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.
현재 무용 현장에서의 과학기술을 직접적으로 활용하고 창작에 직결되는 배경과 방법을 기술한 논문연구가 부족하다. 본 연구자는 창작무용<청춘>에 모션캡처를 적용하고 공연에 반영한 장면의 창작과정을 서술하였다. 연구 방법으로는 현장에서 생성된 현상이나 체험을 분석하는 연구 방법으로 창조된 결과물로부터 새로운 지식과 의미를 도출하는 방법인 실기기반연구(Practice Based Research)을 활용하였다. 창작발레<청춘>은 총 4장으로 구성되어 4장에서의 모션캡처된 영상은 하이라이트 장면으로 과거의 발레리나의 이미지를 형상화하였고, 과거의 '나'이면서 현재의 꿈이기도 한 장면의 의미를 지녔다. 모션캡처의 사용은 장면의 이미지를 부각시켰으며, 관객의 몰입도를 높이는 역할을 하였다. 무용계는 모션캡처과 같은 과학기술과의 협업을 통해 무형자산을 디지털화 하는 것에 친숙해질 필요가 있으며 실험적인 시도를 훈련하고 지속해야 한다. 또한 협업을 통해 디지털화 된 과정과 공연, 그리고 공연기록을 통해 움직임의 범위를 확장하고 가치와 의미를 끊임없이 부여하는 연구를 지속해야 할 것이다.
In this paper we handle a system that transform sensor data to sensor information. Sensor informations from redundant accelerometers are manipulated to represent the configuration of objects carrying sensors. Basic sensor unit of the proposed systme is composed of 3 accelerometers that are aligned along x-y-z coordination axes of motion. To refine the sensor information, at first the sensor data are fused by geometrical optimization to reduce the variance of sensor information. To overcome the error caused from inexact alignment of each sensor to the coordination system, we propose a calibration technique that identifies the transformation between the coordinate axes and real sensor axes. The calibration technique make the sensor information approach real value. Also, we propose a technique that decomposes the accelerometer data into motion acceleration component and gravity acceleration component so that we can get more exact configuration of objects than in the case of raw sensor data. A set of experimental results are given to show the usefulness of the proposed method as well as the experiments in which the proposed techniques are applied to human body motion capture.
Interactions of a humanoid with a human are important, when the humanoid is requested to provide people with human-friendly services in unknown or uncertain environment. Such interactions may require more complicated and human-like behaviors from the humanoid. In this work the arm motions of a human are discussed as the early stage of human motion imitation by a humanoid. A motion capture system is used to obtain human-friendly arm motions as references. However the captured motions may not be applied directly to the humanoid, since the differences in geometric or dynamics aspects as length, mass, degrees of freedom, and kinematics and dynamics capabilities exist between the humanoid and the human. To overcome this difficulty a method to adapt captured motions to a humanoid is developed. The geometric difference in the arm length is resolved by scaling the arm length of the humanoid with a constant. Using the scaled geometry of the humanoid the imitation of actor's arm motions is achieved by solving an inverse kinematics problem formulated using optimization. The errors between the captured trajectories of actor arms and the approximated trajectories of humanoid arms are minimized. Such dynamics capabilities of the joint motors as limits of joint position, velocity and acceleration are also imposed on the optimization problem. Two motions of one hand waiving and performing a statement in sign language are imitated by a humanoid through dynamics simulation.
투구는 야구의 시작이라 할 만큼 야구에서 주요한 부분을 차지한다. 투구 동작의 정확한 분석은 경기력 향상과 부상 예방 측면에서 매우 중요하다. 올바른 투구 동작을 분석할 때, 현재 주로 사용되는 모션캡처는 환경적으로 치명적인 단점들이 몇 가지 존재한다. 본 논문에서 우리는 이러한 단점들이 존재하는 모션캡처를 대체하기 위하여 RGB 기반의 Human Pose Estimation(HPE) 모델을 활용한 투구 동작의 분석을 제안하며 이에 대한 신뢰도를 검증하기 위해 모션캡처 데이터와 HPE 데이터의 관절 좌표를 Dynamic Time Warping(DTW) 알고리즘의 비교를 통해 두 데이터의 유사도를 검증하였다.
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.
모바일 기기의 성능(3D 엔진, 3D가속 칩 등) 및 무선 네트워크 기술의 발달로 이용자들의 실감 있는 콘텐츠에 대한 요구가 급증하고 있다. 그러나 모바일 기기의 성능에 따라 사용할 수 있는 리소스의 제약으로 빠른 시간에 모바일용 실감 미디어 콘텐츠를 제작하는데 어려움이 있다. 일반적으로 모바일 환경에서 애니메이션 되는 캐릭터를 생성하기 위한 방법으로 전문 애니메이터가 수작업에 의해 키 프레임 방식으로 모션을 생성한다. 이는 모션 생성 시간과 비용이 많이 들고, 모션의 왜곡이 일어날 수 있다. 이러한 문제점 해결을 위하여, 본 논문에서는 광학식 모션캡처 시스템을 이용하여 빠르고 쉽게 정확한 모션 데이터를 획득하고, 이를 통해 효율적으로 모바일 3D 댄스 콘텐츠를 제작하는 방법을 연구하였다. 아울러 대용량 모션캡처 데이터를 적은 리소스를 요구하는 모바일 환경에서 사용할 수 있도록 키 단순화, 프레임 수 조정 기법을 적용하였다. 본 구현실험 결과를 통해 3D 댄스 콘텐츠 제작에 있어, 광학식 모션캡처 시스템 활용은 기존 일반적인 제작 공정에 비해 제작 시간 단축과 실감 있는 캐릭터 모션을 생성해냄으로써 실감형 콘텐츠 제작과 사용에 효과적임을 확인하였다.
H-Anim은 웹3D 컨소시엄의 휴머노이드 애니메이션 워킹 그룹 (Humanoid Animation Working Croup)에서 제정한 휴먼애니메이션에 필요한 인체 구조를 정의한 국제 표준안이다. 이 구조에 따라 인체를 움직이기 위한 다양한 라이브러리가 제작되고 있으나 인체의 사실적인 움직임을 표현하는 데에는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 H-Anim 구조를 바탕으로 인체 애니메이션 생성에 필요한 모션 정의를 위해 모션 캡처 데이터를 활용하여 인체의 사실적인 움직임을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 기존의 H-Anim 명세와는 달리 모션 캡처 데이터를 입력 받을 수 있도록 휴머노이드 모션을 위한 데이터 형식을 정의하고 이를 입력 받아 모션을 디스플레이하는 브라우저를 개발하였다. 본 연구에서의 휴머노이드 모션 데이터 형식은 X3D 기반의 데이터 형식으로서 네트워크상 혹은 서로 다른 브라우저들 사이에서 호환성을 갖도록 하는 것을 목적으로 한다.
최근에 다양한 분야에서 캐릭터 표정을 생성하는데 연기자 기반 표정 캡쳐 방법을 널리 사용하고 있다. 특히, 방송이나 게임 등의 분야에서는 실시간 요소와 연기자와 외형상의 차이가 큰 캐릭터의 경우에도 표정 표현이 가능한 다양성이 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 연기자 얼굴에서 캡쳐한 표정을 다양한 얼굴 모델에 적용하는 새로운 표정 애니메이션 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하면 최소의 실시간 비용으로 캐릭터 표정을 생성하고 제어하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 세 가지 핵심 이슈로서 얼굴 표정 캡쳐, 표정 대입, 표정 애니메이션을 다룬다. 그리고 연기자와 얼굴 모델 간의 특성이 매우 상이한 다양한 경우에 대하여 실험결과를 보여줌으로써 접근방식의 유효성을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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