현재 사진으로 모델링데이터를 획득 할 수 있는 기술이 등장하고 있다. 다양한 조형물, 건축 및 캐릭터에 대한 3D 모델링 제작은 많은 시간을 투자하여 제작되고 있다. 콘텐츠산업에서도 많이 활용되고 있는 3D 모델링 제작방식은 정확한 측정 도구 없이 스케치된 도면을 중심으로 제작자의 직감적 감각을 이용하여 모델링데이터를 생성하고 있는 것도 사실이다. 최근에는 사진정보의 조합으로 조형물의 정확한 3차원 데이터를 생성하고 재구성하여 기존 디자인의 변형이나 수정이 용이하게 할 수 있는 기술이 발달하고 있다. 본 논문은 대상물에 대한 여러 장의 사진 데이터를 활용하여 정밀한 3차원 모델링 데이터를 생성하는 방법을 연구하고 이를 활용할 수 있는 방안을 제안한다.
제품디자인 제작 설계에서 기초모델링 데이터를 생성하는 과정은 매우 중요하고 제작시간 또한 많이 소요된다는 단점이 있다. 최근 이러한 단점을 보완하기 위해 모델링데이터를 쉽게 획득 할 수 있는 3D 스캐닝 기술이 등장하고 있다. 본 논문은 공간상의 사물을 촬영한 후 영상데이터에서 모델링데이터로 변환하는 기술을 제시하고 제품디자인에 적용할 수 있는 기초모델링 데이터를 생성한다. 또한 제품의 기초모델링 데이터를 리디자인과 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
In-depth knowledge of fabric microstructure is essential for understanding clothing comfort since it plays a significant role in heat and mass transfer between the human body and clothing. In this study, a novel method was employed for investigating 3D surfaces and solid construction characteristics of specific fabrics by using a reverse engineering technique. The surface construction data were obtained by a confocal laser scanning microscope and then manipulated by a 3D analysis program. Triangle mesh was used for connecting each 3D point, with clouds and fabric surface characteristics created by rendering techniques. For generating a 3D solid model, determinants of radius of curvature was used. According to the proposed method, actual surface expression of the real fabric was achieved successfully. The results from this methodology can be applied to the detailed analysis of clothing comfort that is highly influenced by the microstructure of the fabric.
본 논문에서는 SVM (Support Vector Machine)을 기반으로 하여 인체의 뇌 하부구조인 해마에 대한 지능적 형상분석 방법을 제공한다. 일반적으로 의료 영상으로부터 해마의 형상 분석을 하기 위해서는 충분한 임상 데이터를 필요로 한다. 하지만 현실적으로 많은 양의 표본들을 얻는 것이 쉽지 않기 때문에 전문가의 지식을 기반으로 한 작업이 수반되어야 한다. 결국 이러한 요소들이 분석 작업을 어렵게 한다. 의학 기술이 복잡해 지면서 최근의 형상 분석 연구는 점차 통계적 모델을 기반으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 해마로부터 고해상도의 매개변수형 모델을 만들어 형상 표현으로 이용하고, 집단간 분류 작업에 SVM 알고리즘을 적용하는 지능적 분석 방법을 구현한다. 우선 메쉬 데이터로부터 물리변형모델 기반의 매개변수 모델을 구축하고, PDM (point distribution model) 방법을 적용하여 두 집단을 대표하는 평균 모델을 생성한다. 마지막으로 SVM 기반의 이진 분류기를 구축하여 집단간 분류 작업을 수행한다. 구현한 모델링 방법과 분류기의 성능을 평가하기 위하여 본 연구에서는 네 가지 커널 함수 (linear, radial basis function, polynomial, sigmoid)들을 적용한다. 본 논문에서 제시한 매개변수형 모델은 다양한 형태의 의료 데이터로부터 보편적인 3차원 모델을 생성하고, 또한 모델의 전역적, 국부적인 특징들을 복합적으로 표현할 수 있기 때문에 통계적 형상분석에 적합하다. 그리고 SVM 기반의 분류기는 적은 수의 학습 데이터로부터 정상인 해마 집단과 간질 환자 집단간의 정확한 분류를 가능하게 한다.
연결 정보가 없는 포인트 데이타가 주어졌을 때, 본 논문은 MLS(moving least-squares) 근사화 기법을 이용하여 포인트 데이타에 대해 근사화된 표면을 생성한다. 근사화된 표면에서의 각 포인트에 대해 지역적인 곡률과 곡률 미분 값을 측정 한 후, 딜러니 삼각화(Delaunay tessellation)를 통해 이웃간의 정보를 생성하게 되고, 연결된 포인트들 간의 제로-클로싱(zero-crossing)을 측정하여 특징 포인트들을 추출하고, 곡률 방향으로 추출 된 포인트들을 연결한다. 본 방법은 기존의 메쉬 데이타에서 특징 선을 찾는 방법과 비슷한 복잡도를 갖는다. 몇 개의 포인트-샘플 된 모델에 대해 특징 선 추출을 수행하며, 곡률의 크기에 따라 특징선의 두께를 조절하고 포인트-스플릿팅 방법에 의해 렌더링 한다.
본 논문은 심장이 수축$\cdot$이완함에 따라 그 형태와 위치가 변하는 관상동맥의 구조와 그 움직임을 사실적으로 표현하기 위한 매개변수적 모델링 기법을 제안한다. 완성된 모델은 관상동맥의 움직임을 관찰함으로써 심장질환 판단에 도움을 주고, 심장시술 시뮬레이션 및 시술계획수립에 사용될 수 있다. 매개변수적 기법으로 생성된 모델은 메쉬 정점의 인덱스만으로 모델간 매칭을 위한 대응점을 찾을 수 있으므로, 시간대별로 달라지는 정점의 위치를 쉽게 추적함으로써 모델의 움직임을 표현할 수 있다. 그러나 이러한 기법으로 생성된 모델은 분리, 접합 등의 변형조작이 어렵고, 트리형태 객체에 적용하기 힘든 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 분할된 혈관영역의 골격데이타에서 찾아낸 분기점을 중심으로 Generalized Cylinder를 이용하여 실린더 형태의 각 혈관세그먼트를 모델링 한 후, 분기영역을 3개의 하프파이프(half pipe)와 2개의 삼각형 패치로 연결하여 모델링하였다. 완성된 모델은 다시점 관상동맥데이터에 적용하였고, 각 시점에서 구해진 정점의 위치를 선형보간함으로써 부드러운 혈관의 움직임을 나타내었다.
본 논문은 기존의 3D 게임 엔진에 실시간으로 상호 작용이 가능하고 3D MMORPG(Massive Multi-play Online Role flaying Game) 게임에 적합한 가상 공간을 표현하기 위한 필요한 기술을 분석하고 이를 활용하려 한다. 기존의 머드 게임에 3 차원 기술을 적용하고, 3 차원 물체를 모델링 하는데 있어서 메쉬나 버텍스, 혹은 폴리곤으로 사실적인 지형 처리와 렌드링 속도 향상을 위하여 3 차원 개체의 폴리곤을 동적으로 생성시키고 가시성 판단이나 충돌 검출을 위한 방법으로 Height field 처리 기법과 거리에 변화에 따라 다르게 모델링 된 데이터를 선택적으로 사용하는 CLOD(Continuous Level of Detail) 처리 기법과 입체 컬링 방법으로 옥트리를 이용하여 가상공간을 분해하기 위한 자료 구조로 사용한다. 거리의 변화에 따라 지형을 표현하는 vertex 들을 병합 또는 삭제함으로써 그 표현의 정도를 동적으로 달리 할 수 있는 CLOD 를 이용하여 카메라의 위치와 방향에 따라 적절한 폴리곤을 생성해 낼 수 있다. 본 논문은 기존의 3 차원 공간을 표현하기 위하여 사용되고 있는 옥트리 구조를 이용하여 공간을 분할하고, 이를 세부 수준으로 나누어 처리하기 위한 LOD(Level of Detail)와 CLOD 개념을 이용하여 외부지형을 폴리곤으로 표현하는 방법에 대한 처리 기법과 가시성 판단이나 충돌 검출을 위한 방법을 제시하려 한다.
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.
사용자 포즈의 3차원 데이터 생성을 통한 3차원 포즈 인식은 2차원 포즈 인식의 문제점을 해결하기 위해서 많이 연구되고 있지만, 3차원 표면 데이터의 방대한 양으로 포즈 인식에서 중요한 특징 추출(feature extraction)이 어렵고 수행 시간이 많이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 3차원 포즈 인식의 두 가지 문제점인 특징 추출의 어려움과 느린 처리속도를 개선하기 위해서 3차원 형상복원 기술로 모델의 3차원 표면 점들로 구성된 데이터를 2차원 데이터로 변환하는 차원 축소(dimension reduction) 방법을 제안한다. 실린더형 외곽점을 이용한 메쉬없는 매개변수화(meshless parameterization) 방법은 방대한 데이터인 3차원 포즈 데이터를 2차원 데이터로 변환하여 특징 추출과 매칭과정의 연산 속도를 향상 시키며, 특징 추출의 효율성 검증을 위해 간단한 환경에서 실험이 가능한 손 포즈 인식 및 인간 포즈 인식에 적용하였다.
3차원 이미지 스캐닝 기술은 복잡한 비정형 건축물의 외피의 정확한 형상과 위치 데이터를 확보하는데 효과적이다. 3차원 이미지 스캐닝 기술의 세부 과정인 점 군집화, 메쉬표면 분리, 넙스 표면 생성, 파라메트릭 솔리드 모델을 통하여 비정형 건축물의 형상을 구축할 수 있다. 이에 본 연구는 비정형 건축물의 외장재 제작과 시공을 위한 3차원 이미지 스캐닝에 의한 역설계 프로세스와 사례 분석을 통하여 시사점을 도출한다. 본 연구의 결과는 역설계 기술을 사용한 3차원 형상 기술과 설계 요소화 방법을 다양한 건설 프로젝트에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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