게임 산업이 성장하면서 게임 그래픽 분야는 가장 빠르게 발전하고 있으며 지금은 실제 사진과 컴퓨터 그래픽을 구분하기 힘든 정도로 그래픽 기술은 양적으로나 질적으로 성장했다. 그러나 이러한 발전에도 불구하고 새롭게 출시되는 게임에 등장하는 캐릭터는 정서를 표현하지 않거나 소극적으로 표현하고 있다. 일반적으로 사람들은 얼굴의 표정이나 얼굴의 색(안색)에서 많은 정서 정보를 인지하는 것은 누구나 아는 사실이다. 그러므로 컴퓨터의 게임 환경에서 등장하는 캐릭터에게도 얼굴의 색의 변화를 통하여 유저에게 게임의 사실적인 느낌을 줄 수 있다. 본 논문에서는 기존의 맥박과 피부 온도만을 이용한 방법과는 다른 인간의 정서 이론을 기반한 정서 모형과 애니메이션의 정서표현 색 그리고 성격이론을 기반한 정서의 반응 속도를 결합하여 게임 캐릭터의 얼굴의 색을 동적으로 변화시켜 정서를 표현할 수 있는 얼굴 색 적응 기술 (Facial Color Adaptive Technique: FCAT)를 제안한다. 실제 얼굴 색 적응 기술을 이용하여 만든 얼굴색 모형(Facial Color Model : FCM)과 애니메이션 콘텐츠의 정서표현을 비교한 결과 정서 표현 색상과 변화율이 애니메이션과 유사하게 시뮬레이션 되었다. 또한 2차원 이미지뿐만 아니라 3차원 이미지에도 적용이 가능함을 확인 하였다.
본 연구는 쭝바이화가 지적한 '예술적 의경'이 구성하는 삼 요소인 '도(道)', '춤(舞)', '여백(空白)'을 기준으로 <대어해당> 애니메이션 작품에 나타난 중국 전통 예술 미학적 측면에서 분석 하는것을 목적으로 하였다. 그리고 쭝바이화의 예술 의경 삼 요소의 구성 성분이 어떻게 사용되었는지, 이 애니메이션의 의경미가 어떻게 나타나는지 분석해 보는 것을 목적으로 하여 중국 전통미학이 아직도 현대 애니메이션 영화에 미래적 방향과 제시를 해 줄 수 있는 창조적 요인으로 아직도 유효하다는 것에 본 연구의 의미로 삼았다. 중국 예술비판에서 '의경' 범위는 곧 예술에 대한 '인증' 기준이다. 기 '인증' 기준은, 예술의 형사(形似)적으로 갖추어져야 할 뿐 아니라, 내면적으로 신사(神似)를 더 갖추어야 하는 것이다. 초기 중국 애니메이션 작가들은 예술적 의경과 애니메이션을 융합시켜 중국 애니메이션의 민족적 문화 내용을 표현함으로써 관객들로 하여금 문화, 정신, 내용으로 중국 애니메이션의 특징을 보다 깊이 이해할 수 있도록 하였다. 종바이화의 예술 의경 개념인 '도', '춤', '여백' 개념으로 영화 속의 인물 설정, 사상 내용, 장면 구성 등을 분석한 결과, 애니메이션 <대어해당>은 중국 초기 애니메이션이 창조한 예술 의경의 정신을 계승한 작품이다. 이 애니메이션은 중국의 대표적인 도가서인 "장자(莊子)" "소요유(逍遙遊)"에 보이는 절대 자유 및 물아일체에 의한 경계의 초월과 같은 '도'의 인생관을 표현하는 한편, 여주인공 춘(椿)이 사람에서 돌고래로 변하는 움직임을 '춤'의 화면을 표현하는 등 '도'의 사상을 '춤'이라고 하는 중국적인 특색이 강한 움직임으로 포착하고 있다. 또한 작품 속에 구름이 피어나고 별이 총총한 하늘, 잔잔하기도 하고 거세기도 한 바다, 마치 서로의 거울처럼 일체화한 하늘과 바다를 다채롭지만 동일한 색채로 보여줌으로써, 이 큰 면적으로 채워진 색채 하늘과 바다를 '여백'으로 환상적으로 표현해냈다. 이러한 분석을 통해 <대어해당>는 중국 고전의 지혜와 예술적 의경을 통해 작품의 농후한 중국적 색채와 조화로운 의경 등 전통적인 분위기를 확인함으로써 현대에도 여전히 고전의 미학적 전통이 미래의 애니메이션 영화에도 확장된 창조적 요인으로 작동할 수 있다는 것으로 확인할 수 있다.
This paper describes a whole-body (human body's) motion generation scheme for an android robot that uses motion capture device and a nonlinear constrained optimization method. Because the captured motion data are based on global coordinates and the actors have different heights and different upper-lower body ratios, the captured motion data cannot be used directly for a humanoid robot. In this paper, we suggest a method for obtaining robot joint angles, which allow the resultant robot motion to be as close as possible to the captured human motion data, by applying a nonlinear constrained optimization method. In addition, the results are animated to demonstrate the similarity of the motions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2042-2059
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2019
Digital shadow puppet has traditionally relied on expensive motion capture equipments and complex design. In this paper, a low-cost driven technique is presented, that captures human pose estimation data with simple camera from real scenarios, and use them to drive virtual Chinese shadow play in a 2.5D scene. We propose a special method for extracting human pose data for driving virtual Chinese shadow play, which is called 2.5D human pose estimation. Firstly, we use the 3D human pose estimation method to obtain the initial data. In the process of the following transformation, we treat the depth feature as an implicit feature, and map body joints to the range of constraints. We call the obtain pose data as 2.5D pose data. However, the 2.5D pose data can not better control the shadow puppet directly, due to the difference in motion pattern and composition structure between real pose and shadow puppet. To this end, the 2.5D pose data transformation is carried out in the implicit pose mapping space based on self-network and the final 2.5D pose expression data is produced for animating shadow puppets. Experimental results have demonstrated the effectiveness of our new method.
Korean Cultural Content Industry is developing creative cultural content based on internationally acknowledged manufacturing capacity, however, in order to become cultural industry with international competitiveness, it has to be planned and made in OMSU way. This research studied and analyzed successful cases of cultural content digital restoration and excellent cases of OSMU-type that has been developed and supported by Korean Culture and Contents Agency. This study suggests the direction of growth on the basis of movement of cultural content industry and cultivating plan of human resources.
하드웨어 성능 및 소프트웨어 기술에 힘입어 컴퓨터 애니메이션 기술은 발전을 거듭하고 있으며, 영화와 게임산업으로부터 군사훈련에 이르기까지 다양한 응용분야에서 이용되고 있다.[1][2] 개발된 3D 애니메이션 엔진은 구조화된 클래스들로 되어있기 때문에 클래스의 가감이 용이하다. 또한 모션 데이터 로더와 캐릭터 로더가 포함되어 있고, 스킬(skill)간의 전이와 섞음이 가능하다. 그러므로 애니메이션 엔진을 이용하여 캡쳐된 모션데이터를 게임에 적용하기 쉬울 뿐만 아니라 다양한 가상환경에서 이용되리라 기대된다.
컴퓨터 그래픽스 기술의 발전과 더불어 인체의 움직임을 사실적으로 구현하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 인체의 동력학적 특성을 고려한 실시간 애니메이션이 가능하도록 인체를 모델링하였다. 인체의 동력학적 특성을 해석하기 위하여 인체를 16 자유도를 갖는 강체(rigid body)로 가정하였으며 Branch 형태의 복잡한 기구학적 형상을 가진 인체를 5개의 단순한 형태의 기구학적 연결체로 분할 하여 모델링을 수행하였다. 이러한 동력학 모델은 단순히 기구학 만을 이용하는 경우보다 사실적이면서도 실시간으로 애니메이션이 가능하다. 이와 같이 동력학적 모델을 사용하여 애니메이션을 수행할 경우 부가적인 장비를 사용하지 않고도 다양한 형태의 인간 움직임을 사실적으로 모사할 수 있다.
This paper introduces the research and development of automatic generation technology to develop the character agent. The R&D of this technology includes three major elements-body model generation, automatic motion generation and synthetic human generation. Main areas of application would be cyber space- 3D game, animation, virtual shopping, on line chatting, virtual education system, simulation and security system.
Virtual reality (VR) opened the possibility of moving beyond the 2-D world of conventional desktop systems to an immersive, multi-sensory environment generated by computer graphics. Haptic feedback (Haptics) is now starting to get recognition and use in intensive applications for manipulation, while smell and taste feedback are at the stage of early research. This paper reviews some current works on increased haptic feedback augmentation in virtual reality applications.
디지털 스토리텔링에 등장하는 3차원 가상 캐릭터에는 외형뿐만 아니라 자세나 동작에서도 캐릭터의 개성이 반영된 고유의 스타일이 부여된다. 그러나 사용자가 웨어러블 동작센서를 사용하여 직접 캐릭터의 신체 동작을 제어하는 경우 캐릭터 고유의 스타일이 무시될 수 있다. 본 연구에서는 가상 캐릭터를 위해 제작된 소량의 애니메이션 데이터만을 이용하는 검색 기반 캐릭터 동작 제어 기술을 사용하여 캐릭터 고유의 스타일을 유지하는 기술을 제시한다. 대량의 학습 데이터를 필요로하는 기계학습법을 피하는 대신 소량의 애니메이션 데이터로부터 사용자의 자세와 유사한 캐릭터 자세를 직접 검색하여 사용하는 기술을 제안한다. 제시된 방법을 검증하기 위해 전문가에 의해 제작된 가상현실 게임용 캐릭터 모델과 애니메이션 데이터를 사용하여 실험하였다. 평범한 사람의 모션캡쳐 데이터를 사용했을 때와의 결과를 비교하여 캐릭터 스타일이 보존됨을 증명하였다. 또한 동작센서의 개수를 달리한 실험을 통해 제시된 방법의 확장성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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