면광원에 의한 부드러운 그림자의 표현은 가상 장면을 보다 사실적으로 보이도록 한다. 하지만 부드러운 그림자의 계산은 매우 느리게 수행되기 때문에 실시간 3차원 응용 프로그램에 적용하기 위해서는 가속화가 요구된다. 우리는 기존의 실시간 부드러운 그림자 방법들이 가정했던 면광원의 모양과 색상을 보다 일반적으로 확장하여 임의의 모양과 색상을 갖는 면광원에 대한 부드러운 그림자 생성 방법을 제안한다. 그림자 매핑 정보를 획득할 수 있는 그림자 맵은 픽셀과 면광원 간의 가시성 검사를 근사하기 위해 사용되며 픽셀 주변의 그림자 복잡도에 따라 근사의 정도를 결정하였다. 그 결과 보다 일반적인 형태와 색상의 면광원에 대한 부드러운 그림자를 실시간에 표현할 수 있었다.
이 논문은 공간 증강 현실 콘텐츠를 낮은 비용과 빠른 속도로 제작하기 위한 프레임워크를 제안한다. 우리의 프레임워크는 구하기 쉬운 장비인 웹캠과 프로젝터만으로 투영 기반의 증강현실 콘텐츠를 제작할 수 있는 환경을 제공한다. 콘텐츠 제작자는 웹캠과 프로젝터를 설치하고 프레임워크에서 제공하는 인터페이스를 조작하는 것으로 쉽고 빠르게 공간 증강 현실 기술을 사용한 디지털 콘텐츠를 제작할 수 있다. 기존의 솔루션들은 고가인 경우가 많고 콘텐츠 제작자가 증강 현실 기술을 스스로 적용하는 것이 쉽지 않기 때문에 우리가 제안하는 프레임워크는 콘텐츠 제작자가 콘텐츠 내용 자체에 집중할 수 있도록 돕는다. 프레임워크를 통해 웹캠과 프로젝터를 한 번 설정하면 인식 가능한 실제 물체의 이동과 회전에 따른 가상 물체의 렌더링 결과를 올바르게 투영한다. 그 결과, 우리는 사실적인 증강현실 콘텐츠를 확인할 수 있다.
그림자는 사실적인 3차원 장면의 렌더링에 없어서는 안되는 중요한 요소다. 3차원 장면에서 그림자로 인해 물체 사이의 거리를 파악할 수 있고 3차원 효과를 보일 수 있다. 그림자를 생성하는 방법은 크게 이미지 기반 방법(Image Based Method)과 물체 기반 방법(Object Based Method)으로 구분된다. 물체 기반 방법은 정확한 그림자를 계산하는 것이 가능하지만 계산 속도가 장면의 복잡도에 의존하기 때문에 실시간 그림자 생성에는 적합하지 않다. 물체 기반 방법과는 달리 이미지 기반 방법은 그림자 계산 속도가 장면의 복잡도에 의존하지 않기 때문에 빠른 속도로 인해 많기 사용되는 방법이다. 그러나 다른 여러 이미지 영역의 방법과 마찬가지로 이미지 기반 방법은 앨리어싱(Aliasing) 문제가 나타나는 단점이 있다. 이 문제를 극복하기 위한 여러 방법이 제안되었으며 PCF(Percentage Closer Filtering)도 그 중의 한 방법이다. PCF를 이용한 그림자 생성 기법은 렌더맨에 구현되면서 유명해졌는데, 결과적으로 그림자 경계에서 보이는 앨리어싱 문제를 어느 정도 해결하였다. 그러나 사용되는 필터의 크기에 따라 계산 속도가 문제가 될 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 PCF 방법을 개선하여, 거의 유사한 결과를 보이면서 PCF보다 더 빠른 시간안에 그림자를 생성하는 기법을 제안한다.
사실감 있는 디지털 캐릭터를 만드는 것은 3D 영역에서 가장 어려운 도전 중에 하나이다. 특히 얼굴의 특징을 만들기 어렵기 때문에 얼굴포착기술이 점점 보편화되어가고 있다. 본문에서도 Photo Scan의 얼굴포착으로 고품질의 디지털 캐릭터 모델을 얻는 방법을 제시하였다. 이 방법은 시간을 단축시킬 수 있을 뿐 아니라 효율이 높아서 이 작업 과정이 고품질의 디지털 캐릭터 모델을 얻는 데 매우 유용하다.
컴퓨터 그래픽스 분야에서는 사실적인 3차원 렌더링을 위해 조명에 관한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 우리가 보는 장면은 어떤 장면내에서 한 점에 들어오는 빛과 그 빛에 의한 래디언스에 의하여 인지된다. 한 장면에서 카메라로 들어오는 빛의 성분을 직접광과 간접광으로 구분할 수 있는데, 직접광은 한 객체의 표면에 닿은 광원을 객체의 속성에 의해서 직접 반사시킨 빛 성분이고, 간접광은 복잡한 기하학적 요소간의 상호반사에 객체로부터 반사된 빛 성분이다. 이 논문은 고주파 조명 패턴을 활용하여 임의의 장면내에 있는 빛을 직접광과 간접광 성분으로 분리시킬 때의 부정확성을 개선하여 정확성을 높이는 방법에 관한 것이다. 이를 위하여 물체의 속성에 따른 빛이 비춰지지 않은 영역에서 반사된 빛의 값을 측정하는 방법을 제안하고 이 방법을 통하여 장면에서 직접광과 간접광 성분의 분리의 정확도를 높일 수 있었다. 그리고 분리된 이미지의 간접광 성분을 특성을 이용하여, 육안으로 보이지 않는 장면에서의 이미지를 추출하는 향상된 방법을 제안하고 구현하였다.
본 논문에서는 기존에 제시된 쉐이딩 알고리즘들이 음영 표현을 통해 3차원 물체의 형태를 효과적으로 전달하는지 평가하고 검증한다. 8가지 스타일로 쉐이딩된 10개의 3차원 물체 중의 한 개의 이미지를 사람들에게 보여주고 물체 표면의 여러 곳의 위치에서 곡면의 법선 벡터와 일치하도록 측정기(gauge)의 방향을 조정하도록 요청하는 스터디를 수행한다. 이 실험에서 수집한 법선 벡터 추정치가 사람들 간에 서로 일치하는지 비교하고 또한 실제 3차원 곡면 모델의 법선 벡터와 일치하는지도 비교한다. 본 논문의 실험을 통하여 물체의 음영을 표현하는 방법에 따라서 사람들이 물체의 형태를 다르게 해석한다는 사실을 보인다. 또한, 기존의 쉐이딩 알고리즘들 중에서 음영 톤의 단계수가 많고 톤 단계가 전반적으로 균일하게 분포되어 있는 특성을 가지는 알고리즘이 물체의 형태를 보다 효과적으로 표현하는 것으로 나타났다. 본 논문에서 수집한 실험 데이터 및 분석 결과는 물체의 형태를 효과적으로 전달하는 것을 목적으로 하는 새로운 CG 쉐이딩 알고리즘을 설계하는데 활용 가능할 것으로 기대된다.
물리기반 시뮬레이션 모델링 기법은 기하학적 속성만을 사용하여 모델링한 다른 시뮬레이션과는 달리 뉴턴의 제2법칙과 같은 물리 법칙을 사용하여 현실세계를 시뮬레이션 한다. 본 논문에서는 현실 세계에서 일어나는 물수제비 현상의 물리적 운동 원리를 수식기반 해석을 통해 실세계와 같은 물리기반 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 또한 본 논문에서는 물의 표면과 돌멩이의 상호작용을 표현하는데 있어서 물의 자연스러운 움직임 현상과 함께 돌멩이의 궤적을 계산하는데 중점을 두었다. 궤적은 돌멩이의 속도와 물의 항력에 의해 결정되고, 이러한 운동은 돌멩이가 물 표면에서 가라앉을 때까지 반복 계산된다. 본 논문에서 제안하는 자연스러운 물수제비 운동은 운동역학적 방법을 사용하여 실시간에 사실적으로 표현된다. 그리고 이러한 물수제비 운동을 PC 환경에서 대화형으로 재현하여 유사한 운동을 하는 3차원 모델들에도 적용할 수 있다.
현재 사용 가능한 상용 라이트필드 카메라는 정지 영상만을 취득하거나 가격이 매우 높은 단점으로 인하여 5차원 라이트필드 비디오 취득에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 단안 비디오로부터 라이트필드 비디오를 합성하기 위한 딥러닝 기반 기법을 제안한다. 라이트필드 비디오 학습 데이터를 취득하기 어려운 문제를 해결하기 위하여 UnrealCV를 활용하여 3차원 그래픽 장면의 사실적 렌더링에 의한 합성 라이트필드 데이터를 취득하고 이를 학습에 사용한다. 제안하는 딥러닝 프레임워크는 입력 단안 비디오에서 $9{\times}9$의 각 SAI(sub-aperture image)를 갖는 라이트필드 비디오를 합성한다. 제안하는 네트워크는 밝기 영상으로 변환된 입력 영상으로부터 appearance flow를 추정하는 네트워크, appearance flow로부터 얻어진 인접한 라이트필드 비디오 프레임간의 optical flow를 추정하는 네트워크로 구성되어 있다.
본 논문은 운고계로부터 수집된 운고 자료와 후방산란 자료를 3차원 가상 공간에서 시각화 하는 대화형 기법을 제안한다. 운고계 관측자료는 시간과 공간 정보가 모두 연계된 다차원 대용량 정보이기 때문에 정적인 2차원 시각화 방법으로는 그 안에 내재된 전체 정보를 충분히 드러내기 어렵다. 본 논문의 시각화 방법은 실시간 3차원 렌더링 기술을 바탕으로 사용자가 원하는 대로 시점과 시야를 조절하면서 3차원 형상으로 표현된 운고계 관측자료의 전체적인 변화 양상과 국소적인 특징을 다각도로 관찰할 수 있도록 한다. 운고 및 운량 자료는 실제 지형 자료와 결합하여 다수의 구름이 지형 위에서 형성되고 소멸되는 사실적인 구름 애니메이션 형식으로 시각화 한다. 후방산란 자료는 시간과 고도에 따른 변화를 통합적으로 표현할 수 있는 3차원 지형 형태로 시각화 한다. 또한 검증하고자 하는 날짜, 지형의 상세도, 혹은 대기경계층 높이와 같은 보조자료 등을 선택할 수 있도록 함으로써 자료를 여러 관점에서 해석할 수 있도록 돕는다. 본 논문에서 제안하는 대화형 시각화 방법이 기상 자료의 분석과 검증에 활용될 수 있음을 보이기 위하여 전국 93개 관측 지점의 라이다식 운고계로부터 수집된 실제 자료를 바탕으로 다양한 실험을 수행하였다.
가상세계를 저작하기 위한 일반적인 방법은 3차원 모델을 사용하여 객체를 만들고, 그 3차원 객체들을 조직하기 위하여 "장면 그래프(scene graph)"라는 자료구조를 사용하는 것이다. 최근 가상현실의 또 다른 플랫폼으로 이미지 기반 렌더링이 대두되고 있는데, 이 것은 사진과 같은 사실감을 줄 수 있다는 큰 장점을 가진 반면 상호작용의 한계로 인하여 아직까지는 간단한 항해 시스템 등에서만 사용하고 있다. 이 논문은 객체/장면 표현에 대한 위의 두 접근방법의 장점 병합하여, 3차원 모델과 다양한 이미지 기반 객체/장면을 정의하고 이 것들을 함께 렌더링 할 수 있는 장면 그래프 구조를 제안하였다. 또한 Shade등 [1]이 이미 제안한 것처럼, 한 객체에 대한 여러 단계의 LOD(level of detail)를 표현하기 위하여, 서로 다른 다양한 표현방법을 사용하였다. 예를 들면, 동일한 객체지만 가까운 거리에 위치할 때는 3차원 모델을 보여주고, 중간정도 떨어져 있는 경우 빌보드(billboard)의 형태로 보여주며, 아주 멀리 있을 때는 환경 맵(environment map)의 한 부분으로 보여줄 수 있다. 이러한 혼합된 플랫폼을 사용하는 가장 큰 목적은 이미지 기반의 가상환경에 3차원 모델을 포함시킴으로써 상호작용의 한계를 극복하는 것이다. 이러한 플랫폼을 만들기 위하여 몇 가지 선행해야 할 기술적인 과제들이 있다. 다양한 이미지 기반 기술을 유지할 수 있는 장면 그래프의 노드를 디자인하고, 적절한 LOD나 표현을 선택할 수 있는 기준을 정립하며, 그들 사이의 전환을 처리해야 함은 물론, 적절한 상호작용 방법을 구현하고, 전체적인 장면을 올바르게 렌더링 하는 것을 보장할 수 있어야 한다. 현재 우리는 Sense8사의 WorldToolKit 의 장면 그래프 구조에 환경 맵, 빌보드, 움직이는 텍스쳐(moving textures)와 스프라이트(sprites), 그림 속으로의 여행(Tour-into-the-Picture)", view interpolated 객체를 위한 새로운 노드를 추가하였다. 시점으로부터의 거리나 이미지 공간상의 척도를 사용하여 적절한 LOD를 선택하였으며, 사용자가 객체의 내부깊이를 인지하는 거리를 기준으로 객체를 3차원 모델로 보여줄 것인지 이미지로 보여줄 것인지 결정하였다. 또한 상호작용 중에는 객체가 얼마나 떨어져 있는지에 관계없이 3차원 모델이 있다면 그것을 사용하도록 하였다. 마지막으로, 이론적으로 유도한 스위칭 규칙이 유효한지 실험을 하였으며, 긍정적인 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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