• 제목/요약/키워드: 동적그래픽스

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적응형 정점 군집화를 이용한 메쉬 분할 (A Mesh Partitioning Using Adaptive Vertex Clustering)

  • 김대영;김종원;이혜영
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제15권3호
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    • pp.19-26
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    • 2009
  • 본 논문에서는 분할 축과 평면의 위치를 동적으로 결정하는 적응형 KD 트리 구조를 이용한 정점 군집화(Adaptive Vertex Clustering) 알고리즘과 이를 이용한 새로운 메쉬 분할 방법을 소개하고자 한다. 정점 군집화는 주로 한 개의 거대한 3차원 메쉬를 여러 개의 파티션(Partition)으로 분할하여 효율적으로 처리하고자 할 때 사용되는 기법으로, 옥트리 구조를 이용한 공간 분할 기법과 K-평균 군집화(K-Means Clustering) 방법 등이 있다. 그러나 옥트리 방식은 공간 분할 축과 이에 따른 분할된 공간의 크기가 고정되어 있어서 파티션 메쉬 면의 정렬 상태가 고르지 못하고 포함된 정점의 개수가 균등하지 못한 단점이 있다. 또한, K-평균군집화는 균등한 파티션을 얻을 수 있는 반면 반복처리와 최적화를 위해 많은 시간이 소요된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적응형 정점 군집화를 통해 빠른 시간에 균등한 메쉬 분할을 생성하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 적응형 KD 트리는 메쉬가 포함된 경계상자(Bounding Box) 공간을 정점의 개수와 분할 축의 크기를 기준으로 계층적으로 분할한다. 그 결과 각 파티션 메쉬는 컴팩트성(compactness)의 특성을 유지하며 균등한 수의 정점을 포함하게 되어 각 파티션의 균등한 처리시간 및 메모리 소요량 등의 장점을 살려 향후 메쉬 간소화 및 압축 등의 다양한 메쉬 처리에 활용될 수 있기를 기대한다. 본 방법을 적용한 3차원 모델의 실험 통계와 분할된 파티션 메쉬의 시각적인 결과도 함께 제시하였다.

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제페토 월드를 활용한 메타버스 콘텐츠 제작 공정에 관한 연구 (A Study on The Metaverse Content Production Pipeline using ZEPETO World)

  • 박명석;조윤식;조다솜;나기리;이자민;조세홍;김진모
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제28권3호
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    • pp.91-100
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    • 2022
  • 본 연구는 대표적인 국내 메타버스 플랫폼의 대표 중 하나인 제페토 월드를 활용한 메타버스 콘텐츠 제작 공정을 제안한다. 유니티 3D 엔진을 기반으로 제페토 템플릿을 활용하여 제페토 월드를 구성하고, 제페토 스크립트를 통해 로직, 상호작용, 속성 제어 등 다중 사용자 참여가 가능한 메타버스 콘텐츠의 핵심 기능들을 구현한다. 본 연구는 제페토 스크립트의 속성, 이벤트, 컴포넌트 등의 기본 기능과 아바타 로딩, 캐릭터 이동, 카메라 제어 기능을 포함하는 제페토 플레이어를 활용한다. 그리고 제페토의 월드 멀티플레이(WorldMultiplay), 클라이언트 스타터(ClientStarter) 등의 속성을 토대로 객체 변환, 동적 객체 생성 그리고 속성 추가 및 실시간 속성 제어 등 멀티플레이 메타버스 콘텐츠 제작에서 필요한 핵심적인 동기화 처리 과정을 정리한다. 이를 기반으로 제페토 월드를 활용한 멀티플레이 메타버스 콘텐츠를 직접 제작함으로써 제안하는 제작 공정을 확인한다.

이미지에서 3차원 인물복원 기법을 사용한 패션쇼 애니메이션 생성기법 (Fashion-show Animation Generation using a Single Image to 3D Human Reconstruction Technique)

  • 안희준;미나르 마드올 라흐만
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제24권5호
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    • pp.17-25
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    • 2019
  • 본 논문은 단일 이미지를 패션쇼 워킹 영상으로 변환하는 기술을 소개한다. 일반인이 가상으로 패션모델이 되어 보는 흥미로운 응용일 뿐 아니라, 나아가 가상 착용기술과 함께 결합하게 되면 의상착용결과의 동적인 확인이 가능한 기술이다. 본 논문에서 사용한 기술은 이미지에서 3차원 인간신체 모델을 추정 복원해 주는 SMPLify 기법에 기초하여, 인체 모델에서 의상을 포함한 사람으로 모델을 확장하고, 이에 애니메이션 기법을 적용하여 구현되었다. 인체와 의상을 포한한 사람의 3차원 모델은 2차원 이미지 상에서 기하변형과 깊이정보를 사용하여 복원하였다. 패션 데이터 셋에 적용해 본 결과 정자세의 경우에는 성공적인 수준의 결과를 보였으나, 상용수준의 성능을 위해서는 이미지의 분할 기술, 매핑기술 및 가려진 영역의 복원기술 등 선 후처리 기술에 보완이 필요한 것으로 확인되었다.

극사실적 메타휴먼을 위한 3D 볼류메트릭 캡쳐 기반의 동적 페이스 제작 (3D Volumetric Capture-based Dynamic Face Production for Hyper-Realistic Metahuman)

  • 오문석;한규훈;서영호
    • 방송공학회논문지
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    • 제27권5호
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    • pp.751-761
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    • 2022
  • 디지털 기술의 발전에 따라 메타버스가 콘텐츠 시장의 주요 트렌드로 자리하면서 고품질의 3D(dimension) 모델을 생성하는 기술에 대한 수요가 급증하고 있다. 이에 따라 디지털 휴먼으로 대표되는 고품질 3D 가상 인간의 제작과 관련된 다양한 기술적 시도가 이루어지고 있다. 3D 볼류메트릭 캡처는 기존의 3D 모델 생성 방식보다 빠르고 정밀한 3D 인체모형을 생성할 수 있는 기술로 각광 받고 있다. 본 연구에서는 볼류메트릭 3D 및 4D 모델 생성 분야에서 적용되는 기술들과 콘텐츠 제작의 애로사항에 대해 실제 사례를 바탕으로 3D 고정밀 페이셜 제작 기술의 분석을 시도한다. 그리고 실제 볼류메트릭 캡처를 통한 모델의 구현 사례를 바탕으로 3D 가상인간의 얼굴 제작에 대한 기술들을 고찰하고 효율적인 휴먼 페이셜 생성을 위한 그래픽스 파이프라인을 활용하여 새로운 메타휴먼을 제작하였다.

실시간 렌더링 환경에서의 3D 텍스처를 활용한 GPU 기반 동적 포인트 라이트 파티클 구현 (GPU-based dynamic point light particles rendering using 3D textures for real-time rendering)

  • 김병진;이택희
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제26권3호
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    • pp.123-131
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    • 2020
  • 본 연구는 10만 개 이상의 움직이는 파티클 각각이 발광원으로서 존재할 때 라이팅을 위한 실시간 렌더링 알고리즘을 제안한다. 각 라이트의 영향 범위를 동적으로 파악하기 위해 2개의 3D 텍스처를 사용하며 첫 번째 텍스처는 라이트 색상 두 번째 텍스처는 라이트 방향 정보를 가진다. 각 프레임마다 두 단계를 거친다. 첫 단계는 Compute shader 기반으로 3D 텍스처 초기화 및 렌더링에 필요한 파티클 정보를 갱신하는 단계이다. 이때 파티클 위치를 3D 텍스처의 샘플링 좌표로 변환 후 이 좌표를 기반으로 첫 번째 3D 텍스처엔 해당 복셀에 대해 영향을 미치는 파티클 라이트들의 색상 총합을, 그리고 두 번째 3D 텍스처에 해당 복셀에서 파티클 라이트들로 향하는 방향벡터들의 총합을 갱신한다. 두 번째 단계는 일반 렌더링 파이프라인을 기반으로 동작한다. 먼저 렌더링 될 폴리곤 위치를 기반으로 첫 번째 단계에서 갱신된 3D 텍스처의 정확한 샘플링 좌표를 계산한다. 샘플링 좌표는 3D 텍스쳐의 크기와 게임 월드의 크기가 1:1로 대응하므로 픽셀의 월드좌표를 그대로 샘플링 좌표로 사용한다. 샘플링한 픽셀의 색상과 라이트의 방향벡터를 기반으로 라이팅 처리를 수행한다. 3D 텍스처가 실제 게임 월드와 1:1로 대응하며 최소 단위를 1m로 가정하는데 1m보다 작은 영역의 경우 해상도 제한에 의한 계단 현상 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 개선하기 위한 텍스처 샘플링 시 보간 및 슈퍼 샘플링을 수행한다. 한 프레임을 렌더링하는데 소요된 시간을 측정한 결과 파티클이 라이트의 개수가 262144개일 때 Forward Lighting 파이프라인에서 146ms, deferred Lighting 파이프라인에서 46ms 가 소요되었으며, 파티클 라이트의 개수가 1024576개일 때 Forward Lighting 파이프라인에서 214ms, Deferred Lighting 파이프라인에서 104ms 가 소요되었다.