2D 스틱맨 스케치를 활용한 3D 포즈 자동 생성 시스템 개발 = Development of an Automated 3D Pose Generation System Using 2D Stickman Sketches

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 손으로 그린 2D 스틱맨 이미지를 기반으로 인체의 3D 포즈를 자동으로 생성하는 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 색상 기반 관절 인식 기법과 해부학 규칙에 기반한 라벨링 알고리즘을 통해 주요 관절을 추출하였으며, 관절 간 회전 각도 및 수평 기울기를 계산하여 Autodesk Maya의 HumanIK 시스템에 적용함으로써 3D 포즈를 재현하였다. 고가의 장비나 복잡한 설정 없이도 직관적이고 손쉬운 3D 포즈 생성이 가능하도록 설계된 이 시스템은 비전문가도 쉽게 활용할 수 있다는 장점을 가진다. 애니메이션, 게임, 교육, 웰니스 등 다양한 분야에서 실질적인 활용 가능성이 있으며, 해부학적 구조에 기반한 라벨링 기법은 포즈의 인식 정확성과 실용성을 동시에 만족시켰다. 또한, 생성형 인공지능과의 연계를 통해 확장 가능한 콘텐츠 제작 도구로서의 잠재력도 가지고 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study proposed a system that automatically generated 3D human poses from hand-drawn 2D stickman images. The system identified key joints using a color-based detection method and an anatomical rule-based labeling algorithm. It calculated joint rotation angles and horizontal tilt, and applied the data to Autodesk Maya’s HumanIK system to reconstruct 3D poses. Designed for ease of use without requiring expensive equipment or complex setups, the system enabled intuitive 3D pose creation even for non-experts. It demonstrated practical potential across various fields such as animation, gaming, education, and wellness. The anatomically grounded labeling approach enhanced recognition accuracy and usability, and the system showed promising extensibility when integrated with generative AI for advanced content creation.