• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.76-83
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• 2009

최근 공동 연결 관계와 연속적인 정점 위치들의 움직임으로 이루어진 메쉬들의 모임, 즉 메쉬 시퀀스를 압축하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 Khodakovsky 등이 제시한 준균일 메쉬 압축방법에 기반한 메쉬 시퀀스의 압축 알고리즘을 제시하고자 한다. 준균일 메쉬 시퀀스로의 메쉬 재구성을 이용한 메쉬 시퀀스 압축 알고리즘은 크게 두 부분으로 이루어진다. 첫 번째 부분은 주어진 비균일 메쉬 시퀀스로부터 준균일 메쉬 시퀀스를 생성하는 것이다. 준균일 메쉬를 생성하기 위해 본 논문에서는 MAPS 알고리즘을 사용하였다. 하지만 단일 메쉬에 대해 적용이 가능한 MAPS 알고리즘을 메쉬 시퀀스에 그대로 적용할 수 없다. 따라서 주어진 애니메이션에서의 정점 움직임을 고려하여 유사한 움직임을 가지는 영역별로 분할하고, 이 분할 정보과 정점의 움직임을 고려할 수 있도록 MAPS 알고리즘을 확장하였다. 두 번째 단계에서는 웨이블릿 변형과 메쉬 분할 정보를 이용해 준균일 메쉬를 압축하였다. 각 분할 영역의 변환 정보를 고려해 분할 영역 내 정점의 위치를 예측하고, 참조 프레임과의 차이값을 압축함으로써 효율적으로 준균일 메쉬 시퀀스를 압축하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권4호
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• pp.223-231
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• 2019

정전기 문제에 대한 연속체 기반 설계 민감도 해석(DSA) 방법을 해석적으로 유도하였다. 고차 항을 포함한 목적 함수를 고려하기 위해 해석 및 DSA 방법을 위해 9 노드 유한요소법 기반 함수를 형상 함수로 사용하였다. 최적화 과정에서의 설계 변수를 B- 스플라인 함수로 매개 변수화하여 비현실적인 형상이 아닌 부드러운 경계를 가진 최적 형상을 얻을 수 있었다. 유한요소법을 이용한 최적화 과정에서 일반적으로 발생하는 메쉬 얽힘 문제를 해결하기 위해 메쉬 균일화 기법을 사용하였다. 이 기법은 디리쉴릿 에너지 범함수를 최소화함으로써 메쉬 균일성을 자동으로 얻을 수 있게 한다. 몇 가지 수치 예제들을 통해 DEP 힘을 최대화하기 위한 평행판의 최적 형상을 얻어낸다. 이를 기존에 실험적으로 검증된 평행판의 최적 형상과 비교하여 그 특성을 논의하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.13-20
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• 2005

본 연구는 3차원 삼각 메쉬의 기하 데이터 압축을 위해 지역 좌표계를 이용한 알고리즘을 소개한다. 기존의 지역 좌표계를 이용한 기하 데이터 처리 방식은 전역 좌표계를 이용한 방식에 비해 높은 압축률을 보여준다. 하지만, 각 메쉬에 적합한 지역 좌표계 3개의 축에 대한 양자화 수(quantization number)를 결정하는 어려움 때문에 실용성 측면에서 문제가 있다. 본 연구에서 새로 제안하는 지역 좌표계를 이용한 방법은 지역 좌표계 안에서 점의 위치를 기술할 때에 오직 분할 깊이(subdivision level)만을 필요로 한다. 분할 깊이 값을 크게 할수록 점의 위치를 정확하게 기술할 수 있다. 본 연구는 보다 정밀한 점 위치의 기술을 위해 $16(2{\times}2{\times}2{\times}4)$개의 subcell을 갖는 균일하지 않은 분할을 가지고 실험을 하였다. 본 연구의 새로운 압축/압축해제기는 기존 기하 데이터 압축과 비슷한 효율성을 유지하면서 실용성 면에서 중요한 압축률과 왜곡간의 제어를 직관적이고 단순하게 할 수 있도록 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.19-27
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• 2000

본 논문에서는 볼륨 데이터로부터 관심대상 객체의 3차원 경계면을 추출하고 이에 대한 기하학적 모델을 생성하기 위하여 자체교차방지 기능을 가진 다해상도 변형 모델을 제시한다. 변형 모델은 경계면 추출에 우수한 성능을 가진 것으로 알려져 있지만, 기존 변형 모델은 초기화 의존성, 오목한 경계면 추출의 취약성, 모델 요소간 자체교차 발생의 세가지 문제점을 가지고 있다. 제안하는 변형 모델은 다해상도의 볼륨 데이터를 기반으로하여 모델을 저해상도에서 고해상도로 세분화해가면서 객체의 경계면을 추출함으로서 초기화에의 의존성을 극복할 뿐 아니라 빠른 속도로 경계면에 수렴할 수 있다. 또한, 삼각형 메쉬 크기를 볼륨 데이터의 복셀 크기에 맞추어 항상 균일하게 유지함으로써 모델이 내부 힘의 제약없이 오목한 경계면을 성공적으로 추출할 수 있게 하였고, 모델이 변형될 때마다 자체교차방지 힘을 적용하여 모델내 삼각형 메쉬간의 자체교차를 사전에 방지할 수 있도록 하였다. 제안 모델을 컴퓨터 합성 볼륨 데이터 및 뇌 MR 볼륨 영상 데이터에 적용한 결과 오목한 함몰 부위를 가진 구와 뇌피질의 경계면을 자체교차없이 빠른 속도로 추출할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.293-296
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• 2021

본 논문에서는 컴퓨터 그래픽에서 주로 적용되어 왔던 푸아송 디스크 샘플링(Poisson Disk Sampling)을 3차원 영상 모델링에 적용하는 것을 제안한다. 이 샘플링 기법은 3차원 영상 센서의 핵심 기술로 사용되는 라이다 센서를 활용해 수집한 PointCloud가 특정 위치로 뭉쳐지는 클러스터 현상이 발생하지 않고 균일하게 분포하게 할 뿐 아니라 영상의 노이즈도 제거한다. Intel의 라이다 센서 L515와 Apple의 태블릿 라이다 센서를 이용해 추출한 PointCloud를 Poisson Disk Sampling 과정을 거쳐 Mesh를 생성하고 이를 SLAM 기법으로 추출한 경우와 비교한다. PointCloud의 수를 줄였을 때 더 좋은 Mesh를 생성할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권10B호
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• pp.1937-1945
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• 1999

본 논문에서는 정점 군집화(vertex clustering) 방법에 기반한 3차원 물체의 단순한 기법을 제안한다. 제안한 방법은 3차원 물체의 국부 영역의 특성에 따라 군집화하는 격자의 크기를 다르게 한다. 격자의 크기는 삼각형의 법선 벡터와 정점 분포를 이용하여 결정한다. 인접한 삼각형의 법선 벡터가 이루는 각이 크고 정점들이 흩어져 있으면 작은 격자로 분할하여 자세한 표현을 한다. 격자의 분할 과정은 8진 나무(octree)로 나타낸다. 단순화 오차를 추정하기 위해 하우스도르프 거리(Hausdorff distance)를 이용한다. 제안한 방법은 정점 군집화의 적은 계산량과 효과적인 단순화의 장점을 그대로 유지할 수 있다. 그리고 3차원 물체의 특성에 따라 격자의 크기를 다르게 하므로 기존의 방법에 비해 단순화 오차가 적고 작은 영역의 변화까지 세밀히 나타낼 수 있다. 또한, 다양한 단순화 단계를 가지는 다해상도 모델로의 표현이 가능하고 격자 크기의 조절이 가능하므로 선택된 영역에 대해서 세밀한 표현도 가능하다.