게임이나 가상현실에서 캐릭터의 보행 동작의 움직임은 일정한 동작만을 생성하여 가상공간에 표현한다. 지형이나 다른 주변 환경에 의한 적응적인 동작을 실시간으로 자동 생성하는데 있어서 자연스러운 동작을 표현하기에는 매우 어려움이 따른다. 본 논문에서는 지질에 따른 캐릭터의 걷기 동작을 생성하는 방법에 대해 제안한다. 우선 캐릭터의 기본 걷기 동작 생성은 inverse kinematics방법을 적용하고, 지형 성질을 분석하여 이를 캐릭터의 걷기 동작 생성하는데 적용한다.
3차원 가상현실 내에서 캐릭터 움직임 동작의 기술은 기존 방식인 키프레임 기법에 의존하던 것이 점차 동작 제어 기법을 활용하고, 보다 사실적이고 자연스러운 움직임을 생성해 내고자 하는 방향으로 발전해 가고 있다. 그러나 이러한 동작 제어 기법을 통해 가상현실의 지형 성질에 따라 적응적인 캐릭터의 동작을 표현하는데 한계가 있다. 즉, 대부분의 가상환경에서 캐릭터의 걷는 움직임은 일정하고 단조로운 동작만을 반복하여 표현하고 있어 관찰자로 하여금 지루함을 느끼게 하고, 지형의 조건이나 형태에 맞지않게 캐릭터의 발끝이 지면에 스며들거나 떠있는 등의 부자연스러운 동작으로 인해 사실감을 저하시킨다. 본 논문에서는 적은 매개변수들과 역운동학 방법을 적용하여 기본 걷기 동작을 표현하고, 지면의 성질을 마찰계수로 대표시켜 지면에 적응적인 걷기 동작의 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 구심력과 마찰계수를 결합한 후, 이를 근거로하여 한 주기 동안의 걷는 동작을 분석하고 이를 기반으로 동작에 필요한 매개변수를 조정하여 지질에 따른 적응적인 캐릭터의 걷기 동작을 생성한다.
본 논문에서는 플레이어의 감정 이입을 위한 게임 캐릭터 디자인 방법으로 RPG 장르의 능력치 변화량에 따라 인간의 감정 요소가 적용된 게임 캐릭터 걷기 동작을 구현하였다. 인간의 얼굴 표정에서 나타나는 기본적인 감정 요소와 캐릭터 애니메이션에서 감정 요소가 적용된 걷기 동작을 분석해 보고, RPG 장르의 능력치 요소와의 상관관계를 통해 인간의 감정 요소가 적용된 걷기 동작을 8가지 형태로 분류하였다. 이것을 RPG 게임 캐릭터 중 인간의 외형적인 특징과 가장 유사한 기사 캐릭터에 적용시켜 능력치 변화량에 따라 달라지는 걷기 동작을 구현하였다. 인간의 감정 요소가 적용된 게임 캐릭터를 플레이어가 직접 제어함으로써 플레이어의 게임 캐릭터에 대한 감정 이입 효과가 높아질 것이고 게임에 대한 몰입도가 증가할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 캐릭터의 걷기 동작 데이터를 변형하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 주 관절(root joint)의 이동 경로를 그래프로 분석하고 라플라스 연산자를 이용해 변형하는 방법을 사용한다. 주 관절의 경로는 동작 데이터의 각 프레임별 위치와 방향을 정점으로 하고 이를 인접 프레임의 정점과 연결한 그래프 형태로 나타낸다. 주 관절 경로를 라플라스 연산자를 이용하여 좌표계를 변환하고 이를 목표 위치 및 방향에 맞도록 반복적인 방법으로 해를 구하여 변형한다. 이 방법을 이용하여 동작 데이터의 걷기 스타일을 유지하면서 다양한 경로의 걷기 동작을 얻을 수 있게 되며 많은 비용이 드는 동작 데이터 취득을 최소화할 수 있다. 최종 모션은 변형된 주 관절 경로를 기준으로 기존 모션의 다른 관절을 위치시키고 후처리하여 생성한다. 본 논문에서 제안한 방법을 응용함으로써 적은 모션 데이터로도 복잡한 환경에서 캐릭터의 걷는 동작을 생성하는 것을 보인다.
애니메이션에서 등장하는 캐릭터들은 다양한 외형적인 모습과 성격들을 소유하고 있다. 이러한 개성과 성격들은 일반적으로 형태, 행동, 대화, 걷기 동작 등과 같은 다양한 요소들에 의해 표현된다. 특히, 걷기 동작은 캐릭터의 움직임 표현에 있어 가장 기본적인 요소이면서 캐릭터의 개성표현에 중요한 부분을 차지한다. 본 연구에서는 캐릭터의 특징이 잘 표현된 애니메이션들을 중심으로 음양오행이론을 접목하여 외형적 모습과 성격에 따라 캐릭터들을 분류한다. 그리고 분류한 캐릭터들의 동작을 분석함으로써 캐릭터의 개성과 움직임간의 관계를 제시한다.
대부분의 3차원 캐릭터 애니메이션에서는 모션 캡쳐 장비를 통해서 포착된 동작 데이터를 이용하여 다양한 지형상에서 캐릭터의 이동 동작을 표현한다. 이러한 동작 포착 데이터는 실제 사람과 같이 움직이는 동작들을 자연스럽게 표현할 수 있으나, 만약 다양한 지형에 대해 움직이는 동작을 표현할 경우, 지형의 유형에 따라 모든 동작을 캡쳐하여야 하고, 얻어진 동작 데이터를 다른 유형의 캐릭터에 적용할 경우 동작 데이터를 다시 얻거나 기존 동작 데이터를 재편집해야 하는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 평지면, 경사면, 계단면 그리고 굴곡면 등 다양한 지형에서의 적응적인 걷기, 달리기의 이동 동작을 생성하기 위한 통합적 생성 방법을 제안한다. 이 방법에서는 캐릭터의 신장이나 걷는 속도 걸음폭 등의 적은 매개변수들을 사용하여 이동 동작을 생성할 수 있다. 관절들의 위치나 각도는 역운동학(Inverse Kinematics)방법으로 계산하고, 골반과 이동하는 다리의 움직임 궤적 산출은 큐빅 스플라인 곡선을 활용한다. 또한 제안된 방법을 통해서 다양한 실제 캐릭터에 적용하여 이동 동작을 확인한다.
대부분의 3차원 캐릭터 애니메이션에서는 모션 캡쳐 장비를 통해서 포착된 동작 데이타를 이용하여 다양한 지형상에서 캐릭터가 걷는 동작을 표현한다. 이러한 동작 포착 데이타는 실제 사람과 같이 움직이는 동작들을 자연스럽게 표현할 수 있으나, 만약 다양한 지형에 대한 움직이는 동작이 표현할 경우, 지형의 유형에 따라 모든 동작을 캡쳐하여야 하고, 얻어진 동작 데이타를 다른 유형의 캐릭터에 적용할 경우 동작 데이타를 다시 얻거나 기존 동작 데이타를 재편집해야 하는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 적은 매개변수들을 사용하여 평지면, 경사면, 계단면 그리고 굴곡면 등 다양한 지형에서의 적응적인 걷는 동작을 생성하기 위한 방법과 골반과 이동하는 다리의 움직임 제적을 산출하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 캐릭터의 신장이나 걷는 속도, 걸음폭 등의 매개변수들을 조절하여 다양한 걸음걸이를 생성할 수 있으며 역운동학(Inverse Kinematics) 개념을 적용하여 관절들의 위치나 각도를 산출하고 관절의 이동 궤적을 계산하기 위해 큐빅 스플라인 곡선을 활용한다.
인체동작상태를 구분하는 기술은 인체활동에 따라 변하는 생체신호의 측정 분석분야, 수면장애의 진단 치료 효과의 스크리닝 검사분야, 만성질환 환자의 운동 상태 진단 운동처방분야에 필요한 기술이다. Armband에 내장된 아날로그 디바이스사의 ADXL202AE을 이용하여 수직방향신호의 평균치(LAA), 수평방향신호의 평균치(TAA), 수직방향 신호의 가속도 변화량의 절대치의 평균치(L-MAD), 수평방향신호의 가속도 변화량의 절대치의 평균치(T-MAD)의 획득과 데이터 처리하여, 인체동작상태(눕기, 앉기, 걷기, 뛰기)를 구분하는 퍼지규칙 기반의 퍼지추론시스템을 구현하였다. 입력데이터(LAA, TAA, L-MAD, T-MAD)와 출력데이터(Lying, Sitting, Walking, Running)의 각 구역에서의 소속정도(menbership degree)와 퍼지규칙은 실험을 통해 얻은 수치 데이터를 사용하여 결정하였다. 눕기$\rightarrow$걷기$\rightarrow$뛰기$\rightarrow$눕기 순으로 생성한 모의실험용 데이터를 분석한 결과, 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기의 동작상태 구분율은 각각 100%이었다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 여러 응용 서비스에서 가장 핵심적인 요소 기술 중의 하나인 사용자의 상황인식시스템에 대하여 기술한다. 제안하는 시스템은 실험 대상자의 우측 상완에 착용하는 $SenseWear(R)PRO_2R$ Armband (BodyMedia사)에 내장된 2차원 가속도센서를 이용하여, 센서에서 출력되는 가속도 변화량의 절대치의 평균치인 MAD(mean of absolute difference)를 계산하여 활동량을 정량화 하였으며, PC 기반의 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기 4단계 동작의 인체동작상태 구분과 한정된 응급상활을 인지하는 퍼지추론 시스템으로 구현하였다. 본 시스템으로 측정한 수직방향의 MAD는 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기에서 각각 0.204 g/s, 0.373 g/s, 2.808 g/s, 16.243 g/s이었다. 이들을 이용하여 분석한 인체동작 인식률은 눕기, 앉기, 걷기 뛰기에 대하여 각각 96.7 %, 93.0 %, 95.2 %, 98.4 %로 나타났으며, 제한된 상황에서의 응급상황인식률은 100 %이었다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 여러응용 서비스에서 가장 핵심적인 요소 기술 중의 하나인 사용자의 상황인식시스템에 대하여 기술한다. 제안하는 시스템은 실험 대상자의 우측 상완에 착용하는 $SenseWear^{(R)}$ PRO2 Armband(BodyMedia사)에 내장된 2차원 가속도센서를 이용하여 데이터를 획득하고, 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기 4단계 동작의 인체동작상태의 구분은 PC 기반의 퍼지추론 시스템으로 구현 하였다. 이를 이용하여 분석한 인체동작 인식률은 눕기, 앉기, 걷기 뛰기에 대하여 각각 100%, 98.64%, 99.27%, 100%로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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