International journal of advanced smart convergence
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제10권3호
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pp.149-156
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2021
Today, 3D softwares have become an essential tool in all areas of Video, including Movies, Animations, CFs, Motion Graphics and Games. One of the most commonly used fields is the 3D character video part. However, these 3D character animations and motion graphics softwares are difficult to learn and too much to learn, making it difficult to learn them all in a university education with a limited time of four years. In this paper, many Inverse kinematics tools, which are essential in the 3D character animations and motion graphics field, compare and analyze the strengths and weaknesses of each tool, focusing on Bone, Character Studio, and Character Animation Toolkit, which are most commonly used in work fields. And use Delphi techniques for 3D experts to secure objectivity. Therefore, for universities that require large amounts of teaching in a limited time, I propose an analysis of which of the above three Inverse Kinetics tools is advantageous for students to select and focus on for efficient education.
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.
In this paper, we present an interactive 3D character modeling and animation including a data management tool for editing the animation. It includes an animation editor for changing animation sequences according to the modified structure of 3D object in the object structure editor. The animation tool has the feature that it can produce motion data independently of any modeling tool including our modeling tool. Differently from conventional 3D graphics tools that model objects based on geometrically calculated data, our tool models 3D geometric and animation data by approximating to the real object using 2D image interactively. There are some applications that do not need precise representation, but an easier way to obtain an approximated model looking similar to the real object. Our tool is appropriate for such applications. This paper has focused on the data management for enhancing the automatin and convenience when editing a motion or when mapping a motion to the other character.
In this study, we study the development and control of motion of 3D character animation and discuss the development direction of technology. Character animation has been developed as a data-based method and a physics-based method. The animation generation technique based on the keyframe method has been made possible by the development of the hardware technology, and the motion capture device has been used. Various techniques for effectively editing the motion data have appeared. At the same time, animation techniques based on physics have emerged, which realistically generate the motion of the character by physically optimized numerical computation. Recently, animation techniques using machine learning have shown new possibilities for creating characters that can be controlled by the user in real time and are expected to be developed in the future.
21세기 가장 비약적으로 발전한 산업이 바로 게임산업일 것이다. 이것은 20세기의 축적된 기술과 컴퓨터라는 하드웨어의 발전이 가져온 결과일 것이다. 컴퓨터 그래픽스와 하드웨어 기술의 발전은 게임에 있어서 더욱 현실적 표현이 가능하게 되었다. 게임에서의 현실적인 표현은 배경뿐만 아니라 3D 게임캐릭터의 움직임에도 영향을 가져다주었다 캐릭터의 애니메이션은 예전 애니메이터의 숙련도에 영향을 받았지만 그에 따른 부자연스러운 동작과 긴 제작시간이 문제였다. 이에 현재 가장 많이 사용하고 있는 애니메이션 기법인 Key-Frame방식과 Motion-Capture방식을 비교하여 보고 현재 3D 게임캐릭터애니메이션에 어느 기법이 더 효과적이고 최적의 방법인지 알아보고자 한다.
최근 매스컴이나 공영방송에서 예쁜 여자, 멋있는 남자들만이 대우를 받는다는 것이 사회 문제로 대두되어 TV프로의 주제로 다루어진 적이 있습니다. 분명 이러한 편향된 사고방식이 올바르지는 않지만 상대적으로 현대 사회를 살아가는 많은 사람들이 외적 이미지 즉, 1차 적인 시각적 이미지와 효과를 중시하고 있다는 것을 알 수 있습니다. 컴퓨터 영상 게임 역시 유행과 소비자 기호가 빠르게 변화하고 있으며 캐릭터 디자인 역시 빠른 변화를 거듭하고 있습니다. 이러한 급변하는 환경 속에서 디자이너가 창조적이고 효율적인 게임 캐릭터 디자인 개발을 하기 위해서는 이를 뒷받침해줄 수 있는 새로운 프로세스의 개발이 필요합니다. 또한 유저(User)에게 최초의 구매 욕구를 자극하는 첫 번째 수단은 바로 영상 그래픽디자인의 질입니다. 바로 강력한 시각적 효과로써 그래픽의 화면이 더욱 부드럽게, 보다 더 화려한 리얼리티의 실현을 유저(User)들은 바라고 있으며 또한 컴퓨터게임 그래픽 역시 이러한 방향으로 발전해 가고 있습니다. 본 연구에서는 이러한 과정을 3d와 2d의 게임그래픽을 적절히 배합하고 효율적으로 사용하여 디자이너가 3D 캐릭터를 개발하는데 있어서 능력의 한계를 극복하고 최대의 효과를 낼 수 있도록 하는데 그 목적을 두었습니다.
본 논문은 동작 포착 장비를 통해 각각 따로 포착된 얼굴과 동작 데이터의 자동 동기화 기술에 대해 다룬다. 광학식 동작 포착 기기를 사용할 때 얼굴 표정과 동작의 포착은 별도로 이루어지는 경우가 많으며, 이 경우 두 데이터 간의 동기화 수행하여야 자연스러운 애니메이션을 만들 수 있다. 본 연구에서는 두 데이터 간의 공통 부분인 목 및 얼굴의 전체적인 움직임 데이터를 기준으로 비선형 시간 변형을 통해 동기화를 수행하는 기법을 제안한다. 연구 결과를 간단한 실험 시나리오에 적용하여 기술의 효과성 여부를 검증하였다.
디지털 스토리텔링에 등장하는 3차원 가상 캐릭터에는 외형뿐만 아니라 자세나 동작에서도 캐릭터의 개성이 반영된 고유의 스타일이 부여된다. 그러나 사용자가 웨어러블 동작센서를 사용하여 직접 캐릭터의 신체 동작을 제어하는 경우 캐릭터 고유의 스타일이 무시될 수 있다. 본 연구에서는 가상 캐릭터를 위해 제작된 소량의 애니메이션 데이터만을 이용하는 검색 기반 캐릭터 동작 제어 기술을 사용하여 캐릭터 고유의 스타일을 유지하는 기술을 제시한다. 대량의 학습 데이터를 필요로하는 기계학습법을 피하는 대신 소량의 애니메이션 데이터로부터 사용자의 자세와 유사한 캐릭터 자세를 직접 검색하여 사용하는 기술을 제안한다. 제시된 방법을 검증하기 위해 전문가에 의해 제작된 가상현실 게임용 캐릭터 모델과 애니메이션 데이터를 사용하여 실험하였다. 평범한 사람의 모션캡쳐 데이터를 사용했을 때와의 결과를 비교하여 캐릭터 스타일이 보존됨을 증명하였다. 또한 동작센서의 개수를 달리한 실험을 통해 제시된 방법의 확장성을 증명하였다.
컴퓨터 그래픽스 기술의 발전으로 3D 인간 형상 표현과 애니메이션 생성을 위한 소프트웨어 도구들이 많이 개발되었고 현재 많이 활성화되어 있다. 그러나, 이러한 도구들로 제작한 인체 모델들간의 공통 데이터 형식의 부재로 인체 모델과 모션의 데이터 교환에는 아직 어려움이 따른다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서 3D 인간 형상을 표현하는 규약이 ISO/IEC JTC1 SC24와 Web3D Consortium에서 공동으로 개발된 H-Anim이다. H-Anim에서는 인체 형상 구조에 대한 형식은 정의하였으나 모션 데이터에 대한 형식은 아직 포함하지 않고 있다. 본 연구는 인체의 모델 데이터 뿐 아니라 모션의 데이터 형식을 정의하고, 서로 다른 프로그래밍 환경에서도 모델링 데이터와 모션 데이터를 서로 독립적으로 사용할 수 있도록 하는, 호환성 있는 인체 애니메이션 실현을 목적으로 한다. 본 연구에서는 H-Anim 캐릭터 모델에 키프레임 애니메이션 파라미터를 입력할 수 있는 구문을 정의하고 이를 구현한 결과를 보여준다. 이 때 애니메이션 파라미터 생성을 위해 임의의 일반 그래픽스 도구에서 독립적으로 제작한 캐릭터 모델을 H-Anim 캐릭터로 변환하고 새로운 애니메이션 생성을 위한 파라미터 설정 방법에 대해서도 설명한다.
본 논문은 캐릭터의 특정 신체 부위를 3차원 가상 환경 안의 원하는 위치로 드래깅 함으로써 미래의 동작 시퀀스를 지시하는 새로운 대화형 기법을 제시한다. 캐릭터의 동작 시퀀스는 미리 촬영된 동작 데이터의 세부 구간들을 모션 그래프 구조에 따라 시간적으로 재배열 함으로써 합성한다. 손 동작 추적 장치에 의하여 사용자의 3차원 위치 입력이 주어지면, 모션 그래프를 공간 상에 펼침으로써 캐릭터의 현재 상태로부터 도달 가능한 잠재적 미래 상태들을 샘플링 하고, 선택된 신체 부위와 입력 위치 간의 거리가감소하는 미래 상태를 검출하여 해당 자세를 사용자에게 제시한다. 연속적으로 검출된 자세 간의 변화를 최소화 함으로써 사용자가 입력 위치를 변화 시킴에 따라 어떤 상태가 검출될지 예상하기 용이하도록 하고, 결과적으로 원하는 미래 상태에 신속하게 도달하도록 한다. 제안된 방법의유용성은 브레이크 댄스, 권투, 농구 등의 동작 데이터를 이용한 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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