Journal of the Korea Computer Graphics Society

The Korea Computer Graphics Society

J Korea Comput Graph Soc 2019; 25(3):85-92

pISSN: 1975-7883, eISSN: 2383-529X

DOI: https://doi.org/10.15701/kcgs.2019.25.3.85

Article

제한된 모션 센서와 애니메이션 데이터를 이용한 캐릭터 동작 제어

배태성¹

, 이은지¹

, 김하은¹

, 박민지²

, 최명걸¹^,^*

Character Motion Control by Using Limited Sensors and Animation Data

Tae Sung Bae¹

, Eun Ji Lee¹

, Ha Eun Kim¹

, Minji Park²

, Myung Geol Choi¹^,^*

¹가톨릭 대학교 미디어기술콘덴츠학과

²티팟스튜디오(주)

¹Dept. of Media Technology and Media Contents, The Catholic University of Korea

²TpotStudio

^*corresponding author: Myung Geol Choi/The Catholic University of Korea(mgchoi@catholic.ac.kr)

© Copyright 2019 Korea Computer Graphics Society. This is an Open-Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Received: Jun 08, 2019; Revised: Jun 18, 2019; Accepted: Jun 22, 2019

Published Online: Jul 01, 2019

요약

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 고유 의 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 데이터 를 사용하여 실험하였다. 평범한 사람의 모션캡쳐 데이터를 사용했을 때와의 결과를 비교하여 캐릭터 스타일이 보존됨을 증명하였다. 또한 동작센서의 개수를 달리한 실험을 통해 제시된 방법의 확장성을 증명하였다.

Abstract

A 3D virtual character playing a role in a digital story-telling has a unique style in its appearance and motion. Because the style reflects the unique personality of the character, it is very important to preserve the style and keep its consistency. However, when the character’s motion is directly controlled by a user’s motion who is wearing motion sensors, the unique style can be discarded. We present a novel character motion control method that uses only a small amount of animation data created only for the character to preserve the style of the character motion. Instead of machine learning approaches requiring a large amount of training data, we suggest a search-based method, which directly searches the most similar character pose from the animation data to the current user’s pose. To show the usability of our method, we conducted our experiments with a character model and its animation data created by an expert designer for a virtual reality game. To prove that our method preserves well the original motion style of the character, we compared our result with the result obtained by using general human motion capture data. In addition, to show the scalability of our method, we presented experimental results with different numbers of motion sensors.

Keywords: 캐릭터 애니메이션; 실시간 동작 제어; 가상현실

Keywords: Character Animation; Interactive Motion Control; Virtual Reality

1. 서론

게임 등의 디지털 스토리텔링에 사용되기 위해 창조된 가상 캐릭터에는 창작자가 의도한 뚜렷한 개성이 부여된다. 캐릭터의 개성은 캐릭터의 외형뿐만 아니라 자세나 동작에서도 고유한 스타일로 나타난다. 캐릭터 동작의 스타일은 스토리텔링에 중요한 요소이므로 가능한 창작자가 만든 그대로 표현되는 것이 마땅하다. 예를 들어 버튼으로 조작하는 전통적인 비디오 게임의 경우, 사용자가 같은 상황에서같은 점프 버튼을 누르더라도 현재 선택된 캐릭터에 따라 서로 다른 스타일의 동작이 플레이되어야 한다. 사용자 입력의 자유도는 제한적 이 지 만 창작자가 의도한 캐릭터 고유의 스타일이 온전히 표현될 수 있다는 장점이 있다. 반면 최근 VR HMD 장비의 보급과 함께 늘어나고 있는 인체 동작센서를 이용하는 게임의 경우, 사용자 신체의 움직임이 그대로 복사되어 가상 캐릭터 의 동작으로 나타난다. 그 결과 사용자의 동작 제어에 대한자유도가 무한에 가깝게 확장되지만, 창작자가 의도한 캐릭터 고유의 동작 스타일은 완전히 사라지는 부작용이 발생한다.

본 논문에서 는 보편적인 VR HMD 장비에서 사용되는 머리와 양손에 대한 동작 센서를 이용하여 가상 캐릭터 인체 자세를 제어함과 동시에 창작자가 디자인한 동작 스타일을 최대한 유지하는 기술을 소개한다. 머리와 양손 외의 다른 신체 부위의 움직임을 유추하기 위해서 데이터 기반 해법을 사용한다. 게임 캐릭터를 위해 특별히 제작된 동작 데이터는 그 양이 일반적인 기계학습법의 학습 데이터 로 사용하기에 턱없이 부족하다. 본 연구에서는 동작 데이터의 양이 제한적이라는 점을 역이용하여 기계학습 대신 빠른 인체 자세 검색 기법을 사용하여 문제를 해결한다. 그 결과 데이터 회귀 (Regression) 등의 중간 처리 과정 없이 창작자가 제작한동작 데이터를 원본 그대로 사용함으로써 캐릭터 고유의 스타일을 최대한 유지할 수 있게 된다. 하지만 검색 알고리즘의 사용은 매 프레임마다 검색되는 캐릭터 자세 변화의 연속성을 보장하지 못한다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 검색되는 캐릭터 자세에 대해 보정하는 단계를 거친다.

본 논문에서 제안하는 방법의 실용성을 증명하기 위해 가상현실 게임을 위해 제작된 캐릭터 동작 데이터를 사용하여 실험을 진행한다. 또한 일반적인 사람의 동작을 캡쳐한모션캡쳐 데이터 를 사용했을 때와 결과를 비교하여 스타일이 유지됨을 검증한다. 마지막으로 사용자의 허리와 양발에 동작 센서를 추가로 장착하는 실험을통해 본 연구에서 제시하는 방법의 확장성을 검증한다.

2. 관련 연구

가상 캐릭터 동작 제어 문제에서는 제어의 정확성과 인체 움직임의 사실성을 동시에 고려해야 한다. 보다 적은 계산량으로 사실적인 인체 동작의 표현을 담보하기 위해 사전에 준비된 대량 의 모션캡쳐 데이터를사용하는기술들이 연구되어 왔다. 데이터 기반 기술의 기본적인 접근 방법은 캐릭터 동작에 대한 새로운 지시 사항 또는 제약 조건이 주어졌을 때, 원본 모션 데이터를 조각내고 재배치하여 그 조건에 부합하는 새로운 동작을 생성하여 보여주는 것이다. 이때 원본 데이터를 작은 단위로 조각내는 기술 [1, 2, 3], 빠르게 검색하는 기술 [4, 5, 6, 7], 조건에 맞게 데 이터를 변형 [8, 9, 10, 11]하는 기술 등 다양한 모션 데이터 처리 기술이 복합적으로 사용된다. 이 러한 세부 과정들을 종합적으로 그리고 효율적으로 해결하기 위한 방안으로 그래프 형태의 자료구조를 사용하는 기술이 널리 응용되고 있다 [12, 13, 14]. 본 연구에서 제안하는 방법 역시 동작 데이터의 검색과 변형 기술을 사용한다. 하지만 실제 사람의 동작을 캡쳐하여 얻는 모션캡쳐 데이터를사용하지 않고 전문가에 의해 창작된 캐릭터 모델과 제 한된 양의 애니메이션데이터를 사용하는 것을 목표로 한다. 또한 비디오 게임 등에서 요구되는 높은 수준의 인터렉션 반응 속도를 보장하기 위해 그래프 구조에 의존하는 대신 매 프레임 마다 사용자 입력을 반영한 자세를 검색하고 보정하는 방법을 제시한다.

인체 동작은 자유도가 높기 때문에 제어를 위한 입력 방법을 정의하는 것이 쉽지 않다. 가장 단순한 방법은 전통적인 비디오 게임에서 와 같이 특정 동작을 지시 하는 버튼 (방향키, 공격 키 등) 을 사용하는 것이다 [15, 16]. 사용자 입장에서 쉽고 단순하지만 동작 표현의 자유도가 낮다는 단점이 있다. 사용자가 가능하면 직관적인 방법으로 높은 자유도의 자세 및 동작 제어 신호를 입력하도록 돕기위해 스케치를 이용하는 방법 [17], 비디오 입력을 이용하는 방법 [18, 19], 인체형 기계 장치를 이용하는 방법 등 [20, 21] 이 제안되었다. 각각의 방법은 장단점이 있고 서로 다른 응용 소프트웨어에서 사용될 수 있다.

한편, 가상현실 게임의 경우에는 웨어러블 동작 센서를 이용한 방법이 널리 사용되고 있다. 동작 센서란 인체에 착용되어 해 당 부분에 대한 3차원 공간상의 위치와 방향에 대한 정보를 지 속적 으로 측정 하는 장치이다. 일 반적 으로 사용자 몸에 부착하는 동작센서의 수는 인체 자세에 대한 모든 정보를 얻기에 부족하다. 예를 들어 가상현실에서 주로 사용되는 동작센서는 주로 3 개 (머리 와 양손에 장착)이며 , 경우에 따라 2~3개 (양발, 허 리 등 에 장착)의 센서가 추가되기도 한다. 이렇게 제한된 정보로부터 전체 인체 자세를 유추하기 위해서 기계학습에 기초한 기법들이 주로 연구되어 왔다 [22, 23, 24]. 기계학습은 대량의 학습 데이터를 필요로한다. 하지만 본 연구에서는 전문가가 창작한 가상 캐릭터 동작의 제어를 목표로 하기 때문에 애니메이션 데이터의 양이 기 계학습을 적용하기 에 충분하지 못한 상황을 가정한다. 본 연구에서는 제한된 데이터를 가능한 빠르게 검색하여 사용하는 것을 목표로한다.

인체 동작 데이터 처리에서 동작 데이터 에 나타나는 고유의 스타일을 다루는 문제도 흥미로운 연구 주제로 여겨 지고 있다. 동작 데이터의 스타일을 정확하게 정의하기는 쉽지 않지만 일반적으 로 특정 동작을 설명할 때 부사나 형용사 또는 감정으로 묘사되는 부분을 스타일로 정의하고 동사로 표현되는 부분을 순수 동작으 로 정의 한다 [25, 26, 27, 28]. 예를 들어 ’씩씩한 걷기 ’라는 동작 데이터가 있다면 ’걷기’에 해당하는 움직임 외에 ’씩씩함’으로 묘사된 부분을 스타일이라고 한다. 하나의 동작 데이터에서 발 견되는 스타일을 추출하여 다른 동작 데이터 에 적용하는 기술을 스타일 전환 (style transferring) 이라고 하며 이에 대한 다양한 연구가 진행되어 왔다 [29, 30, 31, 32]. 본 연구에서 다루는 문제는 사용자의 평범한 동작에서 얻은 신호를 이용하여 캐릭터 동작을 제어함과동시에 캐릭터 고유의 동작 스타일이 표현되도록 하는 것이므로 스타일 전환 문제로 볼 수 있다. 기존의 동작 데이터의 스타일 전환 기법은 대부분 대량의 학습 데이터를 필요로 한다. 또한 학습 결과로 얻어진 회귀 모델 [33], 뉴럴넷 모델 [34, 35] 등 은 원본 데이터 의 여 러 부분을 서 로 혼합하거 나 변형하여 하나의 새로운 동작을 생성하기 때문에 창작자가 표현한 동작의 정교한 디테일이 보존되지 못할 가능성이 높다. 본 연구에서 제안한 검 색에 기초한 동작 제어 방법은 원본 데이터를 그대로 사용하고 정확하고 부드러운 제어에 필요한 최소한의 변형만 적용하므로 창작자가 표현한 디테일이 최대한 보존될 수 있다.

본 연구에서 제안하는 방법은 매 프레임마다 다음의 과정을 반 복한다. 먼저 제한된 개수의 동작센서 로부터 사용자의 현재 자세 정보를 얻는다. 다음 캐릭터를 위해 제작된 동작 데이터를 대상 으로 현재 사용자 자세와 가장 유사한 자세를 검색하다. 이때 전 역 위치와 방향에 대한 정합행렬 계산을 최대한 빠르게 수행하기 위해 [6]에서 제안한 방법을 사용한다. 마지막으로 검색된 자세 를 보정하여 캐릭터 자세 변화의 연속성을 유지한다. 3 절에서는 검색의 효율성을 높이기 위해 동작 데이터를 전처리하는 과정을 설명한다. 4 절에서는 빠른 검색을 위한 구체적인 검색 알고리즘 을 설명한다. 5 절에서는 검색된 자세를 후처리하는 과정을 설명 한다.

3. 동작 데이터 전처리

실시간 자세 검색의 효율성을 최대화하기 위해서 캐릭터 동작 데이터에서의 캐릭터 관절 구조를 단순화하고 검색 대상이 되는 프레임 수를 제한하기 위한사전 샘플링 과정을 수행한다.

3.1 캐릭터 자세 표현의 단순화

게임 등에 사용되는 가상 캐릭터의 관절 구조는 일반 모션캡쳐 데이터에서 사용되는 관절 구조보다 복잡한 경우가 많다. 예를들어 캐릭터 머리카락의 움직 임이나 옷의 펄럭임 등을 표현하기위해 뼈 대를 추가하는 경우가 있다. 경우에 따라서는 캐릭터가 사용중인 도구나 무기 등에 뼈대를 추가하는 경우도 있다. 본 연구에서 는 캐릭터의 신체 자세만을 제어 대상으로 하기 때문에 신체가 아닌 부분에 대한 캐릭터 관절 구조는 계산에서 제외하였다.

일반적으로 동작 데이터는 시간에 따른 자세의 변화로 표현 되므로 {P₁, P₂, …, P_n} 와 같은 집합으로 표현된다. n 은 전체 프레임의 수를 나타낸다. 하나의 자세는 다시 3차원 위치와 방향 값의 집합 P_i = {p₀, q₀, q₁, q₂,…,q_m}로 표현된다. p₀ ∈ ℝ³와 q₀ ∈ SO(3)는 각각 해당 자세의 전역 위치와 방향값이고, q_i ∈ SO(3)(i > 0)는 각 관절의 3차원 방향값이다. m는 관절 구조에 있는 종 관절의 개수다.

검색 단계 (4 절 참고)에서는 관절의 방향값은 사용하지 않고 3 차원 위치 값만을사용한다. 동작센서에서도 방향에 대한 정보를 쉽게 취득할수 있기 때문에 검색에 방향값을 고려하는 것은 어려 운 문제가 아니지만, 본 연구의 실험을 통해 경험적으로 발견한 사실은 방향값까지 고려했을 때의 검색 결과과 오히 려 좋지 못 했다는 것이다. 그 이유는 게임 캐릭터의 특성상 캐릭터 고유의 자세가 일반 사용자가 묘사하기 어 려운 디 테일을 포함하고 있는 경우가 많기 때문이다. 예를 들어 서로 다른 캐릭터는 일반적인 서있는 자세에서 각자의 스타일에 따라 손목의 방향이 완전히 다를 수 있다. 이 러한 디 테일은 사용자가 무시할 수 있도록 하기 위하여 캐릭터 관절의 방향값은 검색 단계에서 무시한다.

검색에서 위치값만 사용하므로 모든 동작 데이터의 관절에 대해 미리 정기구학 (forward kinematics) 계산을 수행하여 3차원 좌표값을 계산한다. 또한 검색 단계에서 각 관절과 사용자가 사 용하는 동작센서를 1대 1 매칭하여 비교하므로 그에 해당하는 관 절에 대한 위치 값만 남겨둔다. 결과적으로 단순화된 자세 P_i의 형태는 {p₁, p₂, …, p_k|p_i ∈ ℝ³}로 표현된다. p_i는 동작센서와 대응되는 각 관절의 3차원 위치값이고 k는 동작센서의 개수이다.

3.2 데이터 샘플링

본 연구에서 사용하는 검색 알고리즘은 선형검색이다. 동작 데 이터 의 프레임 간격은 매우 짧기 때문에 시간적으로 인근한 프레임들은 서로 매유 유사한 자세를 나타낼 것이다. 거의 비슷한 자세들은 검색 대상에서 제외하면 검색의 효율을 높일 수 있다. 따라서 전체 동작 데이터를 샘플링하여 선택 된 프레임만을 검색 대상 집합으로 지정한다.

본 연구에서는동작 데이터 의 특성에 따라 두 가지 샘플링 기 법 을 사용하였다. 먼저 창작자에 의 해 만들어진 캐릭터 동작 데이터 는 양이 제한적 이기 때문에 사람이 직접 전체 프레임을 관찰하여 중요 프레임 선택하는 것이 어렵지 않다. 따라서 반드시 검색 될 필요가 있는 자세를 수동으로 선택하고 나머지 부분에 대해서는 일정한 시간 간격으로 샘플링한다. 반면, 비교적 양이 많은 일반 모션겹쳐 데이터의 경우에는 間에서 제안된불규칙 키프레임 선 택 기법을 사용하여 자동으로 샘플링한다. 이 방법은 모션 캡처 데이터의 속도 변화를 분석한 다음 속도 그래프가 지 역적으로 최 소값을 나타내는 순간의 자세를 선택하는 것으로 여러 논문에서 유용성이 검증되었다 [7, 36, 17].

4. 자세 검색

3 절에서 샘플링한 프레임에 해당하는 모든 자세를 대상으로 선형검색을 수행한다. 현재 사용자가 장착하고 있는 동작센서 위치의 집합을 S = {s₁, s₂, …, s_k|s_i ∈ ℝ³}라고 할 때 최적의 캐릭터 자세 P_o는 아래와같이 검색된다.

o = arg min 1 ∈ Ω d (S, P i)

(1)

Ω는 샘플링 된 프레임 번호의 집합이다. P_i와 S 사이의 차이를 정의 하는 함수 d(S, P_i)는 아래와 같이 정의된다.

d (S, P i) = 1 k ∑ j = 1 k ‖ R i p j − D j T s j ‖ 2

R_i은 P_i와 S를 전역 공간에서 정합하는 변환행렬이다. D는각 동작센서와 대응되는 캐릭터 관절사이의 차이를 보정하는 변환 행렬이고 T는 캐릭터 신체와사용자 신체 크기 차이를 보정하는 변환행렬이다.

4.1 센서 보정행렬 D_j와 T의 계산

변환행렬 D_j와 T는 사용자 신체와 캐릭터 신체의 차이를 보정 하는 변환행렬이므로 사용자가 처음 동작센서를 착용한 직후 한 번만 계산하면 된다. 사용자는 T-자세 (양팔을 수평으로 벌리고 다리를 모으고 서는자세) 상태로 있을 때의 동작센서 위치를 측 정하고 캐릭터가 T-자세일 때의 관절의 위치와 비교한다.

T는 스케일 변환행렬이다. 사용자가 양손에 동작센서를 장착 하고 있는 경 우 사용자와 캐릭터 의 양손 사이 의 거 리 차의 비 율을 이용하여 3차원 직교좌표계의 3축에 대해 균일하게 스케일링한 다. 만일 사용자가 양손 센서에 더해 양발과 머리에 대한 센서를 착용하고 있다면, 수직 축에 대해서는사용자와 캐릭터의 발에서 부터 머리 사이의 거리차의 비율 이용하여 스케일링한다.

D_j는 위치와 방향에 대한 변환행렬이다. 캐릭터와 사용자가 모두 T-자세이고 동작센서 위치에 스케일 변환 T가 적용된 후에 j번째 캐릭터 관절과 동작센서 사이의 위치와 방향에 대한 차이를 나타낸다.

4.2 정합행렬 R의 계산

만일 캐릭터 모델과 사용자가 같은 3차원 좌표계에 있다고 가정 하고 두 자세의 전역 위치와 방향을 정확히 알고 있다면 두 자세를 서로 겹치고 정합하는 일은 간단한 계산으로 처리될 수 있다. 하지만 본 연구에서는 사용자 신체에 부착되는 동작센서가 제한 적이라고 가정한다. 최소의 경우 머리와 양손에 하나씩, 총 세 개 의 동작센서를 착용한다고 가정한다. 이 경우 전체 신체에 대한 정확한 위치와 방향을 정의하기 어렵다. 따라서 아래와 같이 현재 캐릭터 관절의 위치와동작센서의 위치의 오차를 최소화하는 방법으로 정합행렬을 정의한다.

R i = arg min R ∑ j = 1 k ‖ R p j − D j T s j ‖ 2

(2)

정합행렬 R_i는 D_j나 T와는 달리 검색 대상이되는 각각의 캐릭터 자세 P_i마다 새롭게 계산되 어야한다. 따라서 가능한 계산이 단순해야한다.

변수의 수를 줄이기 위해 먼저 정합행렬 R를 다음과 같이 단 순화 한다. 정합에서 신체 스케일의 변형화는 금지하고 신체 의 회전과 이동 변환만을 허용한다. 또한 자세가 수직축을 기준으로 한 방향으로 기울어지는 것을 금지하기 위하여 수직축 (y-축) 회전만을 허용한다. 그리고 캐릭터가 하늘에 떠 있거나 땅 속으로 들어가는 것을 금지하여 수직 축을 따라 이동하는 것은 제한한다. 따라서 정합 행렬 R은 다음과 같은 호모지니어스 좌표계로 나타낼 수 있다.

R = [cos (θ) 0 − sin (θ) t x 0100 sin (θ) 0 cos (θ) t z 0001]

빠른 계산을위해 R의 비선형적인 요소인 cos과 sin 함수를 α 와 β로 치환한다.

R ′ = [α 0 − β t x 0100 β 0 α t z 0001] s .t . α 2 + β 2 = 1

(3)

식 (3)은 R′의 변환이 강성 (Rigidity)을 유지하게 하는 제약 조건이다. 식 (2)는 아래와 같이 4개의 변수 α, β, t_x, t_z 에 대한 최적화식으로 재정리할 수 있다.

arg min {α, β, t x, t z} ‖ A [α β t x t z] T − b ‖ 2

위의 최적화는 선형 문제이므로 최소제곱해를 구하는 방식으 로 쉽게 계산된다. 하지만 강성 조건인 식 (3)이 고려되 지 않았으므로 이를 보정하기 위해서 아래와같이 α와β값을 수정한다.

α ′ = α α 2 + β 2 β ′ = β α 2 + β 2

α와 β값을 최적화 후에 보정하는 것은 결과 값에 오차를 발생 시킬 가능성이 있지만, [6]의 연구에 의하면 검색을 위한 용도로 사용하기 에 문제가 되지 않는 수준이다.

5. 검색 결과 후처 리

최적의 캐릭터 자세가 결정되면 검색 과정에서 계산되는 정합 행렬 R을 사용하여 쉽게 가상환경 내의 적절한 위치와 방향에 캐릭터를 배치할 수 있다. 배치 후에는 검색을 위해 단순화된 자세 데이터 대신 모든 관절의 각도로 표현되는 원본 캐릭터 자세 데이터를 사용하여 후보정 처리한다 (3.1 절 참조).

검색된 캐릭터 자세는 현재 사용자자세와정확히 일치하지 않지만 캐릭터 고유의 스타일을 유지하는 것이 목적이므로 완전히 일치시킬 필요는 없다. 다만 캐릭터와 가상환경 내의 다른 사물 사이의 상호작용에 중요한 영향을 미치는 손과 발의 위치는 사용 자가 의도한 위치와동일하게 유지하는 것이 동작 제어에 도움이 될 가능성 이 크다. 또한 검색에서 고려되지 않는 관절 방향에 대한 정보도 현재 사용자가 착용중인 동작센서와 일치되도록 변형 할 수 있다. 본 연구에서 수행한 모든 실험에서는 캐릭터의 손과 발의 위치와 방향에 대해 각각 대응하는 동작센서가 있는 경우 역 기구학 (inverse kinematics) 기 법을 이용하여 센서 값과 동일하 게 보정하였다. 캐릭터 머리의 경우에는 방향 값만 동작 센서와 동일하게 변형하였다. 역기 구학 방법은 팔, 다리, 목 부분에만 제 한적으로 분석적 계산법 [8]을 적용하여 불필요한 자세 변화를 최소화하였다.

매 프레임마다 독립적으로 검색된 자세들은 변화의 연속성을 보장하지 않는다. 캐릭터 자세의 갑작스러운 변화는동작의 사실 성에 부정적인 영향을 미친다. 이를 보완하기 위해 아래와 같은 식으로 프레 임당 캐릭터 자세 변화의 비율을 제한하였다.

P ′ t = ω P o ⊕ (1 − ω) P t − 1

위 식은 현재 검색된 자세 P_o와 이전 프레임에서 사용된 자세 P_t−1 를 혼합하는 식으로 ⊕는 캐릭터 자세에서 위치값의 경우 에는 선형 보간법을 하고 방향값의 경우 구면 보간법을 하는 연 산이라 정의한다. 본 연구에서 수행한 모든 실험에서는 프레임 타임이 0.166초 였으며 ω 값을 0.05로 고정하여 사용하였다. 즉, 캐릭터는 자세의 변화를 0.166초 당 5%로 제한하였다.

6. 실험 결과

실험에 사용된 동작 데이터는 일반 모션캡쳐 데이터 와 전문가가 특정 캐릭터를 위해 제작한 애니메이션 데이터로 나누어진다. 모션캡처 데이 터는 자유롭게 춤추는 동작 (약 3분), 골프 동작 (약 1 분), 걷기-뛰 기-앉기 등의 기본 동작 (약 3분), 태권도 동작 (약 5 분), 마지막으로 기 타 여 러 동작 (약 3분)을 포함하고 있다. 전문 가가 제작한 애니메이션 데이터는 티팟스튜디오(주)에서 제작한 캐릭터와 가상현실 게임에 적합한 점프하기, 앉기, 공격하기 등 의 동작 (총 약 1분) 이 포함되 어 있다.

6.1 모션캡쳐 데이터와 캐릭터 애니메이션 데이터 비교

첫 번째 실험에서는 무작위로 수집된 모션캡쳐 데이터를 사용하 는 경우와 전문가에 의 해서 제작된 소량의 캐릭터 애니메이션데이터를 사용하는 경우의 결과를 비교하였다. 또한 일반적인 VR HDM 장비를 사용하는 경우를 가정하여 사용자가 머리와 양손에만 모션 센서를 장착하고 실험 하였다.

그림 1은 유사한 사용자 입력값에 대한 결과 차이를 비교한 것 이다. 첫 번째 열은 각기 다른 사용자 입 력 자세를 나타낸다. 첫 번째 행은 왼손을 들었을 때, 두 번째 행은 앉았을 때, 세 번째 행은 고개를 뒤로 젖히는 동작을 실험하고 있다. 두 번째 열은 일 반적 인 모션캡 처 데이터 를 사용했을 때의 결과를 나타낸 것이고, 세 번째 열은 캐릭터 애니메이션 데이터를 사용했을 때의 결과를 나타낸 것이다.

Figure 1. Comparison results of using motion capture data (middle) and animation data created by expert animators (right).

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실험 결과 모션캡쳐 데이터를 사용하였을 때에는 캐릭터가 평 범한 사람과 같은 동작을 하는 것을 볼 수 있었다. 또한 무작위로 수집된 모션캡쳐 데이터의 다양성으로 인해 동작센서가 부재한 캐릭터 다리의 움직임의 변화는 예측하기 쉽지 않았다. 반면 캐릭터 애니메이션 데이터를 사용한 경우 캐릭터 자체의 스타일 이 명확하게 표현되는 것을 확인 할 수 있다. 캐릭터 다리의 움직 임도 창작자에 의해 캐릭터에게 부여된 자세가 나타남을 볼 수 있다.

6.2 동작센서 추가에 대한 결과 비교

두 번째 실험에서는 추가동작센서를 사용하는 경우의 결과 비교 를 통해 본 연구에서 제시하는 방법의 확장성을 검증하였다. 이 실험에서는 일반 모션캡쳐 데이터를 사용하였으며 총 3개의 센서 (머 리와 양손)를 사용하는 경우와 총 6개 의 센서 (머 리 , 양손, 양발, 허 리)를 사용하는 경우의 결과를 비교하였다.

그림 2의 첫 번째 행은 3개의 동작센서를사용했을 때의 결과를 나타낸고 두 번째 행은 6개의 동작센서를 사용했을 때의 결과를 나타낸다. 동작센서의 개수가 늘어 날수록 사용자와 자세와 보다 유사한 캐릭터 자세가 표현되 었음을 확인하였다.

Figure 2. Comparison results with different numbers of motion sensors. (top) Using three motion sensors for head and both heads. (bottom) Using six motion sensors for pelvis, head, both hands, and both feet.

Download Original Figure

7. 결론 및 향후 연구

본논문에서는 가상현실 게임을 위해 제작된 캐릭터 모델과동작 데이터를 사용하여 일반적인 VR장비의 동작센서를 이용한 캐릭터 동작제어 방법을 제시하고 실험을 통해 유용성을 증명하였다. 일반적인 사람의 동작을 캡쳐한 모션캡쳐 데이터를 적용했을 때 와 게임 제작을 위한 캐릭터의 애니메이션 데이터를 적용했을 때의 결과를 비교하여 게임 캐릭터 고유의 동작 스타일이 유지 되었음을 증명하였다. 마지막으로 사용자의 허리와 양발에 동작 센서를 추가로 장착하는 실험을 통해 본 연구에서 제시하는 방법 을 보다 정교하게 표현할 수 있다는 확장성도 증명하였다.

본 연구에서는 매 프레임마다 사용자가 착용한 입력 센서의 위치에 따라 캐릭터의 자세를 설정하므로 캐릭터와의 높은 인터렉션 반응 속도를 보장하기 위해 최소한의 캐릭터 보정만을 적 용하였다. 따라서 사용자가급격한움직임을 보일 경우 캐릭터가 급격하게 변화하는 현상이 발생할 가능성이 있다. 이는 그래프 구조를 이용하는 등의 과거와 미래 캐릭터 동작 정보를 반영하 는 방법으로 개선 할 수 있을 것이다. 본 연구에서 사용한 방법의 단점인 급격한움직임에 대한 부자연스러운 움직임 표현은 추후 연구를 통해 보완할 예정이다.

본 연구에서는 사용자 입력을 통해 상체 동작을 검색하여 그 동작과 유사한 동작을 캐릭터에 적용한다. 하지만，게임의 현재 상황에 따라 각기 다른 동작을 수행해야 하는 경우가 있을 수 있 다. 또한 상체 동작을 통하여 하체 동작을 유추할 수 있지만 동작 센서의 추가 없이 하체만을 직접 제어하는 것은 어려운 일이다. 그러 나 추가적 인 동작 센서 의 장착은 게 임을 플레 이 하는 사용자 에게 불편함을 줄 수 있다. 따라서 이러한 단점을 보완하기 위하 여 게임 상에서 게임의 현재 상황에 따라 다른 동작을 표현해야 하는 경우 혹은 달리기와 같은 하체의 움직임을 표현해야 하는 경우에 사용할 수 있는 상호작용 버튼을 추가하여 보다 원활한 게임이 진행되도록 할 수 있을 것이다.

감사의 글

본 연구는 문화체육관광부 및 한국콘덴츠진흥원의 2018년도 문화기술연구개발 지원사업으로 수행되었습니다.

References

[1].

A. Vogele, B. KrUger, and R. Klein, “Efficient unsupervised temporal segmentation of human motion,” in Proceedings of the ACM SIGGRAPH/Eurographics Symposium on Computer Animation. Eurographics Association, 2014, pp. 167-176.

[2].

B. Kruger, A. Vögele, T. Willig, A. Yao, R. Klein, and A. Weber, “Efficient unsupervised temporal segmentation of motion data,” IEEE Transactions on Multimedia, vol. 19, no. 4, pp. 797-812, 2016.

[3].

A. Aristidou, D. Cohen-Or, J. K. Hodgins, Y. Chrysanthou, and A. Shamir, “Deep motifs and motion signatures,” in SIG-GRAPH Asia 2018 Technical Papers. ACM, 2018, p. 187.

[4].

M. Muller and T. Roder, “Motion templates for automatic classification and retrieval of motion capture data,” in Proceedings ofthe 2006 ACM SIGGRAPH/Eurographics symposium on Computer animation. Eurographics Association, 2006, pp. 137-146.

[5].

Y. Wang and M. Neff, “Deep signatures for indexing and retrieval in large motion databases,” in Proceedings of the 8th ACM SIGGRAPH Conference on Motion in Games. ACM, 2015, pp. 37나5.

[6].

M. G. Choi and K. H. Lee, “Points-based user interface for character posing,” Computer Animation and Virtual Worlds, vol. 27, no. 3-4, pp. 213-220, 2016.

[7].

M. G. Choi and T. Kwon, “Motion rank: applying page rank to motion data search,” The Visual Computer, pp. 1-12,2019.

[8].

J. Lee and S. Y. Shin, “A hierarchical approach to interactive motion editing for human-like figures,” in Siggraph, vol. 99, 1999, pp. 39나8.

[9].

J. Min, Y.-L. Chen, and J. Chai, “Interactive generation of human animation with deformable motion models,” ACM Transactions on Graphics (TOG), vol. 29, no. 1, p. 9, 2009.

[10].

M. G. Choi, M. Kim, K. L. Hyun, and J. Lee, “Deformable motion: Squeezing into cluttered environments,” in Computer Graphics Forum, vol. 30, no. 2. Wiley Online Library, 2011, pp. 445-453.

[11].

R. Villegas, J. Yang, D. Ceylan, and H. Lee, “Neural kinematic networks for unsupervised motion retargetting,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018, pp. 8639-8648.

[12].

J. Lee, J. Chai, P. S. Reitsma,J. K. Hodgins, andN. S. Pollard, “Interactive control of avatars animated with human motion data,” in ACM Transactions on Graphics (ToG), vol. 21, no. 3. ACM, 2002, pp. 491-500.

[13].

L. Kovar, M. Gleicher, and F. Pighin, “Motion graphs,” in ACM SIGGRAPH 2008 classes. ACM, 2008, p. 51.

[14].

J. Min and J. Chai, “Motion graphs++: a compact generative model for semantic motion analysis and synthesis,” ACM Transactions on Graphics (TOG), vol. 31, no. 6, p. 153,2012.

[15].

J. McCann and N. Pollard, “Responsive characters from motion fragments,” in ACM Transactions on Graphics (TOG), vol. 26, no. 3. ACM, 2007, p. 6.

[16].

D. Holden, T. Komura, and J. Saito, “Phase-functioned neural networks for character control,” ACM Transactions on Graphics (TOG), vol. 36, no. 4, p. 42, 2017.

[17].

M. G. Choi, K. Yang, T. Igarashi, J. Mitani, and J. Lee, “Retrieval and visualization of human motion data via stick figures,” in Computer Graphics Forum, vol. 31, no. 7. Wiley Online Library, 2012, pp. 2057-2065.

[18].

Y. Seol, C. O’Sullivan, and J. Lee, “Creature features: online motion puppetry for non-human characters,” in Proceedings of the 12th ACM SIGGRAPH/Eurographics Symposium on Computer Animation. ACM, 2013, pp. 213-221.

[19].

Q. Ke, M. Bennamoun, S. An, F. Sohel, and F. Boussaid, “A new representation of skeleton sequences for 3d action recognition,” in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2017, pp. 3288-3297.

[20].

W. Yoshizaki, Y. Sugiura, A. C. Chiou, S. Hashimoto, M. Inami, T. Igarashi, Y. Akazawa, K. Kawachi, S. Kagami, and M. Mochimaru, “An actuated physical puppet as an input device for controlling a digital manikin,” in Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. ACM, 2011, pp. 637-646.

[21].

N. Numaguchi, A. Nakazawa, T. Shiratori, and J. K. Hodgins, “A puppet interface for retrieval of motion capture data,” in Proceedings of the 2011 ACM SIGGRAPH/Eurographics Symposium on Computer Animation. ACM, 2011, pp. 157166.

[22].

J. Kim, Y. Seol, and J. Lee, “Realtime performance animation using sparse 3d motion sensors,” in International Conference on Motion in Games. Springer, 2012, pp. 31나2.

[23].

F. Wouda, M. Giuberti, G. Bellusci, and P. Veltink, “Estimation of full-body poses using only five inertial sensors: an eager or lazy learning approach?” Sensors, vol. 16, no. 12, p. 2138, 2016.

[24].

L. Guo and S. Xiong, “Accuracy of base of support using an inertial sensor based motion capture system,” Sensors, vol. 17, no. 9, p. 2091,2017.

[25].

K. Amaya, A. Bruderlin, and T. Calvert, “Emotion from motion,” in Graphics interface, vol. 96. Toronto, Canada, 1996, pp. 222-229.

[26].

C. Rose, M. F. Cohen, and B. Bodenheimer, “Verbs and adverbs: Multidimensional motion interpolation,” IEEE Computer Graphics and Applications, vol. 18, no. 5, pp. 32-40, 1998.

[27].

A. Aristidou, Q. Zeng, E. Stavrakis, K. Yin, D. Cohen-Or, Y. Chrysanthou, and B. Chen, “Emotion control of unstructured dance movements,” in Proceedings of the ACM SIG-GRAPH/Eurographics Symposium on Computer Animation. ACM, 2017, p. 9.

[28].

L. Hoyet, K. Ryall, K. Zibrek, H. Park, J. Lee, J. Hodgins, and C. O’sullivan, “Evaluating the distinctiveness and attractiveness of human motions on realistic virtual bodies,” ACM Transactions on Graphics (TOG), vol. 32, no. 6, p. 204,2013.

[29].

M. Brand and A. Hertzmann, “Style machines,” in Proceedings of the 27 th annual conference on Computer graphics and interactive techniques. ACM Press/Addison-Wesley Publishing Co., 2000, pp. 183-192.

[30].

E. Hsu, K. Pulli, and J. Popovic, “Style translation for human motion,” in ACM Transactions on Graphics (TOG), vol. 24, no. 3. ACM, 2005, pp. 1082-1089.

[31].

I. Ismail, M. S. Sunar, H. W. Qian, and M. A. M. Arsad, “3d character motion deformation technique for motion style alteration,” in 2015 4th International Conference on Interactive Digital Media (ICIDM). IEEE, 2015, pp. 1나.

[32].

M. E. Yumer and N. J. Mitra, “Spectral style transfer for human motion between independent actions,” ACM Transactions on Graphics (TOG), vol. 35, no. 4, p. 137, 2016.

[33].

S. Xia, C. Wang, J. Chai, and J. Hodgins, “Realtime style transfer for unlabeled heterogeneous human motion,” ACM Transactions on Graphics (TOG), vol. 34, no. 4, p. 119,2015.

[34].

D. Holden, I. Habibie, I. Kusajima, and T. Komura, “Fastneural style transfer for motion data,” IEEE computer graphics and applications, vol. 37, no. 4, pp. 42나9, 2017.

[35].

I. Mason, S. Starke, H. Zhang, H. Bilen, and T. Komura, “Few-shot learning of homogeneous human locomotion styles,” in Computer Graphics Forum, vol. 37, no. 7. Wiley Online Library, 2018, pp. 143-153.

[36].

M. G. Choi, S.-T. Noh, T. Komura, and T. Igarashi, “Dynamic comics for hierarchical abstraction of 3d animation data,” in Computer Graphics Forum, vol. 32, no. 7. Wiley Online Library, 2013, pp. 1-9.