한양대 이윤상 교수팀, 모션 데이터 없이 근골격 캐릭터 보행 제어하는 AI 기술 ‘FreeMusco’ 개발

▲모션 데이터 없이 근골격 시뮬레이션을 기반으로 잠재 공간과 제어 정책을 함께 학습하는 FreeMusco의 강화학습 아키텍처

▲reeMusco를 통해 인간형·동물형·가상 근골격 캐릭터가 형태에 맞는 이동 전략으로 다양한 태스크를 수행하는 모습 (자료=한양대)

한양대학교(총장 이기정)는 컴퓨터소프트웨어학부 이윤상 교수 연구팀이 모션 캡처 데이터 없이도 근골격 기반 캐릭터의 자연스러운 이동을 학습할 수 있는 새로운 인공지능 기술 'FreeMusco(Motion-Free Learning of Latent Control for Morphology-Adaptive Locomotion in Musculoskeletal Characters)'를 개발했다고 밝혔다.

기존 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 적용에 한계가 있었다.

이에 이윤상 교수 연구팀은 모션 데이터 자체를 사용하지 않는 '모션 프리(Motion-Free)' 학습 프레임워크 FreeMusco를 제안했다. 이 기술은 근육과 뼈 구조를 정밀하게 모델링한 근골격 시뮬레이션을 물리적 사전 지식(prior)으로 활용해, 별도의 시범 동작이나 정답 모션 없이도 에너지 효율적이고 안정적인 보행 행동이 자연스럽게 형성되도록 설계됐다. 특히 캐릭터의 형태(morphology)에 따라 서로 다른 이동 전략이 자발적으로 나타나는 것이 핵심 특징이다.

연구 결과, 인간형 캐릭터는 이족 보행을 유지한 반면, 다리를 변형한 가상의 캐릭터 'Chimanoid'는 네 발을 활용한 사족 보행을 스스로 선택하는 등, 형태에 적합한 에너지 효율적 움직임이 자동으로 형성되는 것이 확인됐다. 이는 특정 동작을 '따라 하도록' 학습시키는 기존 방식과 차별화되는 지점이다. 또한 연구팀은 잠재 공간(latent space)을 함께 학습함으로써, 학습된 보행 제어를 목표 지점 이동(goal navigation)이나 경로 추종(path following)과 같은 고수준 과제로 확장할 수 있음을 입증했다. 이는 모션 데이터 없이 학습된 근골격 캐릭터 제어 기술로는 최초 사례로 평가된다.

이윤상 교수는 “FreeMusco는 정답 동작을 모방하는 방식이 아니라, 물리 법칙과 생체역학적 제약만으로 움직임이 스스로 형성되도록 한 새로운 접근"이라며 “동물 시뮬레이션, 게임·영화 속 가상 생명체 애니메이션, 로봇 보행 및 제어 등 다양한 분야로의 확장이 기대된다"고 밝혔다.

이번 연구는 모션 캡처가 불가능한 캐릭터에도 적용 가능한 범용적 이동 제어 기술을 제시했다는 점에서, 차세대 물리 기반 캐릭터 애니메이션과 로보틱스 연구에 새로운 방향성을 제시할 것으로 기대된다.

▲한양대 김민관 박사과정생(왼쪽), 이윤상 교수 (사진=한양대)

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 2025에서 채택돼 발표됐다.

논문 「FreeMusco: Motion-Free Learning of Latent Control for Morphology-Adaptive Locomotion in Musculoskeletal Characters」에는 한양대 김민관 박사과정생이 제1저자로, 이윤상 교수가 교신저자로 참여했다.

송기우 기자 kwsong@ekn.kr