AI 기술 요소의 진화에 따른 3D 캐릭터 애니메이션의 제작 효율성 제고 연구 : 지각된 유용성을 중심으로

Q: 이 논문에서 정의한 지각된 유용성이란 무엇인가?

지각된 유용성은 새로운 기술이 유용성이 높고 사용자의 직무 관련성에 미치는 영향과 신속한 작업 결과에 효과적으로 기여함으로써, 기술 사용 의도와 직무 성과의 향상에 부합하는지를 나타내는 개념이다. 이는 확장된 기술수용모델(TAM2)의 핵심 요소이다.

Q: AI 기술이 3D 캐릭터 애니메이션 제작 파이프라인에 어떤 확장성을 제공하는가?

연구 결과, AI 기술은 3D 캐릭터 애니메이션 제작 파이프라인에 향상된 생산성, 정확도 높은 자동화, 창의성 강화, 일관된 품질의 우수성, 가시성, 호환성으로 효율적인 확장성을 제공한다. 이는 유연한 작업 환경을 제공하여 광범위한 분야의 발전 가능성을 열어 준다.

이경은; 한창완

doi:10.51467/ASKO.2024.12.20.4.201

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저자정보: 이경은 한창완 (세종대학교)

저널정보: 한국애니메이션학회 애니메이션연구 애니메이션연구 제20권 제4호(통권 제72호)

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본 연구는 3D 캐릭터 애니메이션 관련 소프트웨어 카스카더(Cascadeur)와 Move AI에 융합된 AI 기술이 기존 키 프레임 애니메이션과 모션 캡처의 문제점을 보완해 준 요소를 분석한다. 이를 바탕으로 확장된 기술수용모델(TAM2)의 지각된 유용성에 기반하여 효율적인 성과에 기여한 AI 기술의 구조적 연계와 확장성, 그에 따른 새로운 이론적 모형을 제시했다. 그 결과 첫째, 카스카더의 AI 오토포징, 오토피직스는 포즈와 움직임에 자동화로 키 프레임 애니메이션 제작 시간을 단축시켰고, 미숙한 사용자도 고품질 애니메이션을 구현 가능하게 했다. Move AI 모션 캡처는 단일 카메라 지원 Move One, 고품질을 출력하는 Move Pro, 실시간 콘텐츠 제공 Move Live 마커리스로 전문 장비와 스튜디오의 환경적 제약을 해결하여 예산 부담을 절감했다. 둘째, 지각된 유용성의 업무 관련성은 AI의 신속성과 자동화로 창의적 동작 표현에 집중할 수 있는 환경을 조성했다. 결과 품질은 캐릭터 관절 배치, 사실적인 자동 물리, 동작 패턴 감지, 소품과의 상호작용에 정확도를 높여 일관된 고품질을 제공했다. 결과 입증 가능성은 게임, 광고, XR 콘서트 등 실질적인 결과물의 가시성으로 사용자의 신뢰성을 높여 목표를 달성시켰다. 셋째, 키 프레임 애니메이션과 모션 캡처의 제작 파이프라인을 최적화한 AI 기술은 향상된 생산성, 정확도 높은 자동화, 창의성 강화, 일관된 고품질, 가시성, 호환성의 확장성을 제공했다. 본 연구자는 사용자 업무에 상호작용을 촉진시킨 AI 기술의 결과를 바탕으로 새로운 이론인 기술적 상호작용을 제시하여 계속되는 기술의 진화 과정에 이론적 한계를 보완하고 현상을 해석할 수 있는 틀을 제공했다.

This study analyzes how the AI technologies integrated into 3D character animation software, such as Cascadeur and Move AI, address the challenges of traditional keyframe animation and motion capture. Building on this, the study proposed a new theoretical model by examining the structural connectivity and scalability of AI technologies that contributed to efficient performance, based on perceived usefulness in the extended Technology Acceptance Model(TAM2). The findings are as follows. First, AI AutoPosing and AutoPhysics in Cascadeur reduced the production time of keyframe animation by automating poses and movements, making it possible for even inexperienced users to create high-quality animations. Move AI motion capture solves the environmental constraints of professional equipment and studios with single camera-enabled Move One, Move Pro, which outputs high quality, and live content delivery Move Live Markerless. Secondly, the job relevance of perceived usefulness has created an environment where one can focus on creative motion expression through the speed and automation of AI. Output quality enhanced accuracy in character joint placement, realistic automated physics, motion pattern detection, and interactions with props, delivering consistent high quality. Result demonstrability achieved the goal by increasing the reliability of the user with the visibility of actual results such as games, advertisements, and XR concerts. Third, the AI technologies that optimized the production pipelines of keyframe animation and motion capture offered improved productivity, precise automation, enhanced creativity, consistent high quality, and scalability in visibility and compatibility. Based on the results of AI technology facilitating user interaction with tasks, this study introduces a new theory called technological interaction, providing a framework to overcome theoretical limitations and interpret phenomena throughout the continuous evolution of technology.

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