• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.353-356
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• 2023

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.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.15-24
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• 2020

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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.425-428
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• 2020

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.80-81
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• 2022

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.212-215
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• 2009

옷감 시뮬레이션은 지금까지 게임, 애니메이션, 영화 등에 많이 사용되어왔고, 현재 증강현실(Augmented Reality) 환경에서의 교육자료, 쇼핑몰 뿐만 아니라 휴대용 게임기, 휴대폰 등 모바일 기기에서도 그 응용이 점점 증가하는 추세다. PC에 비해 그래픽스 하드웨어의 성능이 떨어지는 기기에서 3차원 시뮬레이션을 가능하게 하기 위해서는 모델의 움직임을 최대한 근사(Approximation)하면서 계산 속도를 보장하는 방법이 필요하다. 즉, 상호작용(Interaction)이 필요한 사용자 입장에서는 최소한의 정확성만 보장한다면 실시간 시뮬레이션이 더 큰 이슈가 된다. 따라서 이 논문에서는 증강현실 환경에서 실시간 시뮬레이션을 보장하는 옷감 시뮬레이션 방법을 제안한다. 안정성과 정확성이 보장되는 적분법(Integration)을 사용하였고, 옷감의 길이가 비사실적으로 늘어나지 않게 하기 위해 제약 조건(Constraints)을 주었다. 또한 각 지점에서의 곡률(Curvature)을 고려하여 충돌 검사를 함으로써 옷감 내부 충돌 검사로 요구되는 많은 계산량을 효율적으로 처리하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.373-376
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• 2022

본 논문에서는 삼각형 메쉬 기반에서 옷감 시뮬레이션(Cloth simulation)에서 계산양이 큰 자기충돌(Self-collision) 처리를 GPU기반으로 가속화시킬 수 있는 방법에 대해 소개한다. CUDA기반으로 병렬 최적화하기 위해 본 논문에서는 1)재귀적으로 계산하여 충돌판정을 하는 BVH(Bounding volume hierarchy) 트리를 GPU기반에서 효율적으로 빌드, 업데이트, 트리 순회하는 방법을 제안하고, 2)삼각형 메쉬 기반에서는 중복되는 프리미티브(Primitive) 충돌검사를 최소화하기 위해 R-Triangle기법을 GPU에서 최적화 시키는 방법을 소개한다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 기법은 GPU 환경에서 옷감 시뮬레이션의 자기충돌과 객체충돌 처리를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 하였고, 다양한 장면에서 실험한 결과 모든 결과에서 빠른 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.479-485
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• 2007

본 논문에서는 사실적인 질량-스프링 기반 옷감 모델의 애니메이션을 효율적이며 사실적으로 생성하기 위해 근사된 암시적 적분법을 계층적으로 적용하는 기법을 제안한다. 제안된 계층적 시뮬레이션 방법은 매우 많은 정점을 가진 메쉬(mesh)의 사실적인 움직임을 상호작용적으로 생성할 수 있다. 이 기법은 암시적 적분법을 근사하는 빠르고 안정적인 방법을 사용한다. 이 근사 기법은 효율적이기는 하지만 극도로 부정확하며 지나치게 댐핑(damping)이 많이 일어난다. 본 논문에 제안된 계층적 시뮬레이션 기법은 메쉬 구조를 다중 단계로 구성하여 옷감 모델의 사실적인 외형을 표현하도록 하며, 각각의 단계에 시뮬레이션을 적용할 때 현재 단계의 메쉬에 존재하는 일부 질점이 이전 단계의 시뮬레이션 결과를 따르도록 한다. 이러한 계층적 시뮬레이션 방법은 많은 수의 질점으로 구성된 옷감 모델의 사실적인 동작을 효율적으로 생성한다. 또한 계층적 기법은 옷감 모델에 사실적인 주름을 생성할 수 있도록 하며, 계층적 단계에 따라 스프링의 수축 저항을 제어할 수 있도록 하여 주름의 패턴도 쉽게 제어할 수 있도록 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.395-398
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• 2023

본 논문에서는 물리 기반 옷감 시뮬레이션과 SPH(Smoothed particle hydrodynamics) 기반의 유체 시뮬레이션 간의 상호작용에서 표현되는 다양한 물리적 효과를 GPU 기반으로 빠르게 표현할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 기존 기법과는 다르게 수치적 안정성을 개선하기 위해 CCD(Continuous collision detection)를 활용하였으며, 모든 연산이 GPU에서 동작하기 때문에 매우 빠르게 옷감과 유체의 상호작용 장면인 다공성 재질, 기공 흐름, 흡수, 방사, 확산을 모델링할 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.1-11
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• 2019

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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.995-1001
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• 2005

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.