본 논문에서는 거품 입자를 활용하여 시뮬레이션 장면에 맞는 소리를 효율적으로 합성할 수 있는 기법을 제안한다. 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 소리를 표현하는 대표적인 방법은 생성과 합성이다. 사운드 생성의 경우 시뮬레이션 장면마다 물리 기반 접근법을 사용하여 소리를 생성할 수 있는데 계산 시간과 재질 표현의 어려움으로 다양한 시뮬레이션 장면에 대한 소리를 만들어 내기에는 쉽지 않다. 사운드 합성의 경우 소리 데이터를 미리 구축해야 하는 사전 준비가 필요하지만, 한 번 구축하면 비슷한 장면에서는 같은 소리 데이터를 활용할 수 있는 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 거품 시뮬레이션의 소리 합성을 위해 소리 데이터를 구축하고 거품 입자의 효율적인 군집화를 통해 계산 시간을 줄이면서 소리의 사실감은 개선할 수 있는 사운드 합성 기법을 제안한다.
경험을 통한 지식의 습득이 단순한 기호나 수식을 통한 지식의 습득과 비교해서 보다 안정적이고 명료하게 학습자에게 정보를 전달한다. 컴퓨터 기반의 교육용 시스템은 가상현실기술, 지능형 교육 시스템, 개념의 시각화기술, 시뮬레이션 기반 시스템, 미세한 세계(MicroWorld)를 이용한 형태로 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 교육용 시스템의 여러 형태 중에서 시뮬레이션 기반으로 물리법칙을 2D로 시각화하여 학습자에게 교육할 수 있는 방법을 제안한다. 특히 물리법칙 중 중력의 법칙을 시뮬레이션하여 확인함으로써 간접적 경험을 통하여 보다 명료하게 지식을 습득한다. 시뮬레이션을 통한 명확한 지식 전달을 위해서 본 논문에서는 실시간적인 물리법칙의 시각화, 가상 이상 현상(virtual anomaly), 물리법칙의 시각화를 시뮬레이션한다. 그리고 학습자는 이러한 방법들을 통해서 효율적이고 효과적인 지식습득이 가능함을 보인다.
본 논문에서는 경계 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)기반의 슈퍼 해상도 기법을 이용하여 저해상도 옷감 메쉬를 슈퍼 해상도로 노이즈 없이 안정적으로 표현할 수 있는 기법을 제안한다. 저해상도와 고해상도 메쉬들 간의 쌍은 옷감 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 고해상도-저해상도 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 옷감 메쉬를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 경계 합성곱 신경망은 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 업스케일링 시키는 이미지 합성기를 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 고해상도 이미지가 고해상도 메쉬로 다시 변환되면, 저해상도 메쉬에 비해 주름이 잘 표현되며, 경계 부근에서 나타나는 노이즈 문제가 완화된다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 약 10배 정도 빠른 성능을 보여준다.
For constructing virtual environment it is more natural to model object as deformable body than as rigid body. High accuracy of simulation of model and low-latency computational cost for real-time simulation should be guaranteed. We pre-compute Green function through finite element analysis of deformable body and it is possible to simulate deformation of body in real-time environment using Capacitance Matrix Algorithm. Also, the capacitance matrix algorithm enables to construct the haptic rendering which serves the reaction force through a haptic device. The Newmark scheme is used for the more realistic haptic rendering and dynamic simulation in real-time.
컴퓨터 그래픽스분야에서 유체 애니메이션은 애니메이션 제작에 있어 매우 중요한 표현 기법으로 그 적용 범위가 상당히 넓다고 할 수 있다. 그 중, 물과 가스는 대표적인 유체 표현 기법이며 그 시뮬레이션에 있어 각각 중요한 특징들을 가지고 있기 때문에 다양한 방법으로 적합한 시뮬레이션 방법들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 그 동안 본 연구실에서 개발해온 물리 기반의 물 시뮬레이션 기법에 대해서 소개하고 이를 통해 구현된 물 시뮬레이션 소프트웨어 제작 사례를 보이고자 한다. 또한, 최근 다양한 특수 효과를 위해 사용되는 폭발이나 화염 등의 유체 시뮬레이션에 유용하게 사용될 수 있는 반응적인 가스의 시뮬레이션 기법을 새롭게 제안하고 이 기법의 소프트웨어 제작 사례도 소개하고자 한다.
사람의 손가락은 도구를 다루는 세밀한 동작을 하기 위해 필수적인 부위이며, 캐릭터 애니메이션에 있어 자연스러운 손가락 움직임 표현은 중요한 이슈 중 하나이다. 그 중에서도 키보드 타이핑 모션은 다양한 관절을 자연스럽게 사용하는 고난도 동작이며, 기존 애니메이션 파이프라인을 활용해서는 만들기 쉽지 않다. 본 논문에서는 물리 시뮬레이션을 이용하여 사실적인 키보드 타이핑 모션을 자동으로 생성하는 방법을 제시한다. 물리 기반 시뮬레이션에서 타이핑 모션을 잘 수행하기 위해서는 손과 키보드 모델이 허용된 범위를 벗어나지 않아야 하며, 사용자의 입력에 맞는 키만 정확히 타건해야 한다. 또한 실제 키보드 타건을 관찰한 결과 항상 손의 위치 및 자세는 키보드 위의 특정 기본 자세를 유지하려고 하며, 타건하는 손가락 이외의 움직임을 최소화하려는 경향을 확인할 수 있었고 이를 반영하고자 하였다. 이러한 다양한 제약 조건을 하나의 해결기에서 다루어 실시간으로 자연스러운 키보드 타이핑 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있고, 이러한 결과는 애니메이션 및 가상 현실 기반 인터랙션 컨텐츠 등에서 유용하게 사용될 수 있다.
본 연구는 게임 물리 엔진을 실시간 물리 기술의 관점으로 고찰한다. 실시간 물리 기술이란 물리 시뮬레이션 기술을 게임에 적용하기 위해서 간략화 하는 기술을 말한다. 조사 대상으로 상용 물리 엔진인 Havok Physics SDK와 NVIDIA PhysX SDK를 선택하였고, 오픈 소스기반 물리 엔진인 ODE와 Bullet을 선택하였다. 그 결과 물리 엔진은 강체 역학, 변형체 시뮬레이션, 유체 시뮬레이션을 구현하고 있었고, 실시간 시뮬레이션을 위해서 수식의 간략화, 충돌 처리의 효율성 재고 등 소프트웨어 측면의 기술과 멀티 코어 CPU의 이용, PPU, GPU 활용 등 병렬처리 하드웨어 기술을 사용하고 있었다.
본 논문에서는 물리기반 동적 변형을 실시간에 안정적으로 시뮬레이션하는 새로운 ARAP(as-rigid-as-possible) 방법을 제안한다. 1, 2, 3차원 물체의 변형을 안정적이며, 빠르고, 일관성 있게 다루기 위하여 방향성 입자로 이루어진 변형 그래프를 도입하고 그에 따른 ARAP 변형에너지를 공식화한다. 방향성 입자의 안정적인 시간 적분을 위해서는 변분 공식화에 기반을 둔 내재적 시간 적분 기법을 개발한다. 또한 국지적/전역적 최적화를 교대로 반복 적용하여 방향성 입자의 최적 위치 및 회전을 구한다. 제안된 방법은 구현이 쉽고 복잡한 변형을 실시간에 시뮬레이션할 수 있을 정도로 빠르다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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