2025년 10월 30일 목요일 오후 경기도 수원에 위치한 경기메타버스 지원센터에서는 제5회 기술활용워크샵이 진행되었습니다. 이번 워크샵은 경기도 콘텐츠 산업의 실무 역량을 높이고 메타버스 관련 전문 인력을 육성하기 위한 취지로 마련되었습니다.
이번 행사는 모션캡쳐와 생성형 AI를 주제로, 이론과 실습이 함께 진행되었습니다. 디지털기업성장지원센터 SNS 기자단으로서 현장을 직접 방문하여, 해당 기술이 실제로 어떻게 활용되는지, 그리고 앞으로 콘텐츠 산업에 어떤 변화를 가져올지를 생생하게 체험했습니다.
모션캡쳐의 이해 – 움직임을 디지털세계로 옮기다
첫 번째 세션은 모티브의 이종헌 PM이 진행한 ‘모션캡쳐의 이해’였습니다. 이 시간에는 모션캡쳐 기술의 발전사부터 실무 활용까지 전반적인 흐름을 알 수 있었습니다.
이종헌 PM은 모션캡쳐의 시작을 로토스코핑(Rotoscoping) 방식에서 찾았습니다. 이는 실제 사람의 동작을 프레임 단위로 관찰해 직접 그려 넣는 초기 애니메이션 기법이었습니다. 이후 애니막(ANIMAC), 기계식, 자기장식 기술을 거쳐 본격적인 광학식 모션캡쳐 시대로 발전했습니다.
광학식은 인체에 부착된 마커의 위치를 여러 대의 카메라가 분석해 움직임 데이터를 정밀하게 기록하는 방식으로, 빠르게 움직이는 액션도 실시간으로 포착할 수 있다는 장점이 있습니다.
또 하나의 진화는 관성식 모션캡쳐입니다. 이는 인체에 부착한 센서 값으로 움직임을 계산하기 때문에 많은 카메라를 필요로 하지 않습니다. 다만, 관성식 방식은 빠른 회전 동작이나 충격이 큰 움직임을 완벽히 추적하기에는 한계가 있습니다.
이종헌 PM은 “모션캡쳐는 이제 영화나 게임 분야를 넘어 버츄얼 휴먼, V튜버, 광고 콘텐츠 제작 등으로 활용 영역이 크게 확장되고 있다”고 설명했습니다. 특히 언리얼 엔진을 기반으로 한 가상 환경과 결합되면서, 현실과 디지털을 잇는 가교 역할을 하고 있습니다.
Autodesk Motion Builder 실습 – 움직임이 데이터를 만나는 순간
이후 참가자들은 경기메타버스 지원센터 내 모션캡쳐 스튜디오로 이동하여, 직접 Optitrack 장비를 활용하는 실습을 진행했습니다. 참가자는 마커 볼이 부착된 슈트를 착용하고, 스튜디오 둘레에 설치된 360도 카메라가 실시간으로 움직임을 추적했습니다.
이렇게 수집된 움직임 데이터는 오토데스크의 MotionBuilder(모션빌더) 프로그램으로 전송됩니다. MotionBuilder는 전문 3D 애니메이션 제작 도구로, 카메라와 센서에서 온 데이터를 기반으로 인체의 동작을 3차원 캐릭터에 실시간으로 적용할 수 있습니다.
실습 현장에서 이종헌 PM은 참여자의 움직임을 그대로 디지털 캐릭터에 매핑해보는 과정을 시연했습니다. 화면 속 고블린 캐릭터가 실제 사람처럼 걷고 손을 흔들자, 참가자들 사이에서 탄성이 터져 나왔습니다. 모션빌더의 타임라인에는 각 관절의 좌표가 정밀하게 기록되어 있었고, 참가자들은 이를 수정하며 다양한 효과를 직접 확인했습니다.
이종헌 PM은 “오토데스크의 모션빌더는 단순한 애니메이션 편집 툴을 넘어서, 가상 제작(Virtual Production)과 실시간 렌더링 환경에서도 핵심적인 역할을 하고 있다”며, “언리얼 엔진과 연결하면 버츄얼 휴먼이나 실시간 방송 콘텐츠도 쉽게 구현할 수 있다”고 설명했습니다.
이처럼 모션캡쳐는 더 이상 대규모 영화사만의 전유물이 아닌 고성능 PC와 카메라, 그리고 소프트웨어만 갖추면 중소 스튜디오나 1인 크리에이터도 충분히 활용할 수 있는 시대가 된 것을 알 수 있었습니다
생성형 AI 트렌드 – 구글 OPAL의 혁신적 가능성
두 번째 세션은 ㈜원데이원 커뮤니케이션의 선세리 CTO가 진행한 생성형 AI 실습이었습니다.
선세리 CTO는 강의를 시작하며 GPT-1에서 시작해 현재 GPT-4까지 이어진 인공지능 언어모델의 발전 과정을 소개하며, “지난 7년간 AI의 진화 속도는 인류 기술사에서 가장 빠른 변곡점 중 하나였다”고 밝혔습니다.
특히 이번 워크샵에서는 구글이 최근 선보인 OPAL 플랫폼을 중점적으로 다루었습니다. OPAL은 ‘입력(Input)’, ‘출력(Output)’, ‘생성형 AI 노드(Generative AI Node)’ 이 세 가지 구성 요소로 이루어진 단순하면서도 강력한 시스템입니다.
선세리 CTO는 “OPAL의 특징은 사용자가 복잡한 코딩을 몰라도 생성형 AI를 통해 앱을 만들 수 있다는 점”이라고 설명했습니다. 예를 들어, 사용자가 “오늘의 운세를 보여주는 앱을 만들고 싶다”는 문장을 입력하면 OPAL은 자동으로 관련 데이터베이스, 화면 구조, 출력 방식까지 설계해줍니다.
실습 중 소개된 Remix 기능은 매우 인상적이었습니다. 기존에 생성된 앱의 제목, 디자인, 출력 데이터를 사용자의 의도에 맞추어 AI가 새롭게 재편성해주는 기능입니다. 심지어 코드 수정 및 디버깅 과정도 생성형 AI가 스스로 수행해, 개발자가 초기에 구조만 정의하면 나머지는 자동으로 완성해주는 방식이었습니다.
선세리 CTO는 “생성형 AI 기술은 단순히 효율성을 높이는 도구를 넘어, 창작자의 상상력과 표현 능력을 확장시켜주는 파트너로 자리 잡고 있다”고 전했습니다. 실제로 참가자들은 각자의 이름을 기반으로 프로필 앱을 만들고, 디자인을 OPAL의 Remix 기능으로 자유롭게 변경하는 시간을 가졌습니다.
모션캡쳐와 생성형 AI의 만남, 디지털 콘텐츠의 미래
이번 워크숍을 통해 느낀 점은 분명했습니다. 모션캡쳐가 인간의 움직임을 데이터화해 디지털 세계로 옮겨주는 기술이라면, 생성형 AI는 그 데이터를 바탕으로 새로운 창의적 결과물을 만들어내는 기술입니다.
서로 다른 분야로 여겨졌던 두 기술은 이제 자연스럽게 결합되어, 메타버스 기반의 통합형 콘텐츠 제작의 중심에 서고 있습니다.
예를 들어 한 명의 배우가 모션캡쳐 슈트를 입고 연기하면, 생성형 AI가 그 움직임 위에 자동으로 새로운 의상과 배경, 음성까지 덧입힐 수 있습니다.이러한 융합은 기존 영상 제작에 소요되던 시간과 비용을 크게 줄이고, 콘텐츠 제작의 민주화를 앞당기는 핵심 동력이 될 것입니다.
경기메타버스 지원센터의 이번 기술활용 워크숍은 단순한 기술 체험을 넘어, 디지털 콘텐츠 산업이 향후 나아갈 방향을 직접 확인할 수 있었던 의미 있는 자리였습니다.
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