유니티는 2D, 3D 게임 개발 도구로 다양한 물리적인 기능과 쉬운 UI와 에셋을 제공하여 개발자가 쉽게 게임을 제작할 수 있도록 지원한다. 유니티가 제공하는 주요 기능 중 하나인 에셋은 게임 개발과정에서 생성되는 스크립트, 리소스, 프리팹 등의 컴포넌트를 통칭한 것으로 개발자가 만들거나 에셋 스토어를 통해 수집하여 게임 제작에 활용할 수 있다. 즉, 에셋 스토어의 에셋들을 활용할 경우 좀 더 효율적으로 게임을 제작할 수 있다. 그러나 에셋 스토어의 구조상 개발하려고 하는 게임 장르 및 타입에 따라 어떠한 에셋을 적용할 것인지를 구분하기 쉽지 않고 적용 에셋을 찾더라도 이를 응용하여 개발 시스템에 적용하기에 상당한 시간 및 노력이 요구되는 경우도 많다. 본 논문에서는 이러한 에셋 적용문제를 해결하고 개발자의 적은 제어를 통해 효율적인 에셋을 제공할 수 있는 ACE(Adventure Create Engine)에셋 생성 엔진에 대하여 제안한다. ACE는 Unity의 상위 레벨에 존재하는 개발 도구로 최종 결과물로 생성된 패키지를 Unity에 적용할 수 있는 구조로 되어 있다. ACE를 활용할 경우 개발자의 요구에 적절한 에셋을 구축할 수 있으며 게임 개발 시간을 단축할 수 있다.
본 논문에서는 유니티 엔진을 활용하여 도로교통 시뮬레이터 에셋을 제안한다. 제안하는 에셋은 유니티 좌표계 내에서 오브젝트를 이용하여 가상의 도로를 설계함으로서 도로교통 시뮬레이터의 진입장벽과 단순 작업비용을 낮추고, 가상의 도로에서 다양한 속성을 가진 차량과 신호등을 생성하고 시뮬레이션 함으로서 차량과 교통신호, 도로설계 등이 교통에 미치는 영향을 시각화하여 관찰 할 수 있다. 제안한 에셋을 이용하여 도로를 보다 용이하게 설계하여 도로교통 시뮬레이션을 할 수 있으며, 간단한 시나리오를 제작하여, 도로정체의 원인을 설명 할 수 있다. 사용자가 도로설계 시의 작업량을 더 줄일 수 있도록 도로생성 부분에서 보다 다양한 기능 지원과 시뮬레이터의 타당성 검토를 위한 추가적인 시나리오 테스트 등이 향후 과제이다.
기존 연구는 대부분 사진측량(Photogrammetry)기술을 이용해 물체의 투박한 3D메시와 컬러 맵을 획득하였을 뿐, 실제로 사용 가능한 사실적인 3D 에셋을 제작하는 방법은 제시하지 못했다. 본 연구의 목적은 새로운 방법을 제시하여 가시화 애플리케이션 분야에 사용 가능한 사실적인 3D 에셋(Asset)을 구축 가능하게 하는 데 있다. 여기에서 언급한 새로운 방법이란 사진 측량과 컴퓨터 그래픽(Computer Graphics)의 모델링 과정을 결합하는 것이다. 현실 세계의 세 물체 '탄알상자', '총', '금속 음료수병'을 가상 세계에서 사실적인 3D에셋으로 제작하는 과정을 통해 오브젝트 촬영, 화이트 밸런스, 재건, 정리 재건, 리토폴로지, UV 언래핑, 프로젝션 및 텍스처 베이킹, 디라이팅, 재질 맵 제작 등 절차의 정의, 역할, 조작방법과 사용된 소프트웨어 패키지(Software Package)를 상세히 소개하였다. 제작 방법의 유연성을 높이기 위해 각 단계별로 소개된 소프트웨어 패키지외의 대안도 제시하였다. 본 연구는 형태와 색상이 정확하고, 텍스처가 동적광원(Dynamic Lighting)과 물리적 인터랙션이 가능하며, 렌더링이 용이한 3D 에셋을 획득함으로써 새로운 방법을 통해 더 빠른 속도로 더 실감나는 시각효과를 실현할 수 있다는 것을 보여주고 있다. 대규모 팀, 값비싼 설비와 소프트웨어 패키지가 필요 없기 때문에 소형스튜디오에서 독립적 아티스트의 창작과 교육으로 구성된 수업에 적용하기 적합하다.
With the recent rapid development of artificial intelligence (AI) technology, its use is gradually expanding to include creative areas and building new content using generative AI solutions, reaching beyond existing data analysis and reasoning applications. Content creation using generative AI faces challenges owing to technical limitations and other aspects such as copyright compliance. Nevertheless, generative AI may increase the productivity of experts and overcome barriers to creative work by allowing users to easily express their ideas as digital content. Thus, various types of applications will continue to emerge. As images and videos can be created using text input on a prompt, generative AI allows to create and edit digital assets quickly. We present trends in generative AI technology for images, videos, three-dimensional (3D) assets and scenes, digital humans, interactive content, and interfaces. In addition, the prospects for future technological development in this field are discussed.
본 논문에서는 Adobe Mixamo, 에픽게임즈 마켓플레이스, 유니티 에셋스토어 등에서 제공되는 모션캡쳐 FBX 데이터를 3ds Max 바이패드 애니메이션 시스템에 리타게팅 적용할 때 발생하는 문제점과 해결 방법을 살펴본다. 모션캡쳐 FBX를 바이패드에 리타게팅 하는 과정은 다양한 측면에서 이슈가 발생하는데 본 논문에서는 종아리와 하박 관절의 X축 회전 오차를 중심으로 살펴본다.
최근 높은 관심을 모으고 있는 모바일 증강현실 게임은 몰입감을 높이기 위한 접근 방법으로 손꼽히고 있다. 모바일 디바이스의 카메라를 이용하여 대상 물체를 인식하고 게임 캐릭터가 등장하도록 하는 기존 증강현실 기반의 게임에서는 대부분이 터치 기반의 인터랙션만을 사용하고 있다. 본 논문에서는 게임의 몰입도를 높이기 위하여 증강현실 타겟 이미지를 움직임으로써 게임 속 변형 객체를 직관적으로 조작하는 기법을 제안한다. 제안 방법에서는 타겟 이미지들 사이의 거리와 방향을 계산하고, 이에 따라 변형객체에 주어지는 외부력(external force)의 크기를 조정함으로써, 직관적 방법으로 변형 객체의 움직임을 조작할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 게임 콘텐츠에서 자연스러운 객체 표현을 위하여 많이 사용되고 있는 변형 직물(cloth) 모델에 초점을 맞추었고, 바람(wind)과 강체(rigid object)로 표현되는 게임 객체들과 상호작용하는 자연스러운 직물의 움직임을 표현하였다. 실험에서는 유니티 에셋 스토어에서 판매하는 기존 유료 직물 모델의 적용 결과와의 비교를 통하여 제안 기법이 보다 현실감 있는 직물의 움직임을 표현하고 있는 것을 보였다.
최근 빅데이터 분석, 인공지능, 기계학습 등의 발전으로 인해서 데이터를 과학적으로 분석하는 기술이 발전하고 있으며 이는 의사결정 문제를 최적으로 해결해주고 있다. 그러나 특정 분야의 경우에는 데이터의 양이 부족해서 과학적 방식에 적용하는 것이 어렵다. 예컨대 부동산과 같은 데이터는 데이터 발표 시점이 최근이거나 비 유동성 자산이다 보니 발표 주기가 긴 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 이런 문제점을 극복하기 위해서 TimeGAN 모형을 통해 기존의 시계열의 확장 가능성에 대해서 연구하고자 한다. 이를 위해 부동산과 관련된 총 45개의 시계열을 데이터 셋에 맞게 2012년부터 2021년까지 주 단위로 데이터를 수집하고 시계열 간의 상관관계를 고려해서 총 15개의 최종 시계열을 선정한다. 15개의 시계열에 대해서 TimeGAN 모형을 통해 데이터 확장을한 결과, PCA 및 T-SNE 시각화 알고리즘을 통해 실제 데이터와 확장 데이터 간의 통계적 분포가 유사하다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 논문을 통해서 데이터의 과적합 또는 과소적합이라는 한계점을 극복할 수 있는 다양한 실험이 연구되기를 기대한다.
본 논문의 연구배경은 플로우 이론을 적용한 u-융합정보시스템이 관광객의 만족도 측정이 부족하기 때문에 연구를 시작하게 되었다. 본 연구의 목적 및 연구 방법은 다음과 같다. 첫째는 플로우 관계정보 표시형식 알고리즘 제안이다. 둘째는 이 알고리즘과 플로우 이론을 접목시켜 콘텐츠 정보품질과 관광객의 성격 유형에 따라 패턴 알고리즘을 생성한 것이다. 본 연구의 기대효과는 플로우 관계정보 표시형식과 관광객의 성격 유형에 따라 패턴 알고리즘을 생성함으로서 u-융합정보시스템의 성공요인을 도출한 것이다. 본 논문의 한계성은 한 지역을 한정적으로 하였으며 데이터의 부족과 소규모 지역으로 객관성이 떨어진다. 추후, 다른 관광지에 제시하는 방법 적용 후, 분석을 통해 효용성을 평가할 필요가 있다. 향후 과제는 전문가 집단의 데이터 보완이 필요하고 여러 지역의 객관성이 보완되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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