디지털 기술의 발전에 따라 메타버스가 콘텐츠 시장의 주요 트렌드로 자리하면서 고품질의 3D 모델을 생성하는 기술에 대한 수요가 급증하고 있으며, 최근 메타버스를 필두로 하여 혼합현실 서비스 및 콘텐츠 시장이 활성화되면서 디지털 휴먼으로 대표되는 고품질 3D 가상 인간에 대한 제작과 관련된 다양한 기술적 발전이 급격히 가속화되고 있다. 본 고에서는 정밀한 3D 인체모형을 생성할 수 있는 기술들의 현재 상황과 기술적 사례들을 바탕으로 구성하고자 한다. 1996년 최초의 가상 인간의 등장 이후 가상 인간을 통한 다양한 시도가 이루어져 왔으나 기술적 한계로 그 영향력을 발휘하지 못하였다. 그러나 최근 기술의 발전을 통해 가상 인간은 디지털 휴먼으로 다시 등장하게 되었다. 디지털 휴먼은 실제와 구분하기 어려울 정도로 인간의 모습과 행동이 유사한 3D 가상 인간이다. 최근 기술의 발전은 이러한 가상 인간의 제작을 용이하게 만들었고, 이들을 다양한 분야에서 활용할 수 있게 하고 있다. 그러나 다양한 활용 분야와 수요에도 불구하고 현실적인 제작 과정상의 한계로 인하여 아직까지는 디지털 휴먼의 개발과 사용의 범위가 제한되고 있다. 이에 따라 본 고에서는 디지털 휴먼에 대한 선행연구의 분석을 통해 디지털 휴먼을 다시 한번 정의하였고, 제작 기법에 대한 연구를 바탕으로 현재의 기술적 한계를 극복하고 혼합현실 환경에 적용할 수 있는 발전된 형태의 디지털 휴먼의 제작을 위한 가능성을 살펴보고자 한다.
3차원 휴먼 자세 추정 모델은 다시점 모델과 단시점 모델로 분류될 수 있다. 일반적으로 다시점 모델은 단시점 모델에 비하여 뛰어난 자세 추정 성능을 보인다. 단시점 모델의 경우 3차원 자세 추정 성능의 향상은 많은 양의 학습 데이터를 필요로 한다. 하지만 3차원 자세에 대한 참값을 획득하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 문제를 다루기 위해, 우리는 다시점 모델로부터 다시점 휴먼 자세 데이터에 대한 의사 참값을 생성하고, 이를 단시점 모델의 학습에 활용하는 방법을 제안한다. 또한, 우리는 각각의 다시점 영상으로부터 추정된 자세의 일관성을 고려하는 다시점 일관성 손실함수를 제안하여, 이것이 단시점 모델의 효과적인 학습에 도움을 준다는 것을 보인다. Human3.6M과 MPI-INF-3DHP 데이터셋을 사용한 실험은 제안하는 방법이 3차원 휴먼 자세 추정을 위한 단시점 모델의 학습에 효과적임을 보여준다.
디지털 기술의 발전에 따라 메타버스가 콘텐츠 시장의 주요 트렌드로 자리하면서 고품질의 3D(dimension) 모델을 생성하는 기술에 대한 수요가 급증하고 있다. 이에 따라 디지털 휴먼으로 대표되는 고품질 3D 가상 인간의 제작과 관련된 다양한 기술적 시도가 이루어지고 있다. 3D 볼류메트릭 캡처는 기존의 3D 모델 생성 방식보다 빠르고 정밀한 3D 인체모형을 생성할 수 있는 기술로 각광 받고 있다. 본 연구에서는 볼류메트릭 3D 및 4D 모델 생성 분야에서 적용되는 기술들과 콘텐츠 제작의 애로사항에 대해 실제 사례를 바탕으로 3D 고정밀 페이셜 제작 기술의 분석을 시도한다. 그리고 실제 볼류메트릭 캡처를 통한 모델의 구현 사례를 바탕으로 3D 가상인간의 얼굴 제작에 대한 기술들을 고찰하고 효율적인 휴먼 페이셜 생성을 위한 그래픽스 파이프라인을 활용하여 새로운 메타휴먼을 제작하였다.
가상현실, 게임, 애니메이션 등 컴퓨터 그래픽스(Computer Graphics)에 기반한 응용의 시작은 3D 모델링으로부터 시작된다. 3D 모델링 및 변형 기술은 초기 3D 기본원소들의 조합에서 시작되어 최근 사실적이며 실사에 가까운 모델링 및 변형 기술에 이르기까지 그 역사가 깊다. 본 논문에서는 3D 휴먼 모델링 및 변형 기술의 동향에 대해서 살펴보고자 한다.
휴먼 행동 인식은 크게 3D 모델 기반 방법과 템플릿 기반 방법으로 나눌 수 있다. 3D 모델 기반 방법은 휴먼의 포즈를 3D로 재구성한 뒤 특징을 추출하는 것으로 인식 정확도는 높으나 연산량이 많아 매우 비효율적이다. 반면 템플릿 기반의 방법은 간단하고 수행 시간이 빠르기 때문에 여러 논문들에서 채택되고 있다. 그러나 템플릿을 이용한다는 특성 때문에 시점, 행동 스타일의 변화 등에 따라 실루엣의 변화가 심해 인식 성능에 한계점을 가진다. 본 논문에서는 핵심-포즈들의 히스토그램으로 표현되는 핵심-포즈 분포와 광류의 변화를 이용하여 다중 시점에서의 휴먼 행동 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 IXMAS 데이터 셋을 이용한 실험에서 적은 수의 템플릿을 이용하면서도 평균 87.9%의 높은 인식률을 보였다.
3 차원 휴먼 자세 추정 모델은 다시점 모델과 단시점 모델로 분류될 수 있다. 일반적으로 다시점 모델은 단시점 모델에 비하여 뛰어난 자세 추정 성능을 보인다. 단시점 모델의 경우 3 차원 자세 추정 성능의 향상은 많은 양의 학습 데이터를 필요로 한다. 하지만 3 차원 자세에 대한 참값을 획득하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 문제를 다루기 위해, 우리는 다시점 모델로부터 다시점 휴먼 자세 데이터에 대한 의사 참값을 생성하고, 이를 단시점 모델의 학습에 활용하는 방법을 제안한다. 또한, 우리는 각각의 다시점 영상으로부터 추정된 자세의 일관성을 고려하는 다시점 일관성 손실함수를 제안하여, 이것이 단시점 모델의 효과적인 학습에 도움을 준다는 것을 보인다.
본 논문에서는 디지털 휴먼 컨텐츠 생성 시스템을 제안한다. 디지털 휴먼 컨텐츠 생성 시스템은 전신 스케닝을 통해 3D AI 모델링 작업을 하고, 3D 모델링 후처리와 텍스쳐링, 리깅 작업으로 제작된다. 이를 가상현실 컨텐츠 정보와 결합함으로써 가상현실 내에서 가상 모델의 자연스러운 동작이 이뤄질 수 있고, 하나의 시스템에서 효율적으로 디지털 휴먼 컨텐츠를 생성할 수 있다. 따라서 자원을 최소화하는 가상현실 기반의 디지털 휴먼 컨텐츠 생성이 가능하도록 하는 효과가 있다. 또한 사람에 의한 3D 모델링 및 텍스쳐링 작업은 전처리 과정을 필요로 하지 않는 자동화된 전처리 공정을 제공하며, 다양한 디지털 휴먼 컨텐츠를 효율적으로 관리하는 기술을 제공고자 한다. 특히 가상 모델을 구성하기 위한 3D 모델링 및 텍스쳐링 등의 전처리 공정은 인공지능에 의해 자동으로 수행되도록 함으로써 신속하고 효율적인 가상 모델 구성이 이뤄질 수 있다는 장점이 있다. 또한 시그니처 모션을 통해 디지털 휴먼 컨텐츠 구성 및 관리가 용이하게 이뤄질 수 있다는 장점이 있다.
영상, 비디오 정보로부터 3D 휴먼 모델을 생성하고 실제 사람 같이 움직이게 변형하는 기술은 다가오는 메타버스 시대의 핵심 기술이며, 이와 같은 기술이 갖는 잠재적인 파급력 때문에 많은 글로벌 IT 기업에서 앞다투어 관련 기술에 대한 투자를 진행하고 있다. 본 기고문에서는 지난 10년간 휴먼 모델링 기술이 어떻게 발전되어 왔는지 살펴보고 현재 기술의 특징 및 한계점과 함께 앞으로의 기술 전망에 대해 살펴본다.
본 논문에서는 첨단 IT융,복합기술의 발달로 특수 기술로만 여겨졌던 영상객체인식 기술분야가 스마트-폰 기술의 발전과 더불어 개인 휴대용 단말기기로 발전하고 있다. 3D기반의 얼굴인식 검출기술은 객체인식 기술을 통하여 지능형 영상검출 인식기술기술로 진화되고 있음에 따라 영상인식을 통한 얼굴검출기술과 더불어 개발속도가 급속히 발전하고 있다. 본 논문에서는 휴먼인식기술을 기반으로 한 얼굴객체인식 영상검출을 통한 얼굴인식처리 기술의 인지 적용기술을 IP카메라에 적용하여 인가자의 입,출입등의 식별능력을 적용한 휴먼인식을 적용한 얼굴측정 기술에 대한 연구방안을 제안한다. 연구방안은 1)얼굴모델 기반의 얼굴 추적기술을 개발 적용하였고 2)개발된 알고리즘을 통하여 PC기반의 휴먼인식 측정 연구를 통한 기본적인 파라미터 값을 CPU부하에도 얼굴 추적이 가능하며 3)양안의 거리 및 응시각도를 실시간으로 추적할 수 있는 효과를 입증하였다.
모션 전이 기법은 주어진 모션 시퀀스를 타겟 대상의 움직임에 적용하는 기법이다. 사실적인 모션 전이를 위해서는 소스와 타겟 휴먼의 포즈, 형태 및 카메라 정보를 기반으로 한 모션 정보가 필요하다. 본 논문은 최근 3 차원 인체 모델링에서 우수한 성능을 보인 SMPL 을 이용하여 정교한 모션 정보를 추출하고 이를 통한 모션 전이를 수행 할 수 있는 기법을 보인다. 소스와 타겟의 SMPL 매개 변수를 사용하여 모션 정보를 나타내고 이를 통해 encoder 로부터 추출된 특징 맵을 변형하여 모션 전이를 수행한다. 제안하는 기법의 정성, 정량적 분석을 보이고 휴먼 모션 전이 기법에 대한 향후 연구 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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