 외형과 동작의 복제가 제시되고 있다. McDonnell[1] 등은 인지실험을 통해 사용자가 동작보다 얼굴 모양, 상의, 하의 등 신체의 외형 변화에 민감하게 반응한다는 결과를 보였다. 본 논문에서는 실시간 게임 환경에서 중요한 역할을 하는 캐릭터 아이템과 군중 이동 패턴의 2가지 요소를 이용하여 캐릭터를 복제하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법을 이론적으로 검증하기 위하여 인지심리학 분야의 지각체제화 개념을 도입하고 아이템에 다양한 형태와 색상 및 패턴 요소, 장착 위치 및 복잡도를 적용함으로써 아이템을 통한 군중의 다양화가 가능함을 보였다. 또한, 다중 캐릭터 복제 쌍의 이동 방향과 상대적인 거리, 군중 속에 존재하는 그룹의 규모, 그룹간의 거리 등에 따라 변화하는 사용자의 인지를 실험하여 캐릭터의 허용 가능한 복제 범위를 제시한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.141-149
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• 2011

가상 환경에서 가상 캐릭터가 사람과 같이 자연스럽게 동작하기 위한 과정은 많은 노력을 필요로 한다. 가상 캐릭터는 행동을 기반으로 동작하기 때문에 자연스럽게 동작하기 위해서는 행동 정의가 가장 중요하다. 최근에는 사람이 조작한 가상 캐릭터의 행동을 기반으로 가상 캐릭터가 수행할 일련의 행동을 정의하는 Programming by Demonstration에 관한 연구가 활성화되고 있다. 하지만 이 방법들은 항상 동일한 길이의 연속적인 행동을 도출하거나 연속적인 행동을 정의할 때 사용하는 행동들을 제한하기 때문에 다양한 일련의 행동 생성하기가 어렵다. 자연스럽게 동작을 수행하기 위해서는 조작한 가상 캐릭터의 행동에서 최대한 다양한 일련의 행동들을 도출하고 도출한 일련의 행동들을 대표하는 최적의 연속적인 행동을 선택해야 한다. 그래서 여러 가지의 제약 사항을 줄이면서 일련의 행동을 생성하기 위한 연구들이 필요하다. 이 논문에서는 사람이 조작한 캐릭터의 행동을 수집하고 가상 캐릭터가 수행할 일련의 행동을 모두 도출해서 가상 캐릭터에게 적합한 일련의 행동을 선정하는 방법을 제안한다. 실험에서는 제안한 방법을 자동차 게임에 적용해서 생성되는 과정을 기술한다. 생성된 결과를 보면 사람이 수행한 일련의 행동을 길이나 분할하는 위치에 제약을 받지 않고 생성한 것을 볼 수 있었다. 결국, 제안한 방법은 더 많은 일련의 행동을 도출하고 가상 캐릭터에게 적합한 행동을 선정할 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.278-281
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• 2006

콘텐츠 산업, 특히 게임콘텐츠 분야에서 가장 각광을 받고 있는 분야가 바로 3D이다. 게임에서 양적, 질적 발전이 되어가면서 3D에 대한 관심은 더욱 커져가고 있다. 이에 따라 게임산업에서 3D분야에 대한 연구와 실제 적용이 가장 많이 이루어지고 있다. 게임상의 3D 캐릭터는 예전의 2D 캐릭터에 비하여 동작의 자연스러움이 떨어져있던 것이 사실이다. Key Frame 방식의 동작 제어의 한계를 극복하기 위하여 현재 급격히 떠오르고 있는 것이 모션 캡쳐 시스템을 활용한 동작 제어 방법이다. 본 논문에서는 3D 게임캐릭터와 모션 캡쳐 시스템의 연동을 통한 동작 제어를 통하여 자연스러운 캐릭터 애니메이션 제작에 중점을 두고 있다. 이에 하나의 중심적인 액션(타격-打擊)을 통하여 자연스러운 3D 게임 캐릭터 애니메이션을 제작하는 것을 목표로 하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.133-142
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• 2019

물리기반 캐릭터 애니메이션에서 궤적 최적화(trajectory optimization) 기법은 캐릭터 동작에 대한 시스템 동역학 모델(system dynamics model)에 기반하여 가까운 최적의 미래 상태를 예측하여 캐릭터의 동작을 자동적으로 생성하는데 널리 사용되어 왔다. 캐릭터와 환경 간의 접촉 현상을 강체 충돌로 다루는 경우 일반적으로 시스템 동역학 모델은 그 수식이 닫힌 형식(closed form)으로 유도되지 못하고 미분이 불가능하다. 따라서 최근까지 많은 연구자들이 접촉 완화(contact smoothing) 기법을 통해 시스템 동역학의 수치적 미분에 기반한 효율적인 궤적 최적화 기법을 발표해 왔다. 하지만 수치적 미분 정보는 분석적 미분과 달리 부정확하기 때문에 궤적 최적화의 안정성에 영향을 미칠 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 접촉 완화 모델에 대한 근사화를 통해 시스템 동역학을 분석적으로 미분하여 닫힌 형식의 도함수를 유도하고, 이를 기반으로 사용자의 온라인 입력에 따라 예제 데이터 없이 이족 캐릭터의 동작을 안정적으로 생성하는 예측 제어 기법(model predictive control (MPC))을 제안한다.