캐릭터를 디자인하는 작업은 전에 없던 새로운 형태의 모습을 만드는 일이므로 디자이너와 같은 사람의 창조적인 능력을 빌어야만 했다. 본 논문은 자연적 선택과 유전학의 이론에 기인하고 있는 유전자 알고리즘을 이용하여 제작된 창조적인 캐릭터 자동 생산 도구와 그 자동화 도구의 제작 원리를 소개함으로써 컴퓨터를 이용하여 간단한 형태의 새로운 캐릭터를 만드는 가능성을 제시한다. 유전자 알고리즘의 선택, 교차, 그리고 돌연변이의 기능을 캐릭터 디자인에 적용하여, 사용자의 기호에 따라 선택을 수행하게 하였고 그 선택된 개체들을 비트 단위로 교차와 돌연변이를 적용하여 부모의 형질을 물려받은 다음 세대의 자식 개체로 진화시키는 과정을 시뮬레이션 하였다.
시대에 따라 스크린에 훌륭한 애니메이션 작품들이 존재해왔다. 이를 통해 수많은 훌륭한 애니메이션 캐릭터들도 함께 탄생하였다. 이러한 캐릭터의 이미지 특징들은 성격의 명암이 뚜렷하고, 시간이 흘러도 늙거나 변치 않는다는 요소들을 가지고 있다. 스토리는 캐릭터를 완성한다. 그러나 다른 한편으로는 캐릭터가 스토리의 완성도를 높이게 됨을 부인할 수 없다. 애니메이션 캐릭터가 가지는 성격의 중요성은 아무도 부정할 수 없다. 애니메이션에서 어떻게 뚜렷한 성격과 개성을 가진 캐릭터를 묘사를 해왔는지 본 논문은 시대에 따른 캐릭터 묘사의 요소를 분석하여, 캐릭터의 성격과 개성의 묘사방법을 찾아 보고자 한다.
본 논문에서는 'M-virus'게임의 설명과 작업자들의 제작의도를 보여준다. 'M-virus'는 '꿀사주세요'팀의 졸업 작품 게임으로 딸의 감염을 치료하기 위해 숙주를 찾는 아버지의 스토리를 기반으로한 3인칭 액션게임이다. '캐릭터 변이'를 특징으로 플레이어의 성향에 따라 캐릭터를 자유자재로 바꿀 수 있으며 캐릭터마다의 고유 스킬로 다양한 플레이를 경험할 수 있다.
최근 게임 산업은 상호 작용 성을 높이는 방향으로 하드웨어와 소프트웨어적으로 접근하고 있다. 그 중 게임 속 캐릭터에 적용되는 인공지능은 소프트웨어적인 접근으로서 게임의 분위기와 특징에 커다란 영향을 미친다. 하지만 기존의 인공지능이 캐릭터의 시시각각 변하는 감정에 따라 변하지 않고, 간략한 메커니즘에 의해 행동이 제어되고, 움직였기 때문에 실제 캐릭터들이 가지는 감정 상태를 제대로 표현하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 맥시스사의 'The Sims'의 캐릭터인 sim들이 감정을 표현하지 못하는 한계점을 분석하고, 이를 극복할 수 있는 인공감정을 만들어 시뮬레이션 게임보다 제작하기 간단하고, 비슷하게 환경을 조작할 수 있는 비행 슈팅게임에 적용한다.
현대에 집필되는 소설이나 시나리오 등의 스토리는 점점 플롯이 복합해지고 캐릭터가 입체적으로 변해가고 있다. 여러 개의 이야기가 동시다발로 진행되고, 다양한 캐릭터들이 복잡한 관계로 얽히면서 갈등 구조를 형성하기 때문에 작가는 창작 과정에서 작품 속 캐릭터들에 대한 정보를 정확하게 인지하고 관리해야 하는 부담이 점점 커지고 있다. 창작 과정에서 생산되는 수많은 정보들에 대한 작가의 인지적 부담은 정보에 대한 작가의 잘못된 기억과 혼란을 초래할 수 있으며, 이는 결국 작품의 완전성과 무결성을 저해하는 요인이 된다. 따라서 본 논문에서는 작가가 작성한 원고를 분석해 캐릭터의 대화 이력을 추적하고, 캐릭터가 아는 정보와 모르는 정보가 무엇인지 추적하여 작품의 모순을 막고 작가의 창작 활동을 도와주는 작품 분석 시스템을 소개한다.
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.
온라인 게임에서 불법 프로그램을 이용한 게임 봇을 대규모로 운영하는 전문 사설 업체를 속칭 '작업장(Gold Farming Group, GFG)'이라고 부른다. 기존에 작업장에서 운영하는 게임 봇은 24시간 쉬지 않고 반복적인 파밍을 통해 수익을 극대화하는 전략을 취했으나 최근 온라인 게임의 계정 가입이 쉬워지고 무료 플레이가 보편화되면서 개개의 게임 봇 계정이 수행하는 플레이 시간이나 취득 재화 수준을 낮추는 대신 수만 개의 계정을 번갈아 가며 운영하는 방식으로 변하고 있다. 이로 인해 플레이 활동 패턴에 기반한 기존의 탐지 모델들이 점차 무력화되고 있으며 진입 초기에 게임 봇을 빠르게 탐지하고 제재하는 방안이 점차 중요해지고 있다. 우리는 게임 봇을 조기에 탐지하기 위한 방안으로 계정 및 캐릭터의 이름이 갖는 특성을 활용한 게임 봇 탐지 기법을 제안한다. 제안한 기법의 유효성을 검증하기 위해 북미에서 서비스 중인 엔씨소프트의 MMORPG인 '블레이드 앤 소울'의 약 20만 개 계정 정보를 이용해 탐지 성능을 측정하였다. 실험에 의하면 캐릭터 이름에 대해 간단한 나이브 베이즈 분류기를 적용하는 것만으로도 AUC 기준으로 약 0.901의 성능을 기록하였다.
2000년 PC방을 뜨겁게 달궜던‘포트리스2’는 국민게임이라고 불릴 만큼 남녀노소를 가리지 않고 많은 사랑을 받은 게임이었다. 쉬운 조작과 개성 있는 캐릭터들이 가진 매력 또한 유저들을 사로잡기에 충분했다. 그러나 시간이 지나면서 수많은 캐주얼 온라인게임 경쟁작들로 인해 하향세를 걸었던 포트리스 시리즈는 이제‘뉴포트리스’라는 이름을 내걸고 다시 캐주얼게임의 왕좌를 노리고 있다.역동적으로 변한 뉴포트리스의 모습을 살펴봤다.
드라마는 가장 인기 있는 방송프로그램 장르 중 하나로서 일반적으로 십 수편의 분량으로 구성되어 시간의 흐름에 따라 등장 캐릭터의 지위, 신분, 상호간 관계가 변하고 드라마 내용 이해에 중요한 역할을 하는 행위들이 산발적으로 발생하는 특징을 갖고 있다. 이런 특징으로 인해 드라마 중간에 몇 편을 누락하는 경우 내용 이해에 곤란을 겪게 되고 심지어 드라마 시청을 포기하는 경우가 발생하기도 한다. 이 에, 본 논문은 이와 같은 드라마 시청자들의 문제를 해결하고자 하는 데이터 서비스 개발에 가이드가 될 수 있도록 가상의 드라마 연동 데이터 서비스의 기능과 사용자인터페이스를 설계하고 드라마 내용 이해에 필요한 캐릭터 정보를 데이터 서비스에 전달할 수 있는 방법을 설계하였다. 가상의 데이터 서비스는 드라마 시청의 집중도를 최대한 방해하지 않기 위해 드라마 장면 별로 그 장면에 등장하는 캐릭터들만의 정보를 제공하는 특징을 갖고 있으며 데이터 서비스에 캐릭터 정보를 전달하는 방식은 디지털방송 국제표준인 DVB-SI를 기반으로 한다.
본 연구에서는 감성 변화에 따라 나타나는 얼굴 표정에 대한 해부학적 접근방식으로 근육 체계에 의해서 부호화하는 얼굴 움직임 부호화 시스템(FACS, Facial Action Coding System)을 얼굴표정에 적용하고 이를 바탕으로 듀센스마일(Duchenne smile)을 가상 캐릭터에 적용하여 검증해 보고자 한다. 인간의 표정을 인식하는 방식이 동일하게 가상의 캐릭터에도 적용된다는 선행연구를 바탕으로 애니메이션, 게임 등의 캐릭터에 보다 사실적인 표정을 담을 수 있는 연구 방식을 제안하고자 한다. 실험을 위해 훈련된 연극전공 학생들에게 정서 유발 실험을 통해 듀센 스마일과 일반 스마일을 추출하였다. 추출된 표정을 바탕으로 얼굴 근육 데이터를 표집하여 입과 입술주변의 근육과 다른 부위의 얼굴 표정 빈도를 산출하여 얻어진 데이터를 가상 캐릭터에 적용해 보았다. 그 결과 미소 표정에서 근육의 움직임은 협골 대근육의 수축으로 인한 입술 끝이 상향운동을 하며 안륜근이 수축하며 뺨이 올라가고 눈의 아래쪽 외측 눈꺼풀이 올라가는 표정이 나타났다. 개방성과 관련된 입주변 근육(AU25, AU26, AU27)과 코주위 근육(AU9)이 함께 협골근과 광대근 주변 근육의 움직임이 표현되었다. 그중 듀센 미소는 협골 대근육과 안륜근이 동시에 움직이는 형태로 발생되었다. 이를 바탕으로 본인의 의지에 의해 수행 가능한 광대근육과 감성적 정서에 공감하여 웃음의 형태로 나타나는 안륜근을 구분하고 이를 가상의 캐릭터의 근육에 적용하여 인간의 표정과 가상의 캐릭터 표정이 서로 구분 가능한지를 설문을 통해 알아보고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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