본 논문에서는 음악 신호로부터 추출한 비트 정보를 사용하여 가상 캐릭터의 움직임을 제어하는 방법에 대해 논한다. 특히 주기를 가지는 반복적인 동작, 그 중에서도 춤동작에 대한 음악 신호와의 동기화 방법을 제안한다. 서버로 구현된 음악 비트 인식기는 입력 음악 신호에 대한 분석 정보를 규칙적으로 출력한다. 동작 클라이언트는 동작 캡쳐를 통해 얻은 동작 데이터를 여러 개의 기본 동작들로 나누고, 사용자가 선택한 새로운 순서대로 기본 동작들을 연결하여 부드럽게 재생한다. 또한 서버에 접속하여 전송 받은 음악의 템포에 맞게 동작데이터를 와핑(warping)하고 음악의 주요 비트 시각에 맞추어 기본 동작들의 재생시작 시간을 동기화한다. 음원에 의한, 즉 박자, 강약, 비트와 같은 기본적인 정보뿐만 아니라 분위기, 박자 변화와 같은 고급 정보에도 동적으로 반응하여 춤을 추는 가상 캐릭터를 개발하는 것이 본 연구의 궁극적인 목표이다.
본 논문에서는 캐릭터의 의견을 고려한 카메라의 파라미터를 결정하는 방법을 제안한다. 기본적인 아이디어는 캐릭터의 각각의 링크가 화면상의 평면에 투영되었을 때의 움직임을 면적으로 계산하여 이를 활용하는 것이다. 우리는 이러한 면적을 '모션 면적'이라고 정의하였다. 모션 면적을 이용하면 실시간 혹은 오프라인 상에서 캐릭터의 모션에 대한 적절한 카메라 경로 혹은 고정된 카메라의 위치를 결정할 수 있다. 우리는 실험을 통해서 제안하는 방법으로 만들어진 카메라 경로가 부드럽게 움직임과 동시에 캐릭터의 모션을 보다 역동적으로 보이게끔 한다는 사실을 관측하였다. 또한 제안하는 방법은 카메라의 시선이 장애물과 충돌하지 않도록 하는 제어 기법과 쉽게 합쳐져서 사용될 수 있다. 우리는 또한 제안하는 방법이 역동적으로 움직이는 캐릭터를 포함하는 장면에서의 시각적 품질을 측정하늘 도구로써 다른 일반적인 카메라 제어 기법과 함께 쓰일 수 있을 것으로 기대한다.
컴퓨터 게임 및 가상현실에서 가상 캐릭터와의 상호작용은 매우 중요한 문제이다. 본 연구는 외력이 인간형 캐릭터에 적용될 때 반응 모션을 생성하는 기법을 제안한다. 이 기법에서는 외력과 인간형 캐릭터의 상태를 고려하여 이동할 다리를 선정하고, 두 다리가 교차하지 않는 범위 내에서 몸의 균형을 유지시켜줄 발의 목적 위치를 결정한다. 다음으로 다리 관절 제어를 통해 받을 들고 제어 메커니즘을 통해 반응 모션을 생성한다. 본 연구는 기존의 방식과는 다르게 미리 캡쳐된 반응 모션 데이터를 사용하지 않으면서도 캐릭터 상함에 맞는 자연스러운 반응 모션의 생성을 보여준다.
자율 캐릭터는 게임에서 사용자 캐릭터와 협업하여 게임을 진행하거나, 사용자 캐릭터와 대전을 수행한다. 자율 캐릭터의 자연스러운 행동 제어를 위해, 본 논문에서는 상황인지 기법을 제안한다. 상황인지 기법은 자율 캐릭터의 현재 상태에서 활용할 수 있는 상황 정보를 분석한 후, 현재 상황에 맞는 행동을 자동 생성한다. 상황인지 기법은 자율 캐릭터의 현재 상황에서 발생하는 상황 요소의 정보 가치를 분석하고, 분석된 상황 요소 정보를 활용하여 캐릭터의 자연스러운 행동을 생성한다. 본 실험에서 상황인지 기법이 규칙기반 기법보다 평균 39%의 성능 향상을 나타냈고, 정보획득 기법보다는 평균 8%의 성능 향상을 나타냈다.
캐릭터 애니메이션 기술의 발달로 가상공간에 애니메이트되는 캐릭터의 수가 점점 증가되고 있으며, 캐릭터 자체 골격구조의 관절 개수와 캐릭터를 덮고 있는 메쉬의 폴리곤 개수도 점점 증가하는 추세이다. 따라서, 실시간 가상환경에서 다수의 캐릭터를 전처리 과정 없이 시뮬레이션할 경우 전체 군중시스템 성능의 저하가 예상된다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 해결하기 위해 모션 다단계(motion level-of-detail) 기법을 제시한다. 모션 단순화 기법은 캐릭터의 움직임을 제어하는 골격(관절)구조와 캐릭터의 형태를 시각적으로 표현하는 기하(메쉬)구조를 단순화 하는 방법으로 기존 동작과 단순화된 동작의 차이를 최소화 한다. 골격구조 단순화를 위한 JPC(joint posture clustering)방법은 특정 관절의 연속된 모션 시퀀스에서의 유사 자세 집단을 추출하여 하나의 자세로 표현하는 방법으로, 모션의 특성에 따라 동적으로 관절을 단순화하여 관절 시뮬레이션 시간을 줄이는 방법이다. JPC방법은 골격구조가 시간에 따라 동적으로 변형되기 때문에 골격구조의 계층구조를 재 구축할 시간이 필요하지만, 기존 동작과 유사성을 잃지 않는 단순화된 동작 생성이 가능하다. 유사 자세 집단을 추출하기 위해 전체 모션 시퀀스에서 관절의 프레임간 자세 차이를 수식화하여 테이블 형태로 구성하고 이를 통해 기존 동작의 유사성을 잃지 않으며 관절의 단순화 율을 최대화 할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 또한, 실시간 군중 환경의 성능을 더욱 향상시키기 위해 시간에 따라 변형되는 캐릭터 메쉬의 단순화 기법을 적용한다. 실험결과 모션 다단계 기법은 실시간 군중환경에서 캐릭터의 수가 많고 복잡한 골격구조와 기하구조로 구성된 관절 궤적의 변화가 심하지 않은 동작에 대해 특히 효율적이다.
과거에는 게임프로그램 제작이 단순히 3D, 온라인게임, 엔진프로그래밍 또는 게임프로그래밍으로 분류하여 제작하였다. 그러나 이제는 게임프로그래밍의 종류가 세분화되었고, 기존에 없던 인공지능 게임프로그래머의 역할이 게임을 좀 더 재미있게 할 수 있는 시점이라 하겠다. 본 논문에서는 강화학습 알고리즘을 이용하여, 보상 값을 받아 게임캐릭터가 학습하여 지능적인 움직임을 나타나게 하였다. 구현된 게임캐릭터가 지능적으로 잘 움직이는지 확인하기 위해, 슈팅게임을 제작하여 적 캐릭터와 전투를 하게 하였다. 실험결과 임의로 움직이는 캐릭터보다 월등히 방어함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 Kinect를 이용하여 효율적으로 애니메이션 캐릭터의 움직임의 제어하는 방법을 제안한다. 대상의 3차원 정보를 획득할 수 있는 Kinect 센서를 이용하여 15개 관절의 정보 값을 추출해 내고, 이를 애니메이션 캐릭터의 관절에 사상시켜 캐릭터의 움직임을 보다 자연스럽게 표현 해 낸다. 실험 결과 공간상에서의 실제 인물의 움직임을 애니메이션 캐릭터가 정교하게 재현함을 확인하였다. 본 연구를 통해 많은 비용과 노력이 필요한 캐릭터 애니메이션 작업을 간단하게 수행할 수 있는 방법을 제시한다.
본 논문은 게임 등에서 요구되는 인간형 캐릭터의 보행 동작을 고수준의 매개함수 제어를 통하여 생성하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 다양한 스타일의 동작 특성을 직관적인 조작으로 생성 할 수 있으며, 동작 변형과 편집 기법도 같이 제안된다. 또한 제안된 방법을 이용하여 개발한 캐릭터의 보행 동자 자동 생성 시스템을 소개하며, 이를 통해 제안된 기법의 유효성을 보인다. 제안된 기법은 다양한 스타일의 동작을 직관적 조작으로 얻을 수 있는 캐릭터 애니메이션 저작 도구로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 보행과 관련된 동작만을 다루고 있으나 제안된 기법을 다양한 동작에 적용하여 환경의 변화에 따라 캐릭터의 상태가 변화하였을 때에 최적의 동작을 자동적으로 생성하는 동작 엔진의 형태로 활용할 수 있어 3D 온라인 게임 등에서 필요로 하는 상태기반의 캐릭터 동작 데이터베이스 없이도 기존의 게임 보다 더욱 다양한 동작표현이 가능하다.
본 논문에서는 물리 기반 가상 환경에서 참조 동작을 추적하는 캐릭터 동작을 생성할 때 캐릭터 동작에 대한 최적화와 함께 참조 동작에 대한 타임 워핑(time warping)을 동시에 수행할 수 있는 새로운 온라인 궤적 최적화(trajectory optimization) 기법을 제안한다. 일반적으로 참조 동작에 대한 샘플링 시간이 균일한 간격으로 고정되어 있는 기존의 물리 기반 캐릭터 애니메이션 기법과는 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 캐릭터 동작의 물리적 변화와 함께 샘플링 시간의 변화를 동시에 최적화 시킴으로써 외력에 대해 더욱 효과적으로 대응할 수 있는 참조 동작에 대한 최적의 타임 워핑을 찾아낸다. 이를 위해, 전신 캐릭터(full-body character)의 동역학과 함께 참조 동작에 대한 샘플링 시간의 변화를 함께 고려한 최적 제어 문제(optimal control problem)를 정형화하고 이 문제를 실행 시간에 시간 축을 따라 이동하는 고정된 크기의 시간 윈도우에 대해 반복적으로 풂으로써 캐릭터 동작과 샘플링 시간에 대한 최적 제어 정책(optimal control policy)을 생성하는 모델예측제어(model predictive control) 프레임워크를 제안한다. 실험을 통해, 제안된 프레임워크가 하나의 참조 동작만으로 외력에 대해 강인하게 반응하는 동작을 생성하고, 배경 음악에 따라 리드미컬한 동작을 생성하는데 효과적임을 보여준다.
본 논문에서는 실세계에서의 사용자 동작을 가상 광간의 캐릭터를 통해 나타낼 수 있는 제어방법에 대해 논한다. 사용자의 캐릭터는 스테레오 카메라 영상으로부터 얻어지는 3차원 좌표값 5개를 이용하여 표현된다. 영상에서 구하는 3차원 좌표값은 노이즈가 들어있고 불안정하므로 자연스럽고 부드럽게 변형할 수 있도록 프레임 내에서 보간 작업이 필요하다. 안정된 데이터는 신체 제약조건을 만족하는 범위에서 inverse kinematic을 이용하여 joint angle을 계산한다. 하지만 이 방법은 수학적인 계산을 통해 나온 결과이기 때문에 가끔 사용자가 원하지 않는 동작을 만들어 내는 단점을 극복해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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