본 논문에서는 실시간 메쉬 모델의 형태 분석 처리가 가능하도록 하기 위한 효율적 이산 곡률 근사 방법을 제안한다. 메쉬 이산 곡률을 계산하는 기존 방법들의 경우, 각 정점(vertex) 별로 인접면(face)에대한 인접 순서등 인접 정점과 인접면과의 관계에 대한 사전 분석이 요구된다. 또한, 인접 정점과의 관계 분석을 위하여 고유치 분석 등 높은 계산 비용을 요구한다. 이에 비해, 제안 방법은 각 정점별로 정렬되지 않은 인접 정점의 위치 정보만으로 이산 곡률을 계산함에 따라 계산 부담이 적은 반면, 기존에 Taubin의 방법을 적용한 결과에 비해 정확한 곡률 계산 결과를 보여 주었다. 곡률 계산의 정확성은 다양한 형태의 메쉬 모델들에 대한 기존 방법과의 비교 실험을 통하여 입증하였다.
본 논문에서는 3차원 메쉬 모델의 중요 영역을 표현하는 메쉬 돌출맵(mesh saliency map)을 생성하기 위하여 다중 스케일 평균 곡률 (multi-scale mean curvature)을 기반으로 정의된 전역 희소치(global rarity)를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 우선, 메쉬 모델의 지역 영역 특성을 정의하기 위하여 기존 관련 연구들에서 많이 사용하고 있는 가우시안 가중치 평균곡률(Gaussian-weighted mean curvature)을 5단계 서로 다른 스케일에서 정의하고, 메쉬의 각 정점(vertex)에 대하여 중심주변 연산자(center-surround operator)를 적용하여 5단계 지역 돌출특성(local saliency)을 정의한다. 주어진 메쉬 모델의 전역 희소치를 구하기 위하여 메쉬의 모든 정점쌍 (vertex pair)에 대하여 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 거리를 계산하고, 각 정점별로 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 다른 정점과의 거리의 합으로 전역 희소치를 정의한다. 이러한 전역 희소치를 각 정점의 메쉬 돌출치로 정의한다. 서로 다른 형태의 3차원 모델에 대하여 제안방법에 의한 메쉬 돌출맵과 지역 특성만을 고려한 기존 메쉬 돌출맵을 생성하여 중요 영역 표현 결과를 비교 분석한다.
심전도 신호는 일반적으로 200Hz 이상의 주파수로 표본화 되므로 효율적인 저장 및 전송을 위해서는 진단에 중요한 정보를 손실 없이 압축하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 곡률을 이용하여 진단에 중요한 정보인 특징점에 기반한 심전도 신호 압축 방법을 제안한다. 제안한 방식은 심전도 신호의 중요 구성요소인 P, Q, R, S, T파의 특징점이 다른 정점에 비해 곡률 값이 크므로 곡률의 국부적 극값을 이용하여 정점을 추출하였다. 또한 신호의 복원 오차를 최소화하기 위하여 순환적정점 선택 방법에 따른 정점을 특징점으로 추가한다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 있는 심전도 신호에 대한 실험을 통하여 선택한 정점들이 심전도 신호의 특징점을 모두 포함하고 있으며, 압축의 효율성도 AZTEC 방식 보다 높다는 것을 확인하였다.
컴퓨터그래픽스에서 다루어지는 3차원 물체들에 대한 곡률과 같은 기하학적 특성들은 메쉬의 모양을 해석함에 있어 매우 중요한 역할을 한다. 부드러운 곡면에서 정의되는 곡률은 메쉬와 같은 이산적 형태에서는 수학적으로 정의할 수 없다. 그러므로 이러한 이산곡률을 어떻게 정의하느냐에 따라 기하학적 연산들의 결과는 많은 영향을 받는다. 본 논문에서는 기존의 곡률 계산법에서 사용하고 있는 단면곡률 계산법의 오류를 지적하고 이에 대한 해결책으로 베이지어 곡선을 이용한 포물선-기반 이산 곡률 계산법을 제시한다. 제안된 방법을 통하면 보다 뾰족한 형태의 정점과 완만한 형태의 정점을 구분할 수 있어서 메쉬 간략화와 같은 기하학적 연산에 쉽게 적용가능하다.
일반적으로 삼각형 메쉬는 가상 게임 캐릭터와 같은 기하학적 객체를 모델링하기 위해 사용되고 있다. 아주 조밀한 메쉬는 복잡한 객체를 세부적으로 표현하는 장점은 있지만 객체를 저장, 전송 및 렌더링하는데 많은 비용을 요구한다. 그러므로 세밀한 객체를 질 좋게 근사시킬 수 있는 기법, 즉 삼각형 메쉬의 단순화가 연구되어왔다. 본 논문에서는 주어진 메쉬를 단순화하기 위해 사용될 수 있는 정점과 에지에 관한 근사 평균 곡률이라는 새로운 측정치를 제시한다. 에지 평균 곡률은 이웃한 에지를 고려하게 계산되고 정점 평균 곡률은 부속된 에지의 평균 곡률의 평균으로 정의된다. 그리고 제안된 측정치를 토끼, 용 및 치아와 같은 모델에 적용한다. 결과로, 제안된 평균 곡률이 주어진 모델에 더 좋은 근사를 제공하기 위한 좋은 기준치로 사용될 수 있음을 알았다.
본 논문은 이산 복사조도-곡률 척도를 이용하여 간략화된 자유곡면을 스무딩하는 알고리즘을 제안한다. 이산 복사조도-곡률이란 형상의 기하학 조건인 이산 곡률뿐만 아니라 렌더링을 위해 설정된 라이팅 조건인 복사조도를 고려한 이산 척도이다. 즉 광원과 정점 사이에서 계산된 복사조도값과 메쉬 곡면의 이산 표면에서 정의되는 이산곡률값을 이용하여 각 점정의 가중치를 계산하고, 이를 기반으로 간략화된 분할곡면의 형상을 스무딩한다. 결국 제안된 이산 복사조도-곡률 척도를 고려한 스무딩 알고리즘으로 간략화된 메쉬 곡면의 형상과 렌더링 결과를 향상시키고자 한다.
일반적으로 3차원 물체의 인식이나 모델링을 하기 위해서는 물체의 모양을 표현 하는 방법이 필요하다. 실루엣이미지와 같은 2차원인 경우 물체의 모양을 나타내는 경계선상의 정점 추출은 2차원 곡률함수를 이용하지만, 3차원의 경우는 물체표면의 곡률을 계산할 수 있는 3차원 곡률함수가 없기 때문에 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 2차원 곡률원리와 최소자승법을 이용하여 근사화된 3차원 물체의 표면 곡 률값과 장점을 효과적으로 구할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다.
최근 3 차원 스캐닝(Scanning) 기술의 발달로 형상 및 색상 정보 데이터를 동시에 획득할 수 있게 되었다. 특히 한번의 측정으로 다량의 데이터를 확보할 수 있기 때문에 3 차원 데이터의 정합(Registration) 및 병합(Merging) 과정에서 계산량이 증가하게 된다. 또한 정합과 병합 후의 대용량 데이터 자체로는 3 차원 모델의 저장, 전송, 처리 및 렌더링(Rendering) 등의 과정에서 어려움이 있다. 따라서 모델의 기하 정보와 색상, 질감, 곡률 등의 속성 정보를 유지하면서 데이터의 양을 감소시키는 메쉬 간략화 기술이 필요하다. 현재 널리 쓰이는 이차 오차 척도(Quadric Error Metric) 방법으로 메쉬를 극심하게 감소하게 되면 오차가 누적되어 기하 정보 및 속성 정보가 소실된다. 본 연구에서는 이를 방지하기 위해 이차 오차 척도 감소화 과정에서 곡률과 색상 기반의 정점 재조정 방법을 제안한다.
본 논문에서는 다각형 기반 윤곽선 부호화를 위한 새로운 정점 선택 기법을 제안한다. 객체의 모양을 효율적으로 표현하기 위해서 정점 선택 과정에서 기존의 최대 거리 척도뿐만 아니라 곡률 정보를 이용한다. 제안된 기법은 두 단계 과정으로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 곡률이 큰 윤곽선 화소들을 CSS (curvature scale space)를 이용하여 키 정점(key vortices)으로 선택한다. 이 점들은 객체의 윤곽선을 여러 개의 부분 윤곽선(contour segment)들로 나누며, 각 부분 윤곽선은 양 끝점이 인접한 두 개의 키 정점인 하나의 열린 윤곽선으로 독립적으로 처리된다. 두 번째 단계에서는 각각의 부분 윤곽선에서 주어진 허용 오차(D/sub max//sup */)를 만족하면서 최소 개수의 정점을 선택하기 위해 순차적 정점 선택 기법을 이용하여 정점을 선택한다. 그리고 선택된 정점들은 오차 영역 면에서 최적의 위치를 찾기 위해 동적 프로그래밍(DP : dynamic programming) 기법을 사용하여 조정된다. 제안된 기법과 기존의 기법들의 근사 성능을 비교하기 위해 실험 결과를 제시한다.
목적: 수평축과 수직축 비가 다른 토릭각막의 형상을 수학적인 함수로 표현하여 각막곡률 분포의 분석과 콘택트 렌즈 착용에 필요한 눈물두께 계산에 적용한다. 방법: 각막을 타원함수로 가정하고 함수로부터 유도된 곡률반경식과 각막 토포그라피 측정 곡률반경을 일치시켜 타원함수의 변수를 결정하였다. 계산은 작성한 엑셀프로그램을 사용하였다. 결과: 중심이 각막 정점에 위치하지 않는 리본(나비)형 토포그라피 이미지를 가지는 직난시 각막의 수평, 수직 각 축에 대해 각막의 형상을 수치적으로 알 수 있는 타원함수를 구하였다. 결론: 각막에 대해 고도의 수차 등이 요구되지 않는 응용, 예를 들면 콘택트렌즈 피팅, 난시교정 등에 각막 형상을 단순한 타원함수로 표현하는 것이 편리할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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