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사람 동작 따라 배우는’ 애니메이션 알고리즘 선봬

등록 :2018-04-12 14:57수정 :2018-04-12 15:12

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달리기, 뒤로 돌기, 풍차 돌기 등 동작 학습

‘딥러닝’ 알고리즘으로 동작 자연스러움 구현

‘가상 스턴트맨, 게임 캐릭터 등 응용’ 기대

애니메이션 알고리즘 ‘딥미믹’이 구현하는 동작 장면. 출처: 미국 캘리포니아대학교(버클리)

애니메이션 알고리즘 ‘딥미믹’이 구현하는 동작 장면. 출처: 미국 캘리포니아대학교(버클리)

요즘 컴퓨터 그래픽으로 탄생한 영화나 비디오 게임의 캐릭터들은 너무도 자연스러워, 그 몸 놀림의 영상이 마치 실제처럼 느껴지기도 한다. 어디까지 실사이고 어디까지 디지털 그래픽인지 분간하기도 쉽지 않을 때도 있다. 그런 자연스러운 몸 동작을 심층학습(딥러닝)형의 알고리즘을 이용해 구현한 애니메이션 기법이 새로 선뵀다.

미국 버클리 캘리포니아대학 인공지능연구소(BAIR) 소속 연구진은 사람 동작을 따라 훈련하고 배우는 심층학습(딥러닝)형의 애니메이션 알고리즘을 개발했다고 이 대학 보도자료를 통해 발표했다. 이들이 개발한 알고리즘에는 ‘딥미믹(DeepMimic)’이라는 이름이 붙었다.

대학 보도자료와 연구진의 설명을 들어보면, 이전까지 쓰인 디지털 애니메이션 기법으로는, 걷기나 달리기처럼 서로 다른 동작 기술마다 다른 맞춤형 제어를 수동으로 제어하는 방식이 사용되거나, 단일한 범용 알고리즘(general algorithm) 하나로 다양한 동작을 구현하는 방식이 쓰였다. 그런 방식엔 장단점이 있었다. 수동의 맞춤형 제어 방식은 실물 같은 자연스러운 동작을 구현했으나 일일이 동작마다 다르게 응용해야 하기에 까다로웠으며, 단일한 범용 알고리즘은 간편했으나 거기에서 구현되는 동작은 상대적으로 부자연스러웠다고 한다.

이번에 캘리포니아대학 연구진이 개발한 알고리즘은 이런 두 기법의 장점을 담았다. 하나의 범용 알고리즘이 데이터로 입력된 여러 동작 기술을 스스로 따라 훈련하며 배움으로써 경험하지 못했던 다른 동작들도 비교적 자연스럽게 구현할 수 있다는 것이다(물론 자연스러움 자체는 수동 제어 방식에 견줄 만하지만 그것을 능가할 정도는 아니라한다). 다음은 개발 과정에 관한 설명이다.

 

 

원문보기: 

http://www.hani.co.kr/arti/science/technology/840287.html#csidx4d65716360d39108170a16963672057 

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