위키원
"모션캡처"의 두 판 사이의 차이
qkrwhdtn6296 (토론 | 기여) (qkrwhdtn6296 (토론)의 462617판 편집을 되돌림) |
leejia1222 (토론 | 기여) |
||
| (사용자 4명의 중간 판 146개는 보이지 않습니다) | |||
| 1번째 줄: | 1번째 줄: | ||
| − | '''모션캡처'''(motion capture)란 | + | '''모션캡처'''<!--모션 캡처-->(motion capture)란 사람, 동물 또는 기계 등의 사물에 [[센서]]를 달아 그 대상의 움직임 정보를 인식해 애니메이션, 영화, 게임 등의 영상 속에 재현하는 기술이다. |
| + | |||
| + | ==개요== | ||
| + | 모션캡처는 사물이나 사람의 움직임을 [[자이로스코프]] [[센서]]를 이용해 [[디지털]]로 옮기는 기술을 말한다. 영화에서 뿐만 아니라 병원에서는 환자의 보행 교정, 스포츠계에서는 선수의 자세 교정 등 군대·예능·스포츠·의료·[[로봇공학]]까지 많은 분야에서 적용되고 있다. 모션캡처의 방식에 따라 기계식ㆍ자기식ㆍ광학식 등으로 분류된다. 영화산업에서의 모션캡처는 배우의 움직임을 기록하여 그 정보를 [[2D]]나 [[3D]] [[컴퓨터]] 애니메이션으로 디지털 캐릭터의 움직임을 만드는 데 사용하는 것을 말한다. 배우들이 마커를 몸에 찍고 카메라 앞에서 연기하면 그 움직임을 디지털 캐릭터가 화면 속에서 구현하게 되는 것이다. 모션캡처의 장점은 높은 품질의 실감나는 영상효과를 얻을 수 있다는 점과 디지털화된 정보로 복제화가 가능해 경제성은 물론 용역의 재활용 효과도 얻을 수 있다는 것이다. 영화 반지의 제왕(2001년)에서는 이 기술을 이용하여 골룸이라는 캐릭터의 움직임을 생생하게 만들어냈다. 2000년대 후반에는 얼굴이나 손가락의 미세한 움직임도 반영할 수 있을 정도로 기술이 발전하여 이를 모션캡처와 구분해 퍼포먼스캡처라고 부르기도 한다. 영화 아바타(2009년)에서는 퍼포먼스캡처 기술을 극도로 발전시켜 배우들의 눈동자와 혀의 움직임까지도 잡아냈는데, 감독인 제임스 카메론(James Cameron)은 이를 배우의 감정(emotion)까지 완벽하게 잡아냈다고 해 이모션캡처(emotion capture)라고 부르기도 했다.<ref>〈[https://terms.naver.com/entry.naver?docId=935558&cid=43667&categoryId=43667 모션캡처]〉, 《시사상식사전》</ref> | ||
== 역사 == | == 역사 == | ||
| − | 모션캡처의 | + | 모션캡처의 역사는 말의 움직임에 관한 1800년대 말의 논란으로부터 시작되었다. 당시 풍경 사진을 주로 찍던 사진작가 에드워드 머이브리지는(Eadweard Muybridge) 목장을 소유한 친구로부터 말이 장애물을 넘을 때 순간적이나마 네 발이 모두 공중에 떠있는 순간이 있는지에 관한 질문을 받았다. 말의 움직임이 너무 빨랐기 때문에 육안으로는 순간적인 말의 움직임을 정확히 관찰할 수 없었다. 이 문제를 해결하기 위해 1878년 6월 15일 머이브릿지는 24대의 스틸 카메라를 일렬로 늘어놓고 일정한 시간 간격으로 셔터를 격발시켜 장애물을 넘는 말의 움직임을 일련의 사진에 담는데 성공한다. 이는 동작 분석을 위한 최초의 모션캡처이자 이후 활동 사진 및 영화의 발명으로 이어지는 시발점이기도 했다. 초창기의 모션캡처는 컴퓨터의 도움 없이 수작업으로 이루어졌다. 대표적인 예가 1915년 맥스 플레이셔(Max Fleicher)에 의해 고안된 로토스코프(rotoscope)라는 방법으로 애니메이션 제작 시에 실제 사람의 움직임을 연속 사진에 담고 이를 그림판에 투영시켜 애니메이터로 하여금 윤곽선을 따라 그림을 그리도록 한다. 이러한 방식을 사용하면 매우 사실적인 움직임을 애니메이션으로 재현할 수 있어 애니메이션 제작에 폭 넓게 활용되었다. 디지니의 초창기 애니메이션인 백설공주에서 로토스코프가 활용되었고, 아나스타샤에서 실사 영화와 같은 느낌의 애니메이션을 제작하는데 사용되었다. 모션캡처는 이후 군사, 의료 목적으로 꾸준히 활용되어 왔으며, 본격적으로 컴퓨터 애니메이션에 활용되기 시작한 것은 1985년 로버트 아벨(Robert Abel)에 의해 제작된 텔레비전 광고 브릴리언스(Brilliance)에 등장하는 여성형 로봇의 애니메이션을 위해서였다. 은빛의 반짝이는 금속 재질과 사실적인 움직임으로 이 로봇 애니메이션은 당시 대단한 관심을 끌었다. 아벨은 로봇의 움직임을 얻기 위해 연기자에게 흰색의 레오타드를 입히고 18개의 주요 관절 부위를 검정색으로 표시한 뒤 연기자의 움직임을 여러 대의 비디오 카메라로 녹화하여 검정색 표시의 3차원 좌표를 계산하였다. 아벨이 시도한 방식은 최초의 광학식(optical) 모션캡처로 기록되어있다. 1988년 실리콘 그래픽스(Silicon graphics)와 드그라프-워먼(deGraf-Wahrman)에 의해 개발된 '마이크 말하는 얼굴(Mike the talking head)'은 얼굴 표정 캡쳐를 이용하여 실시간 얼굴 애니메이션이 가능함을 보여주었다. 실제 사람 마이크 그리블(Mike Gribble)이 각각의 음소를 발음하는 얼굴을 3차원 스캔하여 다면체(polygon)으로 이루어진 얼굴 모델을 얻고 음소에 해당되는 표정들을 보간(interpolate)하여 사실적인 얼굴 애니메이션을 얻었다. 이후 모션캡처 기술은 영화 산업을 중심으로 광범위하게 퍼져 나갔으며 개봉된 수없이 많은 영화의 특수 효과를 위해 사용되었다.<ref name="이제희">서울대학교 컴퓨터공학부 이제희, 〈[http://mrl.snu.ac.kr/courses/CourseAnimation/readings/motion_capture.pdf 모션 캡쳐의 과거, 현재, 그리고 미래]〉, 《서울대학교》, 2004-03-02</ref><ref>공세진 기자, 〈[https://www.gokmu.com/news/article.html?no=10681 몸의 움직임부터 표정까지 ‘모션캡처’]〉, 《계명대신문》 , 2011-05-23</ref><ref>홍석찬, 〈[http://www.mitak.or.kr/upload/data/3%20Rotoscoping.pdf 로토스코핑에서 이모션 캡처로의 발전 과정]〉, 《제작기술논문》, 2013-12-31</ref> |
| − | + | ||
| − | <ref> 이제희, < | + | ==대상== |
| + | 움직임에 대한 인간의 지각은 때론 놀라울 정도로 정교하다. 특히, 움직임의 미세한 특징으로부터 감정의 기복이나 미묘한 개성의 차이 등을 읽어내는데 인간 지각은 대단히 뛰어나며 이는 애니메이션을 제작하는데 있어 어려움의 원인이 된다. 애니메이터에게 있어 인간 동작의 미세한 부분까지 창조해 내는 일은 대단히 어려우며 뛰어난 재능과 노력을 필요로 한다. 모션캡처의 가장 중요한 장점은 실제 사람 동작의 미세한 특징들을 [[컴퓨터]]로 얻어내어 캐릭터에 적용할 수 있다는 것이다. 사람마다 지닌 제 각각의 스타일, 분위기, 감정 상태, 무게감, 물리적 특성 등 동작을 사실적으로 보이게 만드는 중요한 요소들이 녹화된 동작 데이터에 포함되어 있으며, 이러한 부분이 애니메이터의 작업을 도와 애니메이션 제작 기간을 단축하는데 도움을 줄 수 있다. 일반적으로 인체는 컴퓨터 내에서 트리(tree) 구조의 다관절체(articulated figure)로 표현된다. 전신 모션캡처를 통해 얻고자 하는 [[데이터]]는 루트의 위치와 방향, 그리고 모든 관절각을 포함한다. 엉덩이에 해당하는 부분을 루트로 지정하는 경우가 많으나 반드시 그런 것은 아니며 사실상 신체 어떤 부위도 루트가 될 수 있다. 이와 더불어, 다관절체 연결 구조와 각 부위의 길이 등 캡쳐하고자 하는 대상 신체에 관한 정보를 필요로 한다. 이러한 정보는 특정 자세로부터 반자동적으로 계산하기도 하고, 아주 높은 정밀도를 원하는 경우에는 버어지니아 캘리퍼스(virginia calipus)와 줄자 등의 측정 도구를 이용하여 신체 부위 별로 수작업으로 측정하기도 한다. 관절체에 관한 정보 외에 피부의 변형에 관한 데이터를 같이 캡쳐하기도 한다. 이 경우 신체는 부드럽게 변형 가능한 물체로 간주되며 근육의 팽창 정도나 피부의 주름까지 시간에 따라 변화하는 세부적인 형상을 모두 녹화하여 저장한다. 상황에 따라서는 연기자가 입고 있는 옷의 움직임을 캡쳐하거나, 얼굴이나 손 등 특정 부위만을 확대하여 캡쳐하기도 한다. 모션캡처의 또 다른 대상은 연기자가 들고 있는 기구나 장비, 예를 들면 공이나 총기, 막대기, 가방 등이 될 수 있다. 이와 더불어 연기자가 움직이는 환경도 캡쳐의 대상이 된다. 예를 들어, 정글짐에서의 동작을 녹화한다면 정글짐의 주요 부위에 표식을 부착하여 연기자의 동작과 함께 캡쳐한다. 이 데이터는 정글짐을 컴퓨터로 모델링하고 이를 동작 데이터와 일치시키는데 활용될 수 있다. 인체 모형을 부드럽게 변형 가능한 물체로 간주하고 녹화된 표식의 위치를 이용하여 모형을 변형한다.<ref name="이제희"></ref> | ||
| + | |||
| + | ==특징== | ||
| + | 모션캡처의 장점은 실시간에 가까운 결과물을 얻을 수 있다는 것이다. 복잡한 물리적·해부학적 움직임 및 상호작용을 아무런 추가 연산 없이 재현할 수 있다. 반면 모션캡처의 단점으로는 유령 등 물리법칙을 따르지 않는 애니메이션은 생성할 수 없다는 것이다. 또한 가상의 생물이나 촬영이 불가능한 생물 등의 애니메이션을 만들 경우, 인간의 애니메이션을 변형해서 사용해야 하기에 캐릭터의 몸이 스스로 겹쳐지는 등 여러 오류가 발생한다. 이와 같이 웬만한 애니메이션은 캡처 대상이 대부분 인간이며 극도로 훈련된 동물도 매우 적어 캡처 대상이 제한적이다.<ref name="나무">〈[https://namu.wiki/w/%EB%AA%A8%EC%85%98%20%EC%BA%A1%EC%B2%98 모션 캡처]〉, 《나무위키》</ref> | ||
| + | |||
| + | == 구현 방법 == | ||
| + | ===광학식=== | ||
| + | 특정 주파수만 받아들이는 필터를 갖춘 여러 대의 비디오카메라를 이용하여 캡처 대상이 최소 두 개 이상의 카메라에서 동일한 지점에 투영되도록 한 뒤 삼각측량법을 통해 대상의 삼차원적 좌표를 역산한다.<ref name="이제희"></ref> 일반적으로 측정의 정확도를 위해 캡처 대상에 마커를 부착한다. 마커는 광학적 성질로 인해 데이터 적으로 식별이 용이하여 보다 정확한 측정을 가능하게 한다. 하지만 최근의 시스템은 각각 동적으로 식별된 표면 기능을 추적함으로써 정확한 데이터를 생성할 수 있게 되었다. 많은 수의 배우들을 추적하거나, 캡처 영역을 확대하는 것은 카메라의 수를 늘리는 것으로 해결된다. | ||
| + | |||
| + | ====패시브 마커==== | ||
| + | 패시브 마커는 특정한 파장의 빛을 [[재귀반사]] 하는 물질로 코팅된 [[마커]]로서, 주로 적외선을 재귀 반사하며 적외선 카메라와 대응하여 사용된다. 패시브 마커의 가장 큰 장점은 사람이 아닌 무기, 탈것 등의 오브젝트 모션이 필요할 경우 대상이 되는 오브젝트가 단순히 하나의 [[강체]](Rigid body)라면 적당히 몇 개의 마커를 붙이는 것 만으로도 추후에 [[소프트웨어]]에서 간단히 오브젝트의 모션을 생성해 낼 수가 있다. 그 외에 액티브 마커에 비해 상대적으로 가격이 저렴하며 캡처 대상이 느끼는 신체적 부담이 적다 또한 마커의 구조가 간단하고 캡처 대상이 값비싸고 불편한 기계식/전자식 장비를 착용할 필요가 없다. 패시브 마커의 단점으로는 크게 두 가지가 있는데 그중 하나는 모든 마커가 동일한 파장의 빛을 반사하기 때문에 마커끼리의 상호 간 식별이 불가능하다. 예를 들어 캡처 대상이 뒤로 돌았을 경우는 전면의 마커가, 앞으로 돌았을 경우는 후면의 마커가 보이지 않아 마커끼리의 상호 위치관계가 달라지거나 손실된 상태로 촬영되어 그 결과물을 디지털 기록으로 변환할 시, 각각의 마커가 캡처 대상의 어느 부위에 붙어 있었는지 데이터상으로는 알 수 있는 방법이 없다. 그렇기에 애니메이션을 적용할 대상 캐릭터의 뼈대와 관절에 대입하면 엉망진창이 된다. 마찬가지로 다수의 캡처 대상을 촬영할 경우 순수 데이터상으로는 어느 마커가 어느 캡처 대상을 지칭하는지 알 수 있는 방법이 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 수백 개의 달하는 다수의 카메라를 사용하여 오차가 발생하는 영상의 개수를 최소화할 수 밖에 없으며, 그럼에도 발생하는 오류들은 애니메이터들이 수작업으로 수정할 수밖에 없다. 패시브 마커의 또 다른 단점은 적외선을 활용하기 때문에 태양광의 간섭에 취약하여 야외 환경이나 창문에서 태양광이 들어오는 환경 등에서는 데이터가 제대로 얻어지지 않는다.<ref name="나무"></ref> | ||
| + | |||
| + | ====액티브 마커==== | ||
| + | 액티브 마커는 외부의 빛을 반사하는 방식이 아닌 마커 스스로가 빛을 발산한다. 주로 LED 등을 이용하는데, 한 번에 하나의 LED를 매우 빠르게 점등하여 위치 값을 삼각측량을 하거나 소프트웨어가 있는 여러 개의 LED로 위치를 식별한다.<ref>〈[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%AA%A8%EC%85%98_%EC%BA%A1%EC%B2%98 모션 캡처]〉, 《위키백과》</ref> 액티브 마커의 장점은 패시브 마커와 달리 각 마커의 색깔이나 주사율을 달리하는 등의 방식으로 마커 간의 식별이 가능하다. 또한 마커 자체적으로 빛을 발산하기에 패시브 마커보다 더 먼 거리에서 식별할 수 있으며, 적외선 카메라와 같이 카메라가 별도 파장의 빛을 발산하고 탐지할 필요가 없다. 그렇기에 보다 넓은 환경에서의 동적 촬영, 혹은 야외 환경에서의 촬영을 가능하게 한다. 하지만 당연 액티브 마커의 단점도 존재한다. 패시브 마커와 달리 각 마커의 색깔이나 주사율을 달리하는 등의 방식으로 마커 간의 식별이 가능하다 또한 마커 자체적으로 빛을 발산하기에 패시브 마커보다 더 먼 거리에서 식별할 수 있으며, 적외선 카메라와 같이 카메라가 별도 파장의 빛을 발산하고 탐지할 필요가 없다. 그렇기에 보다 넓은 환경에서의 동적 촬영, 혹은 야외 환경에서의 촬영을 가능하게 한다.<ref name="나무"></ref><ref>〈[https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:ry6_TdGjhGEJ:https://www.acc.go.kr/board/boardDownload.do%3Fidx%3D1%26refIdx%3D1132%26boardID%3DNOTICE%26PID%3D0401+&cd=31&hl=ko&ct=clnk&gl=kr R&D Book 결과물]〉, 2020-02-21 </ref> | ||
| + | |||
| + | ====마커리스==== | ||
| + | [[마커리스]]는 컴퓨터의 연산능력과 소프트웨어의 발전을 이루면서 패턴인식, 특정 추출 등의 영상처리와 분석기술을 통해 캡처 대상의 움직임을 포착함으로써 이루어진다. 이미지 모션캡처라고도 불린다. 마커리스 캡처 방식의 장점은 가격과 접근성이다. 다수의 특수 카메라와 마커가 필요하지 않고 전용 스튜디오도 필요 없다. 캡처를 위한 어떠한 사전준비도 필요하지 않기에 매우 쉬운 캡처가 가능하다. 하지만 당연히 캡처가 쉬운 만큼 정확성이 떨어진다. 영상 처리기술만으로는 마커를 이용하는 방식에 비해 물리적으로 정확성의 한계가 존재한다. 영상 산업용으로 사용할 때에는 트래킹 밴드라 불리는 검은색, 흰색이 번갈아 있는 줄무늬 띠를 착용하여 어느 정도 정확성을 높일 수 있으나, 결국 심각한 오차로 인해 애니메이션 적용을 위해서는 수작업 애니메이션 작업과 동일한 수준의 대규모 보정 작업이 필요하고, 정확한 캡처를 위해서는 초근접 촬영이 필요하므로 촬영 환경이 자유롭다는 이점조차 무색해진다. 트래킹 밴드가 없는 순수 마커리스 캡처는 영상 산업용으로는 사용하기에는 힘들어 개인 혹은 소규모의 영상 제작에서 예산이 부족한 부득이한 경우에 사용하게 된다. 때문에 마커리스 캡처 방식은 주로 게임 등의 프로그램에 대한 인간 인터페이스 장치로써 활용되는데, 이러한 용도로 사용할 때도 영상에서 캡처 대상을 포착하는 데에 고도의 연산이 필요하기 때문에 움직임이 데이터로 변환되는 데에 수 밀리초(ms)에서 1초가량에 지연 시간이 있다. 가장 대표적인 마커리스 모션캡처 기술은 [[커넥트]]이다 이 외에도 [[페이셜 캡처]]도 [[마커리스 캡처]]의 기술을 어느 정도 차용한다.<ref name="나무"></ref> | ||
| + | |||
| + | ====페이셜 캡처==== | ||
| + | 페이셜 캡처는 캡처 대상의 얼굴을 기록하는 기술이며 당연하게 캡처 대상은 인간으로 한정된다. 페이셜 캡처는 광학식임에도 불구하고 단일의 카메라로 충분한데 그 이유가 인체의 얼굴은 비교적 평면에 가까우며, 이목구비의 위치가 명확하기에 단일 카메라로도 캡처 대상의 삼차원적 좌표를 역산하는 데에 어려움이 없기 때문이다. 영화 산업에서 페이셜 캡처 기술이 본격적으로 사용된 작품은 폴라 익스프레스로, 이는 영화 산업에서 얼굴 표정을 모션캡처를 통해 데이터로 산출한 첫 번째 사례이다. 이후 영화 '아바타'에서 각 배우가 헤드 캡에 부착된 소형 카메라를 장착하여 더욱더 정적인 환경에서의 캡처가 가능해지면서 정교한 얼굴 애니메이션이 가능해짐에 따라 현대 영화산업에서는 대다수가 페이셜 캡처 전용의 소형 카메라를 사용하게 된다. 페이셜 캡처 기술은 일반적으로 마커를 병행함에도 마커리스 캡처 기술을 부분적으로 차용하는 경우가 많은데 이는 많은 마커를 부착하더라도 80여 개의 안면 근육의 복합적 움직임에 따른 조합이 수만에 달하는데 이를 고작 수십 개의 마커만으로는 데이터를 산출하는 데에는 한계가 있기 때문이다. 반면 얼굴이라는 캡처 대상은 매우 정적이고 특징 추출에 용이하여 영상 처리기술을 적용하기 매우 용이하다. 상용화된 마커리스 페이셜 캡처의 예시는 오락용 소프트웨어인 페이스리그(FaceRig)나, 아이폰(iPhone) 엑스(X)의 기능인 애니모티콘이 있으며 해당 기술을 응용해 인기가 급상승 중인 니지산지, 홀로라이브(Hololive) 등이 해당한다.<ref name="나무"></ref> | ||
| + | |||
| + | ===비광학식=== | ||
| + | ====자기식==== | ||
| + | 자기식 모션캡처는 캡처 대상의 관절에 자기장을 계측할 수 있는 센서를 부착한 뒤, 자기장 발생 장치 근처에서 각 센서의 자기장 변화량을 계산하여 움직임을 측정하는 방식이다. 1990년대에 주로 쓰인 모션캡처 기술이다. 자기식 모션캡처의 장점은 오차가 매우 낮아 소량의 센서로 모션캡처가 가능하며 가격 또한 상대적으로 저렴한 편이다. 하지만 외부 환경에 매우 민감한데 금속 물체나 자성체가 있으면 측정 자체가 불가하며, 전자 장비에조차 영향을 받는다. 심지어 센서끼리도 서로 영향을 주기 때문에 둘 이상의 대상을 동시에 캡처가 안 된다. 그 외에도 형성할 수 있는 자기장의 범위에 한계가 있어 캡처 대상이 움직일 수 있는 공간적 한계가 있고, 전자기장의 문제로 무선 데이터 전송에 어려움이 있어 정확한 측정 데이터 송수신을 위해 유 선식 장비를 사용해야 하는 단점이 있다. 자기식 모션캡처는 현재 영상시장에서는 정확도 면에서는 광학식, 범용성 면에서는 관성식에 밀려 거의 쓰이지 않는다.<ref name="나무"></ref> | ||
| + | |||
| + | ====관성식==== | ||
| + | 관성식 모션캡처는 [[가속도센서]], [[자이로센서]], [[지자기센서]]가 조합된 관성 센서가 신체의 관절 및 주요 부위에 부착된 전용 슈트로 캡처 대상의 움직임, 회전, 방향을 읽어내는 방식이다. 관성식 모션캡처의 장점은 마커를 사용하는 광학식 모션캡처에 비해 상대적으로 캡처 대상의 신체적 부담이 적어 보다 동적인 움직임이 가능하고, 별도의 촬영 장비가 필요하지 않아 주변 환경의 영향을 받지 않아 범용성이 높고, 비용이 저렴하다는 점이다. 또한, 캡처 볼륨의 제약이 거의 없어 큰 장점이 된다. 그리고 광학식 모션캡처의 경우 캡처 볼륨을 넓히기 위해서는 그만큼의 카메라 증설이 필요하여 가격이 급상승하고, 자기식 모션캡처의 경우에는 몇 발자국 움직이기도 힘들 것을 고려하면 관성식 모션캡처의 캡처 볼륨은 큰 메리트로 다가온다. 이로 인해 격렬하고 큰 움직임이 필요한 스턴트, 와이어 액션 등에는 관성식 모션캡처가 많이 활용되고, 야외 촬영에서 이미지 기반 모션캡처와 같이 사용하기도 한다. 관성식 모션캡처의 단점은 정확도가 상대적으로 떨어진다는 것이다 자이로 센서의 구조적 문제로 인해 캡처 시간이 길어질수록 오차 범위가 넓어진다는 것이다. 이 때문에 관성식 모션캡처는 많이는 수십 분 단위로 계속해서 영점을 조절해 주어야 한다. 관성식 모션캡처의 가격은 센서의 개수와 정확성에 따라 크게 달라지며, 비쌀 경우에는 수만 달러에 달한다. 퍼셉션 뉴런과 같이 대중 공개 목적으로 개발된 저가형 관성식 모션캡처 슈트도 있어 주로 테마파크형 브이알방이나, [[버츄얼유튜버]]를 대상으로 판매되고 있다. 관성식 모션캡처는 부분적으로 오래전부터 대중화되어 사용되고 있었는데 대표적으로 위(Wii) 리모컨을 비롯한 [[게임]] [[컨트롤러]]가 그 사례이다.<ref name="나무"></ref> | ||
| + | |||
| + | ====기계식==== | ||
| + | 기계식 모션캡처는 가장 초창기에 사용하였던 방식으로 캡처 대상이 기계식 외골격을 입고 해당 외골격의 기계 관절에 부착된 압력 및 회전 센서를 통해 움직임을 측정하는 방식이다. 기계식 모션캡처의 장점은 주변 환경의 영향을 받지 않고 측정치가 캡처 대상과 완벽하게 동일하다는 점이다. 애초에 캡처 대상의 움직임에서 일어나는 부차적 물리 값을 이용하는 다른 캡처 방식과는 달리, 캡처 대상이 직접 부착된 기계에 물리적으로 힘을 가하여 측정하기 때문에 데이터가 매우 정확해진다. 하지만 기계식 모션캡처의 치명적 단점은 캡처 대상이 자연스럽게 움직일 수 없다는 것이다. 자기식 장치도 상대적으로 불편한 편이지만 슈트도 아닌 외골격을 장착해야 하는 기계식 장치는 더욱 캡처 대상에게 불편함을 준다. 이 때문에 캡처 대상이 정상적인 움직임을 취하는 것은 불가능하다. 정확한 데이터를 측정하더라도 캡처 대상의 움직임이 부자연스러워 기계식 모션캡처는 영상산업 초창기에 실험적으로만 사용하다가 빠르게 사장되었다.<ref name="나무"></ref> | ||
| + | |||
| + | ====핸드 캡처==== | ||
| + | 핸드 캡처는 말 그대로 손의 모션을 캡처하기 위한 방식인데 인간의 손은 마커나 센서를 통해서는 움직임을 측정하기에는 너무 작아 일반적인 방법으로는 캡처하기 힘들다. 그렇기 때문에 핸드 캡처는 몸이나 얼굴과는 별도의 방식으로 이루어진다. 핸드 캡처는 기계식과 광학식 두 가지 방법이 있는데 기계식으로 진행할 경우 센서가 부착된 전용 글러브를 착용하며 광학식으로 진행할 경우는 주로 캡처 대상의 목에 카메라나 센서를 부착한다. 일반 사용자용으로 판매되는 기기는 광학식의 경우 리프모션(Leap Motion)이 있으며, 기계식의 경우 사이버글러브(Cyber Glove)가 있다. 일반적으로는 영화 촬영에서 마커를 이용하여 모션캡처를 할 경우는 핸드 캡처는 생략되거나 검지와 약지에만 마커를 부착하며 이후는 수작업 통해 보충된다.<ref name="나무"></ref> | ||
| + | |||
| + | ==사용 사례== | ||
| + | ===영화=== | ||
| + | SF영화뿐만 아니라 대부분의 영화에서 모션캡처를 활용한다. 대표적으로 2009년에 개봉해 역대 흥행 순위 3위를 기록한 영화 아바타가 있다. 화려한 그래픽과 연출로 1,300만 한국인의 눈을 사로잡은 아바타의 중심에는 가상의 종족 나비(Navi)족이 있다. 이도 당연히 실제 움직임을 데이터화하는 기술인 모션캡처 기술을 사용한 것이다. 그 외에 '반지의 제왕', '혹성탈출', '캐리비안의 해적'등 할리우드 대작 영화에는 항상 모션캡처가 있었다.<ref> 김동규, 〈[http://tech.kobeta.com/wp-content/uploads/2016/10/23421.pdf 모션 캡쳐, 콘텐츠의 주변에서 중심으로]〉, 《월간 방송과기술》, 2016-10-05</ref> | ||
| + | |||
| + | ===아이돌=== | ||
| + | 한국 아이돌 그룹 있지(ITZY)는 2021년 2월 23일 [[증강현실]](AR) [[아바타]] [[애플리케이션]] [[제페토]] 공식 [[유튜브]] 채널에 낫샤이(Not Shy) 뮤직비디오 메이킹 필름 영상이 공개되면서 모션캡처 장면이 공개됐다. 공개된 영상에서는 있지 멤버들의 뮤직비디오 촬영을 위해 모션캡처를 활용한 것을 확인할 수 있다. 증강현실 아바타 앱 제페토를 이용해 평소 표정과 손동작을 그래도 구현했다.<ref> 백종모, 〈[https://www.xportsnews.com/?ac=article_view&entry_id=1392995 ITZY, 모션 캡처 장면 공개…보디 슈트 착용하고 안무 삼매경]〉, 《엑스포츠뉴스》, 2021-02-23</ref> | ||
| + | |||
| + | ===버추얼유튜버=== | ||
| + | 모션캡처 기술을 입힌 컴퓨터 그래픽 캐릭터로써 사람의 목소리와 움직임을 통해 가상공간에서 활동하는 [[버추얼유튜버]](Virtual youtuber)다. 실제 2016년도부터 활동을 시작한 버튜버 '키즈나 아이'는 2019년 6월 구독자 261만을 찍으며 버튜버의 인기를 증명했다. 버튜버의 인기는 참신함과 귀여운 캐릭터인 점도 있지만 카메라 촬영을 통한 스트리머의 초상권과 [[개인정보]] 등을 지킬 수 있다. 실제 [[카메라]]를 키지 않고 스트리밍하는 대부분은 이러한 문제로 카메라를 끄고 방송을 하지만 모션캡처를 활용한 버튜버는 이러한 문제를 모두 커버할 수 있어 현재 국내에서도 버튜버로 방송을 시작하거나 전향하는 경우가 있다.<ref> 김은경, 〈[https://www.sciencetimes.co.kr/news/%EB%AA%A8%EC%85%98-%EC%BA%A1%EC%B2%98%C2%B7ai%EB%A1%9C-%EB%AC%B4%EC%9E%A5%ED%95%9C-%EB%B8%8C%EC%9D%B4%ED%8A%9C%EB%B2%84/ 모션 캡처·AI로 무장한 ‘브이튜버’]〉, 《더사이언스타임즈》, 2019-06-14</ref> | ||
| + | |||
| + | ===스포츠=== | ||
| + | 물속에서도 사용 가능한 모션캡처 장비가 있어 선수의 수영 자세를 확인 더 선명하게 확인 할 수 있다. 모션캡처 장비 중 하나인 퀄러시스(Qualisys)는 동물의 동작도 캡처하여 분석할 수 있다. 한국 스포츠 분야에서 선수 몸에 바이오마커를 부착한 뒤 실시간으로 몸의 각도와 중심, 힘의 세기를 더 정교하게 분석하여 잘못된 습관을 찾아내 부상을 방지하고 있다.<ref> 전예진, 〈[https://imnews.imbc.com/replay/2017/nwdesk/article/4240715_30212.html "내가 댄싱머신!" 과학이 찾아낸 춤 잘 추는 비법은?]〉, 《MBC뉴스》, 2017-03-19</ref> | ||
| + | |||
| + | ===게임=== | ||
| + | [[3D 그래픽]]이 주류가 되는 게임 시장에서는 캐릭터의 자연스러운 움직임이 게임 흥행에 큰 영향을 미치기 때문에 모션캡처를 필수로 사용하게 된다. '콜 오브 듀티:블랙 옵스 2'에서 LA느와르의 경우는 배우들의 동작과 얼굴 표정까지 캡처해 배우들의 자연스러운 표정연기를 그대로 담아냈다 또한 인간뿐만 아니라 말의 움직임을 구현하는데에도 모션캡처를 활용했다.<ref> 김한준, 〈[https://game.donga.com/62525/ 게임 때문에 말까지 데려왔다고? 게임 모션캡쳐의 세계]〉, 《게임동화》, 2012-06-29</ref> 또한 2020년 9월 16일 [[컴투스]]는 야구 게임들의 리얼리티를 추구하기 위해 첨단 모션캡처 스튜디오를 구축했다. 이로 인해 게임 내 등장하는 캐릭터들의 움직임과 동작을 전문 액터의 연기를 통해 생동감 넘치게 구현해 모든 동작이 실사에 가깝게 표현되어 높은 몰입감을 느끼게 했다. 컴투스의 모션캡처 스튜디오는 최첨단으로 최대 10명까지 촬영이 가능한 최신 광학식 전문 장비가 도입되었다. 더욱 쉽고 빠르게 많은 수의 모션을 확보할 수 있게 되어 야구 게임 팬들에게는 한층 상향된 그래픽을 제공할 수 있다. 모션캡처 촬영에는 실제 프로야구 선수 출신이 직접 참여하여 현실감 넘치는 야구 동작들을 구현한다. 더불어, 특정 선수들이 가진 고유의 특이폼까지 정교하게 살려내 극강의 리얼리티를 추구하는 야구 게임 팬들의 만족도를 높였다.<ref>이수근, 〈[https://www.ilyoweekly.co.kr/news/newsview.php?ncode=1065581687462543 컴투스, '모션캡처 장비'로 업그레이드된 "야구 게임 리얼리티 선보인다”]〉, 《일요주간》, 2020-09-16</ref> | ||
{{각주}} | {{각주}} | ||
| + | |||
| + | ==참고자료== | ||
| + | * 〈[https://namu.wiki/w/%EB%AA%A8%EC%85%98%20%EC%BA%A1%EC%B2%98#s-3.1.1 모션 캡처]〉, 《나무위키》 | ||
| + | * 〈[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%AA%A8%EC%85%98_%EC%BA%A1%EC%B2%98 모션 캡처]〉, 《위키백과》 | ||
| + | * 〈[https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:ry6_TdGjhGEJ:https://www.acc.go.kr/board/boardDownload.do%3Fidx%3D1%26refIdx%3D1132%26boardID%3DNOTICE%26PID%3D0401+&cd=31&hl=ko&ct=clnk&gl=kr R&D Book 결과물]〉, 2020-02-21 | ||
| + | * 공세진 기자, 〈[https://www.gokmu.com/news/article.html?no=10681 몸의 움직임부터 표정까지 ‘모션캡처’]〉, 《계명대신문》 , 2011-05-23 | ||
| + | * 이제희, 〈[http://mrl.snu.ac.kr/courses/CourseAnimation/readings/motion_capture.pdf 모션 캡쳐의 과거,현재,그리고 미래]〉, 《서울대학교 컴퓨터공학부》, 2004-03-02 | ||
| + | * 홍석찬, 〈[http://www.mitak.or.kr/upload/data/3%20Rotoscoping.pdf 로토스코핑에서 이모션 캡처로의 발전 과정]〉, 《제작기술논문》, 2013-12-31 | ||
| + | * 이수근, 〈[https://www.ilyoweekly.co.kr/news/newsview.php?ncode=1065581687462543 컴투스, '모션캡처 장비'로 업그레이드된 "야구 게임 리얼리티 선보인다”]〉, 《일요주간》, 2020-09-16 | ||
| + | *백종모, 〈[https://www.xportsnews.com/?ac=article_view&entry_id=1392995 ITZY, 모션 캡처 장면 공개…보디 슈트 착용하고 안무 삼매경]〉, 《엑스포츠뉴스》, 2021-02-23 | ||
| + | *김은경, 〈[https://www.sciencetimes.co.kr/news/%EB%AA%A8%EC%85%98-%EC%BA%A1%EC%B2%98%C2%B7ai%EB%A1%9C-%EB%AC%B4%EC%9E%A5%ED%95%9C-%EB%B8%8C%EC%9D%B4%ED%8A%9C%EB%B2%84/ 모션 캡처·AI로 무장한 ‘브이튜버’]〉, 《더사이언스타임즈》, 2019-06-14 | ||
| + | *Analyst, 〈[https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=gaitanalysis&logNo=221120575349 스포츠 모션캡쳐 활용 분야]〉, 《동작분석의 모든 것》, 2017-10-19 | ||
| + | *김동규, 〈[http://tech.kobeta.com/wp-content/uploads/2016/10/23421.pdf 모션캡쳐, 콘텐츠의 주변에서 중심으로]〉, 《월간 방송과기술》, 2016-10-05 | ||
| + | *전예진, 〈[https://imnews.imbc.com/replay/2017/nwdesk/article/4240715_30212.html "내가 댄싱머신!" 과학이 찾아낸 춤 잘 추는 비법은?]〉, 《엠비씨뉴스》, 2017-03-19 | ||
| + | *김한준, 〈[https://game.donga.com/62525/ 게임 때문에 말까지 데려왔다고? 게임 모션캡쳐의 세계]〉, 《게임동화》, 2012-06-29 | ||
| + | *ysn003, 〈[https://velog.io/@ysn003/%EB%A7%A8%EB%95%85%EC%97%90-%ED%97%A4%EB%94%A9-%EB%AA%A8%EC%85%98%EC%BA%A1%EC%B3%90-2-%EB%AA%A8%EC%85%98%EC%BA%A1%EC%B3%90%EC%9D%98-%EB%B0%A9%EC%8B%9D%EB%93%A4%EA%B3%BC-%ED%8C%A8%EC%8B%9C%EB%B8%8C-%EB%A7%88%EC%BB%A4-%EA%B8%B0%EB%B0%98-%EB%AA%A8%EC%85%98-%EC%BA%A1%EC%B3%90 맨땅에 헤딩 모션캡쳐 #2: 모션캡쳐의 방식들과 패시브 마커 기반 모션 캡쳐]〉, 《개인블로그》, 2021-02-16 | ||
| + | |||
| + | == 같이 보기 == | ||
| + | * [[모션]] | ||
| + | * [[캡처]] | ||
| + | * [[마커]] | ||
| + | * [[마커리스]] | ||
| + | |||
| + | {{메타버스|검토 필요}} | ||
2021년 7월 8일 (목) 15:56 기준 최신판
모션캡처(motion capture)란 사람, 동물 또는 기계 등의 사물에 센서를 달아 그 대상의 움직임 정보를 인식해 애니메이션, 영화, 게임 등의 영상 속에 재현하는 기술이다.
목차
개요[편집]
모션캡처는 사물이나 사람의 움직임을 자이로스코프 센서를 이용해 디지털로 옮기는 기술을 말한다. 영화에서 뿐만 아니라 병원에서는 환자의 보행 교정, 스포츠계에서는 선수의 자세 교정 등 군대·예능·스포츠·의료·로봇공학까지 많은 분야에서 적용되고 있다. 모션캡처의 방식에 따라 기계식ㆍ자기식ㆍ광학식 등으로 분류된다. 영화산업에서의 모션캡처는 배우의 움직임을 기록하여 그 정보를 2D나 3D 컴퓨터 애니메이션으로 디지털 캐릭터의 움직임을 만드는 데 사용하는 것을 말한다. 배우들이 마커를 몸에 찍고 카메라 앞에서 연기하면 그 움직임을 디지털 캐릭터가 화면 속에서 구현하게 되는 것이다. 모션캡처의 장점은 높은 품질의 실감나는 영상효과를 얻을 수 있다는 점과 디지털화된 정보로 복제화가 가능해 경제성은 물론 용역의 재활용 효과도 얻을 수 있다는 것이다. 영화 반지의 제왕(2001년)에서는 이 기술을 이용하여 골룸이라는 캐릭터의 움직임을 생생하게 만들어냈다. 2000년대 후반에는 얼굴이나 손가락의 미세한 움직임도 반영할 수 있을 정도로 기술이 발전하여 이를 모션캡처와 구분해 퍼포먼스캡처라고 부르기도 한다. 영화 아바타(2009년)에서는 퍼포먼스캡처 기술을 극도로 발전시켜 배우들의 눈동자와 혀의 움직임까지도 잡아냈는데, 감독인 제임스 카메론(James Cameron)은 이를 배우의 감정(emotion)까지 완벽하게 잡아냈다고 해 이모션캡처(emotion capture)라고 부르기도 했다.[1]
역사[편집]
모션캡처의 역사는 말의 움직임에 관한 1800년대 말의 논란으로부터 시작되었다. 당시 풍경 사진을 주로 찍던 사진작가 에드워드 머이브리지는(Eadweard Muybridge) 목장을 소유한 친구로부터 말이 장애물을 넘을 때 순간적이나마 네 발이 모두 공중에 떠있는 순간이 있는지에 관한 질문을 받았다. 말의 움직임이 너무 빨랐기 때문에 육안으로는 순간적인 말의 움직임을 정확히 관찰할 수 없었다. 이 문제를 해결하기 위해 1878년 6월 15일 머이브릿지는 24대의 스틸 카메라를 일렬로 늘어놓고 일정한 시간 간격으로 셔터를 격발시켜 장애물을 넘는 말의 움직임을 일련의 사진에 담는데 성공한다. 이는 동작 분석을 위한 최초의 모션캡처이자 이후 활동 사진 및 영화의 발명으로 이어지는 시발점이기도 했다. 초창기의 모션캡처는 컴퓨터의 도움 없이 수작업으로 이루어졌다. 대표적인 예가 1915년 맥스 플레이셔(Max Fleicher)에 의해 고안된 로토스코프(rotoscope)라는 방법으로 애니메이션 제작 시에 실제 사람의 움직임을 연속 사진에 담고 이를 그림판에 투영시켜 애니메이터로 하여금 윤곽선을 따라 그림을 그리도록 한다. 이러한 방식을 사용하면 매우 사실적인 움직임을 애니메이션으로 재현할 수 있어 애니메이션 제작에 폭 넓게 활용되었다. 디지니의 초창기 애니메이션인 백설공주에서 로토스코프가 활용되었고, 아나스타샤에서 실사 영화와 같은 느낌의 애니메이션을 제작하는데 사용되었다. 모션캡처는 이후 군사, 의료 목적으로 꾸준히 활용되어 왔으며, 본격적으로 컴퓨터 애니메이션에 활용되기 시작한 것은 1985년 로버트 아벨(Robert Abel)에 의해 제작된 텔레비전 광고 브릴리언스(Brilliance)에 등장하는 여성형 로봇의 애니메이션을 위해서였다. 은빛의 반짝이는 금속 재질과 사실적인 움직임으로 이 로봇 애니메이션은 당시 대단한 관심을 끌었다. 아벨은 로봇의 움직임을 얻기 위해 연기자에게 흰색의 레오타드를 입히고 18개의 주요 관절 부위를 검정색으로 표시한 뒤 연기자의 움직임을 여러 대의 비디오 카메라로 녹화하여 검정색 표시의 3차원 좌표를 계산하였다. 아벨이 시도한 방식은 최초의 광학식(optical) 모션캡처로 기록되어있다. 1988년 실리콘 그래픽스(Silicon graphics)와 드그라프-워먼(deGraf-Wahrman)에 의해 개발된 '마이크 말하는 얼굴(Mike the talking head)'은 얼굴 표정 캡쳐를 이용하여 실시간 얼굴 애니메이션이 가능함을 보여주었다. 실제 사람 마이크 그리블(Mike Gribble)이 각각의 음소를 발음하는 얼굴을 3차원 스캔하여 다면체(polygon)으로 이루어진 얼굴 모델을 얻고 음소에 해당되는 표정들을 보간(interpolate)하여 사실적인 얼굴 애니메이션을 얻었다. 이후 모션캡처 기술은 영화 산업을 중심으로 광범위하게 퍼져 나갔으며 개봉된 수없이 많은 영화의 특수 효과를 위해 사용되었다.[2][3][4]
대상[편집]
움직임에 대한 인간의 지각은 때론 놀라울 정도로 정교하다. 특히, 움직임의 미세한 특징으로부터 감정의 기복이나 미묘한 개성의 차이 등을 읽어내는데 인간 지각은 대단히 뛰어나며 이는 애니메이션을 제작하는데 있어 어려움의 원인이 된다. 애니메이터에게 있어 인간 동작의 미세한 부분까지 창조해 내는 일은 대단히 어려우며 뛰어난 재능과 노력을 필요로 한다. 모션캡처의 가장 중요한 장점은 실제 사람 동작의 미세한 특징들을 컴퓨터로 얻어내어 캐릭터에 적용할 수 있다는 것이다. 사람마다 지닌 제 각각의 스타일, 분위기, 감정 상태, 무게감, 물리적 특성 등 동작을 사실적으로 보이게 만드는 중요한 요소들이 녹화된 동작 데이터에 포함되어 있으며, 이러한 부분이 애니메이터의 작업을 도와 애니메이션 제작 기간을 단축하는데 도움을 줄 수 있다. 일반적으로 인체는 컴퓨터 내에서 트리(tree) 구조의 다관절체(articulated figure)로 표현된다. 전신 모션캡처를 통해 얻고자 하는 데이터는 루트의 위치와 방향, 그리고 모든 관절각을 포함한다. 엉덩이에 해당하는 부분을 루트로 지정하는 경우가 많으나 반드시 그런 것은 아니며 사실상 신체 어떤 부위도 루트가 될 수 있다. 이와 더불어, 다관절체 연결 구조와 각 부위의 길이 등 캡쳐하고자 하는 대상 신체에 관한 정보를 필요로 한다. 이러한 정보는 특정 자세로부터 반자동적으로 계산하기도 하고, 아주 높은 정밀도를 원하는 경우에는 버어지니아 캘리퍼스(virginia calipus)와 줄자 등의 측정 도구를 이용하여 신체 부위 별로 수작업으로 측정하기도 한다. 관절체에 관한 정보 외에 피부의 변형에 관한 데이터를 같이 캡쳐하기도 한다. 이 경우 신체는 부드럽게 변형 가능한 물체로 간주되며 근육의 팽창 정도나 피부의 주름까지 시간에 따라 변화하는 세부적인 형상을 모두 녹화하여 저장한다. 상황에 따라서는 연기자가 입고 있는 옷의 움직임을 캡쳐하거나, 얼굴이나 손 등 특정 부위만을 확대하여 캡쳐하기도 한다. 모션캡처의 또 다른 대상은 연기자가 들고 있는 기구나 장비, 예를 들면 공이나 총기, 막대기, 가방 등이 될 수 있다. 이와 더불어 연기자가 움직이는 환경도 캡쳐의 대상이 된다. 예를 들어, 정글짐에서의 동작을 녹화한다면 정글짐의 주요 부위에 표식을 부착하여 연기자의 동작과 함께 캡쳐한다. 이 데이터는 정글짐을 컴퓨터로 모델링하고 이를 동작 데이터와 일치시키는데 활용될 수 있다. 인체 모형을 부드럽게 변형 가능한 물체로 간주하고 녹화된 표식의 위치를 이용하여 모형을 변형한다.[2]
특징[편집]
모션캡처의 장점은 실시간에 가까운 결과물을 얻을 수 있다는 것이다. 복잡한 물리적·해부학적 움직임 및 상호작용을 아무런 추가 연산 없이 재현할 수 있다. 반면 모션캡처의 단점으로는 유령 등 물리법칙을 따르지 않는 애니메이션은 생성할 수 없다는 것이다. 또한 가상의 생물이나 촬영이 불가능한 생물 등의 애니메이션을 만들 경우, 인간의 애니메이션을 변형해서 사용해야 하기에 캐릭터의 몸이 스스로 겹쳐지는 등 여러 오류가 발생한다. 이와 같이 웬만한 애니메이션은 캡처 대상이 대부분 인간이며 극도로 훈련된 동물도 매우 적어 캡처 대상이 제한적이다.[5]
구현 방법[편집]
광학식[편집]
특정 주파수만 받아들이는 필터를 갖춘 여러 대의 비디오카메라를 이용하여 캡처 대상이 최소 두 개 이상의 카메라에서 동일한 지점에 투영되도록 한 뒤 삼각측량법을 통해 대상의 삼차원적 좌표를 역산한다.[2] 일반적으로 측정의 정확도를 위해 캡처 대상에 마커를 부착한다. 마커는 광학적 성질로 인해 데이터 적으로 식별이 용이하여 보다 정확한 측정을 가능하게 한다. 하지만 최근의 시스템은 각각 동적으로 식별된 표면 기능을 추적함으로써 정확한 데이터를 생성할 수 있게 되었다. 많은 수의 배우들을 추적하거나, 캡처 영역을 확대하는 것은 카메라의 수를 늘리는 것으로 해결된다.
패시브 마커[편집]
패시브 마커는 특정한 파장의 빛을 재귀반사 하는 물질로 코팅된 마커로서, 주로 적외선을 재귀 반사하며 적외선 카메라와 대응하여 사용된다. 패시브 마커의 가장 큰 장점은 사람이 아닌 무기, 탈것 등의 오브젝트 모션이 필요할 경우 대상이 되는 오브젝트가 단순히 하나의 강체(Rigid body)라면 적당히 몇 개의 마커를 붙이는 것 만으로도 추후에 소프트웨어에서 간단히 오브젝트의 모션을 생성해 낼 수가 있다. 그 외에 액티브 마커에 비해 상대적으로 가격이 저렴하며 캡처 대상이 느끼는 신체적 부담이 적다 또한 마커의 구조가 간단하고 캡처 대상이 값비싸고 불편한 기계식/전자식 장비를 착용할 필요가 없다. 패시브 마커의 단점으로는 크게 두 가지가 있는데 그중 하나는 모든 마커가 동일한 파장의 빛을 반사하기 때문에 마커끼리의 상호 간 식별이 불가능하다. 예를 들어 캡처 대상이 뒤로 돌았을 경우는 전면의 마커가, 앞으로 돌았을 경우는 후면의 마커가 보이지 않아 마커끼리의 상호 위치관계가 달라지거나 손실된 상태로 촬영되어 그 결과물을 디지털 기록으로 변환할 시, 각각의 마커가 캡처 대상의 어느 부위에 붙어 있었는지 데이터상으로는 알 수 있는 방법이 없다. 그렇기에 애니메이션을 적용할 대상 캐릭터의 뼈대와 관절에 대입하면 엉망진창이 된다. 마찬가지로 다수의 캡처 대상을 촬영할 경우 순수 데이터상으로는 어느 마커가 어느 캡처 대상을 지칭하는지 알 수 있는 방법이 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 수백 개의 달하는 다수의 카메라를 사용하여 오차가 발생하는 영상의 개수를 최소화할 수 밖에 없으며, 그럼에도 발생하는 오류들은 애니메이터들이 수작업으로 수정할 수밖에 없다. 패시브 마커의 또 다른 단점은 적외선을 활용하기 때문에 태양광의 간섭에 취약하여 야외 환경이나 창문에서 태양광이 들어오는 환경 등에서는 데이터가 제대로 얻어지지 않는다.[5]
액티브 마커[편집]
액티브 마커는 외부의 빛을 반사하는 방식이 아닌 마커 스스로가 빛을 발산한다. 주로 LED 등을 이용하는데, 한 번에 하나의 LED를 매우 빠르게 점등하여 위치 값을 삼각측량을 하거나 소프트웨어가 있는 여러 개의 LED로 위치를 식별한다.[6] 액티브 마커의 장점은 패시브 마커와 달리 각 마커의 색깔이나 주사율을 달리하는 등의 방식으로 마커 간의 식별이 가능하다. 또한 마커 자체적으로 빛을 발산하기에 패시브 마커보다 더 먼 거리에서 식별할 수 있으며, 적외선 카메라와 같이 카메라가 별도 파장의 빛을 발산하고 탐지할 필요가 없다. 그렇기에 보다 넓은 환경에서의 동적 촬영, 혹은 야외 환경에서의 촬영을 가능하게 한다. 하지만 당연 액티브 마커의 단점도 존재한다. 패시브 마커와 달리 각 마커의 색깔이나 주사율을 달리하는 등의 방식으로 마커 간의 식별이 가능하다 또한 마커 자체적으로 빛을 발산하기에 패시브 마커보다 더 먼 거리에서 식별할 수 있으며, 적외선 카메라와 같이 카메라가 별도 파장의 빛을 발산하고 탐지할 필요가 없다. 그렇기에 보다 넓은 환경에서의 동적 촬영, 혹은 야외 환경에서의 촬영을 가능하게 한다.[5][7]
마커리스[편집]
마커리스는 컴퓨터의 연산능력과 소프트웨어의 발전을 이루면서 패턴인식, 특정 추출 등의 영상처리와 분석기술을 통해 캡처 대상의 움직임을 포착함으로써 이루어진다. 이미지 모션캡처라고도 불린다. 마커리스 캡처 방식의 장점은 가격과 접근성이다. 다수의 특수 카메라와 마커가 필요하지 않고 전용 스튜디오도 필요 없다. 캡처를 위한 어떠한 사전준비도 필요하지 않기에 매우 쉬운 캡처가 가능하다. 하지만 당연히 캡처가 쉬운 만큼 정확성이 떨어진다. 영상 처리기술만으로는 마커를 이용하는 방식에 비해 물리적으로 정확성의 한계가 존재한다. 영상 산업용으로 사용할 때에는 트래킹 밴드라 불리는 검은색, 흰색이 번갈아 있는 줄무늬 띠를 착용하여 어느 정도 정확성을 높일 수 있으나, 결국 심각한 오차로 인해 애니메이션 적용을 위해서는 수작업 애니메이션 작업과 동일한 수준의 대규모 보정 작업이 필요하고, 정확한 캡처를 위해서는 초근접 촬영이 필요하므로 촬영 환경이 자유롭다는 이점조차 무색해진다. 트래킹 밴드가 없는 순수 마커리스 캡처는 영상 산업용으로는 사용하기에는 힘들어 개인 혹은 소규모의 영상 제작에서 예산이 부족한 부득이한 경우에 사용하게 된다. 때문에 마커리스 캡처 방식은 주로 게임 등의 프로그램에 대한 인간 인터페이스 장치로써 활용되는데, 이러한 용도로 사용할 때도 영상에서 캡처 대상을 포착하는 데에 고도의 연산이 필요하기 때문에 움직임이 데이터로 변환되는 데에 수 밀리초(ms)에서 1초가량에 지연 시간이 있다. 가장 대표적인 마커리스 모션캡처 기술은 커넥트이다 이 외에도 페이셜 캡처도 마커리스 캡처의 기술을 어느 정도 차용한다.[5]
페이셜 캡처[편집]
페이셜 캡처는 캡처 대상의 얼굴을 기록하는 기술이며 당연하게 캡처 대상은 인간으로 한정된다. 페이셜 캡처는 광학식임에도 불구하고 단일의 카메라로 충분한데 그 이유가 인체의 얼굴은 비교적 평면에 가까우며, 이목구비의 위치가 명확하기에 단일 카메라로도 캡처 대상의 삼차원적 좌표를 역산하는 데에 어려움이 없기 때문이다. 영화 산업에서 페이셜 캡처 기술이 본격적으로 사용된 작품은 폴라 익스프레스로, 이는 영화 산업에서 얼굴 표정을 모션캡처를 통해 데이터로 산출한 첫 번째 사례이다. 이후 영화 '아바타'에서 각 배우가 헤드 캡에 부착된 소형 카메라를 장착하여 더욱더 정적인 환경에서의 캡처가 가능해지면서 정교한 얼굴 애니메이션이 가능해짐에 따라 현대 영화산업에서는 대다수가 페이셜 캡처 전용의 소형 카메라를 사용하게 된다. 페이셜 캡처 기술은 일반적으로 마커를 병행함에도 마커리스 캡처 기술을 부분적으로 차용하는 경우가 많은데 이는 많은 마커를 부착하더라도 80여 개의 안면 근육의 복합적 움직임에 따른 조합이 수만에 달하는데 이를 고작 수십 개의 마커만으로는 데이터를 산출하는 데에는 한계가 있기 때문이다. 반면 얼굴이라는 캡처 대상은 매우 정적이고 특징 추출에 용이하여 영상 처리기술을 적용하기 매우 용이하다. 상용화된 마커리스 페이셜 캡처의 예시는 오락용 소프트웨어인 페이스리그(FaceRig)나, 아이폰(iPhone) 엑스(X)의 기능인 애니모티콘이 있으며 해당 기술을 응용해 인기가 급상승 중인 니지산지, 홀로라이브(Hololive) 등이 해당한다.[5]
비광학식[편집]
자기식[편집]
자기식 모션캡처는 캡처 대상의 관절에 자기장을 계측할 수 있는 센서를 부착한 뒤, 자기장 발생 장치 근처에서 각 센서의 자기장 변화량을 계산하여 움직임을 측정하는 방식이다. 1990년대에 주로 쓰인 모션캡처 기술이다. 자기식 모션캡처의 장점은 오차가 매우 낮아 소량의 센서로 모션캡처가 가능하며 가격 또한 상대적으로 저렴한 편이다. 하지만 외부 환경에 매우 민감한데 금속 물체나 자성체가 있으면 측정 자체가 불가하며, 전자 장비에조차 영향을 받는다. 심지어 센서끼리도 서로 영향을 주기 때문에 둘 이상의 대상을 동시에 캡처가 안 된다. 그 외에도 형성할 수 있는 자기장의 범위에 한계가 있어 캡처 대상이 움직일 수 있는 공간적 한계가 있고, 전자기장의 문제로 무선 데이터 전송에 어려움이 있어 정확한 측정 데이터 송수신을 위해 유 선식 장비를 사용해야 하는 단점이 있다. 자기식 모션캡처는 현재 영상시장에서는 정확도 면에서는 광학식, 범용성 면에서는 관성식에 밀려 거의 쓰이지 않는다.[5]
관성식[편집]
관성식 모션캡처는 가속도센서, 자이로센서, 지자기센서가 조합된 관성 센서가 신체의 관절 및 주요 부위에 부착된 전용 슈트로 캡처 대상의 움직임, 회전, 방향을 읽어내는 방식이다. 관성식 모션캡처의 장점은 마커를 사용하는 광학식 모션캡처에 비해 상대적으로 캡처 대상의 신체적 부담이 적어 보다 동적인 움직임이 가능하고, 별도의 촬영 장비가 필요하지 않아 주변 환경의 영향을 받지 않아 범용성이 높고, 비용이 저렴하다는 점이다. 또한, 캡처 볼륨의 제약이 거의 없어 큰 장점이 된다. 그리고 광학식 모션캡처의 경우 캡처 볼륨을 넓히기 위해서는 그만큼의 카메라 증설이 필요하여 가격이 급상승하고, 자기식 모션캡처의 경우에는 몇 발자국 움직이기도 힘들 것을 고려하면 관성식 모션캡처의 캡처 볼륨은 큰 메리트로 다가온다. 이로 인해 격렬하고 큰 움직임이 필요한 스턴트, 와이어 액션 등에는 관성식 모션캡처가 많이 활용되고, 야외 촬영에서 이미지 기반 모션캡처와 같이 사용하기도 한다. 관성식 모션캡처의 단점은 정확도가 상대적으로 떨어진다는 것이다 자이로 센서의 구조적 문제로 인해 캡처 시간이 길어질수록 오차 범위가 넓어진다는 것이다. 이 때문에 관성식 모션캡처는 많이는 수십 분 단위로 계속해서 영점을 조절해 주어야 한다. 관성식 모션캡처의 가격은 센서의 개수와 정확성에 따라 크게 달라지며, 비쌀 경우에는 수만 달러에 달한다. 퍼셉션 뉴런과 같이 대중 공개 목적으로 개발된 저가형 관성식 모션캡처 슈트도 있어 주로 테마파크형 브이알방이나, 버츄얼유튜버를 대상으로 판매되고 있다. 관성식 모션캡처는 부분적으로 오래전부터 대중화되어 사용되고 있었는데 대표적으로 위(Wii) 리모컨을 비롯한 게임 컨트롤러가 그 사례이다.[5]
기계식[편집]
기계식 모션캡처는 가장 초창기에 사용하였던 방식으로 캡처 대상이 기계식 외골격을 입고 해당 외골격의 기계 관절에 부착된 압력 및 회전 센서를 통해 움직임을 측정하는 방식이다. 기계식 모션캡처의 장점은 주변 환경의 영향을 받지 않고 측정치가 캡처 대상과 완벽하게 동일하다는 점이다. 애초에 캡처 대상의 움직임에서 일어나는 부차적 물리 값을 이용하는 다른 캡처 방식과는 달리, 캡처 대상이 직접 부착된 기계에 물리적으로 힘을 가하여 측정하기 때문에 데이터가 매우 정확해진다. 하지만 기계식 모션캡처의 치명적 단점은 캡처 대상이 자연스럽게 움직일 수 없다는 것이다. 자기식 장치도 상대적으로 불편한 편이지만 슈트도 아닌 외골격을 장착해야 하는 기계식 장치는 더욱 캡처 대상에게 불편함을 준다. 이 때문에 캡처 대상이 정상적인 움직임을 취하는 것은 불가능하다. 정확한 데이터를 측정하더라도 캡처 대상의 움직임이 부자연스러워 기계식 모션캡처는 영상산업 초창기에 실험적으로만 사용하다가 빠르게 사장되었다.[5]
핸드 캡처[편집]
핸드 캡처는 말 그대로 손의 모션을 캡처하기 위한 방식인데 인간의 손은 마커나 센서를 통해서는 움직임을 측정하기에는 너무 작아 일반적인 방법으로는 캡처하기 힘들다. 그렇기 때문에 핸드 캡처는 몸이나 얼굴과는 별도의 방식으로 이루어진다. 핸드 캡처는 기계식과 광학식 두 가지 방법이 있는데 기계식으로 진행할 경우 센서가 부착된 전용 글러브를 착용하며 광학식으로 진행할 경우는 주로 캡처 대상의 목에 카메라나 센서를 부착한다. 일반 사용자용으로 판매되는 기기는 광학식의 경우 리프모션(Leap Motion)이 있으며, 기계식의 경우 사이버글러브(Cyber Glove)가 있다. 일반적으로는 영화 촬영에서 마커를 이용하여 모션캡처를 할 경우는 핸드 캡처는 생략되거나 검지와 약지에만 마커를 부착하며 이후는 수작업 통해 보충된다.[5]
사용 사례[편집]
영화[편집]
SF영화뿐만 아니라 대부분의 영화에서 모션캡처를 활용한다. 대표적으로 2009년에 개봉해 역대 흥행 순위 3위를 기록한 영화 아바타가 있다. 화려한 그래픽과 연출로 1,300만 한국인의 눈을 사로잡은 아바타의 중심에는 가상의 종족 나비(Navi)족이 있다. 이도 당연히 실제 움직임을 데이터화하는 기술인 모션캡처 기술을 사용한 것이다. 그 외에 '반지의 제왕', '혹성탈출', '캐리비안의 해적'등 할리우드 대작 영화에는 항상 모션캡처가 있었다.[8]
아이돌[편집]
한국 아이돌 그룹 있지(ITZY)는 2021년 2월 23일 증강현실(AR) 아바타 애플리케이션 제페토 공식 유튜브 채널에 낫샤이(Not Shy) 뮤직비디오 메이킹 필름 영상이 공개되면서 모션캡처 장면이 공개됐다. 공개된 영상에서는 있지 멤버들의 뮤직비디오 촬영을 위해 모션캡처를 활용한 것을 확인할 수 있다. 증강현실 아바타 앱 제페토를 이용해 평소 표정과 손동작을 그래도 구현했다.[9]
버추얼유튜버[편집]
모션캡처 기술을 입힌 컴퓨터 그래픽 캐릭터로써 사람의 목소리와 움직임을 통해 가상공간에서 활동하는 버추얼유튜버(Virtual youtuber)다. 실제 2016년도부터 활동을 시작한 버튜버 '키즈나 아이'는 2019년 6월 구독자 261만을 찍으며 버튜버의 인기를 증명했다. 버튜버의 인기는 참신함과 귀여운 캐릭터인 점도 있지만 카메라 촬영을 통한 스트리머의 초상권과 개인정보 등을 지킬 수 있다. 실제 카메라를 키지 않고 스트리밍하는 대부분은 이러한 문제로 카메라를 끄고 방송을 하지만 모션캡처를 활용한 버튜버는 이러한 문제를 모두 커버할 수 있어 현재 국내에서도 버튜버로 방송을 시작하거나 전향하는 경우가 있다.[10]
스포츠[편집]
물속에서도 사용 가능한 모션캡처 장비가 있어 선수의 수영 자세를 확인 더 선명하게 확인 할 수 있다. 모션캡처 장비 중 하나인 퀄러시스(Qualisys)는 동물의 동작도 캡처하여 분석할 수 있다. 한국 스포츠 분야에서 선수 몸에 바이오마커를 부착한 뒤 실시간으로 몸의 각도와 중심, 힘의 세기를 더 정교하게 분석하여 잘못된 습관을 찾아내 부상을 방지하고 있다.[11]
게임[편집]
3D 그래픽이 주류가 되는 게임 시장에서는 캐릭터의 자연스러운 움직임이 게임 흥행에 큰 영향을 미치기 때문에 모션캡처를 필수로 사용하게 된다. '콜 오브 듀티:블랙 옵스 2'에서 LA느와르의 경우는 배우들의 동작과 얼굴 표정까지 캡처해 배우들의 자연스러운 표정연기를 그대로 담아냈다 또한 인간뿐만 아니라 말의 움직임을 구현하는데에도 모션캡처를 활용했다.[12] 또한 2020년 9월 16일 컴투스는 야구 게임들의 리얼리티를 추구하기 위해 첨단 모션캡처 스튜디오를 구축했다. 이로 인해 게임 내 등장하는 캐릭터들의 움직임과 동작을 전문 액터의 연기를 통해 생동감 넘치게 구현해 모든 동작이 실사에 가깝게 표현되어 높은 몰입감을 느끼게 했다. 컴투스의 모션캡처 스튜디오는 최첨단으로 최대 10명까지 촬영이 가능한 최신 광학식 전문 장비가 도입되었다. 더욱 쉽고 빠르게 많은 수의 모션을 확보할 수 있게 되어 야구 게임 팬들에게는 한층 상향된 그래픽을 제공할 수 있다. 모션캡처 촬영에는 실제 프로야구 선수 출신이 직접 참여하여 현실감 넘치는 야구 동작들을 구현한다. 더불어, 특정 선수들이 가진 고유의 특이폼까지 정교하게 살려내 극강의 리얼리티를 추구하는 야구 게임 팬들의 만족도를 높였다.[13]
각주[편집]
- ↑ 〈모션캡처〉, 《시사상식사전》
- ↑ 2.0 2.1 2.2 서울대학교 컴퓨터공학부 이제희, 〈모션 캡쳐의 과거, 현재, 그리고 미래〉, 《서울대학교》, 2004-03-02
- ↑ 공세진 기자, 〈몸의 움직임부터 표정까지 ‘모션캡처’〉, 《계명대신문》 , 2011-05-23
- ↑ 홍석찬, 〈로토스코핑에서 이모션 캡처로의 발전 과정〉, 《제작기술논문》, 2013-12-31
- ↑ 5.0 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 〈모션 캡처〉, 《나무위키》
- ↑ 〈모션 캡처〉, 《위키백과》
- ↑ 〈R&D Book 결과물〉, 2020-02-21
- ↑ 김동규, 〈모션 캡쳐, 콘텐츠의 주변에서 중심으로〉, 《월간 방송과기술》, 2016-10-05
- ↑ 백종모, 〈ITZY, 모션 캡처 장면 공개…보디 슈트 착용하고 안무 삼매경〉, 《엑스포츠뉴스》, 2021-02-23
- ↑ 김은경, 〈모션 캡처·AI로 무장한 ‘브이튜버’〉, 《더사이언스타임즈》, 2019-06-14
- ↑ 전예진, 〈"내가 댄싱머신!" 과학이 찾아낸 춤 잘 추는 비법은?〉, 《MBC뉴스》, 2017-03-19
- ↑ 김한준, 〈게임 때문에 말까지 데려왔다고? 게임 모션캡쳐의 세계〉, 《게임동화》, 2012-06-29
- ↑ 이수근, 〈컴투스, '모션캡처 장비'로 업그레이드된 "야구 게임 리얼리티 선보인다”〉, 《일요주간》, 2020-09-16
참고자료[편집]
- 〈모션 캡처〉, 《나무위키》
- 〈모션 캡처〉, 《위키백과》
- 〈R&D Book 결과물〉, 2020-02-21
- 공세진 기자, 〈몸의 움직임부터 표정까지 ‘모션캡처’〉, 《계명대신문》 , 2011-05-23
- 이제희, 〈모션 캡쳐의 과거,현재,그리고 미래〉, 《서울대학교 컴퓨터공학부》, 2004-03-02
- 홍석찬, 〈로토스코핑에서 이모션 캡처로의 발전 과정〉, 《제작기술논문》, 2013-12-31
- 이수근, 〈컴투스, '모션캡처 장비'로 업그레이드된 "야구 게임 리얼리티 선보인다”〉, 《일요주간》, 2020-09-16
- 백종모, 〈ITZY, 모션 캡처 장면 공개…보디 슈트 착용하고 안무 삼매경〉, 《엑스포츠뉴스》, 2021-02-23
- 김은경, 〈모션 캡처·AI로 무장한 ‘브이튜버’〉, 《더사이언스타임즈》, 2019-06-14
- Analyst, 〈스포츠 모션캡쳐 활용 분야〉, 《동작분석의 모든 것》, 2017-10-19
- 김동규, 〈모션캡쳐, 콘텐츠의 주변에서 중심으로〉, 《월간 방송과기술》, 2016-10-05
- 전예진, 〈"내가 댄싱머신!" 과학이 찾아낸 춤 잘 추는 비법은?〉, 《엠비씨뉴스》, 2017-03-19
- 김한준, 〈게임 때문에 말까지 데려왔다고? 게임 모션캡쳐의 세계〉, 《게임동화》, 2012-06-29
- ysn003, 〈맨땅에 헤딩 모션캡쳐 #2: 모션캡쳐의 방식들과 패시브 마커 기반 모션 캡쳐〉, 《개인블로그》, 2021-02-16
같이 보기[편집]
