본 논문에서는 웹툰 캐릭터 영상에 대해서 심층학습에 기반한 3D 안면 재구성 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 기본 사항 모듈과 상세 사항 모듈로 구성된다. 입력 받은 웹툰 캐릭터 영상에 대해서 기본 사항 모듈의 요소인 Albedo 모듈을 적용해서 안면에 들어오는 빛의 양을 계산하여 Albedo 맵을 생성한다. 그 리고 기본 사항 모듈의 다른 구성 요소인 FLAME 모듈에서는 입력 영상에 대한 기본적인 3D 안면 형태를 생 성한다. 이와 동시에 상세사항 모듈을 적용해서 실제 사람과 다르게 이목구비가 변형된 웹툰 캐릭터 영상의 표정이나 얼굴 깊이와 같은 특징을 살리는 세부사항을 추출한다. 계산한 세부사항들을 토대로 세부사항 맵을 생성하여 앞서 FLAME 모듈에서 생성된 3D 안면 형태와 결합하여 세부사항 안면 형태를 생성한다. 그 후 Albedo 모듈에서 생성된 Albedo 맵까지 적용하면 최종적으로 웹툰 캐릭터 영상에 대한 3D 안면 재구성이 완 료된다. 본 연구에서는 웹툰 캐릭터뿐만 아니라 안면이 스타일화된 애니메이 션 캐릭터에 대해서도 결과를 생성하고, 이를 기존 연구와 비교하여 그 우수성을 입증한다.

본 연구는 코로나 바이러스로 인해 형성된 부정적 생각이 비디오 게임 캐릭터의 마음읽기에 미치는 영향을 분석하였다. 의인화의 이론적 배경을 바탕으로 코로나 19 상황에 대한 부정적 생각은 비디오 게임 캐릭터의 감정, 인지, 의도를 읽는 경향을 더욱 강하게 만든다는 가설을 설정하였고, 온라인 실험(N = 486)을 통해 해당 가설을 검증하였다. 실험 참여자들은 우선 코로나 19에 관한 다양한 온라인 메시지를 읽고 앞으로의 코로나 19 상황이 얼마나 나빠질 것인지 예측하였다. 이후 참여자들에게 비디오 게임 캐릭터의 이미지를 보여 주고 해당 캐릭터가 감정, 인지, 의도의 마음 상태를 얼마나 갖고 있는지, 해당 캐릭터에 대한 호감도와 비인간화 정도는 얼마나 느끼는지 응답하도록 하였다. 분석 결과 코로나 19의 부정적 생각이 강한 응답자일수록 캐릭터로 부터 감정과 인지, 의도의 마음 상태를 더 강하게 인지하였다. 또한 부정적 기대는 비인간화 정도와 양의 관계를 보여 부정적 감정의 전이를 확인하였다. 보다 중요하게, 캐릭터의 마음읽기는 호감도와 양의 관계를 보이고 있어 코로나로 인한 부정적 생각은 비디오 게임의 즐거움을 높일 가능성이 있음을 보였다.

최근 심층 학습 기반의 표정 재연 기술에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 표정 재연 기술이란 입력 이미지 속 사람의 표정을 원하는 표정으로 재연하는 기술이다. 표정 재연 기술은 게임 산업 분야에 유용하게 활용될 수 있을 것이나 표정 재연 기술을 게임 캐릭터에 적용하는 것은 쉽지 않다. 게임 캐릭터의 AU(Action Unit)를 추출하는 것이 힘든 일이기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 색상 모듈을 사용하여 게임 캐릭터에도 적용할 수 있는 심층 표정 재연 기술을 제안한다. 게임 캐릭터에서 AU 추출이 가능하도록 색상 모듈을 이용, 캐릭터의 얼굴 색을 실제 사람 얼굴의 색으로 조정한다. 본 논문의 모델은 GAN 기반 구조이다. 본 논문이 제시한 프레임 워크는 색상 모듈, 두가지 생성자, 두가지 판별자, Identity 보존 모듈로 이루어진다. 입력 이미지를 색상 모듈을 통해 얼굴 색을 조정한 후 입력 AU에 따라 생성자를 통해 중립 이미지를 생성한 후 재연 이미지를 생성한다. 그 후 색상 모듈을 통해 입력 이미지 캐릭터의 피부색으로 다시 조정하여 결과 이미지를 생성한다. 이미지가 생성될 때마다 판별자를 통해 이미지의 품질을 측정하고 Identity 보존 모듈을 통해 Identity를 예측하여 보존한 다. 본 연구의 결과는 게임 캐릭터에 대해 기존 연구들보다 표정 변화가 잘 일어난 이미지를 생성했고 이를 게임 분야에 활용할 수 있을 것이다.

현대 게임 산업에서 그래픽 콘텐츠는 플레이어들의 눈길을 사로잡는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 하지만 플레이어들의 눈을 만족시키기 위한 고품질의 그래픽 콘텐츠 생산에 드는 비용은 갈수록 치솟고 있다. 본 논문에서는 그래픽 콘텐츠 제작의 부담을 줄이기 위해 warping을 사용한 스프라이트 이미지간의 부드러운 전환 방법을 제안한다. 이 방법을 통해 애니메이션을 구성하는 일부 프레임을 자동 생성함으로써 그래픽 콘텐츠의 생산 단가를 줄일 수 있을 것으로 예상한다. 이미 개발된 Live2D와 같이 벡터 이미지를 사용하여 이미지를 움직여서 하나의 이미지로 애니메이션을 연출하는 기술도 있다. 하지만 Live2D는 그래픽 콘텐츠를 제작한 후 이를 움직일 파츠를 분리하여 다시 그려야 하는 재작업이 필요하다. 반면 본 논문에서 제안하는 방법은 애니메이션의 시작 이미지와 종료 이미지 두개와 충분한 수의 제어점만 주어진다면 별도의 추가 작업 없이 결과물을 얻을 수 있다. 제안하는 방법은 각각의 이미지에 서로 대응하는 feature points를 설정하고 이를 기반으로 삼각형을 만든다. 이후 시작 이미지와 종료 이미지 간에 대응하는 삼각형 간에 아핀 변환을 한다. 이렇게 얻은 변환된 삼각형을 합성하여 한 프레임을 만들고, 이렇게 만든 프레임을 연속으로 재생함으로써 애니메이션을 연출할 수 있다. 이 기술은 애니메이션을 위한 그래픽 콘텐츠 생산 부담을 줄여줄 것이다.

픽셀 아트는 낮은 해상도와 제한된 색 팔레트를 가지고 영상을 표현한다. 픽셀 아트는 낮은 연 산 성능과 적은 저장 공간을 가지는 초기 컴퓨터 게임에서 주로 사용되었다. 현대에 이르러, 픽셀 아트는 예술이나 퍼즐, 게임과 같은 다양한 분야에서 찾아볼 수 있게 되었다. 본 논문에서는 게임 캐릭터 영상을 입력으로 받는 픽셀 아트 생성 모델을 제안한다. 기존 방법 과는 달리, 합성곱 신경망(CNN:Convolutional-Neural Network)를 픽셀 아트 생성 목적에 맞게 변형하여 이를 이용하는 방법을 제시한다. 기존의 합성곱 연산 후에 upsampling 과정을 추가하여 픽셀 아트가 생성될 수 있도록 하였다. 네트워크는 ground truth와 생성된 픽셀 아트와의 평균 오차 제곱(MSE:Mean Squared Error)을 최소화해나가며 학습을 수행한다. Ground truth는 실제 아티스트가 생성하도록 하였고, 이미지 회전과 반전 기법을 이용하여 augumentation을 수행하였다. 생성된 데이터 집합은 학습, 검증, 시험 데이터로 나누었다. 이러한 데이터 집합을 기반으로 감독 학습을 실시하여 픽셀 아트 생성 네트워크를 학습하였다. 학습 모델의 학습 과정과 학습 정확도를 제시하고, 시험 데이터 뿐만 아니라 다양한 영상에 대한 픽셀 아트 결과도 함께 제시한다.

본 연구는 한국 회사에서 개발된 보드 게임 장르의 주사위 게임 “디즈니 매지컬 다이스”에서 나타나는 미 국의 디즈니 캐릭터들의 성별 분석을 실시한다. 한국의 게임 회사 넷마블이 디즈니 캐릭터들의 판권을 구입한 뒤, 모바일 플랫폼으로 디즈니 캐릭터들이 있는 주사위 게임을 출시하였다. 게임을 하면서, 플레이어들은 특정 디즈니 캐릭터들을 선택하고 주사위 게임 내에서 다른 플레이어들과 경쟁을 하며, 플레이가 파산하면 게임을 이기게 된다. 이 게임의 특징은 전 세계 사람들과 같이 할 수 있는 장점이 있다. 구체적으로, 본 연구는 디즈 니 매지컬 다이스의 디즈니 캐릭터들을 비판적으로 성별 분석을 하는데 1) 출연 (어떻게 캐릭터들이 다르게 출연하는지) 2) 능력치 (어떻게 캐릭터들이 다른 능력치를 가지고 있는지) 3) 랭킹 (순위표에서 어떻게 캐릭터 들이 순위 되어있는지)로 분석한다. 이를 통해, 현실 세계처럼 중요한 이슈인 성별 분석을 비디오 게임에서 할 뿐만 아니라, 성별, 나이, 지역 등과 상관없이 인기 있는 장르인 보드 게임의 다양한 특징들을 탐구한다.

This paper analyzes the simulation operation flow of Bullet physics engine. Based on this analysis, four kinds of multi-rigid-body game characters are designed. This paper also profiles the performance metrics such as the CPU utilization, the memory usage, and the computation time by multi-rigid-body character simulations. For the CPU utilization, the Tongs Vehicle is the best and provides 45.1% less than the other character simulations. The computation times of the Four-leg robot and the Dragon are longer than those of the others. The memory usage of the Dragon simulation is the largest, which is average 1.32 times more than the others. Because all parts of Dragon are composed of triangular mesh models in 3DMax. The performance profiling with the criteria such as reducing the computation time and the computing resources, the complexities of the collision shapes, and the number of rigid bodies takes an important role in the design of the multi-rigid-body game characters.

Digital games are conducted by the interaction between players and characters. Even if it’s same in the MOBA games, the characters in these games are not the ones which players can bring themselves in. But they do occur player’s semiotic process by controlling them. To prove this hypothesis, this study analyzes the correlation between MOBA game player and game character based on the player’s consumption behavior. The two MOBA games, League of Legends and Heroes of the Storm have been selected for the study, by the reason of semiotic difference between the characters. As focusing on the particular structures of MOBA games, this study can confirm the characteristic of this game genre.

This study proposed the development of creatures for making game characters. A creature is a living being and it comprehends everything including the real world, the universe, and virtual worlds. Creatures are characterized by creation and transformation, and they complete game characters. Completed character creatures can be used in games, animations, movies, comics, smart phone games, etc. There are various materials of creatures including plants, birds, mammals, and humans, and these materials can be expressed as game creatures and used in making game characters. In this study, creatures were developed in the forms of bird, mammal, and human. Combined with game background, game characters generated from such creatures produce game contents that are usable in various areas. This study suggests developing more diverse creatures to be utilized in areas where game contents are required.

게임을 접해보지 않은 사람들은 게임을 주로 이미지를 통해 판단한다. 폭력성, 선정성 등 게임에 대한 부정적인 담론 역시 대부분 게임의 시각 이미지에서 비롯된다. 하지만 게임의 이미지는 게임과 떨어져 독립적으로 존재하지 않는다. 게임 이미지는 규칙, 시스템, 움직임, 스토리 등 게임의 여러 요소와 결합되어 게이머에게 전달된다. 이 글에서는 다양한 게임 이미지 중에서도 게임의 캐릭터에 주목하였다. 게임 캐릭터는 규칙을 전달하는 단순한 기호에서 시작하여 각 장르별로 다양한 유형으로 발전하였다. 게임 캐릭터의 진화 과정을 통해 우리는 게임 이미지의 일반적인 속성을 보다 명확하게 이해할 수 있을 것이다.

사실적인 게임 경험을 위해서 게임 시스템이 풍부하고 사실적인 표정 표현을 처리할 수 있는 능력을 갖춰야 한다. 그러나 이렇게 풍부한 표정 정보를 담기 위해서는 큰 저장 공간이 필수적이다. 이 논문에서는 게임과 3차원 애플리케이션에서 인간 얼굴 모델에 최적화된 옥트리 기반의 기하 주도 매시 압축 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 인간의 얼굴 모델에 대한 정보 엔트로피를 줄이기 위해 구면 좌표계에서 옥트리 데이터 구조를 정의(S-Octree)하고 매시에 내포한 대칭성을 적극 활용한다. 제안하는 방법은 일반적인 공간 분할 방식에 대한 프레임워크를 제공하기 때문에 인간 얼굴 매시의 압축을 위한 다른 옥트리 기반 압축 기법에도 적용 가능하다. 이전 방식과 비교했을 때 제안하는 방법은 압축 후 데이터 크기와 인코딩/디코딩 시의 시간이 약 50% 향상되는 결과를 얻는다.

본 연구는 3차원 게임 캐릭터가 지닌 특징 정보를 기반으로 하여 연필 효과를 표현하는 렌더링 기법을 제안한다. 특징 정보를 추출하기 위해서 시선 의존성이 높은 특징은 시선 벡터를 이용하고, 시선 의존성이 낮은 특징은 캐릭터의 주곡률 방향을 이용한다. 노이즈는 캐릭터의 각 면에 다트 던지기 알고리즘을 이용하여 충분한 노이즈를 생성하며, 캐릭터의 기하학적 특성으로 시선의 의존성이 낮은 주요 특징과 카메라의 정보를 통해 시선의 의존성이 높은 주요 특징을 고려하여 검은색 또는 흰색으로 노이즈 값을 결정한 후 이를 영상 공간에 투영한다. 본 논문에서는 투영된 노이즈를 영상에서 벡터를 시각화하기 위해 흔히 사용되는 선적분회선 (line integral convolution, LIC) 기법에 적용함으로써 연필 효과를 구현한다.

본 논문에서는 게임 캐릭터를 사람들에게 친숙한 연필 드로잉의 느낌을 주는 영상으로 변환하는 방법을 제시한다. 이 방법은 선회선 적분 (LIC, Line Integral Convolution)이라는 기법을 이용해서 구현된다. 먼저, 영상으로부터 널리 알려진 코히런트 라인 (coherent line) 기법을 적용해서 특징선을 추출한 다음, 영상을 배경, 특징선 주변, 특징선으로 구분하여 각각에 특성에 맞는 연필 렌더링 영상을 LIC를 적용해서 생성한 다음, 이를 적절하게 합성함으로써 게임 캐릭터에 대한 연필 드로잉 기법을 구현한다. 우리는 이 방법을 널리 알려진 여러 게임 캐릭터들에 적용하여 그 우수성을 입증한다.

The purpose of this study is to come up with ways that cooperate between on-line game design and fashion design by analyzing trend color and on-line game character’s costume color in on-line game. As for the research methodology, First, on-line games were selected with reference to www.ranky.com. Second, 2009 SS trend color palettes suggested by Copenhagen International Fashion Fair was used as a criterion of fashion trend. Third, on-line game character's costume colors were analyzed in relation to the degree of reflection of trend and the game character's type. The results are as follows. Each on-line game character costume's colors were made in accordance with typical character types. But we can find a one-to-one correspondence between fashion trend colors and game character costume's colors. That's because both trends and character types are the results of the continuing interactions between human-beings and societies. In comparison with fashion trend colors, game character costume colors are partly raw and inharmonious. Therefore, it is necessary to apply fashion trend color in game character costume design for enhancing competitiveness in the world market.

본 논문에서는 게임 캐릭터로 활용되는 삼각형 메쉬 위에서 특징 곡선을 추출하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 게임 엔진에서 최단 거리를 검색하는 데에 사용되는 A* 탐색 알고리즘을 기반으로 개발된다. 삼각형 메쉬의 각 꼭지점에서 특징을 나타내는 특징 값을 측정한 다음, 이 특징 값을 최소화시키는 경로를 A* 알고리즘을 이 용해서 탐색함으로써 특징 곡선을 추출한다. 이 방법은 에너지 최적화를 이용하는 기존의 방법에 비해서 안정적이고 효율적으로 특징 곡선을 추출하며, 사용자로 하여금 추출하고자 하는 특징 곡선을 손쉽게 선택하도록 한다는 장점을 가진다.

본 논문에서는 윤곽선 그래프를 이용해서 게임 캐릭터의 동적인 모습에 비사실적 렌더링을 적용하는 기법을 제시한다. 윤곽선 그래프는 캐릭터의 신체 구조를 고려하여 윤곽선을 표현한 것으로 캐릭터의 다양한 자세에 대해서 각각어느 신체 구조의 윤곽선이 연결되고 있음을 알려준다. 이러한 정보를 이용해서 캐릭터에게 실감나는 윤곽선을 부여하는 방법이 제시되어 있다. 본 논문의 결과는 일반적인 쉐이딩 결과와 비교되며, 카툰 쉐이딩 결과와 비교되고 결합되어 새로운 렌더링 기법을 보여준다.

삼각형 메쉬는 게임 모델을 표현하는 가장 널리 사용되는 방법이다. 이러한 삼각형 메쉬를 효율적으로 처리하기 위한 여러 연구가 수행중이며, 그러한 연구의 중심에는 삼각형 메쉬의 기하학적인 특징을 추출하는 방법론이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 특징들 중에서 삼각형 메쉬의 각 꼭지점에서 주곡률 및 주곡률 방향을 구하는 새로운 방법론을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방법론은 각 꼭지점은 각각 하나의 최대 주곡률과 최소 주곡률을 갖으며, 그 방향이 서로 수직하다는 미분기하학의 기본 지식을 이용하여 제시된다. 또한 삼각 함수를 이용해서 각 꼭지점에서 임의의 방향으로의 주곡률을 측정하는 방법론을 제시한다. 이 방법론에 대한 검증으로 원환면에 대해서 이론적인 방법으로 주곡률을 측정한 다음, 원환면을 여러 해상도의 삼각형 메쉬로 근사한 다음, 그 삼각형 메쉬의 각 꼭지점에서 본 논문에서 제시하는 방법으로 주곡률을 측정하여 이를 비교한다. 또한, 임의의 삼각형 메쉬에 대해서도 본 논문에 서 제시하는 방법으로 주곡률 방향을 측정한 결과를 제시한다.