본 논문에서는 점묘화 표현을 위한 기법을 제한한다. 신인상파(Neo-Impressionist) 화가 쇠라는 캔버스위의 독립 색채들은 망막위에서 재조직된다는 이론을 바탕으로 점묘화를 제안한다. 이는 색의 병치혼합과 보색대비를 이용해 빛의 가산혼합이 회화작품에 적용될 수 있도록 하기위해 브러시 스트로크로 작은 점을 이용한다. 이러한 점묘화를 표현하기위해서 쇠라의 작품과 동시대의 색이론 분석을 통해 색의 분할과 병치혼합의 이론적 배경을 알아보고 이를 통해 점묘 스트로크의 색상, 모양, 방향등을 결정할 수 있는 알고리즘을 소개한다. 먼저 신인상파의 팔레트 분석을 통해 칼라모델을 설계한다. 또한 점의 효율적인 분포를 위해 재귀적인 Wang Tile을 이용한다. 점묘의 색상구성은 명암의 단계별로 처리된다. 이렇게 함으로써 명암표현을 위한 보색의 배치를 적절히 표현할 수 있다. 이때 점묘 스트로크의 방향은 입력영상의 에지방향을 따르도록 보간법을 이용해 계산한다.
본 논문에서는 점묘화를 생성하기 위한 회화적 렌더링 기법을 제안한다. 신인상파(Neo-Impressionist) 화가 쇠라는 캔버스위의 독립 색채들은 망막위에서 재조직된다는 이론을 바탕으로 점묘화를 제안한다. 이는 색의 병치혼합과 보색대비를 이용해 빛의 가산혼합이 회화작품에 적용될 수 있도록 하기위해 브러시 스트로크로 작은 점을 이용한다. 이러한 점묘화를 표현하기위해서 쇠라의 작품과 동시대의 색이론 분석을 통해 색의 분할과 병치혼합의 이론적 배경을 알아보고 이를 통해 점묘 스트로크의 색상, 모양, 방향등을 결정할 수 있는 알고리즘을 소개한다. 먼저 신인상파의 팔레트 분석을 통해 칼라모델을 설계한다. 그리고 입력영상을 영상분할 기법을 이용해 공간적 구도를 잡고 각 분할 영역의 관계를 고려해 색상을 할당한다. 각 할당된 색은 보색과 함께 정의된다. 각 분할영역은 해당영역에서 표현될 수 있는 색상의 작은 점묘 브러시 스트로크로 렌더링이 된다. 이때 입력영상의 밝기정보를 유지할 수 있도록 점묘 스트로크는 색상이 결정된다. 점묘 스트로크의 방향은 입력영상의 에지방향을 따르도록 보간법을 이용해 계산한다.
점묘화(stippling)는 펜과 잉크를 이용한 수많은 점들로 대상을 표현하는 예술 기법이다. 기존 비사실적 렌더링(Non-Photorealistic Rendering; NPR)에서 점묘화 연구들은 단색의 점들을 사용하여 그레이 영상이나 표면의 재질 등을 표현하였다. 본 논문에서는 2차원 영상의 컬러 정보를 해석하여 다양한 컬러의 점들로 표현하는 새로운 점묘화 기법이 제안된다. 제안된 방법은 입력 영상의 HSV 모델로부터 해석된 정보를 이용하여 컬러 가중치 함수(weight function)를 정의한다. 그리고 정의된 컬러 가중치 함수를 통해 점의 적절한 개수와 크기를 자동으로 계산한다 제안된 방법은 컬러 가중치가 적용된 펜로즈(Penrose) 샘플링을 사용하여 점을 분포하기 위해 소요되는 처리시간을 크게 단축하였다. 그리고 먼셀(Munsell)의 색상모델에 기반한 컬러 지터링(jittering)으로 실제 컬러 점묘화에 가까운 표현을 구현하였다 제안된 컬러 점묘화 기법은 처리속도가 매우 빠르고 다양한 컬러 점들로 영상을 표현하므로 애니메이션, 디지털 아트, 컴퓨터 그래픽 도구 등에 다양하게 활용될 수 있다.
본 논문에서는 영상의 중요한 특징을 강조하는 점의 분포를 가지는 자동화된 점묘화(stippling) 제작 방법을 제시한다. 예술가의 점묘화 일러스트 작품을 살펴보면 영상의 특징을 강조하는 방향성이 있는 점들을 사용해서 회화적인 느낌을 살림과 동시에 사물의 형태를 좀 더 명백히 파악할 수 있게 해준다. 하지만 컴퓨터 그래픽스 분야에서 연구된 기존 점묘화 기법 알고리즘은 입력 영상의 특징적인 형태를 고려하지 않고 색조에 따른 점의 밀도 변화만으로 사물을 표현하기 때문에 사물의 형태가 제대로 드러나지 않는 단점이 있다. 본 방법에서는 점의 분포가 대상의 형태를 반영하며 분포되게 하는 알고리즘을 적용하여 사물의 특징적인 형태를 강조한다. 이를 위해 영상의 특징선으로부터 추출한 특징 흐름(feature flow)을 따라 점을 배치시키는 방법을 사용한다. 그리고 입력 영상의 색조(tone)를 점묘화에 반영하기 위해 점의 크기가 입력 영상의 색조에 따라 자동으로 결정되도록 한다.
본 논문에서는 점묘주의에서 화가들이 사용했던 색상이론을 기반으로 색상병치의 특징 및 패턴을 분석하고 얻어진 분석 데이터를 회화적 렌더링에 적용해 점묘화를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 점묘화의 병치를 분석하기 위해서, 실제 작품에 나타나는 스트로크의 색상을 추출하고 그 색상의 분포도를 잘 알려진 확률분포함수와 적합도 검정을 통해 최적의 분포도 함수를 얻는다. 이러한 분포도 함수를 이용해 색상 병치를 함으로써 2D 입력영상을 점묘화풍의 영상으로 효과적으로 변환할 수 있었다. 우리의 연구는 실제 작품을 통해 얻어진 데이터를 사용함으로써 보다 신뢰성이 있으며 합리적이라고 할 수 있다.
프랑스의 신인상파 화가 쇠라(Seurat)는 캔버스위의 독립 색채들은 망막위에서 재조직된다는 이론을 바탕으로 점묘화를 개발하였다. 점묘화는 캔버스에 작은 브러시 스트로크로 가득 채워서 그림을 그리는 방식이다. 이렇게 그려진 그림을 멀리 떨어져서 보면 각각의 브러시 스트로크는 보이지 않고, 혼합된 색상으로 보이게 된다. 이것을 색상의 병치혼합이라고 불린다. 본 논문에서는 점묘화 표현을 위한 회화적 렌더링기법을 제안한다. 우리는 점묘화에 나타나는 무수히 작은 점들을 자연스럽게 표현하기 위해서 왕타일링(Wang Tiling)기법을 활용한 계층적인 점 구조를 제안한다. 또한 신인상파의 팔레트 사용방법을 기반으로 사용자가 정의한 안료로 표현가능 한 팔레트를 설계한다. 마지막으로, 우리는 설계된 팔레트를 기반으로 계층적인 점구조로 샘플링 된 입력영상을 점묘 화가들이 했던 방식을 사용하여 병치혼합 시킴으로써 최종결과영상을 얻게 된다.
본 논문은 신인상주의(Neo-impressionism)의 분할적, 점묘적인 화풍을 표현하기 위한 회화적 렌더링(painterly rendering)의 알고리즘과 그 구현 방법을 다루고 있다. 논문에서 제시하는 알고리즘은 한 장의 영상을 입력으로 하여, 신인상주의 화가인 쇠라(Georges Seurat)나 시냑(Paul Signac)의 점묘화 같은 느낌을 주는 결과 영상을 만들어 낸다. 결과 화면은 두 단계로 구성되며 입력 영상에서 색을 분할된 영상, 색이 분할된 영상을 이용하여 브러시 스트로크를 생성하여 적응시킨 결과 영상으로 이루어진다.
지금까지의 컴퓨터 그래픽스의 방향은 사진과 유사하게 표현하는 Photorealism이 강세였으나, 최근 각종 기술문서나 의학, 교육등 많은 분야에서 사진과 같은 컴퓨터 그래픽스보다는 사물의 특징을 강조하고, 불필요한 부분을 생략해서 표현하는 비사실적 렌더링(Non-Photorealistic Rendering)분야가 새롭게 떠오르고 있다. 비실사기법을 통해 생성된 이미지는 사물의 특징을 부각시켜 시현함으로서 사진과 같은 사실적인 묘사보다는 사물의 특징을 통한 의미전달에 초점을 둔 렌더링 기법이라 할 수 있다. 비실사기법에는 수채화, 수묵화, 유화, 목탄화, 데생과 같은 미술기법과 만화와 같이 표현하는 Cartoon Rendering등 다양한 분야가 있지만 본 논문에서는 모든 그림의 기본 요소가 되는 정을 이용하여 사물을 표현하는 점묘법을 적용한 비실사기법에 대해서 이미 발표된 논문을 살펴보고, 새로운 기법을 제안하고자 한다.
미디어 아트는 새로운 경로의 인식과 지각을 동반하고, 기존의 미술과는 다른 인간의 신체를 도구화 하여 상호작용을 만들어내는 새로운 감상방식을 제안한다. 시각적인 영상을 제작하는 방식 중 포인트 클라우드는 점으로 형태를 표현한다는 점에 있어 서양미술의 점묘법과 유사하며 이는 전통회화 기법을 디지털 기술을 활용해 재구성한다는 의미를 가진다. 본 논문에서는 미학적 요소와 디지털 기술을 융합한 새로운 감상방식으로 포인트 클라우드 형태의 영상을 제작하여 홀로그램 필름에 투사하고, 관람자의 손짓이 영상과 상호작용하는 콘텐츠를 제시한다. 콘텐츠 제작은 콘텐츠 제작 배경 의도를 기획하고 포인트 클라우드 형태의 이미지 제작, 상호작용을 위한 3D 제스처 디자인 과정을 거쳐 최종적으로 홀로그램 필름에 투사하는 과정을 거친다. 콘텐츠는 사람의 의식 속에서 일어나는 기억의 회상 과정을 시각적, 체감적으로 표현한다. 이를 위해 기억의 회상 과정을 불확실한 기억, 기억의 구체화, 완전한 회상으로 설정하였다. 불확실한 기억은 포인트 클라우드 형태의 이미지를 통해 모호한 형태의 이미지로 표현되고, 상호작용으로 이미지를 조작하는 행위를 통해 기억을 구체화 해 나가면서 완전한 회상을 하게 된다.
본 연구의 결과에 의하면, 첫째, 수치지도 개발이 완결되고, 센서스트랙제도가 채택되고, 각종 연관자료들이 전산화되면 GIS의 갖가지 표현, 연산, 중첩기능을 통하여 지형, 인구, 주택을 비롯한 각종 경제, 사회자료들이 센서스트랙 내지는 블락그룹 등 소규모 지역 단위의 주제도 혹은 주소 단위의 점묘도로 알아보기 쉽게 화면에 나타내어져 각종 도시현황분석에 신뢰성 있게 쓰일 수 있다. 둘째, 시설물의 입지결정은 사회가 다원화 될수록 시간이 오래 걸리고 구설수를 피할 수 없는데, GIS는 수치지도를 포함한 도시의 각종 자료들을 그대로, 변형하여, 모델링시키며, 또한 다양한 의사결정방법들과 결합하여 화면상에 표현하며 신속하고도 과학적인 의사결정을 이루는데 큰 역할을 담당할 수 있다고 본다. 결론적으로, GIS와 센서스를 비롯한 각종 도시정보들이 이와같이 결합되고 활용된다면 신속하고도 신뢰성 있는 도시현황분석과 시설물입지분석을 가능케하고, 궁극적으로 보다 나은 행정서비스를 이룰 수 있다고 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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