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캐릭터의 스테이트에 기초하여 제1 액션들을 추출하는 단계;상기 스테이트에 기초하여 제2 액션들을 추출하는 단계;상기 제1 액션들 및 상기 제2 액션들에 포함되는 액션들 중 어느 하나를 선택하는 단계; 및선택된 액션에 기초하여 상기 스테이트를 업데이트하는 단계를 포함하는, 캐릭터 애니메이션 재생 방법
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제1항에 있어서,상기 스테이트는,상기 캐릭터의 관절 정보에 연관된 동작 파라미터;현재 재생하고 있는 애니메이션 데이터 세그먼트에 대응하는 바이너리 레이턴트 코드;상기 캐릭터의 동작 변화의 안정성에 연관된 동작 불안정성 파라미터; 및 상기 캐릭터가 수행하는 태스크에 연관된 목표 파라미터를 포함하는, 캐릭터 애니메이션 재생 방법
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제1항에 있어서,상기 제1 액션들 및 상기 제2 액션들은,재생될 애니메이션 데이터 세그먼트에 대응하는 바이너리 레이턴트 코드를 포함하는, 캐릭터 애니메이션 재생 방법
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제1항에 있어서,상기 제1 액션들을 추출하는 단계는,바이너리 레이턴트 코드에 기초하여 학습된 네트워크를 통해 상기 스테이트에 기초하여 제안 액션을 추출하는 단계; 및KNN 알고리즘(K-Nearest Neighbor Algorithm)을 통해 상기 제안 액션과 유사한 상기 제1 액션들을 추출하는 단계를 포함하는, 캐릭터 애니메이션 재생 방법
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제1항에 있어서,상기 제2 액션들을 추출하는 단계는,트랜지션 가능한 바이너리 레이턴트 코드들을 대응시키는 테이블에 기초하여 상기 스테이트에 대응하는 상기 제2 액션들을 추출하는 단계를 포함하는, 캐릭터 애니메이션 재생 방법
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제1항에 있어서,업데이트하는 단계는,상기 선택된 액션에 포함된 바이너리 레이턴트 코드를 애니메이션 데이터베이스에서 검색하는 단계;상기 바이너리 레이턴트 코드에 대응되는 애니메이션 데이터 세그먼트 중 하나를 선택하는 단계; 및선택된 애니메이션 데이터 세그먼트에 기초하여 상기 스테이트를 업데이트하는 단계를 포함하는, 캐릭터 애니메이션 재생 방법
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제2항에 있어서,상기 업데이트하는 단계는,상기 선택된 액션에 기초하여 상기 동작 불안정성 파라미터를 계산하는 단계; 및상기 동작 불안정성 파라미터가 임계치 이하인 경우에 상기 스테이트를 업데이트하는 단계를 포함하는, 캐릭터 애니메이션 재생 방법
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8
제1항에 있어서,원본 애니메이션 데이터에 기초하여 애니메이션 데이터베이스를 생성하는 단계를 더 포함하는, 캐릭터 애니메이션 재생 방법
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제8항에 있어서,상기 생성하는 단계는,상기 원본 애니메이션 데이터를 애니메이션 데이터 세그먼트들로 분할하는 단계;상기 애니메이션 데이터 세그먼트들의 특징을 추출하는 단계;상기 특징에 대응하는 바이너리 레이턴트 코드들을 생성하는 단계;상기 바이너리 레이턴트 코드들에 기초하여 상기 애니메이션 데이터 세그먼트들을 클러스터링하는 단계; 및동일한 클러스터에 포함되는 애니메이션 데이터들의 평균 특징을 계산하는 단계를 포함하는, 캐릭터 애니메이션 재생 방법
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하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제9항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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11
인스트럭션들을 포함하는 메모리; 및상기 인스트럭션들을 실행하기 위한 프로세서를 포함하고,상기 프로세서에 의해 상기 인스트럭션들이 실행될 때, 상기 프로세서는,캐릭터의 스테이트에 기초하여 제1 액션들을 추출하고,상기 스테이트에 기초하여 제2 액션들을 추출하고,상기 제1 액션들 및 상기 제2 액션들에 포함되는 액션들 중 하나를 선택하고,선택된 액션에 기초하여 상기 스테이트를 업데이트하는, 캐릭터 애니메이션 재생 장치
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제11항에 있어서,상기 스테이트는,상기 캐릭터의 관절 정보에 연관된 동작 파라미터;현재 재생하고 있는 애니메이션 데이터 세그먼트에 대응하는 바이너리 레이턴트 코드;상기 캐릭터의 동작 변화의 안정성에 연관된 동작 불안정성 파라미터; 및 상기 캐릭터가 수행하는 태스크에 연관된 목표 파라미터를 포함하는, 캐릭터 애니메이션 재생 장치
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제11항에 있어서,상기 제1 액션들 및 상기 제2 액션들은,재생될 애니메이션 데이터 세그먼트에 대응하는 바이너리 레이턴트 코드를 포함하는, 캐릭터 애니메이션 재생 장치
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제11항에 있어서,상기 프로세서는,바이너리 레이턴트 코드에 기초하여 학습된 네트워크를 통해 상기 스테이트에 기초하여 제안 액션을 추출하고,KNN 알고리즘(K-Nearest Neighbor Algorithm)을 통해 상기 제안 액션과 유사한 상기 제1 액션들을 추출하는, 캐릭터 애니메이션 재생 장치
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제11항에 있어서,상기 프로세서는,트랜지션 가능한 바이너리 레이턴트 코드들을 대응시키는 테이블에 기초하여 상기 스테이트에 대응하는 상기 제2 액션들을 추출하는, 캐릭터 애니메이션 재생 장치
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제11항에 있어서,상기 프로세서는,상기 선택된 액션에 포함된 바이너리 레이턴트 코드를 애니메이션 데이터베이스에서 검색하고,상기 바이너리 레이턴트 코드에 대응되는 애니메이션 데이터 세그먼트 중 하나를 선택하고,선택된 애니메이션 데이터 세그먼트에 기초하여 상기 스테이트를 업데이트하는, 캐릭터 애니메이션 재생 장치
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제12항에 있어서,상기 프로세서는,상기 선택된 액션에 기초하여 상기 동작 불안정성 파라미터를 계산하고,상기 동작 불안정성 파라미터가 임계치 이하인 경우에 상기 스테이트를 업데이트하는, 캐릭터 애니메이션 재생 장치
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제11항에 있어서,상기 프로세서는,원본 애니메이션 데이터에 기초하여 애니메이션 데이터베이스를 생성하는, 캐릭터 애니메이션 재생 장치
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제18항에 있어서,상기 프로세서는,상기 원본 애니메이션 데이터를 애니메이션 데이터 세그먼트들로 분할하고,상기 애니메이션 데이터 세그먼트들의 특징을 추출하고,상기 특징에 대응하는 바이너리 레이턴트 코드들을 생성하고,상기 바이너리 레이턴트 코드들에 기초하여 상기 애니메이션 데이터 세그먼트들을 클러스터링하고,동일한 클러스터에 포함되는 애니메이션 데이터들의 평균 특징을 계산하는, 캐릭터 애니메이션 재생 장치
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