캐릭터의 자세가 변할 때 마다 캐릭터의 무게 중심(COM) 위치도 변하게 된다. 이 때 무게 중심의 위치 변화는 걷기, 뛰기, 쭈그려 앉기 등 다양한 동작 각각에 대응되는 독자적인 패턴을 가지므로 이를 이용하면 원래 동작의 정보를 알아낼 수 있다. 본 논문에서는 캐릭터의 무게 중심의 위치 변화를 토대로 동작을 예측하는 모션 생성 기법을 제안한다. 이 방법을 이용하면 무게 중심 정보를 통해 원래 동작의 유형에 대한 별도의 라벨 없이도 다양한 동작을 생성할 수 있다. 그러므로 네트워크의 학습 및 실행을 위한 데이터셋을 만들 때 사람의 손을 거칠 필요 없이 전처리를 비롯한 모든 과정을 자동으로 진행할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 신경망 모델은 캐릭터의 모션 이력(history) 정보와 무게 중심 정보들을 입력 받아 현재 프레임에서의 포즈 정보를 출력하며, 연속적인 시계열 모션 데이터를 다루기 위해 1차원 Convolution을 수행하는 간단한 형태의 Convolutional Neural Network(CNN)를 사용하여 학습되었다.
국내 웹툰 산업 매출액이 전년도 대비 약 65% 폭발적 성장을 하였고 향후 매출 규모가 1조원을 돌파할 것이라 예상을 하고 있다. 웹툰 제작 과정을 살펴보면 스토리와 콘티와 같이 창작을 필요로 하는 작업도 있지만, 스케치와 펜터치와 같은 단순 반복 작업도 있기 때문에 최근 주목받고 있는 딥러닝 기반 인간자세 추정방법을 사용하여 간소화 할 수 있다면, 웹툰 제작 과정을 효과적으로 개선할 수 있다. 따라서 본 연구는 인간자세 추정방법을 사용하여 인간의 동작을 스케치한 2차원 웹툰 캐릭터와 관절을 매칭 시켜서, 인간의 동작에 따라서 캐릭터의 동작을 생성시키는 방법을 제안한다. 이를 위해 생성한 2차원 캐릭터를 SVG 파일 형식인 벡터화된 그래픽 이미지로 생성시켜 인간자세의 관절을 나타내는 스켈레톤과 매칭을 시켰다. 실험결과를 통해 2차원 웹툰 캐릭터의 포즈가 웹 카메라의 사용자 자세와 동일한 동작을 생성시킬 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 또한 저장한 정지 이미지에서 하나의 포즈를 선별하여 필요한 장면에 삽입할 수도 있고, 연속 동작에 대하여 비디오로 녹화하여 포즈 선별을 할 수 있다는 점도 확인하였다. 제안한 포즈 생성 방법은 기존의 포즈 투 포즈 방식 애니메이션 포즈 생성에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
현대인들의 생활에서 없어서는 안 되는 것 중의 하나가 바로 핸드폰이다. 핸드폰은 사람과 사람의 커뮤니케이션의 도구로서의 기능만이 있었다. 하지만 지금의 핸드폰의 기능에 있어 멀티미디어화 되어가고 있다. 음악을 듣고 사진도 찍고 게임도 한다. 2005년 1월 조사에 따르면 이동통신3사의 가입자의 수가 전체 인구 중 3,600만 명이었으나 2006년 1월 조사에 216만 명이 증가한 3,816명으로 나타났다. 핸드폰의 기능 중에 청소년들의 가장 선호하는 것이 모바일게임이다. 모바일게임은 핸드폰의 작은 액정 속에서 어디서나 쉽고 간단하게 사용 할 수 있는 점에서 많은 인기를 누리고 있다. 이에 전용 모바일 게임 폰이 나왔을 정도이다. 플렛폼의 통합으로 다양한 게임을 즐길 수 있게 되었다. 모바일게임 캐릭터는 대부분이 2등신 이다. 화면의 뷰(view)가 작기 때문에 4등신 이상으로 했을 때에 캐릭터의 감정표현이나 동작 표현에 있어 표현이 안 된다는 단점이 있다. 그러기 때문에 모바일 캐릭터의 표현이 2등신의 캐릭터로 많이 사용한다. 이번 연구에서는 이러한 캐릭터의 디자인요소인 캐릭터의 소재, 형태, 액세서리 동작의 프레임에 있어 어떻게 쓰이고 있는지에 관한 연구를 하였다.
본 논문에서는 손 동작을 포함한 전신 동작 생성이 가능하고 동작 생성 딜레이를 조절할 수 있는 새로운 딥러닝 기반 동작 복원 기술을 제안한다. 제안된 방법은 범용적으로 사용되는 센서인 바이브 트래커와 딥러닝 기술의 융합을 통해 더욱 정교한 동작 복원을 가능하게함과 동시에 IK 솔버(Inverse Kinematics solver)를 활용하여 발 미끄러짐 현상을 효과적으로 완화한다. 본 논문은 학습된 오토인코더(AutoEncoder)를 사용하여 트래커 데이터에 적절한 캐릭터 동작의 실시간 복원이 가능하고, 동작 복원 딜레이를 조절할 수 있는 방법을 제안한다. 복원된 전신 동작에 적합한 손 동작을 생성하기 위해 FCN(Fully Connected Network)을 사용하여 손 동작을 생성하고, 오토인코더에서 복원된 전신 동작과 FCN 에서 생성된 손 동작을 합쳐 손 동작이 포함된 캐릭터의 전신 동작을 생성할 수 있다. 앞서 딥러닝 기반의 방법으로 생성된 동작에서 발 미끄러짐 현상을 완화시키기 위해 본 논문에서는 IK 솔버 를 활용한다. 캐릭터의 발에 위치한 트래커를 IK 솔버의 엔드이펙터(end-effector)로 설정하여 캐릭터의 발 움직임을 정확하게 제어하고 보정하는 기술을 제안함으로써, 생성된 동작의 전반적인 정확성을 향상시켜 고품질의 동작을 생성한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 딥러닝 기반 동작 복원에서 정확한 동작 생성과 사용자 입력에 따라 프레임 딜레이 조정이 가능함을 검증하였고, 생성된 전신 동작의 발미끄러짐 현상에 대해 IK 솔버가 적용되기 이전 전신 동작과 비교하여 보정에 대한 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 워터마킹을 응용한 동적 캐릭터 기술을 제안한다. 오디오 신호에 임의의 동작을 위한 일련의 동작코드를 들리지 않게 삽입하면, 이 캐릭터는 선행 처리된 오디오 파일이 재생될 때 마이크를 통해 얻은 소리를 처리하고 은닉된 코드를 추출함으로써 그 코드에 지정된 행동을 할 수 있다. 예를 들어 로봇이 동작코드가 은닉된 음악에 맞추어 지시된 춤을 출 수 있는 것이다. 이를 위해 우리는 워터마킹 기술을 적절히 응용하였으며, 제안된 기술은 공기(air)를 매질로 삼는 아날로그 채널에서 발생하는 잡음, 로봇과 음원의 거리에 따른 음의 감쇄, 그리고 동기화 등과 같은 문제들을 해결하였다. 여러 가지 상황에 따른 제안된 기술의 실험을 통해 제안된 기술의 성능을 입증하였다.
본 논문에서는 비디오 입력으로부터 UCC 제작에 적합한 컷아웃 애니메이션을 생성하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문의 시스템은 관절 구조 캐릭터를 기반으로 하여 사용자가 쉽게 관절 캐릭터를 생성할 수 있는 인터페이스를 제공하며 비디오 입력으로부터 생성된 관절 캐릭터의 동작 정보를 추출한다. 실제 컷아웃 애니메이션과 같이 보이도록 종이 효과 렌더링, 그림자 렌더링을 적용하여 관절 캐릭터의 애니메이션을 생성하였다. 본 논문의 시스템을 이용하여 사용자는 여러 가지 비디오 입력으로부터 다양한 캐릭터 동작을 가진 컷아웃 애니메이션을 생성할 수 있었다.
TFT Color LCD 가 보급화되면서 모바일 폰 뿐만 아니라 우리 생활에 친근하게 사용되고 있는 가전 제품 인터페이스 영역에도 점차 그 활용범위가 넓어지고 있는 추세이다. 또, 가전 제품의 역할이 단순히 식품을 보관하거나 집안의 온도를 시원하게 바꿔주는 기본 기능 중심에서, 가족간 커뮤니케이션을 돕는 역할 또는 다양한 정보를 전달해주는 엔터테인먼트 기능 중심으로 변화해 가고 있다. 최근 이러한 복잡한 기능을 편리하게 수행하면서도 동시에 가족 모두가 사용할 수 있는 친근한 인터페이스 디자인을 개발하는데 있어서 캐릭터라는 소재는 유용하게 활용 되고 있다. 가전 제품에서 캐릭터의 활용 부분은 첫 번째, 사용자에게 피드백 정보를 좀더 친근하게 전달하는 것이다. 제품의 상태나 어떤 동작에 대한 수행 결과를 텍스트 혹은 아이콘 위주의 전달 방법보다 좀더 친근하게 표현할 수 있다는 장점이 있다. 두 번째는 프로그래스 애니메이션 부분이다. 제품이 어떤 기능을 수행하고 있는지 캐릭터의 동작을 통해 명확하게, 그리고 재미있게 전달해주는 기능이다. 세 번째는 메시지 전달 측면이다. 가족간의 메모 전달이나 생일, 기념일 등에 대한 축하 메시지를 캐릭터가 메신저 역할을 함으로써 좀더 밝고 경쾌한 환경을 만들어준다. 마지막으로, 대기화면이나 화면보호기 부분이다. 제품을 사용하지 않는 상태에서 사용자가 원하는 이미지로 설정이 가능하도록 하여 개인화 부분을 충족시킬 수 있다. 이와 같이, 멀티미디어 기기나 모바일 폰과 같은 개인 중심형 제품이 아닌 가족 중심형 가전 제품의 인터페이스 디자인에는 친근한 이미지가 부가된 캐릭터의 활용이 사용성은 물론 감성적 측면에서도 좀더 사용자 중심의 인터페이스 디자인을 완성해 가는데 긍정적인 역할을 수행할 것이다.
본 논문은 캐릭터의 특정 신체 부위를 3차원 가상 환경 안의 원하는 위치로 드래깅 함으로써 미래의 동작 시퀀스를 지시하는 새로운 대화형 기법을 제시한다. 캐릭터의 동작 시퀀스는 미리 촬영된 동작 데이터의 세부 구간들을 모션 그래프 구조에 따라 시간적으로 재배열 함으로써 합성한다. 손 동작 추적 장치에 의하여 사용자의 3차원 위치 입력이 주어지면, 모션 그래프를 공간 상에 펼침으로써 캐릭터의 현재 상태로부터 도달 가능한 잠재적 미래 상태들을 샘플링 하고, 선택된 신체 부위와 입력 위치 간의 거리가감소하는 미래 상태를 검출하여 해당 자세를 사용자에게 제시한다. 연속적으로 검출된 자세 간의 변화를 최소화 함으로써 사용자가 입력 위치를 변화 시킴에 따라 어떤 상태가 검출될지 예상하기 용이하도록 하고, 결과적으로 원하는 미래 상태에 신속하게 도달하도록 한다. 제안된 방법의유용성은 브레이크 댄스, 권투, 농구 등의 동작 데이터를 이용한 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
캐릭터 애니메이션의 가장 중요한 목표는 효율적으로 캐릭터의 동작을 제어하는 것이다. 지금까지 인간 보행 애니메이션을 위한 많은 기법들이 제안되었고, 파라미터 보간이나 동작 데이터 매핑 을 사용하여 지친 걸음이나 활기찬 걸음과 같은 보행의 감정을 표현하는 기법도 제안되었다. 본 논문은 하나의 다리를 가진 평면 뜀뛰기 모델에 기반한 인간 주행 모델을 제시한다. 본 논문의 기법은 동작 최적화를 위해 유전자 프로그래밍을 사용하며 다양한 캐릭터 모델에 쉽게 적용될 수 있다. 본 논문은 에너지 최소화 기법을 확장하여 감정 표현을 위한 파라미터 설정에 따라 다양한 동작을 생성할 수 있도록 한다.
다양한 문화 콘텐츠들과 연계할 수 있는 캐릭터는 디지털 기술의 발전으로 다양한 플랫폼을 형성하였고, 해당 산업과 시장의 규모는 빠르게 성장하고 있다. 최근 스마트폰 메신저에서 캐릭터 이모티콘의 활용이 급증하면서 캐릭터가 비언어적 커뮤니케이션 도구로 자리매김함과 더불어 독자적 분야로 주목받고 있다. 캐릭터 시장이 확대되면서 소비자에게 흥미와 친근감을 줄 수 있는 디자인의 중요성은 더욱 강조된다. 캐릭터의 신체 비례에는 다양한 성격을 표현할 수 있는 함축적이고 상징적인 의미가 포함되어 있다. 이에 본 연구는 소비자들에게 선호도가 높은 캐릭터들의 신체비례를 살펴보고 그 비례에 따른 캐릭터 디자인의 조형적 요소의 특성을 분석하였다. 분석 결과, 2,3등신의 SD 캐릭터로 과장된 형태와 7,8등신의 Real 캐릭터로 사실적 캐릭터가 선호되는 것으로 나타났다. SD 캐릭터의 색채로는 귀엽고 경쾌한 이미지의 채도가 높은 색상이 사용되었으며, Real 캐릭터에서는 활동적인 이미지의 색상과 색의 명암을 통해 입체감이 표현되었다. 그리고 SD 캐릭터는 생략된 신체부분으로 인해 동작은 제한되는데 비해, 애니메이션 캐릭터의 얼굴 움직임이 과장되며, Real 캐릭터에서는 사실적이고 역동적으로 동작을 묘사하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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