물체의 표면에 돌출된 형상을 실시간으로 표현하는 변위매핑 방법에 대하여 설명한다. 기존의 이미지 기반 변위매핑 방법이 기준면에서 함몰된 형상만을 표현할 수 있는 것과 달리, 기준면에서 수직방향으로 돌출된 높이를 표현하여, 표면에서 돌출된 형상의 상세를 실시간으로 표현한다. 또한 폴리곤의 경계부분에서 시점에 따라 수직인 두 개의 면을 추가하여, 기준면의 경계 외부로 초과하는 픽셀의 변위를 표현하였다. 이로써 경계부분의 돌출 형상에 대한 정확한 외곽선을 표현할 수 있다. 제안된 방법은 부드러운 돌출 형상의 표현과 더불어 돌출 형상의 급격한 경사면에 텍스처 정보를 추가하여, 수직 돌출 형상을 포함한 급격한 경사면을 표현할 수 있다. 이 방법은 GPU에서 수행 가능한 픽셀 단위 계산으로 이루어져 실시간으로 가시화가 가능하며, 경계부위의 정확한 외곽선의 표현과 급격한 돌출 형상의 표현이 가능하여, 건물과 같이 기준면에서 돌출된 형상의 상세 표현에 사용된다.
MPEG-I (Immersive) 그룹에서는 6자유도(DoF: degrees of freedom)를 제공하는 몰입형 비디오의 표준화 프로젝트를 진행 중에 있다. MPEG Immersive Video (MIV) 표준화 기술에서는 사용자에게 움직임 시차(parallax)를 제공하기 위해 취득한 다수의 영상을 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(depth map-based image rendering, DIBR)을 바탕으로 임의의 사용자 시점의 뷰를 렌더링하게 된다. 현재 MIV에서는 효율적인 부호화를 위한 기술들이 많이 논의된 바 있지만, 전송 측면에 대해서는 여전히 논의가 필요하다. 본 논문은 사용자 시점에 적응적인 몰입형 비디오 스트리밍을 위한 품질 할당 기법을 제안한다. 현재 MIV에서 지원하고 있는 그룹 분할 기법을 통하여 독립적으로 전송, 복원이 가능한 시점 그룹 단위를 생성하여 이를 사용자 시점에 기반한 품질 할당 기법을 통해 효율적인 전송이 가능하도록 한다. 제안하는 적응적 전송 기법은 Test Model for Immersive Video (TMIV) 시험모델을 통해 구현되었으며, 주어진 합성 시점 위치에 따라 렌더링 과정에서의 기여도를 그룹별로 계산하고 우선 시점 그룹을 판단하여 고품질로 전송한다. 사용자 시점에 대한 렌더링 비교 결과를 통해 제안하는 기법이 기존 TMIV 대비 PSNR 지표에서 평균 17.0%, IV-PSNR 지표에서 14.6%의 BD-rate 감소율을 보여 효율적인 전송이 가능함을 보였다.
본 논문은 연결정보(connectivity) 및 미리 계산된 계층적 데이터 구조(hierarchical data structure)를 이용하지 않는 그래픽 및 햅틱 렌더링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 점 기반 그래픽 표현(point-based graphic representation) 기법을 이용하여 3차원 자유 곡면을 생성한다. 생성된 점 기반 곡면 물체와의 햅틱 상호작용을 위해 그래픽 하드웨어(GPU)에 접근하여 점 기반 곡면에서 생성된 깊이 이미지(depth image)를 이용하여 햅틱 상호작용에 필수 요소인 충돌검출(collision detection) 및 반력 연산(contact force computation)을 수행한다.
비행 시뮬레이터에서는 조종사에게 실제와 흡사한 가상현실을 제공하기 위해서는 원활하면서 현실감 있는 이미지 처리를 위한 일정한 렌더링 속도가 요구된다. 하지만 고해상도 지형 데이터를 사용하는 경우, 개체의 증가로 인해 렌더링 속도가 감소하거나 속도의 변동이 큰 경우가 발생하는 경우가 발생하므로 기존의 연구들은 이를 해결하기 위하여 Level of Detail (LOD)를 적용한다. 하지만, LOD기법의 경우 정점 수가 늘어난 것을 감지한 이후 레벨의 변경을 적용하므로 화면의 변화가 감지되는 문제점이 발생한다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 예측 알고리즘을 통해 다음 시점에서 늘어날 렌더링 데이터에 대한 과부하를 예측하고 미리 LOD의 레벨을 조절하는 방법을 제안한다. 또한, 제안된 방법을 검증하기 위해서 예측 데이터와 실제 데이터와 비교하였고 그 결과 LOD 레벨을 조절하였을 때 정점수가 줄어들고 FPS 수치가 변화하는 모습을 보여주었다.
본 연구는 아이폰 전용 어플리케이션 '스케치 플러스'의 제작을 중심으로 진행된 스마트 미디어에서의 펜화기법을 적용한 제작 연구이다. 비사실적 렌더링을 기반으로 펜화기법을 개발, 재현하고 그 과정에서 디자인적 관점과 알고리즘의 융합과정을 기술하는 것을 목적으로 한다. 연구를 통해 전통적 예술형태를 모방하는 기술인 비사실적 렌더링에 대한 개념을 이해하고 스마트 미디어에서의 선행연구를 분석하여 15가지의 펜화기법과 표현방식을 제시하였다. 특히 펜화기법의 재현과정에서 스마트 기기의 한계 때문에 발생하는 속도 문제를 해칭의 패턴화 및 재사용(Reused)으로 해결하는 과정으로 기술하였고, 펜화 패턴의 이미지 변환과정을 밑그림, 명암구성, 패턴의 적용, 묘사 및 색상적용의 4단계로 구성하여 정리하였다. 아날로그 펜화기법을 재현하는 본 연구가 융복합형 비사실적 렌더링의 제작사례로 활용될 수 있기를 기대한다.
직접 볼륨 렌더링은 의료영상과 같은 3차원 볼륨 데이터의 가시화에 널리 사용되는 방법이다. 본 논문은 직접 볼륨 렌더링의 깊이 인식을 향상시키기 위해 피사계 심도 효과를 볼륨 광선투사법에 적용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 인간의 지각 모델을 기반으로 카메라 모델을 적용하며 지터드 렌즈 샘플링을 사용하여 제한된 개수의 광선으로 사실적인 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 전처리 과정 없이 GPU 파이프라인 안에서 피사계 심도를 바로 계산하여 볼륨 데이터의 대화식 탐색이 가능하다. 의료영상을 포함한 여러 데이터에 적용한 실험에서 기존 방법보다 2.6~4배 빠른 시간에 피사계 심도 효과를 표현하여 깊이 인식에 보다 도움을 주는 영상을 생성하는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 딥러닝을 기반으로 하여 실내와 실외 이미지 모두에서 알맞은 광원을 추출하는 방법론을 소개한다. 네트워크는 단일 LDR 이미지로부터 실내 혹은 실외 배경에 맞는 광원을 low dynamic range (LDR) 환경 맵으로 추출하는 Crop-to-PanoLDR 네트워크와 추출된 LDR 환경 맵을 빛의 정보를 담은 high dynamic range (HDR) 환경 맵으로 생성하는 LDR-to-HDR 네트워크 두 단계로 구성된다. 이와 같은 과정을 통해 최종적으로 생성된 HDR 환경 맵은 주어진 이미지에서 가상 객체를 렌더링할 때 적용되어 가상 객체를 조명하는 빛의 방향과 주변광 등을 확인함으로써 자연스러운 렌더링을 가능하게 하는지 검증한다. 본 연구에서 제안한 방법론의 우수성은 실내를 배경으로 한 이미지로만 구성한 데이터로 학습한 결과와 실외를 배경으로 한 이미지로만 학습한 결과 등과 비교하여 검증하였다. 또한, 실내와 실외를 구분하는 역할을 수행하는 손실 함수가 학습 결과에 미치는 영향을 실험, 검증하였다. 최종적으로 본 연구에서 생성된 환경 맵을 기존의 연구 결과와 비교 실험하는 사용자 테스트를 진행하였고 더 좋은 결과를 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 다양한 종류의 응용프로그램에 바로 적용할 수 있는 GPU 레이캐스팅 기법에 기반 하는 효율적인 실시간 지형 렌더링 방법을 제안한다. 여기에서 제안되는 방법은 별도의 메시 구조 없이 이미지(높이맵) 만으로 지형을 표현하는 것이 가능하며, 공중과 지상에서의 활동이 자유로워 가상현실은 물론 게임에 바로 사용할 수 있다. 메시에 기반 하지 않으므로 별도의 LOD조절이 필요하지 않으며, 높이맵과 컬러맵의 해상도에 따라 기하표현의 정밀도와 화질이 결정된다 더욱이 GPU-only 기법은 CPU가 더 일반적인 작업 에 집중할 수 있도록 함으로써 시스템의 전반적인 성능을 향상시킨다. 지금까지 높이맵을 사용한 많은 지형렌더링 관련 연구는 대부분이 상당부분 CPU 의존하거나 그 응용범위를 비행 시뮬레이션 등에 제한하여 왔다. 우리는 기존의 변위매핑 기법을 개선하여 지형 렌더링에 적용함으로써 기존 폴리곤기반 기법에서 나타나던 크랙이나 팝핑 등의 문제점들을 근본적으로 배제하였다. 이 논문이 기여하는 바는 지표면 탐색(walk-through)시의 임의 시선에 대한 효율적 처리와 높이장(height field)의 곡면 재구성을 통한 화질의 획기적인 개선이다. 우리는 재구성된 곡면과 시선의 교차점을 계산하는 효율적인 방법을 제시한다. 우리가 제안하고 있는 알고리듬은100% GPU에서 구현되었으며, $256{\times}226{\sim}4096{\times}4096$까지의 다양한 해상도에서 실험한 결과 초당 수십${\sim}$수백 프레임을 얻었다.
본 논문에서는 배경과 오브젝트 합성 시 사실적인 그림자 효과를 표현하기 위해 HDR 영상을 기반으로 한 소수의 방향성 광원을 추정하는 기법을 제안한다. 실 세계 정보를 모두 포함하는HDR 영상을 가시화 하기 위해 톤 맵핑(tone mapping)하여 그 영상으로부터 광원의 위치가 되는 밝은 영역들을 찾아내고 그 위치들로부터 방향성 광원을 추정한다. 카메라의 노출시간을 짧게 하여 촬영한 영상에서 나타나는 부분을 실제 광원이 위치하는 부분으로 볼 수 있으므로 톤 맵핑한 영상을 이미지 프로세싱을 거쳐 노출 시간을 짧게 하여 촬영한 영상과 비슷한 결과를 얻을 수 있도록 한 후 밝은 영역만 표현 되도록 한다. 전 처리를 거친 영상을 기반으로 밝은 영역을 추정하기 때문에 보다 정확한 광원의 위치 추정이 가능하며, 추정된 밝은 영역과 일치하는 HDR 영상의 데이터를 사용하기 때문에 정확한 광원의 위치와 데이터를 얻을 수 있다. 또한 추정된 광원은 실제 렌더링에 곧바로 사용이 가능하며, 이를 통해 사실적인 shadowing 효과를 얻을 수 있다.
데이터 압축 기술은 대용량의 데이터를 효율적으로 저장할 수 있게 해주는 기술로, 여러 분야에서 생성되는 데이터의 용량이 커지고 네트워크를 통한 데이터 전송에 대한 필요성이 증가함에 따라 그 중요도가 점점 더 커지고 있는 추세다. 특히 다양한 과학 분야에서 시뮬레이션의 결과로 산출되는 볼륨 데이터는 컴퓨팅 기술의 발전에 힘입어 점점 더 용량이 방대해지고 있는 추세이기 때문에 볼륨 데이터 압축에 대한 요구는 계속 커지고 있다. 본 논문에서는 Daubechies의 D4 기저함수를 이용한 웨이블릿 필터 변환과 zerobit 인코딩 기법을 응용한 유닛 기반의 볼륨 데이터 압축 기법을 제안한다. 유닛 기반 인코딩 기법은 복원 데이터의 손실율이 낮기 때문에 적은 웨이블릿 변환 계수로 화질이 좋은 이미지를 얻을 수 있다. 따라서 정밀한 영상을 요구하는 대용량 데이터의 압축 및 렌더링에 유용하게 사용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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