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CMU를 나와 지금은 University of Washington의 교수로 재직중인 Zoran Popović는 Motion Capture Data를 바탕으로 Dynamic Human Motion을 만들어내는 기술에 있어서 독보적인 경지에 올라있다. 초기 논문인 "Physically Based Motion Transformation," with Andy Witkin in Computer Graphics (SIGGRAPH)에서 그는 mocap data에서 Spacetime Motion Fitting이라 불리는 mocap data = [solution] x dynamic environment 형식의 equations을 만들어 물리환경이 적용된 "유사한" 모션으로 변환한후 이를 새로운 Contstraints(e.g. 보다 높은 점프, 새로운 Footstep등)에 맞게 편집(Spacetime Edit)하여 새로운 모션을 생성(Motion Reconstruction)하는 시도를 하였다.  "Learning Physics-based Motion Style with Inverse Optimization," with C. Karen Liu and Aaron Hertzmann, in ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH 2005)에서 그는 보다 다양한 biomechanical factor들(근육의 spring & damper적 특징, 관절의 탄성, 특정관절의 부자유스러움, 신발의 탄성등)을 Paremeterize하였으며, 이를 통하여 언덕을 오르거나 캐릭터의 Motion Style(Sad, Happy등), 그리고 관절불구 등의 변화를 적용시킬 수 있게 하였다. 동영상 보기.. 매우 리얼해보이는 이 동영상은 정해진 Contraint에 맞게 오랜시간동안 계산된 Simulation이다. Real-time과 Active Motion을 중시하는 게임 인더스트리에서 쓰일려면 "十年早いんだよ!"일 수도 있지만 현재 모든 IT영역을 통틀어 Computing Power의 Driven Key는 역시나 게임산업이기 때문에 머지않았다가 정답일듯 싶다. 다만 "인간다운 모션"과 Dynamic Human Motion의 경계를 허무는 정답이 존재하지 않기 때문에 많은 연구가 필요할듯. 웹 사이트 바로가기 |
