1. 기술로드맵

[ 디지털 휴먼 기술개발 로드맵 ]
핵심기술	AI 기반 디지털 휴먼 콘텐츠 상호작용 고도화
	`23년	`24년	`25년	`26년	`27년	최종 목표
AI 기반 커뮤니케이션 기술 (음성, 문자, 제스처 등)						사용자의 음성, 표정, 행동 분석을 통하여 디지털 휴먼과의 상호작용 고도화
사진 및 이미지 기반 AI 얼굴 자동 생성 기술						단일 사진 및 이미지를 통한 디지털 휴먼 얼굴 자동 생성
영상 기반 휴먼 포즈 자동 생성 기술						영상 데이터를 통한 향후 동작 추론 및 자동 생성
디지털 휴먼 표정 변화 및 감정 구현 모델 생성 기술						가상환경에서 제공되는 지능형 시스템(챗봇, AI 비서 등) 성능향상
*출처: 자체작성

2. 개요

가. 정의 및 필요성

□ 디지털 휴먼은 실제 인간과 비슷한 디지털 인간을 물리적으로 구현하는 기술로 관절 및 움직임, 피부 및 외부 표현, 머리카락 등 물성에 따른 외부 반응을 표현한 개인별 움직임 및 사람의 특징까지 모사하는 기술임

□ 대표적인 디지털 휴먼 기술로는 AI 기반 커뮤니케이션 기술, 사진 및 이미지 기반 AI얼굴 자동 생성 기술, 영상 기반 휴먼 포즈 자동 생성 기술, 디지털 휴먼 표정 변화 및 감정 구현 모델 생성 기술 등이 있음

▪ AI 기반 커뮤니케이션 기술: 인공지능을 통하여 디지털콘텐츠로 생성된 디지털 휴먼과 사용자 간의 상호작용 기술로써 사용자의 음성, 표정, 문자(채팅)에 대응하는 기술

▪ 사진 및 이미지 기반 AI 얼굴 자동 생성 기술: 2차원 그래픽 리소스를 바탕으로 사람의 표정, 분위기 등을 자동으로 생성하는 기술

▪ 디지털 휴먼 표정 변화 및 감정 구현 모델 생성 기술: 미세한 표정 변화를 통하여 사람의 감정 표현 등을 사용자에게 전달하는 기술로써 디지털콘텐츠와 사용자 간 커뮤니케이션 범위를 확대하는 기술

□ 디지털 휴먼은 디지털콘텐츠 저작을 위한 전략품목으로, 음성 및 비언어적 표현(제스처 등 포즈, 표정, 감정)으로 의사소통할 수 있는 디지털 휴먼 기술개발을 통해 실제감을 극대화 및 실시간 데이터 수집 및 데이터 인식/생성/저작의 지능화 구축이 가능할 것으로 전망

[ 디지털콘텐츠 품목로드맵 내 디지털 휴먼 ]

*출처: 자체작성

□ 비대면 사회로의 급격한 전환 및 디지털 기술의 발전에 따라 홍보 매개체로서 다양한 장점을 지닌 디지털 휴먼의 수요가 증가하고 있음

▪ 디지털 휴먼은 표정, 감정, 제스처 등 비언어적 표현까지 제공 및 인식하며 챗봇, 음성 비서를 능가하는 등 기존 기술의 한계를 보완하고 더욱 인간적으로 소통할 수 있다는 점에서 수요가 클 것으로 전망

▪ 디지털 휴먼을 활용하는 것이 실제 사람을 활용하는 것보다 마케팅 절감 효과 큰 것으로 전망되어기업 입장에서도 광고, SNS 등 홍보 수단으로 가상 인플루언서를 적극 활용하고 있는 등, 향후 활동 영역이 현실 세계에서 가상 세계로 확장된다면 그 가치와 효용은 더 높아질 것

□ 특히 VR/AR을 포괄한 XR 환경에서 구현되는 메타버스 세계에서 디지털 휴먼 및 디지털 휴먼의 사실적 구현이 매우 중요할 것이며, 이를 위한 (감정) 모델링, 렌더링, 모션 캡쳐 등의 소프트웨어 기술 개발이 필수적임

▪ 인체의 바디, 손, 얼굴 등의 모션 정보를 정밀하게 추출하여 사실성을 극대화하고, 디지털 휴먼과 사람 사이의 초실감 감성 인터랙션을 지원하는 기술 개발을 지속하여, 급성장하고 있는 가상 현실 시장의 선점 및 점유율 확보 및 필요

나. 범위 및 분류

□ 디지털 휴먼 전방산업은 콘텐츠 제작을 위한 렌더링, 모델링 등 컴퓨터 그래픽 소프트웨어 산업 및 해당 기술을 기반으로 디지털 휴먼 제작·구현을 위한 인공지능, 빅데이터, 클라우드 등 첨단 산업 등으로 구성

□ 디지털 휴먼 후방산업은 디지털 휴먼이 활용될 수 있는 광고, 미디어, 영상, 엔터테인먼트, 애니메이션 산업, 정보통신 및 방송통신 산업, 마케팅, 교육, 의료 서비스, 관광 산업 등을 들 수 있음

□ 디지털 휴먼은 실제 사람의 모습과 유사하게 만들기 위해 컴퓨터 그래픽 기술을 기반으로 인공지능, 빅데이터 등과 융합한 첨단 기술로, 전체적으로는 다음과 같이 분류할 수 있음

▪ AI 기반 커뮤니케이션 기술

▪ 사진 및 이미지 기반 AI 얼굴 자동 생성 기술

▪ 영상 기반 휴먼 포즈 자동 생성 기술

▪ 디지털 휴먼 표정 변화 및 감정 구현 모델 생성 기술

3. 산업 및 시장분석

가. 산업분석

◎ 컴퓨터 그래픽 소프트웨어 기술 수요 증대

□ 디지털 휴먼 제작을 위해서는 모델링, 렌더링, 모션 캡쳐 등의 소프트웨어 기술이 필수적으로, 디지털 전환 및 XR 콘텐츠 시장 확대 등 다양한 요인에 의해 컴퓨터 그래픽 기술 수요가 증가하고 있음

▪ 컴퓨터 그래픽 산업은 소프트웨어를 기반으로 시각·영상기술을 활용하여 영화·게임 등의 콘텐츠 산업에서 다양한 분야로 확장되고 있는 기반 산업이며, AI, 5G 등 첨단기술과 융합하여 더욱 빠르게 발전 중

□ 디지털 휴먼 제작을 위해 극사실적으로 모델을 구현할 수 있는 모델링 기술 및 인간의 자연스러운 움직임을 구현할 수 있는 모션 캡쳐 기술은 매우 중요하며 미디어, 실감 콘텐츠 등에 활용되고 있음

▪ 모델링 기술과 관련하여 현실 세계의 물체, 공간으로부터 수집한 정보를 활용한 영상기반 모델링 및 모델 생성 시 고해상도 영상에서 현실에 가까운 영상으로 만들기 위한 메쉬 모델 및 텍스쳐맵 등의 기술을 사용 중이며, 대상에 범용적으로 활용될 수 있는 방향으로 진화하고 있음

▪ CGI(Computer Graphics Images), VFX 효과(특수효과) 기술을 많이 사용하는 영화 제작사(디즈니, 마블 등)는 영화 제작에 3D 모션 캡쳐를 기본적으로 사용하고 있으며, VR 시장 활성화로 3D 모션 캡쳐 시장은 빠르게 성장할 전망

◎ 가상 인플루언서/아바타

□ 국내에서 로지, 루시, 김래아 등의 가상 인플루언서가 광고, 음악 등의 문화 콘텐츠에서 활약 하고 있으며, 경제적 비용 절감을 위해 기업이 인플루언서에 쓰는 마케팅 비용이 증가하고 있음

▪ 2020년 가상 인플루언서 시장 규모는 2조 4,000억 원으로 실제 인간 인플루언서 시장 규모인 7조 6,000억 원의 절반에도 못 미치는 수준이었지만, 2025년에는 가상 인플루언서 시장 규모가 14조원을 기록하며 실제 인간 인플루언서(13조 원) 시장을 넘어설 것으로 예상

나. 시장분석

◎ 세계시장

□ 세계 디지털 휴먼 시장은 2021년 146.8억 달러에서 2026년에 약 987.5억 달러 규모까지 성장할 것으로 전망

◎ 국내시장

□ 국내 디지털 휴먼 시장은 연평균 46.40% 성장률로 2021년 5,753억 원에서 2026년에 약 3조 8,691억 원 규모까지 성장할 것으로 전망

4. 기술개발 동향

가. 기술개발 이슈

□ 기술경쟁력

▪ 디지털 휴먼은 미국이 최고기술국으로 평가되었으며, 우리나라는 최고기술국 대비 71.2%의 기술 수준을 보유하고 있으며, 최고기술국과의 기술격차는 2.3년으로 분석

▪ 중소기업의 기술경쟁력은 최고기술국 대비 62.7%, 기술격차는 2.9년으로 평가

▪ 일본(73.3%)>EU(73.2%)>한국>중국(65.6%) 순으로 평가

□ 기술수명주기(TCT)

▪ 디지털 휴먼은 5.25의 기술수명주기를 가진 것으로 파악

나. 생태계 기술동향

□ (기술동향) 디지털 전환 및 XR 콘텐츠 시장 확대 등 다양한 요인에 의해 컴퓨터 그래픽 기술 수요가 증가하고 있으며, 디지털 휴먼 제작을 위한 모델링, 렌더링, 모션 캡쳐 등의 소프트웨어 기술개발이 지속적으로 수행 중

□ (플레이어) OptiTrack(미), Intel(미), Microsoft(미), IVicon(미), Motion Analysis(미), Unity Technologies(미), Pinscreen(미), Uneeq(미), LG 전자(한), 삼성 스타랩스(한), 넷마블(한)

□ (중소기업) 모션테크놀러지, 자이언트스텝, 싸이더스 스튜디오엑스, 온마인드, 딥브레인, 디오비 스튜디오, 솔트룩스 등

다. 국내 연구개발 기관 및 동향

5. 전략품목 기술로드맵

가. 핵심기술 리스트

나. 중소기업 기술개발 전략

□ 정밀하고 세밀한 사실성 구현 기술 혹은 이미지 캐릭터화로 표현 및 상호작용하는 기술 등 컨셉에 맞는 디지털 휴먼 콘텐츠 개발전략 방향성 설정 필요

□ 인공지능 기반의 디지털 휴먼 제작 시 학습데이터 확보를 최우선으로 고려하여 신뢰성을 제고

□ 인공지능 학습데이터 확보 시 초상권의 문제, 안무 등 특정 신체 동작에 대한 지식재산권, 동작 정밀도 등에 관한 법적·기술적 제약 극복을 위하여 민·관·학 공동 연구 및 협력 필요

다. 기술개발 로드맵