• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.17-23
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• 2002

영화, 게임, 방송 등의 엔터테인먼트 산업에서 캐릭터 애니메이션에 대한 요구가 증가함에 따라 이를 제작하는 스튜디오에서 모션갭처 장비의 도입을 통해 애니메이션 데이터를 제공하는 사례가 급속히 증가하고 있다. 하지만, 상용 장비들은 고가의 비용 부담으로 인해 엔터테인먼트 산업의 전반적인 매출의 수익창출에 저해요인이 되고 있다. 이러한 배경에서 KAIST VR Lab 에서는 지난 수 년간 저가형 광학식 모션캡처 시스템을 개발하여 왔다. 저가형 시스템을 이용한 경우 마커의 은닉(occlusion), 잡음(noise) 또는 궤적 뒤바뀜(swapping) 등의 이유로 고가의 장비를 사용할 때에 비해 더 많은 후처리 작업을 요한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 인체에 부착된 마커를 그래프 구조로 정의하고 신뢰도 모델을 제시하여 포착된 프레임의 신뢰성을 측정한다. 이러한 신뢰도 모델을 통해 마커의 궤적 재조정(rectification) 알고리즘을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.39-46
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• 2021

본 논문에서는 혼합현실에서 산업 현장에서 필요한 동작 인식 방법에 대한 방법을 제안한다. 산업 현장에서는 몸통 움직임부터 팔 동작에 이르기까지 상체 전역의 동작(잡고, 들어올리고, 나르는 작업)이 필요하다. 본 논문에서는 무거운 모션 캡처 장비를 사용하지 않으면서 키넥트와 같은 비전 기반이 아닌 센서와 웨어러블 디바이스로 구성된 방법을 사용하고 있다. 몸통 동작과 어깨 동작은 2개의 IMU 센서를 사용하고 있으며, 팔 동작은 마이오 암 밴드를 사용하였다. 총 4개로부터 들어오는 실시간 데이터를 퓨전하여 상체 전 영역에 대한 모션 인식이 가능하도록 하였다. 실험 방법으로서는 실제 옷에 센서를 부착하였고 동기화 작업을 통해 물체 조작을 하였다. 그 결과 동기화 방법을 사용한 방식은 큰 동작과 작은 동작에 있어서 오류가 없었다. 마지막으로 성능 평가를 통해 홀로렌즈 상에서 한손 조작일 경우 평균적으로 50 프레임, 양 손 조작일 경우 60 프레임을 보이는 결과를 나타 내였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.9-17
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• 2009

다수 캐릭터가 경쟁적으로 상호작용하는 애니메이션의 합성은 컴퓨터 게임, 애니메이션 등의 응용분야에서 종종 요구되는 중요한 문제이다. 하지만 상대의 예측하기 어려운 행동에 효과적으로 대응하는 전략적 경쟁 양상을 모사하는 것은 어려운 문제로 남아있다. 본 논문은 다수 에이전트 학습 분야에서 제안된 마르코프 게임 강화학습 알고리즘을 촬영된 동작 데이터로부터 생성된 행위 모델에 적용하여 사실적인 경쟁 애니메이션을 합성하는 방식을 제안한다. 추격-회피, 간격 유지, 총격전 등의 다양한 경쟁적 상황에 대하여 효과적인 전략을 학습하여 흥미로운 애니메이션을 합성하는 예제들을 통하여 본 논문이 제안하는 방법의 효용성을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.990-992
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• 2021

근골격계 질환 환자들은 정상인들에 비해 질환 부위의 관절 가동 범위(ROM, Range of Motion)가 제한되는 경향이 있다. 이러한 근골격계 질환 환자들의 관절 가동 범위 제한을 고려하지 않은 재활 운동 콘텐츠 서비스는 오히려 환자의 건강 상태를 악화시킬 수도 있으므로 주의해야 하는 서비스 요인이다. 본 논문에서는 근골격계 질환 환자의 제한적인 관절 가동 범위를 고려한 아바타 기반의 재활 운동 콘텐츠 서비스 기술을 제안한다. 이에 재활 운동의 모션 캡처 데이터로부터 아바타 재활 운동 콘텐츠로의 변환 기술과 근골격계 질환 환자의 관절 가동 범위 제한 정보를 적용한 아바타 기반 재활 운동 콘텐츠 재현 기술을 설계한다. 일련의 기술적 구성 요소를 고찰하고 설계함으로써 근골격계 질환 환자들의 서로 다른 관절 가동 범위를 반영한 맞춤형 재활 운동 콘텐츠 서비스가 안전하고 효과적인 재활을 지원할 수 있도록 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.587-588
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• 2022

본 논문에서는 다수의 모션 캡처 카메라의 2D 패시브마커 영상을 이용한 3차원 공간에서의 리지드 바디(Rigid Body) 추적 방법을 제안한다. 1차로 개별 카메라의 내부 변수를 구하기 위해 체스보드를 이용한 칼리브레이션 과정을 수행하고, 2차 보정 과정에서 3개의 마커가 있는 삼각형 구조물을 모든 카메라가 관찰 가능하도록 움직인 후 프레임별 누적된 데이터를 계산하여 카메라간의 상대적인 위치정보의 보정 및 업데이트를 진행한다. 이 후 각 카메라의 좌표계를 3D월드 좌표계로 변환하는 과정을 통해 3개 마커의 3차원 좌표를 복원하여 각 마커간 거리를 계산하여 실제 거리와의 차이를 비교한 결과 2mm 이내의 오차를 측정하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.73-81
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• 2018

본 논문은 다중의 플레이어들이 단합된 동작을 통해 노를 저어 보트를 이동시키도록 하기 위해 동작에 의해 구동되는 조정(rowing) 시뮬레이션 프레임워크를 제안한다. 실제 조정 경기에서 보트를 가속하기 위해서는 선수들이 시간과 자세에 대해 노 젓는 동작을 동기화 시키는 것이 매우 중요하다. 조정의 이러한 흥미로운 특징을 이용하여, 본 논문에서는 다중 플레이어들이 노 젓는 동작을 수행하는 동안 그들 사이의 동작 유사도를 실시간으로 측정하고 그 유사도에 기반하여 가상 환경에서 보트의 속도를 제어한다. 또한 제안된 프레임워크에 아이템 획득과 같은 게임적인 요소들을 추가하여 플레이어들의 조화된 행동에 의해 아이템을 획득한 경우 아이템 종류에 따라 배의 속도가 증가하거나 감소하도록 한다. 이러한 게임적인 요소들은 플레이어들이 단합된 조정 동작을 생성하기 위한 좋은 팀워크를 훈련할 때 좀더 적극적으로 참여하도록 장려한다. 노 젓는 동작과 아이템을 획득하는 동작을 인식하기 위해 본 논문에서 제안하는 방법은 머리와 양손에 대한 추적 데이터만을 필요로 하며 실시간에 동작할 정도로 충분히 빠르다. 몰입감을 높이기 위해 조정 시뮬레이션 결과를 대형 곡면 스크린에 프로젝션 한다.

• 감성과학
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• 제14권1호
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• pp.1-6
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• 2011

인간의 걸음걸이를 보고 느끼는 감성적 반응에는 모든 사람들이 공감할 수 있는 '규칙성'이 있다. 본 논문은 이러한 규칙성을 수량적으로 추출하고 재구성하여 3D 캐릭터 행동제어에 적용하고자 하는 연구과정의 일부분이다. <"가"라는 감성반응을 가지고 있는 걸음걸이 "A"와 "나" 라는 감성반응을 가진 걸음걸이 "B" 의 신체적 수치 데이터를 임의의 비율로 섞었을 때, 그에 대한 감성반응 역시 "가"와 "나" 가 섞인 "가/나"가 된다.>란 가설을 증명해서 향후 연구의 타당성을 확보하는 것이 이번 논문의 목적이다. 3D Studio Max의 스크립트로 만든 EAM을 이용하여, 바이페드 형식의 2개의 걸음걸이 샘플을 브랜딩 하였다. 6번 중 4번의 실험에서 성공적인 브랜딩 결과물을 추출할 수 있었다. 이것은 모션캡처 등을 이용하지 않더라도 기본적인 바이페드 데이터만 있다면 다양한 걸음걸이의 바이페드를 생산할 수 있다는 것을 의미한다. 현재 팔, 다리의 1Cycle 운동조건이 갖추어진 바이페드 샘플을 대상으로 하고 있지만, 완성된 시스템을 위해서는 다양한 운동조건에서도 브랜딩이 가능한 툴이 필요하다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.519-532
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• 2021

최근 게임, 영화, 애니메이션 다양한 분야에서 모션 캡처를 이용하여 신체 모델을 구축하고 캐릭터를 생성하여 3차원 공간에 표출하는 콘텐츠가 증가하고 있다. 마커를 부착하여 관절의 위치를 측정하는 방법에서 촬영 장비에 대한 비용과 같은 문제를 보완하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 애니메이션을 생성하는 연구가 진행되고 있지만, 관절 추정 정확도나 장비 비용의 문제가 여전히 존재한다. 이에 본 논문에서는 애니메이션 생성에 필요한 장비 비용을 줄이고 관절 추정 정확도를 높이기 위해 RGB 이미지를 관절 추정 네트워크에 입력하고, 그 결과를 3차원 데이터로 변환하여 FBX 형식 애니메이션으로 생성하는 시스템을 제안한다. 먼저 RGB 이미지에 대한 2차원 관절을 추정하고, 이 값을 이용하여 관절의 3차원 좌표를 추정한다. 그 결과를 쿼터니언으로 변환하여 회전한 후, FBX 형식의 애니메이션을 생성한다. 제안한 방법의 정확도 측정을 위해 신체에 마커를 부착하여 마커의 3차원 위치를 바탕으로 생성한 애니메이션과 제안된 시스템으로 생성한 애니메이션의 오차를 비교하여 시스템 동작을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.461-470
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• 2023

딥러닝을 활용한 스피치 애니메이션 생성은 영어를 중심으로 활발하게 연구되어왔지만, 한국어에 관해서는 사례가 없었다. 이에, 본 논문은 최초로 지도 학습 딥러닝을 한국어 스피치 애니메이션 생성에 활용해 본다. 이 과정에서, 딥러닝이 스피치 애니메이션 연구를 그 지배적 기술인 음성 인식 연구로 귀결시킬 수 있는 중요한 효과를 발견하게 되어, 이 효과를 한국어 스피치 애니메이션 생성에 최대한 활용하는 방법을 고찰한다. 이 효과는 연구의 최우선 목표를 명확하게 하여, 근래에 들어 활발하지 않은 한국어 스피치 애니메이션 연구를 효과적이고 효율적으로 재활성화하는데 기여할 수 있다. 본 논문은 다음 과정들을 수행한다: (i) 블렌드쉐입 애니메이션 기술을 선택하며, (ii) 딥러닝 모델을 음성 인식 모듈과 표정 코딩 모듈의 주종 관계 파이프라인으로 구현하고, (iii) 한국어 스피치 모션 캡처 dataset을 제작하며, (iv) 두 대조용 딥러닝 모델들을 준비하고 (한 모델은 영어 음성 인식 모듈을 채택하고, 다른 모델은 한국어 음성 인식 모듈을 채택하며, 두 모델이 동일한 기본 구조의 표정 코딩 모듈을 채택한다), (v) 두 모델의 표정 코딩 모듈을 음성 인식 모듈에 종속되게 학습시킨다. 유저 스터디 결과는, 한국어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (4.2/5.0 점 획득)이, 영어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (2.7/5.0 점 획득)에 비해 결정적으로 더 자연스러운 한국어 스피치 애니메이션을 생성함을 보여 주었다. 이 결과는 한국어 스피치 애니메이션의 품질이 한국어 음성 인식의 정확성으로 귀결됨을 보여 줌으로써 상기의 효과를 확인해준다.