3D 캐릭터의 얼굴 표정 애니메이션 마커리스 표정 인식 기술 비교 분석 -페이스웨어와 페이스쉬프트 방식 중심으로- Comparative Analysis of Markerless Facial Recognition Technology for 3D Character's Facial Expression Animation -Focusing on the method of Faceware and Faceshift-원문보기
1995년 세계 최초의 극장용 3D컴퓨터 애니메이션 영화 "토이 스토리"의 흥행성공은 3D 컴퓨터 애니메이션의 산업적 발전에 큰 도약을 할 수 있는 계기를 만들었다. 이에 영향을 받아 TV용 3D 애니메이션 작품들이 다양하게 제작되었으며 게임 분야에서도 고화질의 3D 컴퓨터 애니메이션 게임들이 보편화되었다. 이와 같이 산업적 수요가 확대됨에 따라 막대한 제작 시간 및 비용 절감을 위한 기술적 발달이 활발하게 진행되어왔다. 이에 따라 전통적인 그림 애니메이션 제작 방식에 비하여 3D 컴퓨터 애니메이션의 제작 효율성은 비교를 할 수 없을 정도로 발전되어왔다. 본 논문에서는 3D 컴퓨터 애니메이션 제작의 효율성 제고를 위하여 얼굴 표정 애니메이션 마커리스(Markless 이하: 마커리스) 모션캡처 시스템들을 실험 및 비교분석하였다. 이미지 메트릭스(Image Metrics)사 제품인 페이스웨어(Faceware) 시스템은 모션캡처 인식 및 적용 과정의 복잡성은 있지만 정교함 측면에서 장점이 있으며, 페이스쉬프트(Faceshift)사 제품인 페이스쉬프트(Faceshift) 시스템은 실시간 모션 인식 및 적용의 신속성이 장점인 반면 정교함이 상대적으로 떨어진다는 결과를 도출하였다. 본 논문의 비교 분석 결과가 애니메이션 제작을 제작 할 때, 제작 시간 및 비용, 결과물의 정교함 정도 및 활용 매체에 따라 가장 효율적인 얼굴 표정 애니메이션 제작을 위한 모션캡처 및 키 프레임 애니메이션 제작 방식의 선택에 기초 자료가 되기를 기대한다.
1995년 세계 최초의 극장용 3D 컴퓨터 애니메이션 영화 "토이 스토리"의 흥행성공은 3D 컴퓨터 애니메이션의 산업적 발전에 큰 도약을 할 수 있는 계기를 만들었다. 이에 영향을 받아 TV용 3D 애니메이션 작품들이 다양하게 제작되었으며 게임 분야에서도 고화질의 3D 컴퓨터 애니메이션 게임들이 보편화되었다. 이와 같이 산업적 수요가 확대됨에 따라 막대한 제작 시간 및 비용 절감을 위한 기술적 발달이 활발하게 진행되어왔다. 이에 따라 전통적인 그림 애니메이션 제작 방식에 비하여 3D 컴퓨터 애니메이션의 제작 효율성은 비교를 할 수 없을 정도로 발전되어왔다. 본 논문에서는 3D 컴퓨터 애니메이션 제작의 효율성 제고를 위하여 얼굴 표정 애니메이션 마커리스(Markless 이하: 마커리스) 모션캡처 시스템들을 실험 및 비교분석하였다. 이미지 메트릭스(Image Metrics)사 제품인 페이스웨어(Faceware) 시스템은 모션캡처 인식 및 적용 과정의 복잡성은 있지만 정교함 측면에서 장점이 있으며, 페이스쉬프트(Faceshift)사 제품인 페이스쉬프트(Faceshift) 시스템은 실시간 모션 인식 및 적용의 신속성이 장점인 반면 정교함이 상대적으로 떨어진다는 결과를 도출하였다. 본 논문의 비교 분석 결과가 애니메이션 제작을 제작 할 때, 제작 시간 및 비용, 결과물의 정교함 정도 및 활용 매체에 따라 가장 효율적인 얼굴 표정 애니메이션 제작을 위한 모션캡처 및 키 프레임 애니메이션 제작 방식의 선택에 기초 자료가 되기를 기대한다.
With the success of the world's first 3D computer animated film, "Toy Story" in 1995, industrial development of 3D computer animation gained considerable momentum. Consequently, various 3D animations for TV were produced; in addition, high quality 3D computer animation games became common. To save a...
With the success of the world's first 3D computer animated film, "Toy Story" in 1995, industrial development of 3D computer animation gained considerable momentum. Consequently, various 3D animations for TV were produced; in addition, high quality 3D computer animation games became common. To save a large amount of 3D animation production time and cost, technological development has been conducted actively, in accordance with the expansion of industrial demand in this field. Further, compared with the traditional approach of producing animations through hand-drawings, the efficiency of producing 3D computer animations is infinitely greater. In this study, an experiment and a comparative analysis of markerless motion capture systems for facial expression animation has been conducted that aims to improve the efficiency of 3D computer animation production. Faceware system, which is a product of Image Metrics, provides sophisticated production tools despite the complexity of motion capture recognition and application process. Faceshift system, which is a product of same-named Faceshift, though relatively less sophisticated, provides applications for rapid real-time motion recognition. It is hoped that the results of the comparative analysis presented in this paper become baseline data for selecting the appropriate motion capture and key frame animation method for the most efficient production of facial expression animation in accordance with production time and cost, and the degree of sophistication and media in use, when creating animation.
With the success of the world's first 3D computer animated film, "Toy Story" in 1995, industrial development of 3D computer animation gained considerable momentum. Consequently, various 3D animations for TV were produced; in addition, high quality 3D computer animation games became common. To save a large amount of 3D animation production time and cost, technological development has been conducted actively, in accordance with the expansion of industrial demand in this field. Further, compared with the traditional approach of producing animations through hand-drawings, the efficiency of producing 3D computer animations is infinitely greater. In this study, an experiment and a comparative analysis of markerless motion capture systems for facial expression animation has been conducted that aims to improve the efficiency of 3D computer animation production. Faceware system, which is a product of Image Metrics, provides sophisticated production tools despite the complexity of motion capture recognition and application process. Faceshift system, which is a product of same-named Faceshift, though relatively less sophisticated, provides applications for rapid real-time motion recognition. It is hoped that the results of the comparative analysis presented in this paper become baseline data for selecting the appropriate motion capture and key frame animation method for the most efficient production of facial expression animation in accordance with production time and cost, and the degree of sophistication and media in use, when creating animation.
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문제 정의
이는 곧 제작비의 많은 부분이 애니메이팅 단계에 투입된다는 의미이다. 또한 애니메이션 제작사들은 보다 정교한 애니메이션 캐릭터의 연기 구현을 통하여 작품의 질적 완성도를 높이고자 하였다. 컴퓨터가 발명되기 이전에도 이러한 문제들을 해결하기 위하여 끊임없는 제작 기법 들을 발전시켜 왔다.
카메라의 이미지 인식 기술이 발전하여, 마커 없이 연기자 얼굴의 시각적인 특성을 정밀하게 인식하고 추적할 수있게 되었다. 마커리스 얼굴 표정 인식 모션 캡처 시스템 중에서 가장 상용화된 페이스웨어 시스템과 페이스쉬프트 시스템의 제작과정을 실험 및 비교 분석하여 애니메이터들이 마커리스 얼굴 표정 모션 캡처 작업을 할 때 작업의 목적 및 환경에 따라 적합한 작업 시스템을 선택하는데 도움이 될 수 있는 기초자료로써의 가치를 제공하고자 하였다.
본 논문은 모션 캡처 방식 중에서 최신 기술이라 할 수 있는 마커리스 얼굴 표정 인식 기술의 경향을 소개하며 현장에서 가장 활발하게 활용되어지고 있는 주요 마커리스 얼굴 표정 인식 시스템들의 제작 과정, 편리성, 제작 속도 및 결과물의 완성도에 대한 실험 및 분석을 통하여 시스템 상호간의 장단점을 제시하고자 하였다. 본 논문에서 제시하는 실험에 대한 분석 내용들이 애니메이터들이 컴퓨터 애니메이션의 제작 목적 및 환경에 따라 적합한 작업 방식을 선택하는데 있어서 참고할 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있기를 기대한다.
1989년 모션 분석은 가상의 가수인 도조(Dozo)의 광학식 캡처 시스템을 테스트하였다. 시스템의 목표는 캐릭터의 몸 전체의 사실적인 움직임을 구현하는 것이었다. 이 테스트는 본 시스템의 초기 단계라는 점과 경험 부족으로 인하여 많은 난관이 따랐다.
제안 방법
객관적으로 측정 가능한 제작 과정단계에 따른 복잡성 및 작업 시간은 수치화 하여 비교할 수 있었다. 그러나 모델 얼굴 표정의 변화에 의하여 구현되어지는 캐릭터 얼굴 근육 애니메이션의 정밀성에 대한 차이 값을 수치화하는데 현실적인 어려움이 있었으나 보정이 필요한 애니메이션 프레임 수와 애니메이션의 떨림 현상을 해결하기 위하여 줄여야 되는 키 프레임 수를 애니메이션 구현의 정밀도에 대한 결과 값으로 활용하였다. 얼굴 표정 애니메이션 정밀도 결과에 대한 상호 비교는 상기와 같은 수치화된 결과를 제시한 객관적인 방법도 사용 하였지만 동시에 원본 영상과 캐릭터 애니메이션 사이의 이미지 형태 및 움직임의 동일성 및 차이성을 비교하는 주관적 평가 방법도 병행하였다.
페이스웨어와 페이스쉬프트 마커리스 얼굴 표정 인식 시스템의 특징 및 각각의 장단점을 비교 분석하기 위하여 실험에서 가장 중요한 요소는 실험 조건의 동일성을 확보하여 신뢰도 높은 결과 값을 추출하는 것이다. 동일한 실험 조건을 위하여 동일한 작업자가 2가지 시스템을 순차적인 방식으로 작업하였으며 하드웨어, 소프트웨어, 데이터 처리 및 파일 형식 또한 동일한 조건하에서 실험하였다.
본 논문은 마커리스 얼굴 표정 인식 시스템 중에서 가장 범용 적으로 사용되어지고 있는 이미지 메트릭스(Image Metrics, 이하 이미지 메트릭스)사의 페이스웨어(Faceware, 이하 페이스웨어)와 페이스쉬프트(Faceshift, 이하 페이스쉬프트)사의 페이스쉬프트 시스템을 선택하여 비교 실험하였다. 비교 실험 결과의 신뢰성을 확보하기 위하여 실험 조건 및 환경을 동일하게 사용하는 것을 원칙으로 하여 균등 비교가 가능하도록 하였다.
페이스쉬프트 시스템의 경우에는 연기자의 실제 연기를 카메라로 직접 인식하고 애니메이션 캐릭터에 적용시키는 방식을 사용하는 것이 일반적이며 페이스웨어 시스템은 촬영된 영상을 페이스웨어 애널라이저 프로그램을 불러들여 모션 데이터를 트래킹하는 방식이다. 본실험에서는 얼굴 표정 연기의 동일성이 중요한 실험 조건이기 때문에 연기자의 얼굴 표정 연기를 촬영한 영상을 동일하게 상기한 2개의 모션 캡처 프로그램에 사용하였다. 모션 캡처 작업에 있어서 사전 준비 단계에 해당하는 얼굴 표정 구현은 블랜드 쉐입과 동일한 방식을 사용하였다.
본 논문은 마커리스 얼굴 표정 인식 시스템 중에서 가장 범용 적으로 사용되어지고 있는 이미지 메트릭스(Image Metrics, 이하 이미지 메트릭스)사의 페이스웨어(Faceware, 이하 페이스웨어)와 페이스쉬프트(Faceshift, 이하 페이스쉬프트)사의 페이스쉬프트 시스템을 선택하여 비교 실험하였다. 비교 실험 결과의 신뢰성을 확보하기 위하여 실험 조건 및 환경을 동일하게 사용하는 것을 원칙으로 하여 균등 비교가 가능하도록 하였다. 동일한 하드웨어 및 소프트웨어 시스템을 사용하였으며 실험에 참여한 애니메이터도 동일한 작업자로 제한하였다.
디즈니 스튜디오는 <백설공주>를 제작할 때 이미 오늘날의 모션 캡처의 기술적 개념을 적용하였다. 실제 연기자의 연기를 필름으로 촬영한 후, 애니메이터들이 영상 필름에 나타나는 연기자의 움직임을 애니메이션 캐릭터에 적용시켜 캐릭터 움직임의 사실성을 구현하였다. 이와 같은 애니메이션 제작 방식은 오늘날 로토스코핑 기법과 동일하다.
그러나 모델 얼굴 표정의 변화에 의하여 구현되어지는 캐릭터 얼굴 근육 애니메이션의 정밀성에 대한 차이 값을 수치화하는데 현실적인 어려움이 있었으나 보정이 필요한 애니메이션 프레임 수와 애니메이션의 떨림 현상을 해결하기 위하여 줄여야 되는 키 프레임 수를 애니메이션 구현의 정밀도에 대한 결과 값으로 활용하였다. 얼굴 표정 애니메이션 정밀도 결과에 대한 상호 비교는 상기와 같은 수치화된 결과를 제시한 객관적인 방법도 사용 하였지만 동시에 원본 영상과 캐릭터 애니메이션 사이의 이미지 형태 및 움직임의 동일성 및 차이성을 비교하는 주관적 평가 방법도 병행하였다.
한 모델의 얼굴 표정 연기를 촬영한 동영상은 동일한 포맷 및 코덱으로 저장하여 동영상 화질 및 파일 크기의 균일성을 확보하였다. 얼굴 표정의 모션인식을 획득하여 각 시스템의 작업 프로세스에 따라 작업을 완료하여 결과물을 추출하였다. 객관적으로 측정 가능한 제작 과정단계에 따른 복잡성 및 작업 시간은 수치화 하여 비교할 수 있었다.
사전 준비과정은 표정 영상 촬영, 블랜드 쉐입 제작 및 캐릭터 셋업으로 구성되어 있다. 영상 촬영은 최근에 모션 캡처 작업에서 많이 사용하는 마이크로소프트사 제품인 키넥트(Kinect) 센서를 사용하여 총 189 프레임의 얼굴 표정을 촬영하여 Jpeg 시퀀스 포맷으로 저장하였다. <그림 6>에서 보는바와 같이 영상은 블랜드 쉐입 작업은 머드 박스(Mudbox, 이하 머드 박스)에서 44개의 얼굴 표정을 제작한 후 파일을 마야로 불러들인다(import).
페이스웨어 프로그램 내에서 캐릭터 셋업에 소요되는 시간을 측정하고 촬영된 영상을 페이스웨어 프로그램으로 불러들인 후, 페이스웨어 애널라이저에서에서 오토트랙으로 표정의 움직임을 트래킹하는데 소요되는 시간을 측정하였다. 파라미터라이저로 트래킹 데이터를 저장하는 시간과 페이스웨어 리타게터에서 오토 솔브로 자동으로 키를 생성하는 데 소요되는 시간을 측정하였다.
마지막으로 오류 검토 후 오류 수정을 함으로써 작업은 완료된다. 페이스쉬프트에서 얼굴 스캔, 트래킹 프로파일 및 익스프레션을 생성시키는데 소요되는 시간을 측정하였으며 마야에서 실시간으로키 애니메이션이 생성되는 시간을 측정하였다.
결과물을 검토하여 오류가 발생된 부분들은 애니메이터가 수동으로 수정함으로써 작업이 완료된다. 페이스웨어 프로그램 내에서 캐릭터 셋업에 소요되는 시간을 측정하고 촬영된 영상을 페이스웨어 프로그램으로 불러들인 후, 페이스웨어 애널라이저에서에서 오토트랙으로 표정의 움직임을 트래킹하는데 소요되는 시간을 측정하였다. 파라미터라이저로 트래킹 데이터를 저장하는 시간과 페이스웨어 리타게터에서 오토 솔브로 자동으로 키를 생성하는 데 소요되는 시간을 측정하였다.
페이스웨어와 동일한 영상을 사용하며 머드 박스에서 48개의 얼굴 표정을 제작하여 마야로 엑스포트(Export)하는 블랜드 쉐입 작업을 한다. 페이스웨어 시스템의 캐릭터 셋업은 얼굴 인식, 프로필 생성 및 익스프레션 지정의 3단계 과정으로 이루어져 있다.
동일한 하드웨어 및 소프트웨어 시스템을 사용하였으며 실험에 참여한 애니메이터도 동일한 작업자로 제한하였다. 한 모델의 얼굴 표정 연기를 촬영한 동영상은 동일한 포맷 및 코덱으로 저장하여 동영상 화질 및 파일 크기의 균일성을 확보하였다. 얼굴 표정의 모션인식을 획득하여 각 시스템의 작업 프로세스에 따라 작업을 완료하여 결과물을 추출하였다.
대상 데이터
모션 캡처 기술은 이보다 늦은 1970년대 후반에 시작하여 1980년대에 들어서야 본격적으로 기술개발이 이루어졌다. 1980년 초, 바이오매케닉스(Biomechanics) 연구소에서 인간의 움직임을 분석하는데 컴퓨터를 사용하였다. 이러한 연구에서 사용되었던 테크닉과 디바이스는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 활용되어지기 시작했다.
성능/효과
2) 1937년 디즈니 스튜디오는 최초의 장편 칼라 애니메이션 (Snow White & the Seven Dwarfs, 1937)을 제작하여 극장용 장편 애니메이션의 작품 수준을 대중예술로 한 단계 높여 오늘날의 애니메이션 산업 발전의 초석을 다졌다.
1988년 실리콘 그래픽스 (Silicon Graphics)와 디그래프 워먼(deGraf-Wahrman) 사가 합작하여 인형극에서 인형을 조정하는 사람이 인형을 조종하듯이 애니메이터들이 캐릭터들을 조정할 수 있는 새로운 애니메이션 시스템을 개발하였다.9) 마이크 더 토킹 헤드(Mike the talking Head)라고 명칭된 이 시스템은 조정자가 캐릭터의 얼굴 표정이나 위치를 실시간으로 조절할 수 있도록 개발되어 컴퓨터를 애니메이션 제작 기술의 진일보를 이루었다. 1989년 모션 분석은 가상의 가수인 도조(Dozo)의 광학식 캡처 시스템을 테스트하였다.
2개의 모션 캡처 시스템 모두 데모 영상 및 시연에 나오는 연기자들은 얼굴 근육의 움직임이 크고 서양인의 얼굴만을 모델로 하고 있다. 다양한 표정을 리타게팅하기 위한 블랜드 쉐입을 사용하고 있지만 동양인의 얼굴 근육 움직임으로는 표현할 수 없는 부분도 있다는 것을 이번 실험을 통하여 확인하였다. 이러한 부분을 개선하기 위해서는 표정을 연기하는 배우에 따른 근육의 움직임 분석과 리타게팅 결과를 보정하기 위한 연구개발이 더 이루어지기를 제안한다.
8) 1983년 MIT 아키텍처 머신 그룹(Architecture Machine Group)의 긴스버그(Ginsberg)와 멕스웰(Maxwell)은 최초로 광학식 모션 캡처 시스템인 옵 아이(Op-Eye)를 사용하였다. 실제 연기자의 몸에 부착한 깜빡거리는 LED 마커를 2개 이상의 카메라로 인식하도록 하였으며 이를 통하여 획득한 마커의 움직임 정보를 3차원 위치 값으로 연산하도록 하여 가상의 캐릭터에 대한 실시간 애니메이션 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 마커 인식 기술에 대한 기술적 한계로 인하여 마커의 움직임이 빠르거나 카메라의 시각에서 사라지는 경우에는 인식하지 못하는 한계가 있었다.
실험 결과, 페이스웨어가 작업의 복잡성 면에서 페이스쉬프트보다 작업의 단계나 작업의 복잡성이 높으에도 불구하고 오류 발생이 없어 작업 속도는 오히려 약 2배 빨랐다. 페이스웨어의 가장 큰 장점은 오류 발생을 거의 보이지 않는 모션 캡처의 정밀도가 높다는 점이다.
그러나 페이스웨어가 3종류의 소프트웨어를 구입해야 하고 3D 애니메이션 프로그램에 연동해서 작업할 수있는 플러그인도 별도로 구입해야 하기 때문에 구입 비용이 많이 드는 단점이 있으며, 작업 과정에서도 3종류의 소프트웨어를 교차하면서 사용해야 되는 불편함이 있는 반면 페이스쉬프트는 2종류의 소프트웨어만으로 구성되어 있고 사용 방법이 단순하다는 장점이 있다. 페이스웨어 시스템은 애니메이션 구현의 정밀도가 중요한 극장용 캐릭터 애니메이션 제작 유형에 더 높은 적합도를 보였으며 페이스쉬프트 시스템은 애니메이션의 정밀도는 떨어지나 시스템 구축 비용이 상대적으로 저렴하고 프로그램 운용이 단순하며 실시간으로 모션 캡처 작업이 가능한 편리성에 장점이 있어, 이는 3D 컴퓨터 게임 제작에 더 적합하다는 특성을 확인하였다.
64%이며 이를 수정하는데 총 8분이 소요되었다. 페이스웨어는 0%의 오류 발생률을 보이면서 모션 캡처 정밀도의 우수성을 확인할 수 있었다. 페이스웨어가 실시간으로 모션 데이터를 캐릭터에 맵핑하지는 않지만 작업 결과물의 정밀도에 앞서는 페이스웨어가 작업 단계에서 오류 수정 단계를 최소화 시키면서 작업의 복잡성 및 소요 시간의 효율성을 높였다고 볼 수 있다.
후속연구
본 논문은 모션 캡처 방식 중에서 최신 기술이라 할 수 있는 마커리스 얼굴 표정 인식 기술의 경향을 소개하며 현장에서 가장 활발하게 활용되어지고 있는 주요 마커리스 얼굴 표정 인식 시스템들의 제작 과정, 편리성, 제작 속도 및 결과물의 완성도에 대한 실험 및 분석을 통하여 시스템 상호간의 장단점을 제시하고자 하였다. 본 논문에서 제시하는 실험에 대한 분석 내용들이 애니메이터들이 컴퓨터 애니메이션의 제작 목적 및 환경에 따라 적합한 작업 방식을 선택하는데 있어서 참고할 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있기를 기대한다.
다양한 표정을 리타게팅하기 위한 블랜드 쉐입을 사용하고 있지만 동양인의 얼굴 근육 움직임으로는 표현할 수 없는 부분도 있다는 것을 이번 실험을 통하여 확인하였다. 이러한 부분을 개선하기 위해서는 표정을 연기하는 배우에 따른 근육의 움직임 분석과 리타게팅 결과를 보정하기 위한 연구개발이 더 이루어지기를 제안한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
세계 최초의 영화는 무엇인가?
그동안 움직일 수 없었던 사진이나 그림의 움직임 구현 자체가 그 당시 관객들에게는 마술보다 더 큰 시각적 충격이었으며 그 충격은 흥미로움으로 전이되면서 영화와 애니메이션은 빠른 속도로 상업화에 성공하였다. 뤼미에르 형제가 1895년에 제작하고 그 해에 상영했던 세계 최초의 영화인 <기차의 도착>(L'Arrivée d'un Train en Gare de la Ciotat,1895)은 유럽 주요 도시에서 순회 상영할 정도로 인기를 얻으며 영화의 대중화에 성공하였다. 움직이는 사진인 영화가 제작되고 나서 약 10년 뒤에 움직임의 예술이라 할 수 있는 애니메이션 작품이 등장하였다.
디즈니 스튜디오는 백설공주를 제작할 때 오늘날의 모션 캡처의 기술적 개념을 적용했는데, 구체적으로 어떤 방식으로 제작하였는가?
디즈니 스튜디오는 <백설공주>를 제작할 때 이미 오늘날의 모션 캡처의 기술적 개념을 적용하였다. 실제 연기자의 연기를 필름으로 촬영한 후, 애니메이터들이 영상 필름에 나타나는 연기자의 움직임을 애니메이션 캐릭터에 적용시켜 캐릭터 움직임의 사실성을 구현하였다. 이와 같은 애니메이션 제작 방식은 오늘날 로토스코핑 기법과 동일하다.
시네마토그래프를 발명한 사람은?
15,000여 년 전의 알타미라 동굴벽화를 통해서도 알 수 있듯이 생명이나 영혼을 불어넣기 위하여 정지된 그림에 움직임을 부여하려는 인간 욕구의 역사는 오래되었다. 1895년 뤼미에르(Lumière) 형제가 시네마토그래프를 발명하면서 움직임 표현에 대한 인간의 욕구는 현실 세계에서 본격적으로 구현되기 시작하였다. 그동안 움직일 수 없었던 사진이나 그림의 움직임 구현 자체가 그 당시 관객들에게는 마술보다 더 큰 시각적 충격이었으며 그 충격은 흥미로움으로 전이되면서 영화와 애니메이션은 빠른 속도로 상업화에 성공하였다.
참고문헌 (20)
에드 훅스, 서승택 역, 애니메이터를 위한 연기 연습, 신지서원, 2003.
존 할라스, 황선길 외 역, 세계 애니메이션 작가와 작품, 범우사, 2002.
김철기, 손원준, 모션캡쳐시스템을 이용한 애니메이션 기술의 동향 분석, 한국디자인럼, Vol.19 (2008), pp.203-211.
김해윤, 컴퓨터 그래픽 및 애니메이션 발달 과정에 대한 고찰, 디지털영상학술지, Vol.7 No.1 (2010), pp.27-4.
소요환, 페이셜 모션 캡처를 활용한 사실적인 얼굴 애니메이션 제작 파이프라인 연구, 커뮤니케이션 디자인학연구, Vol.- No.38 (2012), pp.321-330.
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