컴퓨터 게임에서 사용하는 복잡한 3차원 캐릭터 모델을 단순한 모델로 만드는 것은 매우 중요하다. 제안 방법은 3차원 게임 캐릭터에서 특징선을 추출하여 모델을 단순화 시키는 새로운 방법에 대해 제안한다. 주어진 3차원 캐릭터 모델은 텍스처 정보를 포함하고 있다. 3차원 캐릭터 모델에서의 텍스처 및 곡률의 변동을 이용해서 2차원 맵인 모델특징맵(Model Feature Map)을 생성한다. 모델특징맵은 곡률 맵(curvature map)과 텍스처 맵(texture map)으로부터 생성되며, 본 맵을 통해 에지 추출 기법을 이용하여 특징선을 추출한다. 모델특징맵은 표준 영상처리툴을 이용해 쉽게 편집할 수 있다. 실험을 통하여 본 알고리즘의 효율성을 보여주며, 실험은 얼굴 캐릭터에 한정하지 않는다.
게임 캐릭터는 표현과 제작 방식에 따라 성격 디자인의 방향이 달라지므로 요소별 중요도를 반영하여 성격 디자인을 수행할 필요가 있다. 본 연구는 게임 캐릭터의 성격 디자인 과정에서 효율적인 의사 결정이 이뤄질 수 있도록 AHP를 통해 디자인요소 13개와 성격요인 13개로 구성된 게임 캐릭터 성격 모형에 대한 중요도를 도출하고, 중요도를 반영하여 게임 캐릭터 성격 디자인 체크툴을 제시했다. 디자인요소에서는 3D 실사풍, 3D 애니메이션풍, 2D 애니메이션풍 모두에서 외양의 중요도가 가장 높게 나타났고 성격요인에서는 3D 실사풍에서 행동, 3D 애니메이션풍에서 외양, 2D 애니메이션풍에서 말이 중요도가 가장 높게 나타났다.
디지털 시대를 맞아 21세기 주목받는 문화산업 중에서도 가장 대표적인 게임산업은 최근 어느 때 보다도 그 관심도가 높아지고 있다. 2D 및 3D 애니메이션은 컴퓨터 기술의 발전과 더불어 보다 사실적인 동작표현에 맞추어 계속적인 성장과 발전을 이루고, 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 기술의 빠른 변화를 통하여 2D 및 3D 애니메이션 활용범위는 TV, 영화, GAME 산업 등에서 그 영역을 넓히고 있는 추세이다. 한편으로 최근 게임 그래픽의 추세는 2D의 단순조작 게임 중심에서 플레이어의 몰입감과 조작감을 높이는 3D 게임 그리고 3D 게임 캐릭터의 활성화로 2D에서 3D로 그 무게가 변화하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 3D 게임 캐릭터의 실사움직임(Motion Capture)과 3D 캐릭터 애니메이션의 종류별, 형태별 모델분류를 하는데 그 의의를 두고 있다. 이를 위해 먼저 3D 게임 캐릭터의 개요 및 실사움직임 사례에 대해 알아보고, 그리고 3D 게임 캐릭터 애니메이션의 종류별 모델 분류, 형태별 모델 분류 데이터를 제안함으로써 향후 게임산업 및 디지털 콘텐츠 산업에 효율성이 높고 빠른 시간에 적용 가능한 캐릭터애니메이션 제작과정 및 3D 캐릭터 애니메이션 응용에 그 효과가 클 것으로 사료된다.
게임은 텍스트, 그래픽, 애니메이션, 동화상, 음악 등 모든 미디어가 서로 연결되어 게임의 스토리에 맞게 진행된다. 또한 게이머의 판단에 의한 전략 전술은 그 게임의 결과를 다르게 만들어 낼 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 게임을 개발하는데 있어서 핵심 구성원들 즉 게임 기획자, 게임 프로그래머, 게임 그래픽 디자이너들의 역할을 언급하였다. <중략>또한 게임 캐릭터를 처음 개발하는 초보자나 중급자를 대상으로 보다 빠른 모델링을 할 수 있도록 150개 이내의 폴리곤을 사용하여 $5\sim8$등신의 RT캐릭터 포맷을 만들어 그것을 기반으로 다양한 모델링을 개발을 할 수 있는 방법을 제시하였다. 그리고 그 SourceModel을 사용함에 있어서 3D Modeling 툴중 하나인 3D MAX 환경 안에 SourceModel이 포함된 Character Primitives 인터페이스를 제공함으로써 사용자가 게임 캐릭터 개발을 쉽고 빠르게 할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 3차원의 얼굴모델을 생성하여 사용자의 얼굴을 애니메이션 캐릭터의 얼굴에 자연스럽게 합성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 정면과 측면의 직교하는 2장의 2차원 얼굴영상을 입력 받아 얼굴의 주요 특징을 템플릿 스테이크를 이용하여 추출하고, 추출된 특징점에 맞게 일반적인 3차원 얼굴 모델을 변형시킴으로써 사용자의 얼굴 형태에 적합한 얼굴 모델을 생성한다. 그리고 2장의 얼굴 영상으로부터 얻어지는 텍스처 맵을 3차원의 얼굴 모델에 매핑하여 현실감 있는 개인화된 얼굴 모델을 생성한다. 그런 다음, 개인화된 3차원의 얼굴모델을 애니메이션 캐릭터 얼굴의 위치, 크기, 표정, 회전 정보를 반영하여 캐릭터 얼굴에 자연스럽게 합성함으로써 현실감 있는 사용자 맞춤형 애니메이션을 제작한다. 실험에서는 제안된 캐릭터 얼굴 합성 방법의 성능을 검증하기 위해서 수행한 여러 가지 실험결과를 보인다. 본 논문에서 제안된 방법은 애니메이션 영화, 게임, 캐릭터를 이용한 여러 가지 응용 분야에서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
최근들어 문화산업이 발전함에 따라 애니메이션 콘텐츠가 급속히 보급되고 있다. 본 논문에서는 사람의 얼굴 영상 대신 2차원의 애니메이션 캐릭터 영상을 효과적으로 분석하여 캐릭터의 얼굴을 추출한 후, 3차원적인 얼굴의 회전정보를 측정하고, 이를 3차원 얼굴 모델로 표현하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 처음으로 입력되는 애니메이션 캐릭터 얼굴을 받아들여 얼굴과 얼굴의 주요 구성요소들의 주요 색상을 학습하고, 이를 주색상 모델로 생성한다. 그런 다음, 생성된 주색상 모델을 이용하여 새롭게 입력되는 애니메이션 캐릭터의 얼굴영역과 눈영역을 추출한 후, 추출된 영역으로부터 기준 좌표계와 대상 좌표계를 설정한다. 그리고 이 두 좌표계의 기하학적인 관계를 이용하여 애니메이션 캐릭터 얼굴이 3차원적으로 회전한 정보를 추출한다. 마지막으로, 추출된 3차원 회전정보를 시각적으로 용이하게 확인하기 위해서 3차원의 얼굴 모델에 회전정보를 반영하여 화면에 표현한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 애니메이션 캐릭터 얼굴의 3차원 회전 정보 추출 방법의 성능을 평가하기 위한 실험결과를 보인다.
In this paper, we present an interactive 3D character modeling and animation including a data management tool for editing the animation. It includes an animation editor for changing animation sequences according to the modified structure of 3D object in the object structure editor. The animation tool has the feature that it can produce motion data independently of any modeling tool including our modeling tool. Differently from conventional 3D graphics tools that model objects based on geometrically calculated data, our tool models 3D geometric and animation data by approximating to the real object using 2D image interactively. There are some applications that do not need precise representation, but an easier way to obtain an approximated model looking similar to the real object. Our tool is appropriate for such applications. This paper has focused on the data management for enhancing the automatin and convenience when editing a motion or when mapping a motion to the other character.
학습과 감정은 지능형 시스템을 구현하는데 있어 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 강화학습을 이용하여 사용자와 상호작용을 하면서 학습을 수행하고 내부적인 감정모델을 가지고 있는 지능적인 가상 캐릭터를 구현하였다. 가상 캐릭터는 여러 가지 사물들로 이루어진 3D의 가상 환경 내에서 내부상태에 의해 자율적으로 동작하며, 또한 사용자는 가상 캐릭터에게 반복적인 명령을 통해 원하는 행동을 학습시킬 수 있다. 이러한 명령은 인공신경망을 사용하여 마우스의 제스처를 인식하여 수행할 수 있고 감정의 표현을 위해 Emotion-Mood-Personality 모델을 새로 제안하였다. 그리고 실험을 통해 사용자와 상호작용을 통한 감정의 변화를 살펴보았고 가상 캐릭터의 훈련에 따른 학습이 올바르게 수행되는 것을 확인하였다.
3차원 캐릭터 모델의 만화적 표현을 위하여 일반적으로 사용되고 있는 기존의 카툰렌더링 방법들은 아티스트가 직접 그린 원화의 표현을 그대로 살리는데 한계가 있다. 본 논문에서는 원화로부터 만화적인 음영모델을 캡쳐하는 기술을 제안하고 이를 이용하여 3차원 캐릭터 모델을 효과적으로 카툰 렌더링하는 새로운 시스템을 제공한다. 이 시스템의 특징은 음영을 캡쳐한 후에 캐릭터 모델의 만화적 특성을 부각시키기 위하여 음영을 이용하여 형태를 강조하는 알고리즘을 포함하며 아티스트가 포스트 프러덕션으로 음영을 편집할 수 있는 스케치 기반 인터페이스를 지원하는 것이다. 이를 위하여 선택된 영역의 색상 분포와 비율을 분석하는 RGB 색상 정렬 알고리즘을 이용하여 카툰 텍스처를 자동으로 생성하는 방법론을 제시한다. 또한 캐릭터의 형태적 특성을 강조하기 위하여 세일리언시 기반 카툰 렌더링 알고리즘을 제안하며, 음영을 지역적으로 편집하는 스케치 인터페이스를 제공한다. 마지막으로 사용자 평가를 통하여 제안하는 시스템의 유용성을 입증한다.
최근 매스컴이나 공영방송에서 예쁜 여자, 멋있는 남자들만이 대우를 받는다는 것이 사회 문제로 대두되어 TV프로의 주제로 다루어진 적이 있습니다. 분명 이러한 편향된 사고방식이 올바르지는 않지만 상대적으로 현대 사회를 살아가는 많은 사람들이 외적 이미지 즉, 1차 적인 시각적 이미지와 효과를 중시하고 있다는 것을 알 수 있습니다. 컴퓨터 영상 게임 역시 유행과 소비자 기호가 빠르게 변화하고 있으며 캐릭터 디자인 역시 빠른 변화를 거듭하고 있습니다. 이러한 급변하는 환경 속에서 디자이너가 창조적이고 효율적인 게임 캐릭터 디자인 개발을 하기 위해서는 이를 뒷받침해줄 수 있는 새로운 프로세스의 개발이 필요합니다. 또한 유저(User)에게 최초의 구매 욕구를 자극하는 첫 번째 수단은 바로 영상 그래픽디자인의 질입니다. 바로 강력한 시각적 효과로써 그래픽의 화면이 더욱 부드럽게, 보다 더 화려한 리얼리티의 실현을 유저(User)들은 바라고 있으며 또한 컴퓨터게임 그래픽 역시 이러한 방향으로 발전해 가고 있습니다. 본 연구에서는 이러한 과정을 3d와 2d의 게임그래픽을 적절히 배합하고 효율적으로 사용하여 디자이너가 3D 캐릭터를 개발하는데 있어서 능력의 한계를 극복하고 최대의 효과를 낼 수 있도록 하는데 그 목적을 두었습니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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