Abstract
The substantial effort is required to make a virtual character smoothly move like a human being in the virtual environment. Since a virtual character acts on the basis of the actions, it is the most critical to define actions for smooth flow of action. It has been actively studied the programming by demonstration which defines series of actions to be performed by a virtual character based on the actions operated by a person. However, such approaches can't easily draw many sequential actions because they create sequential actions in the same length all the time or restrict the actions used to create such actions. For smooth flow of action, it is required to derive sequential actions as much as possible from the actions of a virtual character and to select the representative set of actions. Accordingly, it is necessary to study how to create sequential actions as reducing diverse limits. This study suggests the approach to select sequential actions suitable for a virtual character by collecting the actions of a character manipulated by a person and deriving a set of actions to be performed by a virtual character. The experiment describes the process to create the actions by applying the approach suggested in this study to the driving game. In accordance with the analysis results, it was found that a set of actions performed by a person was generated without being restricted by a length or a part to divide. Finally, we confirmed that the suggested method selects the best sequential actions, appropriate to virtual character, among more generated actions.
가상 환경에서 가상 캐릭터가 사람과 같이 자연스럽게 동작하기 위한 과정은 많은 노력을 필요로 한다. 가상 캐릭터는 행동을 기반으로 동작하기 때문에 자연스럽게 동작하기 위해서는 행동 정의가 가장 중요하다. 최근에는 사람이 조작한 가상 캐릭터의 행동을 기반으로 가상 캐릭터가 수행할 일련의 행동을 정의하는 Programming by Demonstration에 관한 연구가 활성화되고 있다. 하지만 이 방법들은 항상 동일한 길이의 연속적인 행동을 도출하거나 연속적인 행동을 정의할 때 사용하는 행동들을 제한하기 때문에 다양한 일련의 행동 생성하기가 어렵다. 자연스럽게 동작을 수행하기 위해서는 조작한 가상 캐릭터의 행동에서 최대한 다양한 일련의 행동들을 도출하고 도출한 일련의 행동들을 대표하는 최적의 연속적인 행동을 선택해야 한다. 그래서 여러 가지의 제약 사항을 줄이면서 일련의 행동을 생성하기 위한 연구들이 필요하다. 이 논문에서는 사람이 조작한 캐릭터의 행동을 수집하고 가상 캐릭터가 수행할 일련의 행동을 모두 도출해서 가상 캐릭터에게 적합한 일련의 행동을 선정하는 방법을 제안한다. 실험에서는 제안한 방법을 자동차 게임에 적용해서 생성되는 과정을 기술한다. 생성된 결과를 보면 사람이 수행한 일련의 행동을 길이나 분할하는 위치에 제약을 받지 않고 생성한 것을 볼 수 있었다. 결국, 제안한 방법은 더 많은 일련의 행동을 도출하고 가상 캐릭터에게 적합한 행동을 선정할 수 있음을 확인하였다.
