• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.399-401
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• 2024

본 논문에서는 텍스처 합성 기술을 활용하여 가상의 거품 패턴 텍스처를 생성하기 위한 합성 데이터 구축 방법을 소개한다. 물리 기반 유체 시뮬레이션에서 거품 표현은 2차 효과(Secondary effects)로 분류되며, 그만큼 계산량이 큰 작업이다. 게임 업계에서는 저사양 디바이스에서도 실시간으로 게임이 실행되어야 하므로 상대적으로 계산량이 큰 물리 기반 시뮬레이션을 통해 거품을 표현하기 어렵다. 대부분 사용자가 임의로 그린 거품 패턴을 화면에 매핑하여 적은 계산량을 통해 거품을 표현하지만, 시뮬레이션을 통해 만들어진 데이터가 아니기 때문에 품질을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 물리 기반 시뮬레이션을 통해 만들어진 거품 패턴을 텍스처 합성 기술을 통해 재생산(Reproduction)함으로써 수작업으로 그린 거품 패턴에서는 표현하기 어려운 고품질 거품 패턴 텍스처를 만들어 낸다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.663-666
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• 2021

본 논문에서는 바다와 같은 스케일이 큰 장면인 물 시뮬레이션에서 표현되는 거품 효과(Foam effects)를 노이즈 없이 디테일하게 표현할 수 있는 프레임워크를 소개한다. 거품이 생성될 위치와 거품 입자의 이류는 기존의 접근법인 스크린 투영 방법을 통해 계산한다. 이 과정에서 중요한 것이 투영맵이지만 이산화된 스크린 공간에 운동량을 투영하는 과정에서 노이즈가 발생한다. 본 논문에서는 노이즈 제거 신경망(Denoising neural network)을 활용하여 이 문제를 효율적으로 풀어낸다. 투영맵을 통해 거품이 생성될 영역이 선별되면 2D공간을 3D공간으로 역변환(Inverse transformation)하여 거품 입자를 생성한다. 결과적으로 깔끔한 거품 효과뿐만 아니라, 노이즈 제거 과정으로 인해 소실되는 거품 없이 안정적으로 거품 효과를 만들어냈다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.553-556
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• 2022

본 논문에서는 거품 입자를 활용하여 시뮬레이션 장면에 맞는 소리를 효율적으로 합성할 수 있는 기법을 제안한다. 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 소리를 표현하는 대표적인 방법은 생성과 합성이다. 사운드 생성의 경우 시뮬레이션 장면마다 물리 기반 접근법을 사용하여 소리를 생성할 수 있는데 계산 시간과 재질 표현의 어려움으로 다양한 시뮬레이션 장면에 대한 소리를 만들어 내기에는 쉽지 않다. 사운드 합성의 경우 소리 데이터를 미리 구축해야 하는 사전 준비가 필요하지만, 한 번 구축하면 비슷한 장면에서는 같은 소리 데이터를 활용할 수 있는 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 거품 시뮬레이션의 소리 합성을 위해 소리 데이터를 구축하고 거품 입자의 효율적인 군집화를 통해 계산 시간을 줄이면서 소리의 사실감은 개선할 수 있는 사운드 합성 기법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.557-558
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• 2022

본 논문에서는 인공신경망을 통해 화면에 투영된 거품입자를 효율적으로 생성할 수 있는 기법에 대해 소개한다. 유체 시뮬레이션 기반으로 바다거품을 계산하기 위해서는 유체역학과 수치해석학에 대한 이해가 필요하며, 유속의 유기물, 풍속 등 다양한 물리적 요소를 고려해야하기 때문에 복잡하고 계산양이 커진다. 오일러리안(Eulerian)접근법에서는 격자의 해상도가 커지게 되고, 라그랑지안(Lagrangian)접근법에서는 입자의 개수가 많아지기 때문에 이 문제를 다루기 쉽지 않은 문제이다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 인공신경망을 이용한 분류 모델 학습을 통해 3차원 유체 시뮬레이션으로부터 투영된 2차원 스크린 이미지로부터 거품이 생성될 위치를 예측한다. 결과적으로 물의 스크린에 투영된 물 입자의 깊이와 가속도로부터 거품의 생성 위치를 예측함으로서 복잡한 수치해석학 없이 학습을 통해 효율적으로 거품을 표현하는 결과를 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.357-360
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• 2023

본 논문에서는 거품 입자의 물리적 속성을 활용하여 가상 시뮬레이션 장면에 맞는 거품 사운드를 합성하고 사운드의 물리적 현상을 기반으로 사운드의 크기를 효율적으로 제어할 수 있는 기법을 제안한다. 현실에서는 사운드의 근원지와 청중의 위치 관계에 따라 사운드 크기의 차이가 나타타는 것을 쉽게 관찰할 수 있다. 본 논문에서는 이 문제를 효율적으로 풀어내기 위해 복잡한 3차원 유체의 움직임을 분석하는 게 아닌, 2차원으로 투영된 입자의 유동을 분석하여 사운드를 합성하고 제어하는 방식을 소개한다. 우리의 방법은 거품 사운드의 크기를 효율적으로 조절할 수 있도록 스크린 공간에서 계산된 거품 입자의 속도와 위치를 활용하여 청중의 위치 관계 및 사운드의 방향성을 확인하고, 이를 통해 거품 사운드를 사실적으로 합성하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.29-39
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• 2017

본 논문에서는 효율적이고 사실적으로 수면거품과 웨이브거품을 표현할 수 있는 통합된 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 거품입자가 생성되어야 하는 곳을 결정할 때 발생하는 계산 복잡도를 줄이기 위해 3차원 공간의 물 입자들을 2차원 스크린 공간으로 투영하도록 설계되었다. 거품효과는 빠르고 복잡한 물의 흐름에서 생성되기 때문에, 가속도와 곡률 값을 분석하여 복잡한 유체의 흐름 패턴을 갖는 영역을 2차원에서 찾고 이를 3차공간으로 변환한다. 변환된 3차원 영역에서 거품입자가 방출되고, 각 거품입자는 속도가 따라 분류되며, 그 종류에 따라 다르게 이류됨으로써 웨이브거품의 본질적인 특징을 잘 포착해 낸다. 우리는 거품입자들을 두 가지 유형인 수면 거품과 웨이브거품으로 분류하여 결과적으로 거품의 사실감을 향상시킨다. 웨이브거품은 급류와 같은 부분에서 날카로운 웨이브패턴이 표현되는 특징이 있고, 수면거품은 느린 유속에서 뿌연 거품형태로 표현되는 특징이 있다. 이러한 특징을 표현하기 위해 거품입자의 속도와 위치를 올바르게 가이드해주는 기법을 제안한다. 또한 스크린공간의 밀도를 이용한 커널함수를 제안한다. 이 함수를 이용하여 거품입자의 속도와 위치를 올바르게 조정하여 불필요한 거품입자들을 효율적으로 제거하며, 결과적으로, 거품효과의 시각적인 손실없이 전반적인 메모리 효율성을 향상시켰다. 우리는 신빙성있는 실험결과를 보여주며 제안된 접근법은고품질의 결과를 제공하는 동시에 사용하기 쉽다는 장점이 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.11-24
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• 2021

본 논문에서는 액체 시뮬레이션에서 표현되는 거품 효과(Foam effects)를 노이즈 없이 디테일하게 표현할 수 있는 인공신경망 프레임워크를 제안한다. 거품 입자의 생성 위치와 이류는 기존의 스크린 투영법을 활용하여 계산되며, 이 과정에서 나타나는 노이즈 문제를 인공신경망을 통해 풀어낸다. 스크린 투영 접근법에서 중요한 것은 투영맵이지만 이산화된 스크린 공간에 운동량을 투영하는 과정에서 투영맵에 노이즈가 발생하며, 우리는 인공신경망 기반의 디노이징(Denoising) 네트워크를 활용하여 이 문제를 효율적으로 풀어낸다. 투영맵을 통해 거품 생성 영역이 선별되면 2D를 3D 공간으로 역변환하여 거품 입자를 생성한다. 우리는 작은 크기의 거품들이 소실되는 기존의 디노이징 네트워크 문제를 해결하였다. 뿐만 아니라, 제안하는 알고리즘을 스크린 공간 투영 프레임워크와 통합함으로써 이 접근법이 갖는 모든 장점을 그대로 수용할 수 있다. 결과적으로 깔끔한 거품 효과 뿐만 아니라, 디노이징 과정으로 인해 소실된 거품을 안정적으로 표현할 수 있는지 다양한 실험을 통해 보여준다.

• 한국시스템다이내믹스학회:학술대회논문집
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• 한국시스템다이내믹스학회 2007년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.19-40
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• 2007

본 논문에서는 먼저 노무현 정부의 부동산 정책이 어떠한 정책 실패의 요인들을 안고 있는지를 논의한다. 그리고 이러한 정책 실패 요인들이 어떻게 지속적으로 작동할 수 있었는지를 심층적으로 살펴보기 위하여 부동산 정책 시스템에 관한 정책결정자 및 정책 비판자의 인지지도를 구축하고, 이를 기반으로 하여 시뮬레이션모델을 구축하고 시뮬레이션 결과를 논의한다. 본 논문에서 구축된 인지지도와 시스템 다이내믹스 모델은 정책 실패가 어떻게 구조화될 수 있는지를 보다 심층적으로 논의할 수 있는 기회를 제공할 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.345-348
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• 2022

본 논문에서는 유체 시뮬레이션(Fluid simulation)중 화염에서 표현되는 불똥 입자(Fire-flake particle)의 생성, 움직임과 삭제를 효율적으로 학습하고 표현할 수 있는 인공지능 기법에 대해 소개한다. 유체 시뮬레이션을 계산하기 위해서는 일반적으로 수치해석학과 같은 학문의 이해가 필요하며 불똥이나 거품과 같은 유체의 2차 효과(Secondary effect)는 기반유체(Underlying fluids)를 통해 추출되기 때문에 복잡하고 계산양이 많아진다. 이러한 문제를 완화하고자 본 논문에서는 인공신경망을 이용한 분류 모델 학습을 통해 격자 내에서 표현되어야 하는 불똥 입자의 생성을 학습하고, 다항 회귀 모델 학습을 통해 불똥 입자의 움직임을 예측한다. 또한, 불똥 입자가 삭제되어야하는 상태를 네트워크 학습을 통해 얻어내며, 수명(Lifespan) 임계값 조절하여 다양한 장면에서 불똥을 제어할 수 있다. 결과적으로 화염의 움직임을 기반으로 불똥의 움직임을 복잡한 수학식이나 디자이너에게 의존하지 않고 인공지능 학습을 통해 쉽게 제어하고 예측하는 결과를 보여준다.