• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.215-217
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• 2010

IT융합의 중요성이 강조되고 있는 IT 지식정보화 사회에 지능형 로봇의 발전은 끝없이 연구되고 있다. 미래 인간사회에 로봇이 미치는 영향은 아주 클 것으로 예상하고 있으며, 인간의 실생활과 로봇의 가상공간 세계는 점점 일체화 되어 갈 것으로 예측된다. 따라서 인간은 로봇의 활동과 행동을 좀 더 구체적이고 자세하게 제어할 필요가 있다. 최근 현실세계를 가상공간의 세계로 표현하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있으며, 가상공간을 활용한 미래의 세상 환경은 점점 많아 질 것으로 예상한다. 따라서 본 논문에서는 지능로봇 시뮬레이션 맵 자동생성을 위한 제어 동기화 설계를 연구하였다. 현실세계의 실제 로봇과 가상공간의 시뮬레이션 로봇을 동기화하여 하드웨어 로봇의 움직임에 따라 가상공간의 로봇이 맵을 자동으로 생성시킬 수 있는 방법을 연구하고 설계하여 실험하였다. 실제 로봇의 움직임을 3차원 가상공간으로 자동 생성하게 함으로서, 로봇의 제어를 좀 더 지능화 시킬 수 있을 뿐아니라, 여러 다양한 시뮬레이션 테스트 환경으로 응용할 수 있는 큰 장점이 있다. 또한 로봇을 활용한 가상공간 세계의 시뮬레이션은 미래 인간과 로봇이 함께하는 공존세계에 큰 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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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.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.27 no.4
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• pp.11-24
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• 2021

In this paper, we propose an artificial neural network framework that can represent the foam effects expressed in liquid simulation in detail without noise. The position and advection of foam particles are calculated using the existing screen projection method, and the noise problem that appears in this process is solved through an proposed artificial neural network. The important thing in the screen projection approach is the projection map, but noise occurs in the projection map in the process of projecting momentum into the discretized screen space, and we efficiently solve this problem by using an artificial neural network-based denoising network. When the foam generating area is selected through the projection map, 2D is inversely transformed into 3D space to generate foam particles. We solve the existing denoising network problem in which small-scaled foam particles disappear. In addition, by integrating the proposed algorithm with the screen-space projection framework, all the advantages of this approach can be accommodated. As a result, it shows through various experiments whether it is possible to stably represent not only the clean foam effects but also the foam particles lost due to the denoising process.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.739-741
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• 2005

최근 게임에서 자주 등장하기 시작한 랜덤 지형 맵 생성기법으로 인해 단순한 경로 찾기가 아닌 지형분석을 통한 복잡한 경로 찾기 문제가 많은 관심을 받고 있다. 이에 로보틱스 분야에서 경로 찾기에 이용되는 가시성그래프(Visibility Graph, Vgraph)가 지형분석과 경로 찾기를 동시에 해결할 수 있는 방법으로 제안되고 있다. Vgraph를 이용하면 지형의 로드맵을 효과적으로 생성할 수 있을 뿐 아니라 A* 알고리즘과 결합하여 최적의 경로를 찾는 것을 보장하는 장점이 있다. 그러나 Vgraph에 의해 구해진 경로는 장애물의 정점에서 정점으로 이동하기 때문에 항상 장애물의 모서리를 향해 움직이며 벽에 붙어가는 듯이 보여 부자연스러운 것이 단점이다. 본 논문에서는 설계자가 요구하는 여유공간 c만큼 장애물을 확장하여 확장된 장애물에 대해 가시성그래프를 생성함으로써, Vgraph의 장점은 유지하며 단점을 보완할 수 있는 방법에 대해 제안한다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.9
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• pp.1026-1033
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• 2016

Path-finding on a grid map is a problem generally addressed in the fields of robotics, intelligent agents, and computer games. As technology advances, virtual game worlds tend to be represented more accurately and more realistically, resulting in an excessive increase in the number of grid tiles and in path-search time. In this study, we propose a path-finding algorithm that allows a prompt response to real-time queries by constructing a reduced state space and by precomputing all possible paths in an offline preprocessing stage. In the preprocessing stage, we vertically decompose free space on the grid map, construct a connectivity graph where nodes are the decomposed regions, and store paths between all pairs of nodes in matrix form. In the real-time query stage, we first find the nodes containing the query points and then retrieve the corresponding stored path. The proposed method is simulated for a set of maps that has been used as a benchmark for grid-based path finding. The simulation results show that the state space and the search time decrease significantly.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.101-104
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• 2021

영상에 새로운 광원을 추가하거나 기존의 광원을 변경하여 영상 내 오브젝트들에 적용된 조명을 변경하는 것을 영상 기반 재조명이라 한다. 하지만, 영상에는 재조명을 위해 필요한 광원과 오브젝트들의 3차원 기하 정보가 부재하다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 영상으로부터 재조명에 필요한 요소들을 추정하는 접근법을 취한다. 오브젝트 표면의 노말과 알베도는 조명의 주 요소이지만 광원에는 독립적이므로 새로운 광원에 대한 재조명을 가능케 한다. 따라서 본 연구는 영상으로부터 노말맵과 알베도맵을 추정한 뒤, 이를 이용하여 영상 기반 렌더링하는 영상 재조명 방법을 제안한다. 조건부 적대적 생성망을 다양한 조명 환경에서 렌더링된 3차원 오브젝트 영상들과 그에 대응하는 노말맵, 알베도맵을 이용해 학습함으로써, 임의의 영상에 대한 노말맵과 알베도맵 추정기를 생성한다. 이를 통해 추정된 노말맵과 알베도맵은 3차원 공간상에서 새로운 광원에 대해 렌더링됨으로써 재조명 영상을 생성한다. 마지막으로, 영상 기반으로 재조명된 영상과 ground truth와의 비교 실험을 통해 본 연구에서 제안한 방법이 유효함을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1579-1580
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• 2015

본 논문에서는 3차원 메쉬 모델의 중요 영역을 표현하는 메쉬 돌출맵(mesh saliency map)을 생성하기 위하여 다중 스케일 평균 곡률 (multi-scale mean curvature)을 기반으로 정의된 전역 희소치(global rarity)를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 우선, 메쉬 모델의 지역 영역 특성을 정의하기 위하여 기존 관련 연구들에서 많이 사용하고 있는 가우시안 가중치 평균곡률(Gaussian-weighted mean curvature)을 5단계 서로 다른 스케일에서 정의하고, 메쉬의 각 정점(vertex)에 대하여 중심주변 연산자(center-surround operator)를 적용하여 5단계 지역 돌출특성(local saliency)을 정의한다. 주어진 메쉬 모델의 전역 희소치를 구하기 위하여 메쉬의 모든 정점쌍 (vertex pair)에 대하여 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 거리를 계산하고, 각 정점별로 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 다른 정점과의 거리의 합으로 전역 희소치를 정의한다. 이러한 전역 희소치를 각 정점의 메쉬 돌출치로 정의한다. 서로 다른 형태의 3차원 모델에 대하여 제안방법에 의한 메쉬 돌출맵과 지역 특성만을 고려한 기존 메쉬 돌출맵을 생성하여 중요 영역 표현 결과를 비교 분석한다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.1
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• pp.111-120
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• 2015

HDR(High dynamic range) imaging is a technique to represent a dynamic range of real world. Exposure fusion is a method to obtain a pseudo-HDR image and it directly fuses multi-exposure images instead of generating the true-HDR image. However, it results ghost artifacts while fusing the multi-exposure images with moving objects. To solve this drawback, temporal consistency assessment is proposed to remove moving objects. Firstly, multi-level threshold bitmap and brightness bitmap are proposed. In addition, hue-angle constancy map between multi-exposure images is proposed for compensating a bitmap. Then, two bitmaps are combined as a temporal weight map. Spatial domain image quality assessment is used to generate a spatial weight map. Finally, two weight maps are applied at each multi-exposure image and combined to get the pseudo-HDR image. In experiments, the proposed method reduces ghost artifacts more than previous methods. The quantitative ghost-free evaluation of the proposed method is also less than others.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02c
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• pp.170-175
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• 2007

영상 재투영이란, 깊이 맵을 투영하여 임의의 시점에서 본 이미지를 생성해내는 기법을 말한다. 기존의 CPU를 이용한 영상 재투영 기법들의 가장 큰 단점은 CPU와 GPU 간의 데이터 복사가 일어나고 재투영 연산 자체의 속도가 느리기 때문에 실시간 렌더링이 불가능 하다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 GPU를 이용하여 영상 재투영을 구현하고 실시간에 이미지를 렌더링하는 기법을 소개한다. 우리의 기법은 입력으로 참조 이미지와 해당 이미지의 깊이 맵이 주어졌을 때, 임의의 시점에서 보이는 새로운 이미지를 실시간으로 생성한다. 임의의 시점에서 이미지를 생성하기 위해, 각 픽셀에서 참조 이미지에 해당하는 평면을 렌더링하여 시점 반대 방향의 광선을 생성한다. 이 광선을 참조 이미지의 투영 공간으로 변환한 후, 광선과 깊이 맵간의 교차점을 찾는다. 이렇게 찾아낸 깊이 맵의 교차점과 일치하는 참조 이미지의 픽셀 색으로 새로운 시점의 이미지를 만들어 낼 수 있다. 이와 같은 기법은 기하 정보의 복잡도와 관계없이 수십 프레임의 속도로 실시간 렌더링이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.201-202
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• 2014

본 논문에서는 3차원 공간을 시각적으로 표현이 가능한 MAYA의 MEL Script를 통해 미로 찾기 로봇을 3D시뮬레이션으로 구현하는 방법을 제안한다. MAYA에서는 생성된 개체에 대해 X-Y-Z 좌표정보를 적용하고 이 수치를 개체의 속성 값으로 제공한다. 이를 이용하여 랜덤한 미로 맵을 완성하기 위한 규칙으로 행렬을 생성하고 이 행렬의 인덱스와 값에 따라 X-Y-Z 좌표정보를 적용하여 개체를 생성하면 랜덤한 미로 맵이 완성된다. 그 후 길을 찾기 위한 규칙에 의해 이동하는 로봇의 X-Z좌표정보를 각 프레임 별로 저장하여 재생 시키면 미로 찾기 로봇 시뮬레이션을 눈으로 확인 가능하다. 사람이 직접 번거롭게 임의의 미로 맵 을 생성하지 않고 로봇이 없어도 간편하게 미로 찾기를 구현해 볼 수 있는 방법을 제시한다. 본 시뮬레이터는 미로 찾기 알고리즘을 테스트하는데 유용할 것이다.