책상 위에 놓인 젖은 옷감을 움직이기 위해서는 마른 옷감을 움직일 때와 비교하여 더 많은 힘이 필요하게 되는데, 그 이유는 젖은 옷감과 책상의 표면 사이의 위치한 유체가 접착력을 만들어내기 때문이다. 본 논문은 젖은 옷감이 물체의 표면에 달라 붙는 현상에 집중하여 젖은 옷감을 표현한다. 접착력을 계산하기 위해서 우리는 섬유 관련 연구 분야에서 실제 실험을 기반으로 모델링한 접착력 모델을 활용하였고, 기존 연구와 다르게 젖은 옷감이 물체와 닿아있는 부분에서도 자연스럽게 주름이 만들어지는 모습을 표현한다. 젖은 옷감이 물체에 달라 붙는 현상과 더불어 젖은 옷감끼리도 서로에게 달라 붙는 현상을 표현함으로써 보다 실제의 젖은 옷감과 유사한 결과를 보인다.
영상 산업 분야에서 옷감의 질감 모델링과 렌더링은 영상에 사실감을 부여해주는 중요한 요소로 여겨진다. 지금까지는 옷감이나 실의 반사모델을 이론적인 방법으로 계산하거나 계측장비를 통하여 옷감의 전반적인 반사 모델을 구하여 옷감의 재질감을 표현하였다. 이론적인 방법으로는 다양한 옷감의 특성을 재현하기가 어렵고, 옷감 패턴을 견사 레벨에서 자세히 모델링해야 하므로 엄청난 계산 시간을 요한다. 기존의 계측장비를 사용할 경우, 획득된 반사모델 데이타가 너무 크고 한 점에서 측정된 반사모델을 옷감 전체의 반사모델로 사용해야 하므로 옷감의 패턴이나 결의 모양을 제대로 표현할 수 없다. 본 논문에서는 손쉽게 제작할 수 있는 측정장치를 사용하여 실제 옷감을 촬영하고 분석하여 옷감의 직조패턴까지 재현하는 사실적인 질감 모델링 및 렌더링 방법을 제안한다.
의상 애니메이션은 영화나 게임, 의류 전자상거래 동 다양한 분야에서 활용될 수 있는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 연구되어왔던 기술이다. 하드웨어의 발달과 빠르고 효율적인 물리학적 모델과 수치적 적분법 등의 등장으로 옷감의 움직임을 모델링 하는 데에 그치지 않고, 더 나아가 실제 옷감처럼 자연스러운 움직임을 얻고자하는 방향으로 연구의 초점이 맞추어졌다. 본 연구에서는 사실적인 의상 애니메이션을 위해 역전파 신경망을 이용하여 실제 옷감소재를 자동으로 평가하는 옷감소재 자동 평가 알고리즘을 제시하고 실험하였다. 실험을 통해 실제 옷감과 유사한 가상 옷감을 생성할 수 있었다.
본 논문에서는 옷감의 물성을 측정하는 수단인 Cusick drape 시스템을 이용하여 실제 옷감 데이터에 대한 물성을 예측한다. 3차원 볼류메트릭 시스템을 이용하여 실제 Cusick drape 시스템의 옷감 데이터를 3차원 포인트클라우드 형식으로 획득한다. 옷감과 동일한 모양과 크기의 메쉬 데이터를 이용하여 Cusick drape 시뮬레이션을 진행하고 실제 Draping된 옷감과 가장 유사하게 Draping되는 옷감의 물리 파라미터를 획득한다.
본 논문에서는 옷감의 결이 보이는 정도의 자세함을 가지는 옷감의 표면 질감 모델을 제안한다. 촬영한 옷감 이미지에서 "Shape from Shading" 기법을 이용하여 표면의 노말맵과 반사 계수 맵을 추출하고, 이 맵을 짜깁기(tiling)하였을 때 연결자리(Seam)가 보이는 것을 방지하기 위하여 주파수 성분 분석에 의해 맵의 오류 성분을 제거한다. 이 방법을 통하여 다양한 종류의 옷감을 짧은 시간 안에 렌더링 할 수 있게 된다.
본 논문에서는 GPU 기반으로 옷감을 찢는 데 필요한 동적 재메쉬 기법에 대해서 제안한다. 일반적으로 메쉬를 파괴(Fracture)하거나 찢는 시뮬레이션에서는 안정적인 동역학 계산하는데 있어서 동적 재 메쉬과정에 매우 중요하며 이 과정이 계산양이 가장 크다. 본 논문에서는 GPU 친화적인 동적 메쉬 알고리즘을 새롭게 제안함으로써 옷감 찢기 시뮬레이션을 실시간으로 보여준다.
효율적인 옷감 애니메이션 생성을 위해 암시적 적분법이 표준적 접근법으로 자리 잡았다. 이 기법은 시스템의 안정성이 보장되므로 큰 시간 간격을 사용할 수 있으며, 옷감 모델의 실시간 혹은 상호작용적 애니메이션을 위한 최선의 선택으로 받아들여지고 있다. 암시적 방법이 옷감 애니메이션에 도입된 이후 다양한 종류의 암시적 적분 기반 옷감 애니메이션 기법들이 제안되었으며 일반적인 PC 환경에서 수천 개의 질점을 가진 옷감 모델을 실시간에 시뮬레이션 할 수 있는 수준에 도달해 있다. 암시적 적분법이 안정성을 보장한다는 장점을 가지지만 명시적 기법에 비해 구현이 조금 더 복잡하며 병렬화가 어렵다는 문제를 가지고 있다. 암시적 적분법을 통해 옷감 애니메이션을 생성하는 것은 대규모 희소행렬을 가진 선형 시스템을 푸는 것으로 정형화된다. 본 논문에서는 암시적 적분법의 특성을 이용하여 안정적으로 복잡한 옷감 모델의 동작을 생성하면서도 매우 쉽게 병렬화가 가능한 기법을 제안한다. 옷감 애니메이션은 동작 시뮬레이션과 함께 자체충돌을 고려해야만 사실적인 결과를 얻을 수 있다. 그런데 자체충돌 감지 역시 중요한 계산상의 병목으로 작용한다. 본 논문에서는 효율적인 자체 충돌 처리 기법도 같이 제안한다.
본 논문에서는 빛이 옷감 내부에서 산란되어 나타나는 패턴을 측정하고 이를 이용해 옷감을 표현하는 새로운 형태의 렌더링 방법을 제안한다. 지금까지는 BTF(Bidirectional Texture Function)가 옷감과 같은 구조를 표현할 수 있는 최적의 방법으로 생각되어져 왔다. 하지만 BTF에 의한 재질 복원은 그 품질이 측정된 데이터의 양에 비례하고, 측정된 데이터를 각종 빛의 현상이 통합된 상태로 사용해야 한다는 단점을 지닌다. 우리는 옷감 구조 내에서의 빛의 산란현상이 옷감의 색감을 드러내는데 중요한 역할을 하고 있음을 확인하였다. 이러한 사실을 이용하여 어떤 지점에 입사된 단위광선이 옷감 내부의 메소구조와 섬유를 통과하면서 외부로 나타나는 산란패턴(산란이미지:Scatter Image)을 샘플의 충분히 많은 지점에서 획득하고, 각 임의의 지점의 밝기는 그 주변 지점에서 현 픽셀까지 도달하는 빛의 양을 합하여 결정한다. 본 논문은 제안하는 방법은 옷감의 각 지점에 입사되는 광선을 개별적으로 조절 가능케 하여 옷감과 같이 내부 산란이 불규칙한 패턴을 보이는 재질을 더욱 사실적으로 표현할 수 있도록 하는 단서를 제공한다.
본 연구에서는 주어진 옷감 시료의 정적 드레이프 모양으로부터 해당 옷감을 시뮬레이션하기 위해 필요한 시뮬레이션 파라미터를 추정하는 데이터 기반 학습법을 제시한다. 정적 드레이프의 모양을 형성하기 위해 의류 산업계에서 옷감을 물성에 따라 분류하기 위해 사용하는 쿠식 드레이프 (Cusick's drape)에서 착안한 방법을 사용한다. 학습 모델의 입력 벡터는 특정 옷감의 정적 드레이프 모양에서 추출한 특징 벡터와 옷감의 밀도 값으로 구성되고, 출력 벡터는 해당 드레이프 결과를 도출하는 여섯가지 시뮬레이션 파라미터로 구성된다. 실제에 가깝고 편향되지 않은 학습 데이터를 생성하고자 먼저 400가지의 실제 니트 옷감에 대한 시뮬레이션 파라미터를 수집하고 이로부터 GMM (Gaussian mixture model) 생성 모델을 만든다. 다음, GMM 확률분포에 따라 대량의 시뮬레이션 파라미터를 무작위 샘플링한다. 샘플링된 각각의 시뮬레이션 파라미터에 대해 옷감 시뮬레이션을 수행하여 가상의 정적 드레이프 결과를 만들고 이로부터 특징 벡터를 추출한다. 생성된 데이터를 로그선형회기(log-linear regression) 모델로 피팅한다. 학습의 수치적 정확도를 검증하고 시뮬레이션 결과의 시각적 유사도를 비교하여 제시된 방법의 유용성을 확인한다.
본 논문은 실시간 옷감 애니메이션을 생성하기 위한 기법을 설명한다. 이 논문에서는 질량 스프링 모델에 기반한 물체를 가상현실 환경에서 실시간에 움직이기 위한 수치적분 기술을 다루고 있다. 많은 연구자들이 옷감과 같이 객체의 움직임과 외형을 표현하기 위한 다양한 기법들을 제안했지만. 옷감 객체를 가상 현실 환경에서 실시간으로 움직이게 하는 일은 여전히 어려운 문제이다. 옷감 애니메이션의 가장 큰 문제는 옷감의 움직임을 표현하는 운동 방정식을 수치 적분하는 것이 안정적으로 수행되지 않는다는 것이다. 1990년 Baraff의 논문에서 제시된 것과 같이 암시적 적분법이 이러한 안정성 문제를 해결해 주기는 하지만, 암시적 적분법은 수치적분 문제를 선형시스템 풀이 문제로 바꾸기 때문에 사실적인 외형을 가진 복잡한 모델의 애니메이션을 실시간 혹은 상호작용적으로 생성하는 문제에는 그대로 적용할 수가 없다[1]. 암시적 적분법의 이러한 문제점들을 해결하고 실시간 흑은 상호작용적 애니메이션을 얻기 위해 몇 가지 근사 기법들이 제안되었다. 하지만. 이러한 근사 기법들은 지나친 근사에 기초하고 있기 때문에 실제 옷감의 움직임과 같은 사실적인 동작을 생성하지 못하였다 이 논문에서 소개할 기법은 사실적인 옷감 주름을 생성할 수 있을 정도로 복잡한 옷감 모델을 다루면서도, 이전의 근사 기법들이 생성할 수 없었던 사실적인 움직임을 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문의 기법은 가상 현실 환경에서 시스템 전제의 상호작용성을 해치지 않으면서도 매우 사실적인 옷감 모델을 포함할 수 있도록 해 준다. 제안된 기법은 수치적분의 안정성을 위해 암시적 적분법에 기반하고 있으면서도, 선형 시스템의 해를 효과적이면서도 사실성을 해치지 않도록 근사하여 실시간 옷감 애니메이션을 생성한다.한다.수행하였다. 분석에서는 제품의 효율성뿐만 아니라 보안성을 중요하게 생각하였으며, 앞으로 보안 관련 소프트웨어 개발에 사용될 수 있는 도구들이 가이드 라인에 대한 정보를 제공한다.용할 수 있는지 세부 설계를 제시한다.다.으로서 hemicellulose구조가 polyuronic acid의 형태인 것으로 사료된다. 추출획분의 구성단당은 여러 곡물연구의 보고와 유사하게 glucose, arabinose, xylose 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아이에서 그 주산기사망률(周産基死亡率)이 각각 가장 낮았다. 2. 사산(死産)과 초생아사망(初生兒死亡)을 구분(區分)하여 고려해 볼때 사산(死産)은 모성(母性)의 임신력(
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[게시일 2004년 10월 1일]
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