젖은 머리카락의 효율적인 표현을 위한 적응형 샘플링 방식

Adaptive Sampling Approach for Efficient Representation of Wet Hairs

본 논문에서는 젖은 머리카락의 응집력을 효율적으로 표현할 수 있는 적응형 샘플링 기법을 제안한다. 젖은 헤어는 인접 머리카락과 달라붙어 머리카락 하단으로 뭉치는 응집력 형태를 지닌다. 헤어 동역학은 수많은 입자 구조로 연결되어있으며 머리카락의 상호작용을 고려하는 젖은 헤어의 경우 응집력 계산이 개별적인 머리카락 단위로 표현되기 때문에, 이를 위한 계산과정을 효율적으로 풀어내는 것은 중요하다. 본 논문에서는 젖은 헤어의 시뮬레이션을 효율적으로 계산하기 위해 밀도와 각도, 그리고 포화도를 고려한 적응형 샘플링 기법을 제안한다. 이는 속도와 메모리 측면에서 최적화가 가능하며 헤어 입자의 추가와 삭제를 통해 사실적인 젖은 머리카락의 응집력 표현을 실시간으로 표현할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 실제 젖은 헤어와 유사한 결과를 보여주며, 실시간 프로그램에서 사람의 젖은 모발 또는 동물의 젖은 털의 특징 등을 표현하는데 응용할 수 있다.