본 논문은 사용자로 하여금 표정공간으로부터 일련의 표정들을 선택하게 함으로써 3차원 아바타의 표정을 제어할 수 있는 표정공간의 단계적 가시화 기법을 기술한다. 본 기법에 의한 시스템은 무표정 상태를 포함하여 11개의 서로 다른 모션들로 구성된 2400여개의 표정 프레임으로 2차원 표정공간을 구성하였으며, 3차원 아바타의 표정 제어는 사용자가 표정공간을 항해함으로서 수행되어진다. 그러나 표정공간에서는 과격한 표정 변화에서부터 세밀한 표정 변화까지 다양한 표정 제어를 수행할 수 있어야하기 때문에 단계적 가시화 기법이 필요하다. 표정공간을 단계적으로 가시화하기 위해서는 퍼지 클러스터링을 이용한다. 초기 단계에서는 11개의 클러스터 센터를 가지도록 클러스터링하고, 단계가 증가될 때 마다 클러스터 센터의 수를 두 배씩 증가시켜 표정들을 클러스터링한다. 이때 클러스터 센터와 표정공간에 분포된 표정들의 위치는 서로 다른 경우가 많기 때문에, 클러스터 센터에서 가장 가까운 표정상태를 찾아 클러스터 센터로 간주한다. 본 논문은 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 사용자들로 하여금 본 시스템을 사용하여 3차원 아바타의 단계적 표정 제어를 수행하게 하였으며, 그 결과를 평가한다.
과학적 가시화의 여러 응용분야에서 단일 데이터로부터 생성된 시각적 형태보다 다중 데이터로부터 생성된 시각적 형태를 필요로 한다. 단일 데이터 렌더링과 다중 데이터 렌더링의 가장 큰 차이점은 데이터 혼합으로 본 논문에서는 볼륨적 데이터와 표면적 데이터를 가진 하이브리드 데이터를 단계별로 혼합하여 이를 가시화하는 시스템을 개발하고자 한다. 하이브리드 데이터를 단계별로 혼합하여 가시화하기 위하여 조명단계후 혼합이 이루어지는 깊이 정보를 고려한 혼합방법과 조명단계 전 볼륨의 우선순위에 따라 데이터를 혼합하는 우선순위를 고려한 데이터 혼합방법을 제시한다. 구현결과로는 엔진몸체 데이터와 엔진 내부 벨브 및 옆면 데이터를 혼합하여 가시화한 결과를 사용자 인터페이스 상에서 보여준다. 본 제안 시스템은 단일 데이터의 표현 한계를 극복하고, 복잡한 형태에서 관심객체의 형태와 상대적 관계 및 위치 관계를 효과적으로 나타낼 수 있다.
Mr(Magnetic Resonance ) 영상은 인체 기관의 상태에 관한 많은 정보를 가지고 있어 이것을 분석하여 가시화하면 의료 진단에 유용하게 이용될 수 있다. MR 영상의 가시화는 영상의 획득, 전처리, 조직 분류, 보간, 렌더링의 단계로 이루어진다. 이 단계 중 Mr 영상의 불완전성 때문에 현재 조직 분류 및 보간이 문제로 되어 있다. 본 논문에서는 머리 MR 영상을 대상으로 조직 분류 및 보간에 대한 기법을 제안하고 제안된 기법을 바탕으로 뇌를 3차원 가시화한다. 조직 분류 기법에서는 뇌조직 성분 구성 등 임상 실험에 의해 밝혀진 뇌에 대한 구조적인 지식을 단계적으로 이용한다. 보간 기법은 오목 윤곽선에 사용할 수 있게 동적 탄성 보간기법을 개선하였다. 제안한 구조적인 분류 기법 및 보간 기법을 다른 기법과 비교 평가한다.
소음지도는 공간의 소음값을 3차원적으로 분석하여 GIS 데이터에 소음분석결과값을 RGB 값으로 표현한 것이다. 현재의 GIS는 2차원 데이터이므로 3차원 소음분석결과값을 표현하고 사용자들에게 제공하는 것에 효과적이지 못하다. 따라서 본 연구에서는 소음분석결과값을 보다 효과적으로 사용자들에게 제공하기 위하여 3차원 소음지도를 제작하고자 한다. 3차원 소음지도는 도시공간모델의 지형과 건물을 각각 소음분석결과값을 이용하여 texturing하여 가시화한 후 통합하여 완성한다. 지형의 경우, 지형의 기하학적 가시화완 지형의 texturing의 두 단계를 거쳐 완성하고 건물의 경우, 건물의 기하학적 3차원 가시화와 건물의 texturing의 두 단계를 거쳐 생성한다. 건물과 지형의 texturing의 단계에서 texture file은 소음분석결과값을 RGB코드로 변환하여 jpg파일로 생성한다. 생성된 3차원 소음지도는 영등포구 전체 영역을 대상지로 하였고 web기반의 VRML파일이다. 가시화의 효율성을 고려하여 영등포구 영역을 $200m{\times}200m$로 구역을 설정 607개의 구역으로 나누어 가시화하였다. 도시공간 모델을 이용하여 3차원 소음지도를 제작함으로써 도시공간모델을 이용하는 응용분야에서 3차원 공간분석의 가시화를 위한 방법을 제시할 수 있었다. 이를 통하여 공간 문제들의 결과를 사용자들에게 보다 효율적으로 제공할 수 있을 것이다.
본 논문은 애니메이터로 하여금 계층적 가시화 기법에 의한 표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 실시간적으로 선택하게 함으로써 얼굴 표정 애니메이션을 생성하는 기법을 기술한다 본 시스템에서는 약 2400여개의 표정 프레임을 이용하여 2차원 표정공간을 구성하였으며, 이를 위해서는 한 표정을 표시하는 상태표현으로 얼굴 특징 점들 간의 상호거리를 표시하는 거리 행렬을 사용한다. 또한 두 표정 간의 최단거리를 구하기 위해 다이내믹 프로그래밍 기법을 사용한다. 그리고 다차원 공간인 표정공간을 항해하기 위해서 다차원 스케일링 기법을 이용하여 2차원 공간으로 가시화한다. 그러나 표정의 수가 너무 많아 애니메이터가 항해를 하는데 어려움이 많기 때문에 계층적 가시화 기법이 필요하다. 표정공간을 계층적으로 분할하기 위해, 퍼지 클러스터링을 이용한다. 초기 단계에서는 약 10개의 클러스터 센터(후보 키 프레임)를, 단계가 증가될 때마다 후보 키 프레임의 수를 두 배로 하여 클러스터링하고 2차원 평면에 표시한다. 애니메이터는 초기 단계의 후보 키 프레임들 중에서 특정 키 프레임들을 선택하여 항해경로를 생성한다. 특정 단계에서는 그전 단계의 항해경로를 따라 새로운 키 프레임들을 선택하여 항해경로를 갱신하고, 마지막 단계에서 항해경로를 갱신하면 애니메이션 설정이 끝난다. 본 논문은 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 애니메이터들로 하여금 본 시스템을 사용하여 얼굴 애니메이션을 생성하게 하였으며, 그 결과를 평가한다.
본 논문은 사용자로 하여금 계층적 가시화 기법에 의한 표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 선택하게 함으로써 3차원 아바타의 표정 제어기법을 기술한다. 본 시스템에서는 2,40P0여개의 표정 프레임을 이용하여 2차원 표정공간을 구성하였으며, 3차원 아바타의 표정 제어는 사용자가 표정공간을 항해하면서 수행한다. 그러나 표정의 수가 너무 많아 사용자가 항해를 하는데 어려움이 많기 때문에 계층적 가시화 기법이 필요하다. 표정공간을 계층적으로 분할하기 위해, 퍼지 클러스터링을 이용한다. 초기 단계에서는 2,400여개의 표정들을 이용하여 약 11개의 클러스터센터를 가지도록 클러스터링한다. 클러스터 센터들은 2차원 평면에 표시되며 후보 키 프레임으로 사용된다 사용자는 후보 키 프레임들 중에서 특정 키 프레임들을 선택하여 초기 항해경로를 생성한다. 사용자가 줌 인(이산적인 단계를 가지고 있음)을 하면 상세한 단계를 보기를 원한다는 의미이므로 줌 인된 단계에 적합한 표정 클러스터들을 생성한다. 단계가 증가될 때 마다 클러스터의 수를 두 배로 하고, 클러스터의 수만큼 표정들을 클러스터링한다. 사용자는 현재 단계에서 그전 단계의 항해경로를 따라 새로운 키 프레임(클러스터 센터)들을 선택하여 항해경로를 갱신한다. 줌 인을 최대로 한 마지막 단계에서 항해경로를 갱신하면 표정 제어 설정이 끝난다. 사용자는 언제든지 줌 아웃을 통해 그 전단계로 돌아가서 항해경로를 수정할 수 있다. 본 논문은 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 사용자들로 하여금 본 시스템을 사용하여 3차원 아바타의 표정 제어를 수행하게 하였으며, 그 결과를 평가한다.
산포된 자료 보간을 응용하는 분야에는 모델링, 자연현상 가시화 등을 비롯하여 여러 가지를 들 수 있다. 사면체 분할은 사차원적 공간 형성을 위한 전 처리 단계 중의 하나이다. 본 논문은 다양한 사면체 분할법인, Delaunay, least squares fitting, gradient difference, 와 jump in normal direction derivatives 들을 논의하였다. 본 논문은 사면체 영역을 가시화 함으로써, 사면체 분할법들을 구별시키고, 사면체 영역을 바탕으로 보간된 공간상의 등사치를 수치적 뿐만 아니라 시각적으로 가시화 하여 그 정확도를 비교 분석할 수 있는 방법을 제시하였다.
이 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째로는 전통적인 선박의 개념설계 과정에 처음으로 GUI 개념이 도입되었다. 둘째로는 특정 GUI tool을 선정함에 있어서 그래픽 표준이라는 개념이 적용되었다. 따라서 이글에서 소개된 그래픽 사용자 인터페이스는 다음과 같은 좋은 점들을 갖고 있다. 우선, 설계하고자 하는 대상이 가시화되고, 설계 과정 자체도 가시화되므로, 설계자의 생 산성을 향상시키게 된다. 또한, 대부분의 작업이 마우스로 처리되고, 특수한 명령을 기억할 필 요가 없으므로 개발된 설계 시스템을 쉽게 이용할 수 있다. 즉, 사용자 교육이 간단하며, 원활한 사용을 위하여 많은 경험을 요구하지 않는다. 이것도 설계 생산성의 향상을 가져오는 인자가 된다. 사용자 인터페이스의 구축에 있어서 표준화된 부품들을 사용하였으므로 다른 EWS 환경 에도 쉽게 이식이 된다. 이것은 장치 독립성 (device independence) 또는 이식성(portability)라고 하며, 여러 가지 서로 다른 컴퓨터시스템을 사용하는 환경에서 절대적으로 요구되는 요소이다. 현재까지 개발된 사용자 인터페이스에 앞으로 추가되어야 할 사항들은 다음과 같다. 우선 한글화 작업이 추가되어야 한다. 현재로서는 영문으로 된 메뉴들이 사용되고 있으나, 현재 GUI 컨소시 움을 중심으로 진행되는 한글화 작업이 이용될 수 있겠다. 한글로 된 사용자 인터페이스는 설 계자들에게 더욱 편리할 것이다. 또 한 가지 추가할 것은 3차원 그래픽 기능이다. 선박이라는 구조물을 가시화하기 위해서는 3차원 그래픽 기능이 이용되어야 하고, 이미 PHIGS와 같은 국 제표준이 많이 사용되고 있다. 개념설계 단계에서는 2차원 그래픽의 기능만으로도 충분한 역할을 수행할 수 있지만, 그 다음 단계인 기본설계나 상세설계와의 자료 공유를 생각하면, 3차원 그래 픽이 필요하다. 다만, 3차원 그래픽 기능을 추가하기 위해 많은 노력이 요구되는데, 현재 PHIG S와 x-window가 결합되어 PEX라는 라이브러리로 개발되고 있으므로 차후의 연구에 포함될 수 있을 것이며, 이 글에서는 간단한 2차원 그래픽 기능만을 이용하였다. 앞으로 PEX의 기능을 적 절히 구사하면, 좋은 효과를 볼 수 있을 것이다.
볼륨 가시화의 샘플링 단계에서는 보통 선형 보간이 사용된다. 선형 보간은 일반적으로 좋은 화질의 영상을 생성하지만 의료영상 소프트웨어는 높은 화질의 영상이 필요하기 때문에 경우에 따라 높은 기대에 미치지 못한다. 본 연구는 샘플링 단계에서 B 스플라인을 기반으로 하는 삼차 보간을 수행한다. 기존의 B 스플라인은 제어점을 지나지 않는 근사 함수이므로, 본 연구는 제어점을 이동하여 생성된 곡선이 원래의 제어점을 지나도록 하였다. 가시화 단계에서는 속도를 향상하기 위해 빈공간 도약을 적용 가능하다. 빈공간을 파악하기 위해서는 각 블록에 대한 최대값과 최소값을 계산해야 한다. B 스플라인은 볼록포 성질이 있어서, 제어점의 값을 최대값과 최소값으로 사용할 수 있다. 그 결과로 삼차 보간 기반의 볼륨 가시화가 대화적 속도로 가능하다.
나비가 비행할 때 적용할 수 있는 프링-크래핑 (fling-clapping) 날개의 첫 번째 사이클 운동에 관한 흐름 가시화가 수행되었다. 본 수치적 흐름 가시화 연구에서는 프링-크랩-정지 (fling-clapping-pause), 크랩-프링-정지(clap-fling-pause)의 단계를 거치는 두 가지 형태의 날개 운동 해석을 위해 시간의존 Navier-Stokes 방정식을 이용하였다. 결과에서는 두개군의 분리와류 쌍과 그것들이 전개되는 과정과 같은 주요 흐름특성이 관찰되었다. 프링-크랩-정지 운동의 경우, 날개가 열리는 프링단계에서 시계반대방향의 강한 분리와류 쌍이 날개 사이의 열린 내부공간에 발달된다. 이어지는 크랩단계에서 분리와류 쌍은 열린 내부공간 밖으로 이동된다. 크랩-프링-정지 운동의 경우, 크랩 단계의 외부 공간에서 발달한 분리와 류 쌍은 뒤따르는 프링 단계에서 열린 내부공간내로 움직인다. 크랩-프링-정지 운동의 프 링 단계에서 발생된 열린 내부공간의 분리와류 쌍은 프링-크랩-정지 운동의 프링단계에서 발생된 열린 내부공간의 분리와류 짱보다 더 강한 와류 쌍임이 관찰되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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