【서울 = 서울뉴스통신】 이민희 기자 = 한양대학교(총장 이기정)는 컴퓨터소프트웨어학부 이윤상 교수 연구팀이 모션 캡처 데이터 없이도 근골격 기반 캐릭터의 자연스러운 이동을 학습하는 새로운 인공지능 기술 ‘FreeMusco’를 개발했다고 14일 밝혔다.
기존의 물리 기반 캐릭터 제어 연구는 주로 인간의 움직임을 기록한 모션 캡처 데이터에 의존해 왔다. 이러한 방식은 사람의 동작을 사실적으로 재현하는 데에는 효과적이지만, 동물이나 가상의 생명체처럼 모션 데이터 수집이 어렵거나 불가능한 캐릭터에는 적용하기 힘들다는 한계가 있었다.
이에 연구팀은 ‘모션 프리’ 학습 프레임워크인 ‘FreeMusco’ 기술을 제안했다. 이 기술은 근육과 뼈 구조를 정밀하게 모델링한 근골격 시뮬레이션 자체를 물리적 사전 지식으로 활용해, 별도의 시범 동작이나 모션 데이터 없이도 에너지 효율적이고 안정적인 보행 행동이 물리적 제약과 생체역학적 구조에 따라 자연스럽게 형성되도록 설계됐다. 이를 통해 캐릭터의 형태에 따라 서로 다른 이동 전략이 자발적으로 나타나도록 한다는 특징이 있다.
그 결과, 인간형 캐릭터는 이족 보행을 유지한 반면, 다리를 변형한 가상의 캐릭터는 네 발을 활용한 사족 보행을 스스로 선택하는 등 형태에 적합한 에너지 효율적 움직임이 자동으로 형성되는 것을 확인했다.
또한 연구팀은 잠재 공간을 함께 학습함으로써, 학습된 보행 제어를 목표 지점 이동이나 경로 추종과 같은 고수준 과제로 확장할 수 있음을 보였다. 이는 모션 데이터 없이 학습된 근골격 캐릭터 제어 기술로는 최초의 사례다.
이윤상 교수는 “FreeMusco는 ‘정답 동작을 따라 하는’ 방식이 아니라, 물리 법칙과 생체역학만으로 움직임이 스스로 형성되도록 한 새로운 접근”이라며, “동물 시뮬레이션, 게임·영화 속 가상 생명체, 로봇 제어 등 다양한 분야로의 확장이 기대된다”고 밝혔다.
이번 연구는 모션 캡처가 불가능한 캐릭터에도 적용할 수 있는 범용적 이동 제어 기술을 제시했다는 점에서 차세대 물리 기반 캐릭터 애니메이션과 로보틱스 연구에 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.
본 연구는 한국연구재단과 한국콘텐츠진흥원의 지원을 받아 수행됐으며, 연구 성과는 지난 12월 15일부터 18일까지 홍콩에서 열린 컴퓨터 그래픽스 및 인터랙티브 기술 분야의 세계적 학술대회 ‘SIGGRAPH Asia 2025’에서 채택돼 발표됐다.
해당 논문 'FreeMusco: Motion-Free Learning of Latent Control for Morphology-Adaptive Locomotion in Musculoskeletal Characters'에는 한양대 김민관 박사과정생이 제1저자로, 이윤상 교수가 교신저자로 참여했다.
