본 논문에서는 가상 공간에서 객체와의 상호 작용을 위한 빠른 충돌 감지 방법을 제안하였다. 먼저 메쉬 그룹화 단계에서는, 전체 공간을 일정한 크기의 소공간들로 분할하고, 각각의 소공간에 속하는 메쉬들에 대하여 이들을 모두 포함하는 최소의 기본 입체도형(육면체 혹은 구)의 위치와 크기를 정함으로써 그룹화한다. 충돌 검출 단계에서는, HIP(Haptic Interface Point)가 어떤 그룹을 대표하는 입체도형 내부에 들어 있는지를 검사하여 특정 입체도형과의 충돌이 확인되면 해당 그룹의 메쉬들만을 대상으로 실제 충돌이 일어난 메쉬를 찾는다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우의 연산시간을 측정 및 비교함으로써 제안한 알고리즘의 효용성을 확인하였다.
3차원 메쉬 영상의 압축 알고리듬들은 예측 부호화 및 엔트로피(entropy) 부호화를 기본 기법으로 이용하므로, 압축된 비트열(bitstream)의 네트워크 전송에서 전송 오류에 매우 민감한 단점을 지닌다. 따라서 본 논문에서는 전송 오류에 강인하고 점진적 부호기를 기본으로 하는 3차원 메쉬 영상의 오류은닉 알고리듬을 제안한다. 전송 오류에 강인한 알고리듬을 개발하기 위해, 3차원 원본 메쉬 영상을 여러 파티션(partition)으로 분할하고, 각각의 파티션을 독립적으로 점진 부호화한다. 복호기에서는 오류가 발생하지 않은 주변 표면 정보를 이용하는 오류 은닉 알고리듬을 오류에 의해 손상 받은 파티션 표면에 적용하여 손상된 파티션의 시각적 손상 정도를 감쇄시킨다. 전산 모의 실험을 통해, 제안하는 알고리듬의 오류에 대한 강인성 및 오류 발생시 손상된 파티션 표면이 제안하는 오류 은닉 알고리듬을 통해 화질이 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 효과적인 방법을 제공한다. 먼저, 자기공명영상으로부터 분할된 해마 영역에 마칭큐브 알고리즘을 적용하여 다단계 메쉬 데이터를 생성한다. 이렇게 생성된 메쉬 모델을 하드웨어 깊이맵을 이용한 복셀화 과정을 통하여, 중간 단계의 이진 복셀 표현으로 변환한다. 마지막으로 광선 추적 방법에 의해 추출된 샘플 메쉬들에 대하여 L2 Norm을 계산함으로써 형상 특징을 생성한다. 본 연구에서 제시한 방법은 사용자 피킹 인터페이스를 이용하여 국부적 부위에서의 계층적 형상 분석을 가능하게 한다. 또한 계층적 Level-of-Detail 접근방법은 정확도를 유지하며 형상분석의 소요 시간을 절약하도록 한다.
본 논문에서는 패치별 EGI 분포를 이용한 3D 메쉬 모델(mesh model) 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 기하학적 변형에 견고하기 위하여 3D 메쉬 모델을 6개 패치로 분할한다. 그리고 위상학적 변형에 견실한 특성을 가지는 EGI 분포를 각 패치별로 구한다. 그리고 동일한 워터마크 비트열을 각 패치의 EGI 분포 중에서 길이가 큰 면체에 투영된 메쉬 법선 벡터들에 각각 삽입한다. 그러므로 제안한 알고리즘은 기하학적 및 위상학적 변형에 견고하며, 특히 워터 마크 추출시 복잡한 재표본화 과정 및 원 모델이 필요 없다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘의 성능 평가를 위한 모의 실험에서 워터마크가 삽입된 모델의 비가시성 및 다양한 공격에 대한 견고성이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 2D 자연영상을 MPEG-4의 메쉬 구조로 압축/저장하기 위한 메쉬 구성(meshgeneration)의 전처리에 사용될 수 있도록, 특징점들을 블록기반의 웨터쉐드 영역분할과 다각형 근사화를 통해 추출하는 방법을 제안한다. 우선 2D 자연영상을 8$\times$8 또는 4$\times$4 블록 패턴분류를 이용한 웨터쉐드 분할을 이용하여 영역별로 분리해 낸다 이렇게 분할된 영역의 구분선을 이루는 화소들은 영상의 특징을 나타내며, 이들은 폐곡선을 이루게 된다. 이들 폐곡선 위의 연속적인 화소들을 다각형 근사화와 중복 정점을 제거하는 후처리를 이용해 특징점으로 얻어낸다.
본 논문은 이산 복사조도-곡률 척도를 이용하여 간략화된 자유곡면을 스무딩하는 알고리즘을 제안한다. 이산 복사조도-곡률이란 형상의 기하학 조건인 이산 곡률뿐만 아니라 렌더링을 위해 설정된 라이팅 조건인 복사조도를 고려한 이산 척도이다. 즉 광원과 정점 사이에서 계산된 복사조도값과 메쉬 곡면의 이산 표면에서 정의되는 이산곡률값을 이용하여 각 점정의 가중치를 계산하고, 이를 기반으로 간략화된 분할곡면의 형상을 스무딩한다. 결국 제안된 이산 복사조도-곡률 척도를 고려한 스무딩 알고리즘으로 간략화된 메쉬 곡면의 형상과 렌더링 결과를 향상시키고자 한다.
본 논문에서는 1차원 은닉 마코프 모델을 2차원으로 확장하기 위하여 노드들의 마코프 특성이 인과적인 관계를 갖는 마코프 메쉬 모델을 이용하여 완전한 2차원 HMM의 구조를 갖는 모델을 제안한다. 마코프메쉬 모델은 이웃시스템을 통하여 이전의 시점을 정의하고, 인과적인 관계를 통하여 전이확률의 계산을 가능하게 한다. 또한 영상의 최적의 분할을 위하여 계층적 디리슐레 과정을 사전분포로 두어 고정된 상태의 수가 아닌 무한의 상태 수를 갖는 2차원 HMM을 제안한다. HDP로 정의된 사전분포와 관측된 표본 자료의 정보를 갖는 우도함수를 결합한 사후분포의 베이스 추정은 깁스샘플링 알고리즘을 이용하여 계산된다.
본 논문에서는 복소 가우시안 영상 (Complex Extended Gaussian Image, CEGI)을 이용한 3D 메쉬 모델의 블라인드 워터마킹을 제안하였다. CEGI는 메쉬의 법선 벡터 분포를 나타내는 3차원 방향 히스토그램으로, 이는 메쉬의 면적 및 임의의 기준점에 대한 거리로 표현되는 복소 가중치의 합으로 구현된다. 제안한 방법에서는 먼저 3D 메쉬 모델을 모델의 형상에 따라 여러개의 패치로 분할한다. 그리고 워터마크를 삽입하기 위하여 각 패치별로 CEGI를 구한 후에 복소 가중치의 크기가 큰 셀을 선택하여, 각 패치 CEGI 상에 통일한 순위의 셀들에 각각 삽입한다. 그리고 패치의 중점 좌표 및 셀 순위표를 이용하여 원 메쉬 모델없이 워터마크를 추출한다. 이 때, 회전과 같은 아핀 변환된 모델에서는 오일러 각을 이용한 재배열 과정을 수행한다. 실험 결과에서 제안한 방법이 절단, 아핀 변환, 및 랜덤 잡음 첨가등의 기하학적 공격 및 메쉬 간단화 등의 위상학적 공격에 견고하였으며 또한 워터마크의 비가시성을 확인하였다.
본 논문에서는 입력 볼륨 데이터와 출력 메쉬 데이터에서 모두 계층성을 지원하는 새로운 등밀도 표면의 재구성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 입력 볼륨 데이터로부터 3차원 팽창 필터를 사용하여 볼륨 피라미드라 불리는 볼륨의 계층구조를 만든다. 볼륨 피라미드가 만들어진 후 해상도가 최저인 피라미드의 최상단 볼륨에서부터 셀경계표현 방법을 이용하여 조악한 초기 메쉬를 생성한다. 이러한 메쉬를 반복적으로 변형하여 O(3)-인접성 조건하에서 추출한 등밀도점을 잘 근사하도록 하는데, 이를 위해 SWIS (표면축소기반의 등밀도면 재구성법[6]) 알고리즘에서 사용되었던 표면 축소 단계와 평활화 단계를 사용한다. 또한 최종등밀도면의 정밀한 표면을 만들 수 있도록 메쉬를 반복적으로 분할(subdivision)한다. 제안된 방법은 생성되는 표면이 표면의 압축이나 점진적인 전송 등과 같은 다중 해상도 알고리즘에 활용될 수 있다는 장점이 있다.
날로 커져가는 3D 모델을 효율적으로 사용하기 위한 노력으로 압축처리 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 3D 모델의 메쉬를 Layer로 분할하여 Vertex Layer와 Triangle Layer를 생성 후, 삼각형들을 몇가지 연산코드로 분류하여 압축(compression)하는 방법을 제안한다. Triangle Layer는 기본 정점으로부터 연결된 선분의 정점들로 이루어진 Vertex Layer의 쌍을 이용하여 만들어진다. 이 Triangle Layer에 해당 되는 삼각형들의 연결 정보를 제안한 연산코드로 분류하고, 이것을 엔트로피 코딩하여 3D 모델을 압축한다. 이 기법은 삼각형의 형태를 기준으로 한 개나 두 개의 삼각형을 하나의 연산코드로 분류하거나 삼각형의 연결 상황에 따라 하나의 연산코드로 분류하여 연결정보를 표현한다. 복원(decompression)시에는 연산 코드를 이용하여 삼각형의 연결정보를 뽑아내면 원 상태의 3D 모델을 획득할 수 있다. 이 방법은 연결 정보를 무손실 압축하는 방법으로, 지금까지 제안된 압축기법과 비교할 때, 간단하면서도 월등한 압축 효과를 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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