Earticle

게임에서의 인공지능은 등장 캐릭터의 지능적인 행동을 구현함으로써 게이머가 조작하지 않는 NPC(Non-Player Character)들의 움직임을 자연스럽게 제어하거나 게이머의 상대 역할 또는 보조자 역할을 한다. 뿐만 아니라 애니메이션의 동작을 제어할 수도 있으며 캐릭터가 목적지까지 갈 수 있는 최적의 이동경로를 찾아주기도 한다. 게임에서의 인공지능을 구현하기 위해서는 한 두가지 방법만을 사용하기보다는 게임의 수준이나 장르에 따라 몇가지 방법을 조합하여 구현하는 것이 일반적이다. 현재 출시되어 상용화 된 RPG 게임에는 인간과 거의 흡사한 모션들이 많은데 이 모든 모션들은 모션 캡처를 통해 얻은 데이터들이어서 용량도 무척 크고 특히 이러한 자연스러운 모션은 플레이어 캐릭터에 국한되어 있다. 따라서 게임플레이 할 때 상대적으로 비중이 작은 NPC의 모션은 무척 단순하고 부자연스럽다. 본 논문에서는 NPC가 플레이어캐릭터의 모션을 학습할 수 있는 알고리즘을 제시하고 연구하였다.

NPC character is one of the most promising research field in the 21th century. We will use NPC character in many field such as game, Movie, entertainment, medical, etc.Motion and Learing are very important part to implement NPC character. In this paper we, implement intelligent virtual character based on motion learning which interacts the other NPC charact

요즘 모션 캡쳐 시스템을 이용하여 사람의 움직임에 대한 데이터를 측정하고 기록하는 것은 매우 흔한 일이다. 이러한 시스템으로 얻은 데이터는 매우 정확하고, 그러한 데이터를 이용하여 그래픽 작업이나 애니메이션을 제작하는 일도 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 모션 캡쳐 시스템을 이용하여 아동들에게 친숙할 수 있는 스포츠댄스 애니메이션을 제작하는 과정을 보여 준다. 이렇게 제작된 애니메이션은 댄스에 친숙하지 못한 아동들에게 친근감을 줄 수있으며, 그러한 친근감을 통하여 운동효과를 더욱 향상시킬 것이라 여겨진다.

Today, the method of measuring and recording data about human movements is very popular. The data obtained by this system is very accurate and is broadly used for graphics works or animation products. This paper shows an animation production processing of sports dance using motion capture system which can be familiar with children. The produced animation will give closeness to children who are not familiar with dancing and more improve physical effects.

The need for contents that uses motion capture has increased recently. Motion capture realizes the various motions as the data collected through the marker reacts to the characters after being converted to digital data. However, if generalizing the various methods that have been conducted so far, it is somewhat unreasonable to complete animation only with motion capture. The existing motion capture field have been carried out based on the equipment operation and technology development and the advanced research of motion capture-producing pipeline for the production of animation is insufficient as well. This study suggests the realistic animation-producing pipeline by modeling, character setup, calibration, motion capture, data modification and integration of animation for each phase based on such methods.

본 논문에서는 저가형 모션캡처 장비인 모코피를 이용하여 전통춤의 모션캡처 데이터를 애니메이션으로 구축하고, 해당 데이터를 기반으로 한 2차 창작물의 가능성을 제안한다. 전통춤은 세대를 거쳐 전승되어 오는 중요한 문화이다. 그러나 후계자의 부 재, 국가지정 무형문화재의 지정문제 등으로 인해 단절의 위기를 맞이하는 전통춤이 발생하고 있다. 전통춤을 모션캡처 데이터로 구축하려는 노력은 국내 연구, 사업 등의 사례에서 찾아볼 수 있으나 비용, 복장 등의 문제로 그 수가 많지 않다. 그러나 최근 시각지능 모델의 발전과 저가형 스마트센서의 등장으로 모션캡처에 필요한 비용과 노 력이 크게 줄어들었다. 본 연구에서는 국가무형문화재 진주검무 이수자를 전문가로 초청하여 모코피를 활용한 모션캡처를 진행하여 진주검무 데이터를 확보했다. 이를 활용하여 가상환경에서 지역의 캐릭터나 대표적인 명소를 배경으로 하여 전통춤을 재 현할 수 있다. 이는 단절 위기를 맞이하는 우리의 소중한 전통춤의 명맥을 이어가기 위한 노력으로서 사회적 가치가 높으며, 전통문화를 현대적인 방식으로 보존하고 전 파하는 새로운 방법을 제시한다고 할 수 있다.

In this paper, we use Mocopi, a low-cost motion capture equipment, to create animations from motion capture data of traditional dances and propose the potential for secondary creations based on this data. Traditional dance is an important cultural heritage that has been passed down through generations, but it is currently facing a crisis of disconnection due to the lack of successors and issues with the designation of national intangible cultural properties. While there have been some efforts in domestic research and initiatives to capture traditional dances as motion capture data, the number of such endeavors has been limited due to various challenges, including cost and costume-related issues. However, recent advancements in visual intelligence models and the emergence of affordable smart sensors have significantly reduced the cost and effort required for motion capture. In this study, we invited experts who are cultural transmitters of Jinju sword dance, a national intangible cultural asset, to conduct motion capture using mocopi and obtain data of Jinju sword dance. This data can be utilized to recreate traditional dances in virtual environments, with local characters or iconic landmarks as backgrounds. This endeavor holds significant social value as it strives to preserve our valuable traditional dances, which are currently at risk of being lost, and it introduces a novel approach to preserving and promoting traditional culture in a modern context.

정보기술 및 문화기술의 발전과 더불어 근래에 들어 다시 각광을 받고 있는 분야가 모션캡쳐 분야이다. 모션캡쳐시스템의 경우 영화, 애니메이션, 게임 등과 같은 문화 산업 뿐만 아니라, 의학, 군사 등 여러 산업분야에 적용되고 있는 활용도가 높은 기술이다. 국내에서는 1990년대 후반부터 3D 애니메이션의 열풍과 함께 모션캡쳐 데이터의 활용에 대한 관심이 증가하였다. 그러나 아직까지 이러한 모션캡쳐시스템 및 데이터의 활용에 대한 이해가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 모션캡쳐시스템의 이해와 활용을 돕기 위하여 현재까지 개발된 시스템의 소개와 적용사례의 분석을 통하여 향후 모션캡쳐시스템의 흐름을 예측해보고자 한다.

The interests about motion capture has increased dramatically over the past few years because of the growth of information technology and culture technology. It's efficiency is increased not only culture industry such as movie, animation, game, but also several industry areas such as medical, military, etc. In domestic, the concerns are increased about application of motion capture data with 3D animation wave since 1990s. But, so far, many people don't understanding motion capture system and use of motion data. This paper aims to predict trends of motion capture system through analysis of application case and introduction of conventional system.

Along with the advance of digital technology, various methods are adopted for capturing the 3D animating data. Especially, in 3D animation production market, the motion capture system is widely used to make films, games, and animation contents. The technique quickly tracks the movements of the actor and translate the data to use as animating character's motion. Thus the animation characters are able to mimic the natural motion and gesture, even face expression. However, the conventional motion capture system needs tricky conditions, such as space, light, number of camera etc. Furthermore the data acquired from the motion capture system is frequently corrupted by noise, drift and surrounding environment. In this paper, we introduce the post production techniques to stabilizing the jitters of motion capture data from the low cost handy system based on Kinect.

This study examines the role of artificial intelligence (AI)?based motion capture technology in contemporary animation production through a qualitative comparative analysis. The analysis focuses on how AI-supported systems influence workflow integration, production efficiency, and creative outcomes across selected cases. The study also highlights that these AI-driven systems reshape animation production workflows, enable unprecedented levels of realism in character performance, and facilitate the adoption of high-quality animation techniques. Furthermore, the findings indicate that AI’s automation capabilitied significantly reduce production costs while maintaining, or even enhancing, the quality of motion capture processes. A structured analytical framework is applied to compare multiple production cases across consistent evaluation dimensions. The results demonstrate that AI-based motion capture represents a paradigm shift in visual effects (VFX) production, making real-time character animation feasible and improving the capture of subtle facial micro-expressions. Furthermore, integrating deep learning algorithms with traditional motion capture techniques simultaneously promotes technological innovation and creative applications, thereby reshaping the VFX production environment. Moreover, this study discusses the broad applicability and future technological potential of AI-based motion capture across various domains, ranging from hand-drawn animation to computer-generated imagery (CGI) and motion capture?driven production. Findings suggest that AI-based motion capture can contribute to reduced production time in specific stages (e.g., data processing and iteration), although the extent varies depending on production context and measurement criteria. However, ethical concerns remain. Overall, the study provides a context-sensitive assessment of AI motion capture, identifying both opportunities and limitations in its application.

확장현실의 대중화로 사람의 동작을 실시간 3D 애니메이션으로 구현하는 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 Microsoft에서 키넥트 카메라를 개발함에 따라 설비의 부담 없이 간단한 조작만으로도 3D 모션 정보 취득이 가능해져 FBX와 같은 3D 형식과 결합하여 실시간 애니메이션 생성이 가능해졌다. 하지만 키넥트는 마커 기반 모션 캡쳐 시스템에 비해 관절 정보의 추정 성능이 뒤떨어져 낮은 정확도를 보인다. 이에 본 논문에서는 키넥트 카메라 기반 FBX 형식의 모션 캡쳐 애니메이션 시스템에서의 자연스러운 인체 움직임을 구현하고자 관절 추정 오류를 보정하는 두 알고리즘을 제안한다. 첫 번째로 키넥트로 사람의 위치 정보를 취득하고 깊이 지도를 생성하여 인체 부위 길이 제약 정보를 이용해 잘못된 관절 위치 값을 보정, 새로운 회전 값을 추정한다. 두 번째로 기존 및 추정된 회전 값들에 미리 설정된 관절 가동 범위 제약을 적용, FBX로 구현해 비정상적인 동작을 제거한다. 실험으로부터 사람의 동작이 개선되는 것을 확인하였고 알고리즘 간 오차를 비교하여 시스템의 우수성을 입증하였다.

Due to the popularization of the Extended Reality, research is actively underway to implement human motion in real-time 3D animation. In particular, Microsoft developed Kinect cameras for 3D motion information can be obtained without the burden of facilities and with simple operation, real-time animation can be generated by combining with 3D formats such as FBX. Compared to the marker-based motion capture system, however, Kinect has low accuracy due to its lack of estimated performance of joint information. In this paper, two algorithms are proposed to correct joint estimation errors in order to realize natural human motion in motion capture animation system in Kinect camera-based FBX format. First, obtain the position information of a person with a Kinect and create a depth map to correct the wrong joint position value using the human body segment length constraint information, and estimate the new rotation value. Second, the pre-set joint motion range constraint is applied to the existing and estimated rotation value and implemented in FBX to eliminate abnormal behavior. From the experiment, we found improvements in human behavior and compared errors between algorithms to demonstrate the superiority of the system.

본 논문은 얼굴 모션 캡쳐 애니메이션을 위한 빠르고 정확한 추출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 추출 및 추적의 두 단계로 구성된다. 먼저 신경회로망 기반의 영역 병합 기법을 이용하여 입력 영상으로부터 다중 마크를 분리한다. 그 다음, 신경회로망 기반의 추적 알고리즘을 사용하여 각각의 프레임에서 추출된 다중 마크들을 추적한다. 실험의 결과는 추출단계에서는 노이즈를 제거하고 처리 시간을 줄일 수 있었다. 또한 낮은 프레임율에서도 성능이 좋은 추적 결과를 얻을 수 있었다.

In this paper, we propose fast and precise extracting & tracking algorithm based on general camera and frame grabber for facial motion capture animation. Proposed algorithm consists of two steps. extracting and tracking. The former is to separate multiple markers from input image using region merging based on neural networks. The latter Is to track extracted multiple markers at each frame using tracking algorithm based on neural networks. In the experiment, we could remove noise and reduce processing time in the step of extraction. In addition, we could have good tracking results in the low frame rates.

본 논문은 몸체 3D 스캔과 모션 캡처 장비를 활용한 3D 애니메이션 형태의 바디 프로필을 제안한다. 사용자는 미리 정해진 몇 개의 포즈에 대하여 3D 스캔을 수행함으로써 애니메이션 형태를 가진 자신만의 바디 프로필을 제작할 수 있다. 이를 위하여 일련의 포즈를 수행하는 템플릿 애니메이션을 모션 캡처를 통하여 획득하였고, 사용자로부터 획득된 3D 스캔 데이터를 애니메이션의 각 정점 포즈에 포즈 공간 디포머(Pose-space deformer)를 통하여 매핑시켰다. 이를 통하여 만들어진 3D 애니메이션 형태의 바디 프로필은 기존의 정적인 2D 이미지나 3D 스캔데이터보다 사용자에게 더 큰 만족도를 줄 수 있음을 확인할 수 있다.

This paper proposes a 3D animated body profile using 3D body scanning and motion capture devices. Users can create their own personalized body profiles with animation by performing 3D scans for a predetermined set of poses. To achieve this, a template animation was obtained through motion capture for a series of poses, and the acquired 3D scan data from users was mapped to the key poses of the animation using Pose-space deformer. The resulting 3D animated body profiles provide users with greater satisfaction compared to traditional static 2D images or 3D scan data.

본 논문에서는 대표적인 보급형 장비인 키넥트를 활용하여 실시간으로 사용자 캐릭터의 자세를 제어하고, 상대 캐릭터와 함께 자연스러운 상호작용 동작을 수행하는 실시간 상호작용 애니메이션 시스템을 소개한다. 해당 상호작용 애니메이션 시스템은 실시간으로 두 캐릭터의 상호작용 동작을 연출하는 시스템으로, 사용자는 키넥트를 이용한 자세 입력을 통해 사용자 캐릭터의 동작을 제어하고 상대 캐릭터는 사용자 캐릭터의 동작에 따라 반응하는데 이 반응 동작은 시스템에 의해 자동으로 결정된다. 전처리 과정은 예제 동작 데이터 정보를 사전에 관측 및 분석하여 맵핑 모델을 생성하고, 실시간 처리 과정에서는 사용자의 실시간 입력에 맞는 두 캐릭터의 자세(동작)을 실시간으로 생성 및 보정 후 최종 결과 애니메이션을 화면에 출력한다. 실험 결과를 통해 해당 시스템은 사용자의 입력 동작에 맞추어 상대 캐릭터는 적절한 대응 동작을 수행하고, 화면상의 두 캐릭터가 서로 상호작용 동작을 연출하는 것을 확인할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기술 및 아이디어는 응용하여 실제 사용자 상호작용 소프트웨어 개발에 적용할 수 있고, 이를 통해 사용자에게 더 나은 몰입감을 제공할 수 있을 것이다.

In this paper, we introduce a novel real-time, interactive animation system which uses real-time motion inputs from a low-cost motion-sensing device Kinect. Our system generates interaction motions between the user character and the counterpart character in real-time. While the motion of the user character is generated mimicking the user's input motion, the other character's motion is decided to react to the user avatar's motion. During a pre-processing step, our system analyzes the reference motion data and generates mapping model in advance. At run-time, our system first generates initial poses of two characters and then modifies them so that it could provide plausible interacting behavior. Our experimental results show plausible interacting animations in that the user character performs a modified motion of user input and the counterpart character properly reacts against the user character. The proposed method will be useful for developing real-time interactive animation systems which provide a better immersive experience for users.