강좌소개
- 생성형 AI 모델의 개요와 콘텐츠 생성 기술을 중심으로 학습하며, Unreal engine과 AI의 통합으로 구현할 수 있는 다양한 콘텐츠 제작 가능성에 대해 체계적으로 이해하도록 돕는다.
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생성형 AI를 적용시킨 Unreal engine 활용 진행중 이수증
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생성형 AI를 적용시킨 Unreal engine 활용
참여기관 목록
관련 묶음강좌
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AI를 적용시킨 Unreal engine 고급 릴 제작
AI를 적용시킨 Unreal Engine 고급 릴 제작』 강좌는 상명대학교 K-MOOC 디지털+ 프로그램의 신규강좌로, AI 기술을 활용한 고급 릴 제작 과정을 다룹니다. Unreal Engine의 실시간 렌더링 기술과 AI의 창의적 기능을 접목하여, 학습자는 단순한 콘텐츠 구현을 넘어 인터랙티브 릴 제작 기술과 창의적 표현 능력을 함께 익힐 수 있습니다. 이 프로그램을 성공적으로 이수 시 이수증과 함께 디지털배지가 발급됩니다.
총 주차 18 강좌 수 3
강좌소개
학습목표
- 생성형 AI와 Unreal engine을 활용한 콘텐츠 제작의 기본 개념과 기술적 이해를 도모하여, 최신 AI 기술을 기반으로 한 영상 콘텐츠 제작 능력을 함양한다
- 생성형 AI 모델을 활용하여 애니메이션 및 모션 캡처를 자동화하고, AI-Driven Procedural Content Generation(PCG)을 통한 콘텐츠 제작 기술을 익혀 창의적이고도 효율적인 콘텐츠 개발 능력을 키운다.
- AI와 Unreal engine을 활용하여 프로젝트를 완성한 실제 사례를 분석하고, 이를 통해 실무에서의 활용 가능성을 인식하며 실질적 응용 역량을 강화한다.
이수 및 평가기준
| 퀴즈 | 토론 | 과제 | 기말고사 |
반영비율 | 25% | 5% | 35% | 35% |
수업계획서
주차 | 주차명(주제) | 차시 | 차시명(학습내용) | 평가방법 |
1 | 생성형 AI와 Unreal Engine 개요 | 1-1 | 생성형 AI의 원리와 주요 기술 소개 (예: GPT, DALL-E, Stable Diffusion) | 퀴즈 |
1-2 | Unreal Engine의 기본 구조와 기능 이해 | 토론 | ||
1-3 | 생성형 AI와 Unreal Engine을 활용한 콘텐츠 제작 사례 탐구 | 퀴즈 | ||
2 | 생성형 AI 모델을 통한 콘텐츠 생성 | 2-1 | 텍스트 생성 모델(GPT)을 이용한 스토리보드와 시나리오 작성 | 퀴즈 |
2-2 | 이미지 생성 모델(DALL-E, Stable Diffusion)을 활용한 배경 및 텍스처 생성 | 토론 | ||
2-3 | 3D 모델 생성 모델을 통한 캐릭터 및 오브젝트 제작 | 퀴즈 | ||
3 | AI 기반 애니메이션 및 모션 캡처 | 3-1 | AI 기반 모션 캡처 기법 및 모션 추적 기술 이해 | 퀴즈 |
3-2 | AI를 활용해 캐릭터 애니메이션 생성 및 최적화 | 토론 | ||
3-3 | Unreal Engine에서의 AI 기반 모션 데이터 통합과 조정 | 퀴즈 | ||
4 | AI-Driven Procedural Content Generation (PCG) | 4-1 | AI 기반 절차적 콘텐츠 생성의 개념 및 활용 사례 | 퀴즈 |
4-2 | AI 모델을 이용해 무작위 생성 콘텐츠구현 | 토론 | ||
4-3 | PCG를 통한 반복적인 작업의 자동화와 효율성 향상 | 퀴즈 | ||
5 | AI와 Unreal Engine 통합 프로젝트 사례분석 | 5-1 | 생성형 AI와 Unreal 콘텐츠 사례 1 | 퀴즈 |
5-2 | 생성형 AI와 Unreal 콘텐츠 사례 2 | 토론 | ||
5-3 | 생성형 AI와 Unreal 콘텐츠 사례 3 | 과제 |
미리보기
강좌운영진
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조옥희 교수- 상명대학교 애니메이션 전공 교수
- e-mail : profcho@smu.ac.kr
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왕수용TA- 상명대학교 일반대학원 교육학과
- e-mail : tndyddk9431@gmail.com
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김시진TA- 상명대학교 일반대학원 스포츠ICT융합학과
- e-mail : gpdjqhdl2@naver.com