• Journal of Broadcast Engineering
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• v.27 no.5
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• pp.718-727
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• 2022

The Korean domestic cartoon industry has grown explosively by 65% compared to the previous year. Then the market size is expected to exceed KRW 1 trillion. However, excessive work results in health deterioration. Moreover, this working environment makes the production of human resources insufficient, repeating a vicious cycle. Although some tasks require creation activity during cartoon production, there are still a lot of simple repetitive tasks. Therefore, this study aimed to develop a method for creating a character pose through human pose estimation (HPE). The HPE is to detect key points for each joint of a user. The primary role of the proposed method was to make each joint of the character match that of the human. The proposed method enabled us to create the pose of the two-dimensional cartoon character through the results. Furthermore, it was possible to save the static image for one character pose and the video for continuous character pose.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.12
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• pp.489-494
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• 2017

In spite of lots of differences in the production process of film animation, the animating method through computer is not much different between game animation and film animation. It is because the principles of film animation are also emphasized for the production of game animation. This study aims to consider the line of action showing the direction of movement and flow of energy among many considerations for the character pose work in case when producing game animation. Starting from the basic theory of drawing, the line of action plays a role of bible in the pose work including cell animation and 3D animation. After examining the theoretical background through preceding researches in order to understand the application of the line of action to the pose work of game characters, the poses of hero characters of a 3D online game 'Over Watch' were collected and then lines were directly drawn to analyze them. And as a result, the pose of characters with simple and clear 'Line of action' was good. This study aimed to consider the expression techniques of character pose in the production of game animation, which is expected to be used as an important reference for game animators at work.

• Cartoon and Animation Studies
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• s.41
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• pp.57-73
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• 2015

A pose is an important component in the animation with timing and spacing. Pose is the key to describe the story-telling or how the animation behavior. Key animation method is Straight Ahead and pose to pose method. Many animaters have been using these two methods, or by a mix of two ways. It is possible that computer animation make a pose using interpolation between keyframes. The many animators of computer animation are using pose to pose in their work. It is depend on good and strong pose that make audience understand a story or a situation. This makes animators to be efficient of inefficient operation. In this study, according to the effective good pose to catch proposes four ways. There are four methods of making pose that are stretch and squash, the height of the character, the center of weight, step. The law of 12 kinds of Disney Animation is a good reference for the study.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.176-181
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• 2007

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.29-30
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• 2024

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.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.5
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• pp.611-615
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• 2010

In this paper, we propose a method that exaggerate a character motion using quadratic deformation. While the previous methods tend to exaggerate a rotational motion of an individual joint angle, our method attempt to model the poses of a whole body at each frame and exaggerate those, so that the whole-pose action of the character can be exaggerated. Our method can be computed in real-time, and prevents a joint motion that rotates unexpected direction.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2008.10a
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• pp.131-134
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• 2008

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.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.26 no.2
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• pp.11-19
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• 2020

When a character's pose changes, its center of mass(COM) also changes. The change of COM has distinctive patterns corresponding to various motion types like walking, running or sitting. Thus the motion type can be predicted by using COM movement. We propose a motion generator that uses character's center of mass information. This generator can generate various motions without annotated action type labels. Thus dataset for training and running can be generated full-automatically. Our neural network model takes the motion history of the character and its center of mass information as inputs and generates a full-body pose for the current frame, and is trained using simple Convolutional Neural Network(CNN) that performs 1D convolution to deal with time-series motion data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.763-765
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• 2023

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.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.5
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• pp.1199-1206
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• 2015

This paper introduces an algorithm for computing similarity between two poses in the motion capture data with different scale of skeleton, different number of joints and different joint names. The proposed algorithm first performs the topological analysis on the skeleton hierarchy for classifying the joints into more meaningful groups. The global joints positions of each joint group then are aggregated into a point cloud. The number of joints and their positions are automatically adjusted in this process. Once we have two point clouds, the algorithm finds an optimal 2D transform matrix that transforms one point cloud to the other as closely as possible. Then, the similarity can be obtained by summing up all distance values between two points clouds after applying the 2D transform matrix. After some experiment, we found that the proposed algorithm is able to compute the similarity between two poses regardless of their scale, joint name and the number of joints.