• 전자공학회논문지CI
• /
• 제41권4호
• /
• pp.113-123
• /
• 2004

본 논문에서는 공모방지 핑거프린팅 알고리즘에 의하여 생성된 핑거프린트를 삼차원 메쉬 모델에 효율적으로 삽입할 수 있는 새로운 공모방지 핑거프린팅 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 유한 사영기하학(finite projective geometry)을 기반으로 고객의 수만큼 핑거프린트를 만들고 이 정보를 바탕으로 삼차원 메쉬 모델을 분할한 다음, 마크(mark)할 특정 분할메쉬 (submesh)에 저작권을 나타내는 워터마크 신호를 은닉한다. 삽입할 워터마크 신호는 비인지성과 강인성을 고려하여 마크할 분할 메쉬로부터 삼각형 스트립(triangle strips)을 생성하고 각 스트립에 포함된 꼭지점 값들을 DCT 영역의 계수 값들로 변환시킨 후 중간 주파수 대역에 삽입한다. 다양한 실험을 통해 제안한 기법이 무작위 잡음첨가, MPEG-4 SNHC의 삼차원 메쉬 꼭지점 좌표값 압축, 기하학 변환 및 공모에 의한 핑거프린트 공격에 대해 강인할 뿐만 아니라 생성된 핑거프린트의 비트 수를 기존의 방법보다 줄일 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제7권6호
• /
• pp.52-59
• /
• 2007

이 논문은 삼차원 메쉬의 의미있는 조각의 기하적 속성을 나타내기 위하여 정의한 병합우선순위메트릭에 기반한 사용자 의도 메쉬분할의 그리디 방법을 제시한다. 우선순위메트릭은 가우시안사상의 분포, 경계경로의 오목성, 경계경로의 길이, 면의 개수, 분할해상도의 5 가지 기하적 매개변수로 구성된 가중치 함수이다. 이러한 방식은 구도의 변경 없이 다른 기하적 매개변수를 정의하고 추가함으로써 확장될 수 있다. 실험 결과, 분할된 조각의 모양은 기하적 매개변수의 가중치를 부여함으로써 사용자 의도대로 조절될 수 있음을 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
• /
• pp.125-128
• /
• 2001

본 논문은 파동분할(Wave partitioning) 방식을 이용한 순차적(Sequential) 메쉬 부호화 방식을 제안한다. 파동분할 방식은 호수에 물방울이 퍼져 나가는 자연 원리를 이용하여 초기 삼각형의 주위에 삼각형을 덧붙여 가면서 하나의 SPB(Small Processing Block)을 만들어내는 방식이다. 이 방식을 이용하여 하나의 모델을 서로 독립적인 SPB로 분할하고, 각각의 SPB 내에서 초기 삼각형을 중심으로 그것에 덧붙여진 삼각형에 의해 만들어진 원 또는 반원을 찾는다. 또한 그 원주를 따라 순차적으로 꼭지점을 구하면 각각의 꼭지점들은 일정한 패턴으로 늘어서게 되고, 이를 이용하여 연결성 정보 없이 부가 정보만 이용하여 모델을 순차적으로 무손실 부호화한다.

• 정보처리학회논문지A
• /
• 제10A권1호
• /
• pp.43-48
• /
• 2003

이차원 팩킹 알고리즘은 메쉬 멀티프로세서 시스템을 분할 및 할당하는데 유용하게 활용될 수 있다. 기존연구에서 TP 휴리스틱 알고리즘이라 불리는 효율적인 팩킹 알고리즘을 개발하였으며 팩킹 결과가 어떻게 메쉬 멀티프로세서 시스템을 분할 및 할당하는데 활용될 수 있는지 보여주었다. 본 논문에서는 TP 휴리스틱 알고리즘의 이론적인 성능분석결과를 제시한다. 또한 알고리즘을 병렬화하여 다수의 프로세서를 이용하여 수행되었을 때 보다 적은 수행시간을 소모하게 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.265-268
• /
• 2002

얼굴은 성별, 나이, 인종에 따라 다양한 특징을 가지고 있어서 개개인을 구별하기가 쉽고 내적인 상태를 쉽게 볼 수 있는 중요한 도구로 여겨지고 있다. 본 논문은 얼굴표정 애니메이션을 위한 효과적인 방법으로 실제얼굴의 피부조직 얼굴 근육 등 해부학적 구조에 기반한 근육기반모델링을 이용하는 방법을 소개하고자 한다. 제안하는 시스템의 구성은 얼굴 와이어프레임 구성과 폴리곤 메쉬분할 단계, 얼굴에 필요한 근육을 적용시키는 단계, 근육의 움직임에 따른 얼굴 표정생성단계로 이루어진다. 와이어프레임 구성과 폴리곤 메쉬 분할 단계에서는 얼굴모델을 Water[1]가 제안한 얼굴을 기반으로 하였고, 하나의 폴리곤 메쉬를 4등분으로 분할하여 부드러운 3D 얼굴모델을 보여준다. 다음 단계는 얼굴 표정생성에 필요한 근육을 30 개로 만들어 실제로 표정을 지을 때 많이 쓰는 부위에 적용시킨다. 그 다음으로 표정생성단계는 FACS 에서 제안한 Action Unit 을 조합하고 얼굴표정에 따라 필요한 근육의 강도를 조절하여 더 자연스럽고 실제감 있는 얼굴표정 애니메이션을 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
• /
• pp.41-44
• /
• 2001

삼각형 메쉬(triangular mesh)로 이루어진 삼차원 영상의 큰 데이터량을 줄이기 위한 메쉬 부호화의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그리고, 최근에는 삼차원 부호화 데이터의 네트워크 전송 문제가 대두되어, 점진적 부호화(proressive mesh compression)에 대한 알고리듬들도 제안되고 있다. 본 논문은 꼭지점의 위치 정보 및 간략화 과정의 꼭지점 패턴(vertex pattern) 규칙을 이용하여, 기존의 점진적 부호화 알고리듬의 부호화 성능을 개선한 알고리듬을 제안한다. 꼭지점의 위치 정보를 이용하여 기존의 알고리듬에 비해 낮은 엔트로피(entropy)를 얻었으며, 꼭지점 패턴 정보를 이용하여 복원시 분할 꼭지점(split vertex)의 탐색 범위를 한정하였다. 전산 모의 실험을 통해, 제안하는 알고리듬이 기존의 점진적 메쉬 부호화 연구에 비해, 연결 정보 부호화에서 대략 30%정도 향상된 부호화 성능을 가짐을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
• /
• pp.655-657
• /
• 1998

합병 문제는 정렬된 두 개의 리스트 A=(a1, a2,....,al)와 B=(b1, b2,....,bm)가 주어질 때, 이두 리스트를 합병하여 하나의 정렬된 리스트 C=(c1, c2,....,cn),n=l+m,로 만드는 문제이다. 지금까지는 {{{{ SQRT {n} }}}}$\times${{{{ SQRT {n} }}}} 메쉬 상에서 odd-even 합병을 재귀적으로 수행하는 O({{{{ SQRT {n} }}}})시간 합병 알고리즘이 주로 사용되었는데, 이 재귀적 합병 알고리즘은 그 기본정책은 간단하나, 메쉬 상에 구현 될때 라우팅과 같은 복잡한 연산이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 간단한 행, 열 연산 만을 사용하여 메쉬 상에서 쉽게 구현가능한 O({{{{ SQRT {n} }}}})시 간의 최적 분할 합병 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.708-711
• /
• 2022

본 논문은 3D 프린팅 출력 성공률을 높이기 위해 GPU를 이용한 대용량 3D 메쉬 모델에 대한 병렬 자체충돌 검사 방법을 제안한다. 강인하고 견고한 자체 충돌 검사를 위해 분리축 검사, 삼각형-삼각형 교차 검사, 메쉬 연결성 검사, 대용량 메쉬를 위한 분할 처리 기법의 절차를 제안한다. 이러한 자체 충돌 검사를 빠르게 수행하기 위하여 GPU 기반 병렬처리 구현 방법을 제시한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.22-26
• /
• 2004

본 논문은 거대한 메쉬를 효율적으로 처리하기 위해 이를 조각화하는 새로운 방법을 제시한다. 메쉬의 특징을 반영하여 데이타를 분할하기 위해서 로이드 양자화 방법을 적용하였으며, 거대한 메쉬 데이터를 다루기 위해 외부 메모리를 이용한 부분적인 차트화 갱신 방법을 제시한다. 차트화 갱신 과정에서 효율적으로 매쉬 데이터를 다루기 위해서 임의접근 가능 메쉬 압축구조를 활용한다.이러한 방법을 통해서 수행된 외부 메모리를 이용한 차트화 결과가 지금까지 개발된 메쉬 차트화 결과와 크게 다르지 않음을 보여준다. 이와 같은 메쉬 차트화 시스템을 통해 거대한 메쉬에 기존의 파라미터화, 몰핑, 매칭, 재매쉬화 등의 매쉬 처리기법을 적용할 수 있다.

• 한국광학회지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.94-101
• /
• 2009

본 논문에서는 집적영상에서 깊이 추출을 할 때 영상 분할 방법을 이용하여 각각의 물체에 대해 삼각형 메쉬(mesh) 모델을 구성하는 방법을 제안하였다. 집적영상에서 렌즈 어레이와 카메라를 이용하여 실제 물체를 픽업하면 요소영상(Elemental image) 집합을 얻을 수 있다. 요소영상 집합은 3차원 물체의 정보를 가지고 있으므로 대응점 분석을 통해 깊이 추출을 할 수 있다. 우선, 각 요소영상 중심점의 대응점 분석을 통해 시차를 구하고 이를 이용하여 깊이를 구한다. 요소영상의 중심점에 해당하는 물체의 X, Y 공간좌표는 각 점들이 사각형 격자 형태를 이룬다. 이 격자 형태의 점들 중에서 가까운 점 3개를 연결하여 삼각형 메쉬를 만들면 물체의 삼각형 메쉬 모델을 구할 수 있다. 이 때 각 물체에 대해 삼각형 메쉬 모델을 구하기 위해서 요소영상의 중심점들로 구성된 가운데 방향별 영상을 영상 분할하고 각각의 분할된 영역에 대해서만 삼각형 메쉬 모델을 구성하였다. 영상 분할 방법은 normalized cut 방법을 이용하였다. 제안된 방법의 검증을 위해 실제 물체를 픽업하고 각 물체의 삼각형 메쉬 모델을 구성하였다.