GIST, 생성형 AI 모션 정교하게 편집하는 협업형 도구 ‘MoWa’ 개발

텍스트 기반 동작을 파형으로 시각화해 직관적 조정 가능

예비 동작·과장·곡선 등 표현 요소 전문가가 직접 편집

전문 애니메이터 실험 통해 기존 방식보다 효율성 입증

MoWa 시스템 개요. ⓒ광주과학기술원

광주과학기술원(GIST)은 김승준 AI융합학과 교수와 오정석 박사과정생이 생성형 인공지능(AI로 만든 아바타의 모션을 보다 정교하게 수정·보완할 수 있는 저작 도구 ‘MoWa(Motion Waveform Authoring Tool)’를 개발했다고 30일 밝혔다.

MoWa는 전문 애니메이터의 창작 과정에 적합한 도구로, AI가 생성한 기본 모션에 디자이너가 의도한 감정 표현과 움직임의 의미를 덧입힐 수 있도록 돕는다.

이 시스템은 텍스트 기반 명령어로 생성된 아바타의 동작을 ‘잠재 공간(latent space)’에서 파형(waveform)으로 시각화하고, 사용자가 이를 직관적으로 조작할 수 있도록 설계됐다.

사용자는 간단한 UI를 통해 모션의 ‘anticipation(예비 동작)’, ‘exaggeration(과장)’, ‘arc(곡선 동작)’ 같은 표현 요소를 손쉽게 조절하고 강화할 수 있다.

MoWa 개발의 출발점은 text-to-motion 기술의 한계에서 비롯됐다. 연구팀은 6인의 전문 애니메이터와 함께 형성적 연구를 수행한 결과, 기존 AI 생성 모션이 애니메이션의 핵심 원리(예비 동작, 과장, 곡선 동작 등)를 충분히 반영하지 못한다는 점을 반복적으로 확인했다.

이를 해결하기 위해 연구팀은 VAE(변분 오토인코더)를 활용해 잠재 공간에서 파형을 편집할 수 있는 알고리즘을 개발했다.

사용자는 키워드를 입력해 기본 동작을 생성한 뒤, 슬라이더나 2D 키프레임 에디터를 활용해 모션을 세밀하게 조정할 수 있다.

실제 공간이 아닌 잠재 공간에서 곡선 형태의 파형을 조정하는 방식이기 때문에, 보다 정밀하고 직관적인 보정이 가능하다. 또한 게임 엔진 유니티(Unity) 기반으로 구현된 UI 덕분에 상용 3D 툴에 익숙한 사용자라면 별다른 학습 없이도 쉽게 사용할 수 있다.

연구팀은 12명의 전문 애니메이터를 대상으로 두 차례 사용자 연구를 진행해 MoWa의 실효성을 검증했다.

첫 번째 실험에서 기존 텍스트 기반 모션(text-to-motion) 결과와 MoWa를 통해 수정한 결과를 비교했다.

참여자들은 MoWa를 활용해 더 다양한 동작을 빠르게 생성할 수 있었고, 표현력과 결과물에 대한 만족도 모두 높은 것으로 평가했다.

두 번째 실험에서는 기존의 인페인팅 방식, 수작업 편집 방식, MoWa 방식을 비교했다. 그 결과, MoWa가 가장 효율적이고 애니메이션 디자인 원리에 기반한 편집이 가능하다는 점에서 긍정적인 평가를 받았다.

김승준 교수는 “MoWa는 단순히 AI가 자동으로 생성한 모션을 활용하는 수준을 넘어, 전문가가 직접 개입해 표현력을 세밀하게 다듬을 수 있는 ‘협력형 AI 도구’의 새로운 가능성을 보여준다”고 말했다.

이어 “이번 연구는 생성형 AI가 전문 디자인 작업에 실질적으로 통합될 수 있다는 점을 입증했으며, 앞으로 AI 기반 애니메이션 저작 도구 설계에 있어 중요한 방향성을 제시할 수 있을 것”이라고 강조했다.