햅틱 렌더링이 발전함에 따라서 촉감을 통하여 사용자에게 전달하려고 하는 가상 물체의 성질도 다양해 지고 있다. 이 논문은 균일하지 않은 강도(Stiffness)를 가지는 가상 물체를 기존의 페널티 기반 알고리즘(Penalty-based algorithms)을 사용하여 렌더링하는 경우 물체 표면의 모양(Topography)이 사용된 모델과 달리 왜곡되어 인지되는 현상을 해결하기 위한 햅틱 렌더링 알고리즘에 관한 연구를 보고한다. 첫 번째로 저자의 선행 연구인 힘 유지 가설(Force Constancy Hypothesis) - 사용자가 물체 표면의 모양을 획득하기 위해 물체를 만질 때 일정한 크기의 접촉 힘을 유지한다 - 을 소개한다. 다음으로 힘 유지 가설에 기반한 물체의 모양 및 강도를 왜곡 없이 정확하게 렌더링하는 알고리즘을 제안하고 폴리곤 모델에 적용하는 방법을 설명한다. 마지막으로 실험을 통하여 개발된 알고리즘의 성능을 입증한다.
본 논문에서는 HDR (high dynamic range) 영상 렌더링을 위한 히스토그램 변형 기법을 이용한 인지기반 톤 맵핑(tone mapping) 기법을 제안한다. HDR 톤 맵핑 알고리듬은 넓은 동적 영역을 갖는 영상을 LDR (low dynamic range) 영상 장치에 표현하기 위해 사용된다. 인간의 시각특성을 이용한 톤 맵핑 알고리듬은 상당히 효과적이지만 고정된 형태의 맵핑 함수를 사용하기 때문에 모든 영상에서 동일한 성능을 얻지 못한다. 제안하는 방법은 인지기반 톤 맵핑 함수와 히스토그램 변형기법을 적용하여 HDR 영상의 동적 영역을 압축한다. 인지기반 톤 맵핑 함수를 이용해서 원 영상의 히스토그램을 제한하고 보상과정을 통해서 적응적인 톤 맵핑 함수를 얻을 수 있다. 이는 화소값에 따라 서로 다른 제약조건들을 사용함으로써 contrast를 향상시킬 뿐만 아니라 원 영상의 디테일도 보존한다. 또한, 히스토그램 변형기법을 사용함으로써 과도한 히스토그램 평활화로 인한 왜곡을 개선할 수 있고, 더욱이 제어파라미터를 이용하여 영상의 contrast를 조정할 수 있다. 시뮬레이션 및 실험을 통해 주관적 및 객관적 성능을 비교하고 기존 방법에 비해 제안한 방법이 우수함을 입증한다.
비사실적 렌더링은 인간 친화적인 영상을 생성하기 위해 사람이 손으로 그린 듯한 느낌의 영상 생성을 목적으로 하는 연구 분야이다. 그 중 카툰렌더링은 인간이 사물을 인식할 때 가장 기본적이고 직관적인 표현의 수단인 외곽과 선을 이용해 사물을 표현하는 기술이다. 이때 카툰 렌더링은 사람의 인지를 돕기 위해, 즉 의미 전달의 효율을 높이기 위한 수단으로 단순화 기법을 사용한다. 이러한 카툰 효과를 위해 원 사물을 작가의 의도에 맞게 외부 표면과 외곽선의 색과 형태를 단순화 또는 생략 시키는 과정이 필요하다. 이렇듯 단순화와 생략이 생명인 카툰 렌더링의 기본 원칙은, 모델링에서, 특히 게임에서 적극적으로 사용하고 있는 Level of Detail(LOD) 기법과 일맥상통하는 공통점을 가지고 있다. 본 연구는 DirectX의 Shader프로그램을 이용한 GPU기반의 카툰렌더링 효과를 LOD를 통하여 외형에도 적용한 카툰 효과를 표현 한다.
본 논문에서는 전통적인 사진 기법에 기반하여 대비가 뚜렷한 흑백 영상을 얻기 위한 새로운 방법을 제안한다. 사진가들은 대비가 뚜렷한 흑백 사진을 얻기 위해 촬영 시 대비 필터(consrast filter)를 사용하여 특정 색이 부각된 흑백 필름을 얻고, 인화 시 버닝(burning)과 닷징(dodging) 같이 국지적 노출을 조절하는 기법을 사용하였다. 본 논문에서는 이러한 흑백 사진 기법에 대한 디지털 버전을 제안하고 이에 기반하여 영상의 시각적 특징을 최대한 유지하는 최적화 기법을 제안한다. 또한, 인접 픽셀간의 유사 가중치를 이용하여 경계를 감안한 연속적인 국지적 노출을 얻게 한다. 제안한 기법은 GPU상에서 구현 가능하며 메가픽셀 영상에 대해서도 시각적 특징을 유지하는 흑백 영상을 대화적 시간 안에 획득할 수 있다.
기존의 회화적 렌더링은 영상 기울기(image gradient) 정보를 사용해 스트로크의 방향, 크기, 길이 등을 결정하였다. 영상 기울기는 객체의 모양을 표현하는데 있어서 유용한 정보이지만 풍경화에서 표현되는 객체(물, 나무 등)의 현재 움직임이나 흐름을 나타낼 수 없는 한계를 가진다. 실제 화가들의 그림에서, 객체의 실제 움직임에 기반한 브러시 스트로크는 관찰자에게 객체의 움직임을 보다 쉽게 인지할 수 있게 하며, 그림이 그려질 당시의 느낌을 보다 생동감 있게 전달할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 풍경화의 주 대상이 되는 객체들의 움직임 정보를 기반으로 동적인 객체의 움직임을 효과적으로 표현할 수 있는 회화적 스트로크 생성에 관한 연구를 제안한다. 이를 위해 동일한 시점을 가진 순차영상 집합으로부터 표현하고자 하는 장면의 움직임 정보(크기, 방향, 편차)을 추출한다. 그리고 움직임의 크기가 큰 영역은 움직임의 방향에 기반하여 스트로크를 생성하며 움직임의 정보가 작은 영역은 영상 기울기 값을 기반으로 방향을 결정한다. 우리의 알고리즘은 사실적인 움직임의 방향을 표현하는데 유용하며 이는 풍경화영상을 렌더링 하는데 유용하다.
본 원고에서 우리는 컴퓨터 그래픽스를 이용하여 가상세계 구축에 필요한 3차원 모델들을 제작하거나 애니메이션을 만드는 방법들 중에서, 사진이나 그림으로부터 비교적 손쉽게 모델을 구축하는 기술들을 분석하고 앞으로의 발전 방향에 대하여 전망하고자 한다. 이러한 기술들은 최근 들어 그 기술개발이 이루어지고 있는 분야이며 미술가가 모델링 작업에서 직접적인 역할을 담당할 수 있는 길을 열어가고 있다는 점에서 커다란 의미가 있다고 하겠다. 이러한 방법들의 핵심기술은 어떠한 것들인지를 분석해보기로 한다.
본 연구의 목적은 비디오/오디오 프로토콜 분석 방식을 이용해서 텍스타일 디자인 프로세스 중 모티브 개발 단계에서 디지털 나염(DTP : Digital Textile Printing) 전용 캐드(CAD)와 같은 디자인 저작도구를 설계할 때 어떤 요소에 중점을 두고 개발 할 것인지에 대한 향상된 지침을 마련하는데 있다. 텍스타일 디자인 프로세스에 대한 프로토콜 분석을 위해 선행 연구를 고찰하여 디자인 행동 범주의 틀을 하향식(top-down)방식으로 설정하고 실제 행동 프로토콜 (action protocol) 분석을 통해 상향식(bottom-up)방식으로 세부 디자인 행동을 도출하였다. 텍스타일 디자인은 선행연구의 건축디자인과는 다른 특징을 지니기 때문에 프로토콜 분석에서도 새로운 디자인 행동 범주(action category)가 필요하게 되었다. 이를 위하여 모델 휴먼 프로세서(Model Human Processor)이론을 근거로 디자인 행동을 모터 행동(motor action), 지각 행동(perceptual action), 인지 행동(cognitive action)의 세 가지 범주[4]로 나누었으며 텍스타일 디자인 프로세스에 적합한 코딩 스킴(coding scheme)을 개발하였다. 본 연구에서는 이 새로운 코딩 스킴을 토대로 디자인 저작도구에 대한 디자이너의 인지적 모형(Cognitive Model)을 개발하였다. 이렇게 개발된 디자이너의 인지적 모형은 디지털 나염을 기반으로 하는 모티브 개발 단계에서 스케치와 렌더링에 대한 디자인 저작 도구의 향상된 설계지침 뿐만 아니라 방향도 시사하였다.
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.
얼굴에 대한 시각적 인지는 오랫동안 인간에게 중요한 문제로 인식되어 왔다. 수 세기 동안 이루어져 왔던 미용 화장과 성형, 치아 교정 등의 다양한 연구는 사람의 얼굴을 감성적 측면에서 어떻게 하면 아름답게 만들 수 있는 가에 초점을 두었다. 본 논문에서는 휴먼 입출력 인터페이스로서 햅틱 장치와 스테레오 디스플레이를 혼합한 다중 감각 인터랙션 기반의 감성적인 3차원 얼굴 메이크업 시뮬레이션 프레임워크를 개발한다. 본 연구는 3차원 스캐너 장비로부터 사용자의 얼굴 모델을 추출하고, 그 데이터를 이용하여 자연스럽고 직관적인 얼굴 메이크업 시뮬레이션을 수행하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 surface elements 표현 기반의 3차원 얼굴 필터링 방법과 얼굴 메이크업을 지원하는 페인팅 방법을 개발한다. 우선 사용자의 얼굴 모델을 3차원 스캐너로 획득한 후, 전처리 얼굴 필터링을 수행하여 조명, 그리고 사용자 얼굴 피부 상태에 기인하는 에러 및 속성들을 보정하고 피부 톤을 사용자가 선호하는 색으로 변경한다. 최종적으로 사용자는 햅틱 및 스테레오 디스플레이 장치를 이용하여 두 개의 레이어로 구성된 페인팅 표면 모델에 메이크업을 수행한다. 본 연구에서 적용한 surface elements 표현 기반의 그래픽 렌더링은 일반적인 메쉬 기반 페인팅의 문제점인 텍스쳐 왜곡 현상을 완화하고, 3차원 스캐너 장치에 기인하는 표면 에러를 보정한다. 그리고 전처리 얼굴 필터링과 메이크업 페인팅 방법은 사용자 중심의 감성적인 3차원 얼굴을 재구성하도록 한다. 결과적으로 본 연구에서 개발한 이러한 기술들이 다중 감각 인터페이스 기반의 메이크업 시뮬레이터의 기본 프레임워크가 되어, 차후 메이크업이나 코디네이션 분야 등의 디지털 콘텐츠 산업에서 활용될 수 있음을 확인하였다.
3차원 비디오 전송에 있어서, 렌더링에 사용되는 깊이 맵은 압축 효율을 위하여 일반적으로 낮은 해상도로 다운샘플링 되어 전송된다. 이때, 다운샘플링 과정에서 발생하는 오류는 디코딩 후의 적절한 업샘플링 기법을 통하여 효과적으로 복구할 수 있다. 하지만 기존의 연구들은 이러한 오류를 줄이기 위하여 여러 업샘플링 기법에 대해서만 초점이 맞춰져 있었다. 본 논문에서는 사람의 인지적인 화질을 보다 제고시키기 위하여 동적인 객체와 정적인 배경에 서로 다른 다운샘플링 비율을 적용시키는 새로운 하이브리드 깊이 맵 다운샘플링 기법을 제안한다. 실험적인 결과는 제안하는 방법이 시각적인 품질과 PSNR 측면에서의 이득이 있음을 보여준다. 또한 제안하는 방법은 여러 업샘플링 기법들과 호환이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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