컴퓨터 그래픽(CG)과 애니메이션 기술로 탄생되는 영화·게임 속 캐릭터의 움직임이 점차 사실적으로 묘사되고 있다. 최근에는 실사와 사실상 구분이 안되는 현실적이다. 이런 영화, 게임 속 캐릭터의 자연스러운 움직임을 효율적으로 묘사·생성하는 새로운 딥러닝 기술이 공개됐다.

'딥미믹(DeepMimic)'은 미국 버클리 캘리포니아대학 인공지능연구소(BAIR) 소속 연구진이 공개한 인간의 동작을 학습하는 딥러닝 애니메이션 알고리즘이다. 기존 디지털 애니메이션 기법은 걷기, 달리기 같은 동작을 수동으로 제어하는 기술이 사용되거나, 단일한 범용 알고리즘으로 여러 동작을 구현하는 방식이 쓰였다. 캘리포니아대학 보도자료에 따르면 이 방법에는 장점과 단점이 공존한다.

우선 개별적으로 각각의 동작을 수동 제어하면 제작에 많은 시간이 들어 비효율적이다. 제작이 용이한 장점의 단일 범용 알고리즘의 경우 동작 각각의 완성도가 떨어지는 문제에 노출된다. BAIR 연구진은 두 방식의 장점만 빼내 입력된 여러 동작 데이터를 스스로 학습하는 방법으로 더 자연스럽게 재현할 수 있었다는 설명이다.

"달리기, 던지기, 뛰어오르기는 물론 덤블링, 회전킥 등 25가지 이상의 동작을 담은 모션 캡처를 참조 데이터로 활용했다. 해당 데이터를 컴퓨터 알고리즘에 입력한 다음 딥미믹이라는 시스템이 한 달동안 각 동작을 학습하도록 했다. 컴퓨터는 각 기술을 보다 현실감 있게 모방하기 위해 수백만 번의 시도를 반복했다. 시행착오를 배우고 모션 캡처 데이터와 비교하면서 각 동작을 점점 사람의 동작에 가깝게 익혀갔다."

최근 '생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Networks)' 같은 인공지능(AI) 기술이 주목되고 있다. 대립하는 두 시스템이 경쟁하면서 인간의 개입 없이 성능을 향상시키는 것이다. 가짜를 구분해내는 판결기와 이를 속이는 데이터를 생성하는 시스템을 경쟁시키면 갈수록 정교한 가짜가 만들어지는 식이다. 인간의 동작을 모방·생산하는 딥미믹도 그렇다. 인간의 동작을 학습·생성하는 인공지능이 접목된 진짜 사람 같은 산업용 로봇이 만들어진다. 기계는 인간 움직임을 어디까지 이해하고 재현할 수 있을까.

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