본 논문에서는 텍스춰매핑, 재메쉬화, 메쉬의 단순화와 모핑 및 압축 등 다양한 분야에 적용되는 메쉬분할 문제를 다룬다. 메쉬분할은 주어진 삼차원 메쉬를 서로 떨어진 집합(disjoint sets)으로 분할하는 것으로서 여러 연구자들에 의해 많은 연구 결과들이 제시되어 왔다. 본 논문에서는 삼차원 메쉬가 가지고 있는 기하학적 특성을 고려하여 메쉬를 분할하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저 메쉬의 국부적 기하 특성인 곡률 정보와 전역적 기하 특성인 볼록성을 이용하여 삼차원 메쉬를 구성하는 첨예정점을 추출하였고, 이들간의 거리 정보를 이용하여 이 첨예정점들을 군집화(clustering)하였다. 최종 메쉬분할을 위해 분할된 첨예정점에 속하지 않는 나머지 정점들에 대해 거리 정보를 이용하여 군집화를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 메쉬분할 방법을 검증하기 위해 벤치마크로 공개된 여러 메쉬 모델에 대해 실험하여 그 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 3D 메쉬 모델의 텍스쳐 매핑, 단순화, 모핑, 압축, 형상정합 등 다양한 분야에 응용될 수 있는 메쉬분할 문제를 다룬다. 메쉬 분할은 주어진 메쉬를 서로 떨어진 집합(disjoint sets)으로 나누는 과정으로서, 본 논문에서는 메쉬의 전역적 및 국부적 기하 특성을 동시에 반영하여 메쉬를 분할하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저 주어진 메쉬의 국부적 기하 특성인 곡률 정보와 전역적 기하 특성인 볼록성을 이용하여 메쉬 정점들 중 첨예정점(sharp vertex)을 추출하고, 모든 첨예정점들 간의 유클리디언 거리에 기반한 $\kappa$-평균군집화 기법[26]을 적용하여 첨예 정점들을 분할한다. 분할된 첨예정점에 속하지 않는 나머지 정점들에 대해서는 유클리디언 거리상 가까운 군집으로 병합하여 최종적인 메쉬분할이 이루어진다. 또한 본 논문에서 제안한 메쉬분할 방법을 구현하여 여러 메쉬 모델에 대해 실험 결과를 보여준다.
본 논문에서는 분할 축과 평면의 위치를 동적으로 결정하는 적응형 KD 트리 구조를 이용한 정점 군집화(Adaptive Vertex Clustering) 알고리즘과 이를 이용한 새로운 메쉬 분할 방법을 소개하고자 한다. 정점 군집화는 주로 한 개의 거대한 3차원 메쉬를 여러 개의 파티션(Partition)으로 분할하여 효율적으로 처리하고자 할 때 사용되는 기법으로, 옥트리 구조를 이용한 공간 분할 기법과 K-평균 군집화(K-Means Clustering) 방법 등이 있다. 그러나 옥트리 방식은 공간 분할 축과 이에 따른 분할된 공간의 크기가 고정되어 있어서 파티션 메쉬 면의 정렬 상태가 고르지 못하고 포함된 정점의 개수가 균등하지 못한 단점이 있다. 또한, K-평균군집화는 균등한 파티션을 얻을 수 있는 반면 반복처리와 최적화를 위해 많은 시간이 소요된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적응형 정점 군집화를 통해 빠른 시간에 균등한 메쉬 분할을 생성하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 적응형 KD 트리는 메쉬가 포함된 경계상자(Bounding Box) 공간을 정점의 개수와 분할 축의 크기를 기준으로 계층적으로 분할한다. 그 결과 각 파티션 메쉬는 컴팩트성(compactness)의 특성을 유지하며 균등한 수의 정점을 포함하게 되어 각 파티션의 균등한 처리시간 및 메모리 소요량 등의 장점을 살려 향후 메쉬 간소화 및 압축 등의 다양한 메쉬 처리에 활용될 수 있기를 기대한다. 본 방법을 적용한 3차원 모델의 실험 통계와 분할된 파티션 메쉬의 시각적인 결과도 함께 제시하였다.
본 논문에서는 점진적 메쉬의 보다 엄밀한 의미에서의 선택적 세분화 방법을 제안한다. 기존의 선택적 세분화 방법은 정점분할 및 에지붕괴 연산이 수행되기 위해서는 현재의 1-고리 이웃 상황이 점진적 메쉬 분석 단계에 기억해 놓은 1-고리 이웃과 같을 때만 올바로 동작하도록 되어 있는 증가적 방법이다. 이러한 증가적 방법은 메쉬의 부분적 해상도 변경을 하게 되면 인접한 부분의 해상도가 그 부분의 해상도를 좇아가게 되는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 점진적 메쉬 표현이 가지는 정점의 계층적 구획화 성질에 기반한 것으로, 원하는 메쉬의 부분에 대해 해상도를 변경할 때, 인접 부분의 정점분할 및 에지붕괴 연산을 초래하지 않아 보다 엄밀한 의미에서의 점진적 메쉬의 선택적 세분화를 수행할 수 있다.
본 논문에서는 주어진 3차원 메쉬의 분할에 $\kappa$-평균군집화 기법을 적용한다. 국부적인 최적의 수렴을 피하고 계산시간을 빠르게 하기 위하여 먼저 주어진 메쉬에 대한 첨예정점들을 인지과학적 측면에서 각각 국부적 전역적 기하 특성을 반영하는 곡률과 볼록성을 분석하여 추출한다. 다음에 추출된 첨예정점들은 그들간의 유클리디언 거리대신 측지거리에 기반한 $\kappa$-평균군집화 기법의 반복 수렴으로 $\kappa$ 개의 군집으로 분할된다. $\kappa$-평균군집화의 효과성에 매우 중요한 요인은 적절한 $\kappa$의 초기값을 부여하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 $\kappa$의 초기값으로 합리적인 군집 개수를 자동으로 계산한다. 최종적으로 첨예정점들에 속하지 않는 메쉬의 나머지 정점들은 측지거리로 가장 가까이 존재하는 $\kappa$개의 군집에 병합함으로써 메쉬분할이 완성된다.
볼륨 광선 투사법은 볼륨 데이터를 가시화하는 기법 중 고화질 영상을 만들어내는 기법이다. 하지만 일반적으로 볼륨 데이터는 매우 크기 때문에 렌더링 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 이를 보완하기 위하여 최근에는 GPU를 이용하여 볼륨 광선 투사법을 가속화하는 많은 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 볼륨 광선 투사법을 가속화하기 위한 GPU 기반의 옥트리 탐색을 통한 효과적인 빈 공간 도약 기법을 제안한다. 여기서는 최대-최소 옥트리를 생성하고 옥트리의 루트 노드부터 정점분할을 이용하여 빈 공간을 식별한다. 찾아낸 빈 공간을 삭제함으로써 볼륨 데이터에서 의미 있는 객체를 둘러싸는 바운딩 다면체를 최소화 시킨다. 최소화 된 바운딩 다면체에 대해서만 렌더링을 진행함으로써 기존의 볼륨 광선 투사법과 비교하여 빠른 시간에 동일한 결과물을 생성한다.
본 논문은 모델 분할 기법과 중복성 제거 기법을 통한 대용량 3차원 메쉬 모델의 고속 압축 기술에 관한 내용이다. 대용량 3차원 메쉬 모델의 비실시간 압축은 실시간 스트리밍 응용 시나리오에서 제약점으로 작용하고 있고, 본 논문에서는 인코딩 시간을 줄이기 위해 경량 메쉬 분할 방법을 통해 대용량 메쉬를 여러 개의 작은 메쉬로 분할하고, 각각의 분할된 메쉬를 병렬적으로 인코딩하여 처리 속도를 개선하였다. 또한, 메쉬 모델 내의 같은 기하학적 정보를 가진 중복된 정점들이 존재할 수 있으며, 중복된 정보를 제거하고 제거된 정점과 삼각형 표면 간의 연결 정보를 갱신하는 과정을 통해 메쉬 모델의 기하학적 정보를 유지하면서 압축 성능을 확보하였다.
최근 공동 연결 관계와 연속적인 정점 위치들의 움직임으로 이루어진 메쉬들의 모임, 즉 메쉬 시퀀스를 압축하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 Khodakovsky 등이 제시한 준균일 메쉬 압축방법에 기반한 메쉬 시퀀스의 압축 알고리즘을 제시하고자 한다. 준균일 메쉬 시퀀스로의 메쉬 재구성을 이용한 메쉬 시퀀스 압축 알고리즘은 크게 두 부분으로 이루어진다. 첫 번째 부분은 주어진 비균일 메쉬 시퀀스로부터 준균일 메쉬 시퀀스를 생성하는 것이다. 준균일 메쉬를 생성하기 위해 본 논문에서는 MAPS 알고리즘을 사용하였다. 하지만 단일 메쉬에 대해 적용이 가능한 MAPS 알고리즘을 메쉬 시퀀스에 그대로 적용할 수 없다. 따라서 주어진 애니메이션에서의 정점 움직임을 고려하여 유사한 움직임을 가지는 영역별로 분할하고, 이 분할 정보과 정점의 움직임을 고려할 수 있도록 MAPS 알고리즘을 확장하였다. 두 번째 단계에서는 웨이블릿 변형과 메쉬 분할 정보를 이용해 준균일 메쉬를 압축하였다. 각 분할 영역의 변환 정보를 고려해 분할 영역 내 정점의 위치를 예측하고, 참조 프레임과의 차이값을 압축함으로써 효율적으로 준균일 메쉬 시퀀스를 압축하였다.
본 논문은 화랑 문제의 최소 정점 경비원 수를 구하는 알고리즘을 제안하였다. n개의 사각형 방으로 구성된 화랑의 최소 경비원수는 정확한 해를 구하는 공식이 제안되었다. 그러나 단순하거나 장애물이 있는 다각형 또는 직각 다각형에 대해 최대 경비원수를 구하는 공식만이 제안되었으며, 최소 경비원수를 구하는 근사 알고리즘만이 제안되고 있다. n개의 정점으로 구성된 다각형 P에 대한 최대 정점 경비원 수를 구하는 방법은 Fisk가 다음과 같이 제안하였다. 첫 번째로, n-2개의 삼각형으로 구성된 삼각분할을 수행한다. 두 번째로 3색-정점색칠을 한다. 세 번째로 최소 원소를 가진 채색수를 정점 경비원의 위치로 결정한다. 본 논문에서는 지배집합으로 최소 정점 경비원 수를 구한다. 첫 번째로, 가능한 모든 가시적인 정점들 간에 간선을 그린 가시성 그래프를 얻는다. 두 번째로, 가시성그래프로부터 직접 지배집합을 얻는 방법과 가시성 행렬로부터 지배집합을 얻는 방법을 적용하였다. 다양한 화랑 문제에 적용한 결과 제안된 알고리즘은 단순하면서도 최소 정점 경비원 수를 얻을 수 있었다.
설계단계에서 작성된 BIM모델은 후속 단계 전환을 통한 사전검토 및 공정관리 등에 활용될 수 있다. 그러나 실제 BIM적용 사례들의 경우 설계단계와 시공단계의 활용 목적성 등의 차이로 인해 설계단계의 모델의 활용이 아닌 시공단계에 적합한 새로운 모델을 작성하는 등 추가 작업이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 시공단계에서 재작성 없이 설계단계 BIM모델의 재활용 방안으로 객체 분할을 제안하며, 이를 위해 객체의 기본요소인 정점 데이터를 기반으로 분할 면을 생성하여 객체 분할에 활용하는 방법론을 제시한다. 또한 실제 BIM모델에 적용 및 분할 객체의 4D CAD 시스템 연동과 기존 분할 방법과의 비교를 통해 활용성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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