본 논문에서는 메모리, 전원, 화면 크기 등 자원이 제한적인 모바일 시스템에 적합한 대용량 3차원 메쉬 사용자 인터페이스를 소개하고자 한다. 대용량 3차원 메쉬는 분할과 다중해상도 간소화률 실시하여 한 개의 대용량 메쉬를 다수의 작은 데이터 집합으로 재구성하여 컴퓨터 서버에 저장한다. 사용자는 모바일 시스템에서 작은 팝업 창 3차원 미리 보기를 통해 원하는 3차원 메쉬를 선택 할 수 있고 전체화면에서 다중해상도 간소화 메쉬로 관찰 할 수 있다. 간소화 해상도는 멀티 탭 터치 상호작용을 통해 자동조절된다. 또한 더블 탭 터치로 대용량 메쉬의 정교한 원형 부분도 자세히 관찰 할 수 있다. 이러한 계층적인 인터페이스를 통해 모바일 시스템 자원 사용은 최소화하고 사용자와 실시간 상호작용을 통해 대용량 3차원 메쉬의 검색 및 디스플레이가 가능하도록 하였다. 본사용자 인터페이스를 구현한 모바일 3차원 뷰어와 앱 등을 제시하여, 본 인터페이스의 유용성을 보이고자 한다.
간소화된 메쉬의 다중해상 표현은 실시간으로 원하는 해상 메쉬의 랜더링이 가능하고 저해상 메쉬에서 고해상 메쉬로의 전환이 시각적인 연속성을 갖는다. 또 메쉬의 공간마다 다른 해상도의 표현이 가능하다. 본 논문에서는 기존의 다중해상모델의 특징과 단점을 알아보고 다중모델링 이슈을 제시한다. 효율적인 가변 LOD를 위한 기존의 다중해상 모델을 일반화시킨 MT(MultiTriangulation)를 제시한다. MT의 구조적 특징, MT에서의 선택적 상세화와 시점과의 거리에 따른 가변 LOD 질의를 알아본다.
본 논문에서는 컴퓨터 응용환경에서 3차원 물체를 효율적으로 표현하기 위해 웨이브릿 변환과 2D 평면 표본화를 이용한 3D 객체 간소화 알고리즘을 제안한다. 기존의 웨이브릿 변환을 이용한 메쉬의 압축 및 간소화 알고리즘은 3차원 정점에 대해서 변환을 수행하기 때문에 연결 정보가 필요한 합성과정에서 정점들을 다시 다각형으로 연결시키는 타일링 최적화 문제를 해결해야만 하는 단점을 가지고 있다. 그러나 제안한 방식은 3차원 메쉬를 2차원 평면상으로 표본화하여 각 평면에 대한 2차원 다각형을 최소화하기 때문에 변환이 용이하며 2차원 정점을 순서적으로 나열하면 2개의 1차원 배열 자체가 연결정보를 포함하기 때문에 1차원 변환으로 다각형을 변환 및 표현할 수 있다는 장점이 있다. 그리고 표본화 평면의 간격조정과 각 평면에서의 웨이브릿 계수를 선택적으로 조정함으로써 간단히 LOD를 조절할 수 있다 2차원 다각형의 간소화는 주관적 화질에 영향을 주지 않는 작은 웨이브릿 계수를 선택하여 제거함으로써 수행되어진다. 그 결과 제안된 알고리즘은 간단하지만 효율적이다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘은 적은 외부 붕괴를 가지면서 정확한 간소화 메쉬를 보여준다는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 30게임에서 삼각형 내접원을 이용한 이동경로의 곡선화를 제안한다. 일반적으로 게임에서는 맵(map)을 형성하기 위해 그리드(grid) 방식을 채택한다. 그러나 그리드 방식은 지형을 형성할 때 격자를 이용하므로 자연스러운 맵을 형성하기 어려우며, 세밀한 묘사를 위해서는 많은 수의 격자를 이용하여야함으로 경로탐색 시 연산시간과 메모리에 부담을 준다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 웨이포인트(waypoint)를 이용하여 이동경로를 설정하기도 하지만. 이러한 방법은 게임디자이너가 웨이포인트를 미리 설정하여야한다는 단점이 뒤따른다. 근래에는 이러한 문제점 해결을 위해 네비게이션 메쉬(navigation mesh)를 이용하기도 한다. 네비게이션 메쉬를 이용하면 맵을 간소화할 수 있고 빠른 자동 경로탐색을 이룰 수 있다. 그러나 이러한 네비게이션 메쉬에서 A* 알고리즘을 적용하여도 이동경로는 꺾은선으로 나타나게 되어 현실감을 떨어뜨리는 원인으로 작용된다. 이러한 이동경로의 곡선화 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 삼각형 내접원을 이용하여 이동경로의 곡선화를 이루었다.
본 논문은 3차원 형상 인식시스템으로부터 스캔 한 3차일 영상 데이터의 깊이정보에 3차원 에지를 추출하여 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 3차원 수직 평형 형상 인식기로 object scanning을 한 데이터 값들을 추출한다. 이 추출된 값들의 특성은 2차원 영상 즉 x, y축에 각각의 픽셀에 깊이정보를 가지는 3차원영상으로서 기존의 3차원영상과는 다른 차이를 가지며 영상의 품질이 우수하며 많은vertex 정보와 메쉬 정보를 가지고 있다. 따라서 획득된 데이터에서 x좌표와 y좌표는 영상에 있어서 위치를 나타내는 정보이고, T좌표는 3차원영상을 형성하는 깊이 정보들이다. 3차원 형상 인식시스템에서 스캔 한 3차원 얼굴영상으로부터 에지를 검출하여 에지가 존재하는 위치에 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘의 성능 평가를 위한 모의실험 한 결과 워터마크가 삽입된 모텔의 절단(cropping), 리메쉬(remesh) 및 메쉬간소화(mesh simplification) 공격에 대한 견고성이 우수함을 확인함으로써 3차원형상 인식 시스템에 직접적인 워터마크 삽입이 가능함을 증명하였다.
본 논문에서는 크게 2단계에 걸쳐 다양한 형태의 얼굴을 가진 2차원 애니메이션 상의 캐릭터 얼굴구성요소를 추출하고 표정을 분석한다. 첫 번째 단계에서는, 기존의 얼굴인식 및 표정인식 분야에서 이용되었던 동적메쉬모델을 간소화하여 캐릭터 얼굴에 적용하기 위한 최적의 표준 메쉬모델을 제작하고, 이 모델을 사용하여 얼굴구성요소의 위치 및 형태정보를 추출한다. 두 번째 단계에서는, 앞 단계에서 추출된 3가지 얼굴구성요소(눈썹, 눈, 입)를 사용하여 FACS(Facial Action Coding System)에 정의된 AU(Action Units) 44개 중 12개의 AU를 사용하여 캐릭터의 5까지 기본적인 얼굴 표정에 대해 분석 및 정의한다. 본 논문에서 정의한 AU로 기본적인 5가지 얼굴표정에 대해 표정분석 정확도를 측정하였고, 서로 다른 캐릭터에 실험함으로써 제안된 AU정의의 타당성을 제시한다.
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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[게시일 2004년 10월 1일]
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