본 연구에서는 NFT, 블록체인, 메타버스의 이론적 내용을 살펴보고, 현재 대중적 인지도가 높은 NFT 아트의 다양한 표현방식을 분석하였다. 사례연구 내용으로는 2D 그래픽, 3D 그래픽, 모션그래픽 작품을 오픈씨 전체랭킹 100개의 프로젝트를 분석하였다. 메타버스 공간과 NFT 기술은 디지털 아트 창작자뿐 아니라 기존의 예술작가 모두에게 새로운 공급과 수요의 시장을 만들어 줄 것이다. 가상 자산인 코인에 대한 관심과 거래가 증가함에 따라 NFT 시장에서의 디지털 아트의 거래 수요는 점차 늘어가고 있다. 이후 창작자들을 위하여 NFT 디지털 아트의 그래픽스타일을 2D그래픽, 3D그래픽, 2D 모션그래픽 3D 모션그래픽 4가지로 분류하여, 연구하였다. 추후 디지털아트 NFT 창작들에게 그래픽스타일의 방향성을 제시해 줄 수 있을 것이라 사료된다.
본 논문은 웹3D 컨소시엄과 ISO/IEC SC24 WG6 가 공동으로 제정한 국제표준안 ISO/IEC 19774 (H-Anim)을 기반으로 3차원 캐릭터의 애니메이션 제어 방법을 기술한다. H-Anim 캐릭터는 H-Anim 에디터에 의해 대화형으로 애니메이션 구조가 정의되고 수정이 가능하다. 이 결과에 따라 H-Anim 애니메이터에 의해 캐릭터 관절에서의 대화형 모션 파라미터 입력에 따라서 모션이 생성되어 캐릭터 애니메이션이 가시화된다. 본 논문에서는 H-Anim 으로 정의된 인체 구조에 모션을 생성해주는 도구 개발을 중심으로 기술한다.
최근 3D 애니메이션 , 영화 특수효과 그리고 게임제작시 모션 캡처 시스템(Motion Capture System)을 통하여 실제 인간의 동작 및 표정을 수치적으로 측정해내어 이를 실제 애니메이션에 직접 사용함으로써 막대한 작업시간 및 인력 드리고 자본을 획기적으로 줄이고 있다. 그러나 기존의 모션 캡처 시스템은 고속 카메라를 이용함으로써 가격이 고가이고 움직임 추적에서도 여러 가지 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 일반 저가의 카메라와 신경회로망 및 영상처리를 이용하여 얼굴 애니메이션용 모션 캡처 시스템에 적용할 수 있는 경제적이고 효율적인 얼굴 움직임 추적 기법을 제안한다.
본 논문에서는 무인항공기의 비행제어시스템 개발 및 성능분석을 위한 HILS(Hardware-in-the-Loop-Simulation) 시스템의 구축을 제안한다. 제안한 HILS 시스템은 실시간 시뮬레이션 컴퓨터(dSPACE DS1005), 3축 모션테이블, 자세 센서, 지상통제장치(GCS; Ground Control Station), 비행제어컴퓨터(FCC; Flight Control Computer)로 구성된다. 실제 신호와 유사한 신호를 발생시키기 위한 실시간 시뮬레이션 컴퓨터는 dSPACE가 담당하며, 이 신호는 비행운동을 재현을 위한 3축 모션테이블을 동작시키게 된다. 모션테이블 상에 위치하는 자세센서 값과 GCS의 명령은 FCC의 입력으로 사용된다. 구현된 HILS 시스템을 이용하여 UAV의 제어알고리즘 및 자세센서 성능 검증을 수행하였다.
시간, 공간, 금전적인 문제 때문에 실습이 쉽지 않은 학문들이 있다. 특히 의료교육은 장소와 시간의 제약이 특히 심하며 cadaver(카드버:인체해부 실습용 시체)를 통해 이루어지기 때문에 어려움이 많다. 그 대안으로 다양한 가상 수술방법이 존재하지만 장비가 고가이거나 구하기 쉽지 않기 때문에 어려운 문제가 발생한다. 이러한 문제점의 해결 방법으로 3D-Virtual Reality(3D가상현실)를 활용하여 실제와 유사한 환경을 제공하고자 한다. 일반적으로 컴퓨터의 Interface(인터페이스)로 키보드와 마우스를 사용하지 않고 Oculus Rift(오큘러스 리프트)와 Leap Motion(립 모션)를 사용함으로써 더욱더 현실감을 느낄 수 있어 실습교육비용을 절감함으로써 실습교육에 대한 효과를 극대화 할 수 있다. 본 논문에서는 두개의 Device(디바이스)인 Oculus Rift(오큘러스 리프트)와 Leap Motion(립 모션)를 이용하여 3D가상 수술 시스템을 구축하고 실습할 수 있는 제안으로 의료교육인 수술교육에 대치하여 효율성을 높이는 방식을 제안하였고, 이는, 다른 Simulation(시뮬레이션)이 활용 가능한 학문분야에 까지 확장할 수 있을 것으로 사려된다.
키넥트는 RGBD 카메라로 인체의 뼈대와 관절을 3D 공간에서 스켈레톤 데이터수집을 가능하게 해주었다. 스켈레톤 데이터를 활용한 행동 분류는 RNN, CNN 등 다양한 인공 신경망으로 접근하고 있다. 본 연구는 키넥트를 이용해서 Skeleton Joints를 수집하고, DNN 기반 스켈레톤 모델링 학습으로 행동을 분류한다. Skeleton Joints Processing 과정은 키넥트의 Depth Map 기반의 Skeleton Tracker로 25가지 Skeleton Joints 좌표를 얻고, 학습을 위한 전처리 과정으로 각 좌표를 상대좌표로 변경하고 데이터 수를 제한하며, Joint가 트래킹 되지 않은 부분에 대한 예외 처리를 수행한다. 스켈레톤 모델링 학습 과정에선 3계층의 DNN 신경망을 구축하고, softmax_cross_entropy 함수로 Skeleton Joints를 집는 모션, 내려놓는 모션, 팔짱 낀 모션, 얼굴을 가까이 가져가는 모션 해서 4가지 행동으로 분류한다.
본 논문에서는 2-변수 모션 (two-parameter motion)을 이용한 새로운 스윕곡면의 생성 및 편집기법을 제시한다. 먼저, 하나의 변수로 매개화되는 기존의 모션에서 방향곡선 (orientation curve)과 크기 변환곡선 (scaling curve)을 곡면의 형태로 확장한 2-변수 모션의 개념을 소개하고, 이를 이용한 새로운 스윕곡면을 제안한다. 제안된 스윕곡면은 하나의 정점이 2-변수 모션에 적용된 결과이며, u-방향의 등위곡선 (iso-curve)이 매개변수 ${\upsilon}$에 따라 다른 형상을 갖게된다. 또한 이에 대한 효율적인 모델링 및 편집기법은 2-변수모션의 직관적인 제어를 통해서 이루이진다. 본 논문에서는 복잡한 형상에 대한 모델링 및 편집 실험을 통해서 제안된 기법의 효율성 및 편리성을 입증한다.
본 논문에서는 FMCW 레이다 기반으로 휴먼 모션 인식을 위한 레이다 영상 추출 알고리즘을 제안하였다. 3D(거리-속도-각도) 스펙트럼을 생성하였고, 각 좌표방향으로 압축을 통해 세 개의 마이크로-프로파일 영상을 생성하였다. 이때 몸으로부터 반사된 신호를 억제하기 위한 클러터 억제 알고리즘을 적용하였다. 생성된 거리, 도플러. 각도-영상을 향후 영상처리 및 분류기에 적용함으로써, 다양한 모션 종류를 구별할 수 있을 것으로 판단된다.
모션캡쳐 데이터의 떨림 현상 수정이나 변형을 위한 기술 개발이나 애니메이션 타이밍 시트에 맞게 모션 캡쳐 데이터를 수정하는 것은 어려운 문제가 산적해 있다. 기존의 모션캡쳐 데이터 수정 방식은 능숙한 애니메이터의 키프레임 애니메이팅 작업과 같은 시간이 소요거나 혹은 더 많은 수정 시간이 걸리는 문제점이 있었다. 이런 문제점은 키 애니메이션 데이터 노드와 직접적인 블렌드 레이어와 대치 레이어 노드 생성을 통해 보다 효과적인 해결 방식을 만들 수 있다. 본 논문에서는 애니메이션 노드에 직접적인 연결을 위한 새로운 애니메이션 레이어 노드 생성으로 진행된 애니메이션 데이터 수정 없이 비선형 방식으로 애니메이션 데이터의 수정을 가능케 하는 방식으로 제시한다. 기술의 구현은 'Haya' API를 활용할 것이고 연구범위는 영화 VFX와 애니메이션 제작에 사용되는 'Maya' 3D 소프트웨어로 제한하였다. 본 연구 결과물은 기존의 비선형 방식보다 직관적이며, 애니메이션 클립을 만들 선행 작업이 필요 없고, 떨림 수정과 키프레임 추출이 가능하며, 특히 타 프로그램과의 호환이 직접적인 레이어 노드를 생성하여 모션캡쳐 데이터의 수정을 가능하게 한다. 마지막으로 기존의 애니메이션 수정방식들을 살펴보고 비교, 분석해 본다.
디지털 엔터테인먼트 영상분야에 모션캡쳐시스템이 도입되어 3D 캐릭터 애니메이션 발전을 더욱 가속화하는 계기가 되었다. 특히 디지털 게임영상에서 격렬한 캐릭터의 움직임을 모션캡쳐시스템이 인간의 근육 움직임을 캡쳐하여 캐릭터의 역동성을 높이거나 사람의 얼굴주름, 표정을 캡쳐해 인간 본연의 감정을 표현하는 수준까지 발전하였다. 이러한 사실적인 영상표현의 확장은 디지털 엔터테인먼트 영역에서 게임 산업을 중심으로 영화, TV, 광고, 뮤직비디오 등 점차 활용빈도가 증가하고 있다. 그러나 국내 모션캡쳐를 활용한 영상 제작과정에서 미국과 일본의 자본과 기술력의 차이, 모션캡쳐 전문 인력의 부족, 국내 모션캡쳐 영상시장의 협소로 인해 경쟁국과 비교하여 제작과정에 많은 어려움을 안고 있는 것이 현실이다. 이에 본 논문에서 통합 모션캡쳐시스템, 모션캡쳐 전문인력, 모션캡쳐 인하우스 프로그램개발 등 제작과정상 드러나는 기술적인 부분을 국내외 영상제작 사례를 통하여 모션캡쳐시스템을 활용한 디지털 엔터테인먼트 영상에서 제작과정상 개선 방안을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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