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.
게임 애니메이션은 영상 애니메이션과 제작 과정에서 많은 차이가 있지만, 컴퓨터에서 작업하는 애니메이팅 방식은 크게 다르지 않다. 게임 애니메이션 제작에서도 영상 애니메이션에서의 원칙과 원리가 강조되어 제작되기 때문이다. 본 연구에서는 게임 애니메이션 제작 시 캐릭터의 포즈작업에 있어 여러 가지 고려해야 할 사항들 중, 동작의 방향과 에너지의 흐름을 알 수 있는 Line of Action에 대하여 고찰하고자 한다. Line of Action은 드로잉의 기초 이론으로 시작하여 셀 애니메이션부터 3d 애니메이션까지 포즈 작업에 있어 바이블의 역할을 하고 있다. 이러한 Line of Action이 게임 캐릭터의 포즈 작업에서 어떻게 적용되는지 알아보고자 선행연구를 통하여 이론적 배경을 살펴본 후, 3d 온라인 게임 '오버워치'의 영웅 캐릭터들의 포즈(pose)를 수집하고 직접 라인을 그려 포즈를 분석하였다. 그 결과 단순하고 명확한 동선을 가진 캐릭터들의 포즈가 캐릭터의 특징을 잘 표현하고 전달이 명확한 것을 알 수 있었다. 이 연구를 통하여 게임 애니메이션 제작에서 캐릭터 포즈의 표현 기법에 대하여 고찰하고자 하였으며, 실무에서 게임애니메이터들에게 중요한 참고자료가 되기를 기대한다.
애니메이션에서 포즈는 타이밍, 스페이싱과 더불어 중요한 요소라고 말할 수 있다. 포즈는 애니메이션 동작의 스토리텔링이나 상황을 설명하는 중요한 역할을 한다. 애니메이팅 방식은 스트레이트 어헤드 (Straight ahead action) 와 포즈 투 포즈 (Pose to pose) 방식이 있고, 애니메이션 작업자들은 이 두 방식을 사용하거나 두 가지 방식을 혼용해서 사용하고 있다. 컴퓨터 애니메이션은 키 프레임 사이에 보간법을 이용해 포즈 사이에 인비트윈(inbetween) 동작들을 생성하도록 하고 있고, 컴퓨터 애니메이션 작업자들은 포즈 투 포즈 방식의 작업을 많이 쓰고 있다. 애니메이션에서 어떤 하나의 스토리나 상황을 표현하기 위해서 강력하고 좋은 포즈들을 만들어 내느냐 마느냐가 전체 애니메이션 동작의 질을 좌우한다고 볼 수 있다. 또한 이것은 관객들이 애니메이션을 잘 이해 할 수 있는지 없는지, 작업자에겐 능률적인 혹은 비효율적인 작업이 되게 하는 열쇠이다. 이 논문에서는 효과적이고 좋은 포즈를 잡아내는 데에 있어서 4가지 방법을 제시하고자 한다. 4가지의 포즈 선별 방법은 스트레치와 스쿼시의 포즈, 캐릭터의 발 혹은 사물의 높낮이 결정을 통한 포즈, 무게 중심을 고려한 포즈, 캐릭터의 경우 스텝을 밟을 때의 포즈들이다. 이 방법은 디즈니의 애니메이션의 12가지 법칙을 최대한 응용 했고 컴퓨터 애니메이션의 작업 방식에 특징을 고려한 방법이다.
인체와 같은 복잡한 계층 구조를 가진 관절체에서 모션을 생성하는 것은 쉬운 일이 아니다. 기존의 캐릭터 포즈 에디팅 방법은 정운동학과 역운동학을 사용하여 키프레임을 생성하였다. 본 논문에서는 역운동학에 기반 한 직관적인 포즈 편집 기법을 제안한다. 선택된 연속적인 관절들을 입력으로 주어진 커브에 정렬시킴으로써 원하는 포즈를 쉽게 생성할 수 있다. 이렇게 만들어진 포즈는 키 프레임 애니메이션의 키프레임으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 커브에 관절의 연속된 부분을 정렬시키기 위해 점진적 관절 정렬 기법(Gradual Joint Alignment along Curve)을 제시하고 이 방법을 통해 연속된 조인트 체인으로 하여금 역운동학의 제약 조건을 만족시키면서도 가능한 한 입력된 커브에 정렬될 수 있도록 하였다.
본 논문은 Krafton의 PUBG: BATTLEGROUNDS 게임에서 플레이어 분류를 목표로 하며, 포즈 추정기술을 사용하여 일반 플레이어와 봇을 구분한다. 이는 게임에서 직접 수집한 비디오 데이터를 기반으로 하며, 다음과 같은 두 가지 접근 방식을 제안한다. 첫 번째 방법은 동작 시퀀스 분석을 통해, 사용자의 특정동작 패턴을 식별하고 로지스틱 회귀 모델을 활용해 사용자 유형을 분류한다. 두 번째 방법은 YOLO-pose 모델을 사용하여 비디오 데이터에서 키포인트를 추출하고, 이를 LSTM 모델에 적용하여 프레임별로 사용자의 유형을 분류한다. 이러한 이중 접근 방식은 게임의 공정성과 사용자 경험을 향상시키는 새로운 도구를 제공하며, 보다 안전한 게임 환경에 기여할 수 있다. 이 연구는 게임 산업뿐만 아니라 보안 및 모니터링 분야에서도 동작 분석에 대한 혁신적인 접근 방식으로 활용될 잠재력을 가지고 있다.
본 논문은 이차 변형을 이용하여 캐릭터 동작을 만화적으로 과장하는 방법을 소개한다. 기존의 캐릭터 동작 과장 기법이 각 관절의 회전각 운동 곡선을 독립적으로 과장한 것과 달리, 우리는 캐릭터의 전체적인 포즈를 이차 변형으로 모델링하고 이를 과장함으로써 캐릭터 전체의 움직임이 과장되는 효과를 낼 수 있었다. 제시한 방법은 실시간에 빠르게 계산될 수 있으며 관절이 불안정한 방향으로 꺾이는 등의 부작용이 상대적으로 적다.
오늘날 3D 캐릭터 애니메이션은 실사영화, 애니메이션, 게임, 광고 등 대다수의 영상물에서 쉽게 접할 수 있다. 캐릭터의 부드러운 움직임은 모션캡쳐(Motion Capture)나 숙련된 애니메이터의 키 프레임(Key Frame) 작업의 결과물일 것이다. 이런 작업들은 고가의 장비나 많은 인력을 요구하고 완성된 결과물은 수정하거나 효과를 주기가 힘들다. 본 연구에서는 3D Studio MAX Script를 이용한 삼차원 회전 값의 연산으로 바이페드(Biped)의 포즈나 애니메이션을 합성하고 보다 사실적인 합성을 위한 방법을 제시하고자 한다.
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.
본 논문에서는 저성능 컴퓨터나 스마트폰의 카메라를 통해 입력받은 영상을 기반으로 사용자의 포즈를 추정하고, 실시간으로 사용자의 포즈에 따라 3D 모델의 모션이 제어되어 가시화 될 수 있는 클라이어트-서버 구조의 "자세추정 및 3D 모델 모션 제어 시스템"을 제안한다. 제안 시스템은 소켓통신 기반의 클라이언트-서버구조로 구성되어, 서버에서는 실시간 자세 추정을 위한 딥러닝 모델이 수행되고, 저성능 클라이언트에서는 실시간으로 카메라 영상을 획득하여 영상을 서버에 전송하고, 서버로부터 자세 추정 정보를 받아 이를 3D 모델에 반영하고 렌더링 함으로써 사용자와 함께 3D 모델이 같은 동작을 수행하는 증강현실 화면을 생성한다. 고성능을 요구하는 객체 자세 추정 모듈은 서버에서 실행하고, 클라이언트에서는 영상 획득 및 렌더링만을 실행하기 때문에, 모바일 앱에서의 실시간 증강현실을 위한 자세 추정 및 3D 모델 모션 제어가 가능하다. 제안 시스템은 "증강현실 기반 영상 찍기 앱" 에 반영되어 사용자의 움직임을 따라하는 3D 캐릭터들의 영상을 쉽게 생성할 수 있도록 할 수 있다.
본 논문은 위상분석 기법을 이용하여, 스켈레톤의 크기, 조인트의 개수, 조인트 이름이 다른 모션들에 대한 유사도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 스켈레톤의 계층구조와 기본포즈를 분석하여 k 개의 조인트 그룹으로 자동 분류하며, 분류된 조인트 그룹은 조인트의 전역 위치를 이용한 포인트 클라우드로 변환된다. 이 때, 비교 대상이 되는 각 그룹의 포인트 클라우드 내 포인트의 위치는 스켈레톤의 크기를 고려하여 자동으로 조정되며, 포인트 개수 또한 자동으로 일치하게 된다. 비교 대상이 되는 두 포인트 클라우드들은 유사도 계산을 위해 거리 값을 최소로 하는 최적의 2D변환 행렬을 구하게 되며, 이 행렬을 적용 후 나타나는 포인트 간의 거리의 합을 최종 유사도 값으로 결정한다. 실험을 통해, 제안하는 알고리즘은 스켈레톤의 크기, 조인트의 개수, 조인트 이름에 상관없이 유사도 값을 계산해 줌을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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