본 논문에서는 곡면 분할 및 텍스쳐 매핑 기법을 적용하여 자유 형상의 삼각 메쉬 위에 텍스쳐 이미지를 이용한 이세 형상 정보를 표현하는 기법에 대한 연구를 하였다. 텍스쳐 이미지 상의 특징 형상을 3차원 메쉬에 표현하기 위해 먼저 삼각 메쉬를 파라미터화(pararneterization)하여 꼭지점의 텍스쳐 좌표를 획득한 후, 이미지의 픽셀 값과 꼭지점의 법선 벡터를 사용하여 메쉬의 형상을 변화시킨다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.411-423
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2009
본 논문은 삼각 분할표 자료의 예측문제에 있어 Verrall (1990)의 발생연도효과와 경과년도효과만 있는 베이지안 선형모형을 절대연도효과가 있는 모형으로 확장한 모형을 제시하고 이에 대한 추정 방법으로 마르코프 연쇄 몬테칼로 방법을 제안한다. 제안된 모형과 추정 방법은 세 가지 실제 예를 통하여 기존의 방법들에 비해서 일반적으로 작은 상대 예측오차를 제공함을 보였다.
3차원 가시화는 3차원 공간정보를 효율적으로 제공하기 위하여 중요하다. 그러나 기존의 3차원 가시화 소프트웨어는 복잡한 다면체 모델들을 삼각면으로 분할하여 저장하여 불필요한 기하정보들을 포함한다. 따라서 본 연구는 불필요한 기하정보가 제거된 건물 모델을 생성하기 위하여 동일한 삼각면들을 병합하여 다각면으로 정의하는 기하학적 단순화를 수행한다. 이를 위하여, 3차원 모델에 포함된 기하학적 오류와 위상학적 오류들이 제거된 삼각면의 속성을 정의한다. 그리고 이웃면 정보를 생성하여 동일면을 병합하고 병합된 면의 경계점들을 정리함으로써 단순화를 수행한다. 제안된 방법의 수행 결과, 삼각면으로 정의된 복잡한 다면체 모델은 다각면으로 정의된 보다 단순한 다면체 모델로 단순화될 수 있었고 동일한 기하학적 정보를 포함하고 있으나 데이터의 크기가 매우 작아 신속하게 가시화를 수행할 수 있었다. 따라서 제안한 방법론은 3차원 건물모델의 가시화 시간을 크게 줄일 것이다.
Rapid Prototyping(RP)이란 3차원 솔리드 모델을 단면화한 뒤 하나씩 적층하는 가공방식을 총칭한다. 이때 단면화하는 방법에 따라서 uniform, adaptive slicing으로 나뉘며, 입력 모델에 따라서 direct slicing과 STL을 이용한 방식으로 나뉜다. 적층 방법에 따라서는 연속된 2D 윤곽을 기반으로 적층하는 vertical layer 방식과 인접한 두 개의 2D 윤곽들을 연결하며 만들어진 3D layer를 기반으로 가공하는 sloping layer방식으로 나뉠 수 있다. 현재 상용 RP 시스템들에서는 거의 모든 경우 vertical layer 방식이 채택되어 사용되고 있다. RP와 절삭 공정, 예를 들면 CNC 밀링의 장점을 효율적으로 결합하기 위해서는 임의의 복잡한 형상을 갖는 솔리드 모델을 정밀도에 제한이 없이 제조할 수 있어야 한다. 그러나 절삭 공정은 특별한 전문적 지식들을 필요로 한다 또한 상용 RP에서 사용하는 순차적인 적층 작업으로는 가공할 수 없는 형상들이 많다. 대표적인 것으로 지지대를 필요로 하는 형상들이 있다. 이러한 형상들을 지원하기 위해서는 복잡한 3D 형상을 절삭 가능한 형식으로 분할하는 것과 적층 가능한 순서대로 공정 계획하는 것이 필요하게 된다. 본 연구에서는 SDM에서 제시된 3D 분할 방법이 솔리드 모델을 기반으로 전개되어 STL file과 같은 삼각다면체 형식으로 근사화된 모델에 적용하기 어렵다는데 착안하여 STL file에서 읽어들인 삼각 다면체 모델을 가공 가능한 3D 형상으로 분할하는 알고리즘을 제시하고자 한다.
본 논문은 화랑 문제의 최소 정점 경비원 수를 구하는 알고리즘을 제안하였다. n개의 사각형 방으로 구성된 화랑의 최소 경비원수는 정확한 해를 구하는 공식이 제안되었다. 그러나 단순하거나 장애물이 있는 다각형 또는 직각 다각형에 대해 최대 경비원수를 구하는 공식만이 제안되었으며, 최소 경비원수를 구하는 근사 알고리즘만이 제안되고 있다. n개의 정점으로 구성된 다각형 P에 대한 최대 정점 경비원 수를 구하는 방법은 Fisk가 다음과 같이 제안하였다. 첫 번째로, n-2개의 삼각형으로 구성된 삼각분할을 수행한다. 두 번째로 3색-정점색칠을 한다. 세 번째로 최소 원소를 가진 채색수를 정점 경비원의 위치로 결정한다. 본 논문에서는 지배집합으로 최소 정점 경비원 수를 구한다. 첫 번째로, 가능한 모든 가시적인 정점들 간에 간선을 그린 가시성 그래프를 얻는다. 두 번째로, 가시성그래프로부터 직접 지배집합을 얻는 방법과 가시성 행렬로부터 지배집합을 얻는 방법을 적용하였다. 다양한 화랑 문제에 적용한 결과 제안된 알고리즘은 단순하면서도 최소 정점 경비원 수를 얻을 수 있었다.
대부분의 다면체 모델 데이터의 표면과 지리 정보 시스템을 위한 지형 데이터는 삼각 분할을 통하여 만들어진 불규칙 삼각형 네트웍(Triangulated Irregular Network:TIN) 구조를 가지고 있다. 대용량 TIN 데이터를 그래픽스 시스템에서 빠르게 시각화 하는데는 많은 어려움이 있으므로, 일반적으로 TIN 데이터의 특징을 이용하여 압축된 데이터를 이용한다. 그러나 압축한 TIN 데이터는 부분적인 수정과 같은 연산을 수행하기 위하여 전체 데이터를 디코딩하고 다시 인코딩하는 과정을 반복하여 수행하므로 이같은 연산이 자주 발생하는 응용분야에는 부적합하다. 본 논문은 이러한 문제의 해결방안으로 삼각형 메쉬를 삼각형 스트립으로 재구성 한 후에 이 삼각형 스트립을 정점 체인과 각 정점의 차수 정보를 이용하는 저장하는 압축 알고리즘과 함께 이 알고리즘이 부분적인 불규칙 삼각망 수정에 유용하게 적용될 수 있음을 제시한다. 제안된 알고리즘은 각각의 정점 체인이 독립적으로 인코딩 가능하므로 불규칙 삼각망 정보를 수정할 경우 최소한의 인코딩과 디코딩으로 불규칙 삼각망을 수정할 수 있다.
새로운 비디오 부호화 표준으로 JVET 에서 표준화 중인 VVC(Versatile Video Coding)에서는 더욱 유연한 화면간 예측을 위해 TPM(Triangular Partitioning Mode)을 채택하여 적용하고 있다. 하지만, TPM을 위한 추가적인 움직임 탐색 및 움직임 정보 저장은 VVC 부/복호화기의 복잡도를 증가시킨다. 본 논문에서는 TPM의 복잡도를 줄이기 위한 간소화 기법을 제안한다. 제안기법은 분할된 두개의 삼각 블록에 대한 움직임 정보 조합의 수를 줄여 움직임 탐색의 수를 줄이고 전송되는 데이터의 오버헤드도 함께 줄이는 TPM 간소화 기법이다. 실험결과, 제안기법은 RA(Random Access)와 LDB(Low-Delay B) 부호화 모드에서 미미한 성능 감소가 있었지만 4~6%의 두드러진 부호화 수행 시간 감소를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 대규모 3차원 구조해석에 필요한 병렬 유한요소해석을 위한 영역분할법의 적용에 대해 묘사하였다. 영역분할법을 사용한 병렬 유한요소법 시스템을 개발하였다. 절점 생성시, 절점들간의 거리가 특정절점에서의 공간함수와 같아지면 절점이 생성되어 진다. 이 절점공간함수는 퍼지지식처리에 의해 조절되어 진다. 기본적인 요소생성은 데로우니 삼각화 기법을 적용하였다. 자동요소생성 시스템을 이용한 영역분할법은 3차원 해석에 큰 도움이 된다. 공간함수와 유사하게 절점들간의 유한요소해석을 위한 병렬 수치 알고리즘으로서 영역분할법을 전체의 해석영역을 완전히 여러 개의 작은 영역으로 겹치지 않게 나누는 공역구배인 반복적 솔버와 결합시켰다. 개발된 시스템의 효용성에 대한 성능을 몇 가지 예를 통해 제시하였다.
본 논문에서는 수 만개 이상의 미지수를 필요로 하는 복잡한 3차원 구조에서의 정전용량 추출을 위한 고속화 알고리즘(Fast mutilpole method)과 결합한 효과적인 적응 삼각요소 분할법(Adaptive triangular mesh refinement algorithm)을 제안하였다. 적응 삼각요소 분할법은 3차원 물체의 표면을 초기요소로 분할하여 전하의 분포를 구하고, 전하밀도가 높은 영역에서의 요소세분화를 수행하여 이루어진다. 제안된 방법을 이용하여 많은 미지수를 필요로 하는 68-pin cerquad package구조에서의 정전용량을 추출하였다.
본 논문에서는 얼굴영상 압축을 위한 알고리즘으로 삼각특징 추출과 GHA를 이용한 압축 알고리즘을 제안한다. 특징추출에서 입력영상을 8개의 삼각형으로 분할한 다음 데이터의 취득순서를 설정하여 영상을 분할하면서도 위치정보를 보존할 수 있는 알고리즘을 제안하고, 압축을 위해 GHA를 도입함으로써 복원 시 생기는 블록화 현상을 대폭 개선하였으며 얼굴의 윤곽과 이목구비 등 얼굴의 전체적인 형태를 압축 알고리즘에 반영할 수 있었다. 기존의 블록기반 K-means 알고리즘과 얼굴영상을 분할하지 않고 전체를 입력으로 사용하는 알고리즘과의 비교실험결과 제안된 방법의 성능이 가장 우수함을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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