Vicon Shogun 실사용 경험과 데이터 클린업 과정 말하기
약 87초
모션 캡처 마커 결락·ID 오류 등 실제 오류 유형과 처리 과정을 설명한다
Vicon Shogun에서 가장 많이 마주친 오류는 마커 결락이었습니다. 배우가 움직일 때 다른 마커에 가려지면 그 순간 데이터가 끊기는데, Shogun의 Gap Fill 기능으로 선형 보간과 리지드 바디 기반 추정을 선택하여 채웠습니다. 짧은 결락(5프레임 이내)은 선형 보간으로 충분했지만, 긴 결락은 인접 리지드 바디 기준으로 추정해야 부자연스럽지 않다는 것을 알게 되었습니다.
두 번째는 마커 ID 스왑이었습니다. 두 마커가 교차할 때 Shogun이 ID를 바꿔 붙이는 경우가 있습니다. 시각적으로는 자연스러워 보이지만 뼈대 세그먼트 연결이 순간 뒤집히는 문제가 발생합니다. 이 문제는 자동 처리가 되지 않아 타임라인에서 직접 확인하며 수동 재할당을 진행했습니다. 한 세션 30분 촬영 데이터에서 스왑 구간을 찾는 데만 2시간이 걸린 적이 있습니다.
초반에 마커 배치 간격을 더 넓게 잡았으면 교차 빈도가 줄었을 텐데 — 사전 셋업이 얼마나 중요한지 뼈저리게 느꼈습니다.
클린업 작업은 단순 반복이 아니라 촬영된 움직임을 이해해야 판단할 수 있는 작업입니다. 어떤 결락이 보간으로 괜찮고 어떤 것은 재촬영을 고려해야 하는지, 감각을 쌓는 데 시간이 걸렸습니다.
이 결의 특징
구체적인 수치나 경험 사례를 들어 설명하는 방식이 이 답변의 가장 두드러진 특징입니다. 주장보다 근거를 먼저 제시하는 경향이 관찰됩니다.
이 결이 통하는 자리
실수와 개선 사이클을 중시하는 조직에서 이 답변이 잘 수용될 가능성이 높습니다. 프로세스 개선과 학습 조직 문화를 추구하는 팀의 선호도가 높을 것으로 보입니다.