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마커리스 모션캡처는 특별한 장비 없이 움직임을 캡처하는 방식이지만, 모션 재현도의 정확도가 많이 떨어지기 때문에 고퀄리티 영상 제작에 한계가 있어, 정확한 움직임을 구현할 필요가 없는 캐쥬얼 게임 같은 분야에서만 제한적으로 활용됐다. 하지만 최근에는 인공지능 기술의 발전으로 한계점 극복이 예상되면서, 첨단 ICT 업체에서 인공지능 기반의 모션캡처 애플리케이션들을 출시하여 한정된 기술과 예산으로 영상을 제작하고 싶어 하는 제작자들에게 많은 관심을 받는 가운데 미국 LA에 본사를 둔 원더 다이내믹스(Wonder Dynamics)에서는 클릭 몇 번 만으로 원하는 장면을 CG 화면으로 자동으로 변환해 줄 수 있는 콘텐츠 제작 플랫폼을 출시하여 많은 관심을 받고 있다.
따라서, 본 연구에서는 ‘원더 스튜디오’를 활용하여 기술적 관점과 디지털 액팅 관점으로 액터의 실제 움직임을 얼마나 정확하게 캡처하는지 실험을 통한 비교분석을 진행하였다. 그 결과, 기술적 관점으로 지면 인식과 신체별 간섭은 복수 애플리케이션 사용이나 카메라 추가로 인식률을 높일 수 있으며 디지털 액팅 관점으로 키포즈(Keypose) 인식은 상당한 수준으로 판단하지만, 손가락 제스처는 후보정 보완이 필요했다. 또한, 모션캡처 제작 경험이 풍부한 전문가 6인의 인터뷰를 통해 AI 모션캡쳐 애플리케이션을 활용한 애니메이션 제작의 효율성에 관해 검증하였으며, 한정된 제작비용과 공간에서 영상을 제작하는 독립 스튜디오와 창작자에게 작품 향상의 기회가 될 것으로 판단한다.
따라서, 본 연구에서는 ‘원더 스튜디오’를 활용하여 기술적 관점과 디지털 액팅 관점으로 액터의 실제 움직임을 얼마나 정확하게 캡처하는지 실험을 통한 비교분석을 진행하였다. 그 결과, 기술적 관점으로 지면 인식과 신체별 간섭은 복수 애플리케이션 사용이나 카메라 추가로 인식률을 높일 수 있으며 디지털 액팅 관점으로 키포즈(Keypose) 인식은 상당한 수준으로 판단하지만, 손가락 제스처는 후보정 보완이 필요했다. 또한, 모션캡처 제작 경험이 풍부한 전문가 6인의 인터뷰를 통해 AI 모션캡쳐 애플리케이션을 활용한 애니메이션 제작의 효율성에 관해 검증하였으며, 한정된 제작비용과 공간에서 영상을 제작하는 독립 스튜디오와 창작자에게 작품 향상의 기회가 될 것으로 판단한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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