인간의 걸음걸이를 보고 느끼는 감성적 반응에는 모든 사람들이 공감할 수 있는 '규칙성'이 있다. 본 논문은 이러한 규칙성을 수량적으로 추출하고 재구성하여 3D 캐릭터 행동제어에 적용하고자 하는 연구과정의 일부분이다. <"가"라는 감성반응을 가지고 있는 걸음걸이 "A"와 "나" 라는 감성반응을 가진 걸음걸이 "B" 의 신체적 수치 데이터를 임의의 비율로 섞었을 때, 그에 대한 감성반응 역시 "가"와 "나" 가 섞인 "가/나"가 된다.>란 가설을 증명해서 향후 연구의 타당성을 확보하는 것이 이번 논문의 목적이다. 3D Studio Max의 스크립트로 만든 EAM을 이용하여, 바이페드 형식의 2개의 걸음걸이 샘플을 브랜딩 하였다. 6번 중 4번의 실험에서 성공적인 브랜딩 결과물을 추출할 수 있었다. 이것은 모션캡처 등을 이용하지 않더라도 기본적인 바이페드 데이터만 있다면 다양한 걸음걸이의 바이페드를 생산할 수 있다는 것을 의미한다. 현재 팔, 다리의 1Cycle 운동조건이 갖추어진 바이페드 샘플을 대상으로 하고 있지만, 완성된 시스템을 위해서는 다양한 운동조건에서도 브랜딩이 가능한 툴이 필요하다.

오늘날 3D 캐릭터 애니메이션은 실사영화, 애니메이션, 게임, 광고 등 대다수의 영상물에서 쉽게 접할 수 있다. 하지만, 이러한 캐릭터의 부드러운 움직임은 모션캡쳐(Motion Capture)와 같은 고가의 장비를 통해 얻어진 데이터를 숙련된 애니메이터들이 오랜 시간 키 프레임(Key Frame)을 수정함으로써 얻어진다. 경우에 따라서는 애니메이터 개인의 감성적 기준에 따라 제작되어진 캐릭터의 행동이 관객들의 보편적 기대치와 다를 때도 있는데, 이것은 제작되어진 캐릭터의 행동과 관객들의 감성반응에 대한 객관적 관계식이 정립되지 못했기 때문이다. 3D 캐릭터의 걸음걸이를 대상으로 한 본 연구에서는 상기의 관계식 추출과 정립을 위한 실험장비로서 3D Studio MAX Script를 이용한 3차원 회전의 연산 툴을 제안한다. 2~3개의 바이패드 데이터 수정과 합성을 주요기능으로 삼고 있는 이 툴을 통해 걸음걸이와 감성반응 사이의 정량적 관계식에 접근하기 위한 다양한 연구가 용이하게 되었다.