Earticle

초록

영어

In the modern 3D content production environment, as the demand for virtual humans and metaverse avatars increases, the importance of sophisticated character modeling and animation production is further emphasized. However, the traditional rigging process performed after 3D modeling requires manual work by skilled experts, and there are limitations such as long work time and low structural accuracy. To improve the inefficiency of the rigging process, this study proposes a process of generating skeletal structures using Mixamo, an auto-rigging tool, and refining them in Blender to apply motion capture data. The research process consists of automatic joint recognition of 3D human models, optimization of rigging data through Blender, and movement simulation verification through import into the Unity engine. When the methodology of this study is applied, the work time required for rigging can be dramatically shortened, and high-quality animation mass production becomes possible by increasing data compatibility. In addition, non-experts can secure standardized high-quality animation rigging data, which is expected to be an effective guideline for small and medium-sized game development and VR/AR content production. In conclusion, the proposed pipeline presents a practical utilization plan that reduces production costs and ensures animation consistency at the same time.

한국어

현대 3D 콘텐츠 제작 환경에서 가상 인간이나 메타버스 아바타의 수요가 급증함에 따라 정교한 캐릭터 모델링과 애니메이션 제작의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 그러나 전통적인 방식의 3D 모델링 이후 진행되는 리깅(Rigging) 작업은 숙련된 전문가의 수작업을 필요로 하며, 작업 시간이 오래 걸리고 구조적 정확도가 떨어지는 한계가 존재한다. 본 연구는 리깅 과정의 비효율성을 개선하기 위해 자동 리깅 도구인 Mixamo를 활용하여 골격 구조를 생성하고, 이를 블렌더(Blender)에서 정교화 및 모션 캡처 데이터를 적용하는 프로세스를 제안한다. 연구 과정은 3D 인체모델의 자동 관절 인식, 블렌더를 통한 리깅 데이터 최적화, 그리고 Unity(Unity) 엔진으로의 임포트를 통한 동작시뮬레이션 검증 단계로 진행된다. 본 연구의 방법론을 적용할 경우 리깅에 소요되는 작업 시간을 획기적으로 단축할 수 있으며, 데이터 호환성을 높여 고품질 애니메이션의 대량 생산이 가능해진다. 또한, 비전문가도 표준화된 고품질의 애니메이션 리깅 데이터를 확보할 수 있어 중소 규모의 게임 개발 및 VR/AR 콘텐츠 제작에 효과적인 가이드라인이 될 것으로 기대된다. 결론적으로 제안된 파이프라인은 제작 비용 절감과 동시에 애니메이션의 일관성을 보장하는 실무적인 활용 방안을 제시한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
1. Comparison of Manual and Automatic Rigging Process
2. Analysis of Auto-Rigging Tool Performance
3. Rigging Data Interoperability and Unity Simulation
Ⅲ. The Proposed Scheme
1. Automatic Bone Mapping using Mixamo
2. Rigging Optimization in Blender
3. Unity Integration and Simulation
Ⅳ. Experiment and analysis
Ⅴ. Conclusion
REFERENCES

키워드

저자

• 이병권 [ ByongKwon, Lee | 서원대학교 미디어콘텐츠학부 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  혁신산업기술논문지 [The Journal of Innovation Industry Technology]

• 간기

  계간

• pISSN

  2983-2349

• eISSN

  2983-2357

• 수록기간

  2023~2026

• 십진분류

  KDC 559 DDC 629