굳갱랩스의 인공지능 실시간 3D아바타 플랫폼

네이버의 기술 스타트업 액셀러레이터(AC) '네이버 D2SF(D2 Startup Factory)'가 3D 아바타 기반 커뮤니케이션 플랫폼을 개발 중인 굳갱랩스(Goodganglabs)에 신규 투자를 했다는 기사가 나왔습니다. 이번 시간에는 굳갱랩스라는 업체를 알아보겠습니다. 

굳갱랩스 개요

굳갱랩스는 메타버스에서의 차세대 3D 아바타 커뮤니케이션 플랫폼을 개발하는 스타트업으로 AI를 활용해 이용자의 표정과 모션을 실시간으로 3D 아바타로 구현하는 '휴먼 투 아바타' 기술을 개발했습니다. 굳갱랩스의 창업자 안두경 대표는 메타 본사에서 인스타그램 스토리 플랫폼과 한국·일본 제품 및 파트너십을 총괄했으며, 라인의 푸디 서비스(현 스노우)를 리드하는 경력을 가지고 있습니다.

 

개발중인 서비스

마리오네트(Marionette) API

이용자의 얼굴 표정과 목소리를 실시간으로 반영한 인공지능 3D 아바타 기술로 3D 아바타가 이용자의 표정을 실시간으로 구현합니다. 이를 통해 언어와 문화를 넘어선 비언어적인 요소까지도 상대방이 확인할 수 있습니다. 안두경 대표는 “코로나19 이후 미국인의 3분의 2 정도가 하루 8시간에서 12시간 이상씩 비디오 채팅을 한다”며 “굳갱랩스는 웹을 활용해 접근성을 높였고 외모나 옷차림에 대한 편견 및 평가를 받지 않아도 돼 평등한 소통을 할 수 있을 것”이라고 말합니다.

 

얼굴 표정을 따라하는 3D아바타

키키타운

마리오네트(Marionette) 기술을 토대로 현재 3D 아바타 기반의 실시간 커뮤니케이션 플랫폼 '키키타운'을 알파테스트 중이며, 올해 3분기 중에 오픈베타 서비스를 예정하고 있습니다. 키키타운은 웹을 기반으로 디바이스나 운영체제(OS) 제한 없이 간편하게 사용할 수 있으며 표준 3D 아바타 포맷을 지원해 타 플랫폼에서 아바타를 활용할 수 있는 등 확장성 또한 높습니다. 아울러 대체불가토큰(NFT)을 활용해 이용자의 아바타 복제를 방지하고 고유성을 확보합니다. 네이버Z와 아바타 기술 개발을 위한 협업을 이어갈 계획이라고 합니다.

 

굳갱랩스의 경쟁력

인적 역량

굳갱랩스의 공동창업자들은 메타, 네이버, 라인 출신으로 기술 개발, 제품 기획, 사업화 등 인적 역량을 고루 갖췄습니다.

 

서비스 경쟁력

음성과 아바타의 모션 데이터만 송출함으로써 데이터 경제성도 확보했습니다. 기존 화상 채팅 서비스는 동영상을 실사간으로 모두 송출해야 해 데이터를 많이 소비했다. 굳갱랩스에 따르면 이같은 서비스 개선을 통해 데이터 소비가 1000배가량 줄어들 수 있다고 설명합니다.

 

사업 전략

향후 굳갱랩스는 인간을 아바타로 변환하는 기술을 서비스형소프트웨어(SaaS) API 형태로 제품화해 기업간거래(B2B) 시장을 공략할 계획이라고 합니다.

 

네이버의 투자 이유

네이버 D2SF(D2 Startup Factory)는 네이버의 기업형 액셀러레이터로, 기술 스타트업들을 발굴하고 투자하며 네이버 내 사업부와 연결해주는 역할을 합니다. 네이버 D2SF는 굳갱랩스의 3D 아바타 기술과 기획력, 실행력에 주목해 투자를 결정했습니다. 네이버는 라이브 방송과 화상미팅, 온라인 이벤트 등 다양한 분야에서 아바타 활용도가 높아지고 있지만, 대부분 서비스가 2차원(2D)에 그치거나 얼굴을 가리는 수준인 것에 비해 굳갱랩스는 대화 참여자의 얼굴 표정을 실시간으로 구현하는 3D 아바타를 활용해 진일보한 새로운 커뮤니케이션 경험을 선사할 수 있다고 기대했습니다.

 

※ 3D 아바타 제작 기술

3D 아바타 기술은 컴퓨터 그래픽스와 인공지능을 활용해 사람의 외모와 표정, 동작을 3차원 모델로 재현하는 기술로 여러 과정이 필요합니다.

 

• 3D 스캐닝: 사람의 얼굴과 몸을 정밀하게 촬영하고 측정하여 3D 데이터로 변환

• 3D 모델링: 3D 스캐닝으로 얻은 데이터를 바탕으로 아바타의 형태와 색상, 질감 등을 조절

• 애니메이션: 아바타의 표정과 동작을 제어하기 위해 뼈대와 근육 등을 설정하고 움직임을 시뮬레이션

• 렌더링: 아바타의 모습을 실제 환경에 맞게 조명과 그림자, 빛 반사 등의 효과를 적용

이런 복잡한 과정들은 컴퓨터 비전과 딥러닝 등의 인공지능 기술을 통해 자동화되거나 간소화되고 있습니다.