본 논문에서는 젖은 헤어나 털에서 분사되는 액체의 디테일한 움직임을 표현할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안한다. 젖은 헤어에서는 모발의 마찰력과 접착력 뿐만 아니라, 액체의 움직임도 마른 헤어에 비해 독특한 움직임을 갖는다. 하지만, 최근에 제안된 기법들도 모발의 접착력과 마찰력만을 고려했으며, 젖은 헤어에서 분사되는 액체의 움직임은 개선시키지 못했다. 이 문제는 헤어와 유체의 상호작용에서 표현되는 디테일한 특징을 잡아내지 못하기 때문에 결과의 품질을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문의 주안점은 이 문제를 완화시켜 결과의 품질을 개선시키는 것이며, 결과적으로 FLIP(Fluid-implicit particle) 기반 유체 시뮬레이션과 헤어 입자 간의 상호작용을 효율적으로 표현할 수 있는 결합 프레임워크를 제안한다. 제안하는 방법은 이전 연구들에서 표현하지 못했던 곡선 형태로 분사되는 액체의 디테일한 움직임을 젖은 헤어 프레임워크에서 표현해냈다.
본 논문에서는 수치모델 시뮬레이션 결과로 생성된 수십 TB의 우주 천체 시간가변(time-varying) AMR(adaptive mesh refinement) 볼륨 데이터를 다양한 XR 디바이스에 사용할 수 있는 최적화된 데이터로 변환하는 과정과 방법에 대해 설명한다. AMR 볼륨 데이터는 복잡한 모델링과 시뮬레이션에 유용하게 활용되는 데이터 구조로 본 연구에서 사용되는 매우 넓은 우주를 구성하는 성단과 가스와 같은 물질들을 효율적으로 표현할 수 있다. AMR 데이터의 메타데이터를 분석하여 낮은 해상도로 샘플링하고, 중요한 영역의 정보를 최적화하여 상대적으로 낮은 성능의 XR 디바이스에서도 사용할 수 있는 데이터 셋으로 변환한다. 마지막으로 데이터 셋을 활용한 실감 XR 콘텐츠 개발 사례를 통해 최적화된 데이터를 어떻게 활용하고 가시화하였는지 소개한다.
기존의 의류 제작 공정에 있어 대량 생산에 들어가기 전, 제품의 원형을 제작하는 단계는 매우 빈번한 실패를 동반하는 과정이다. 원하는 디자인으로 완성된 제품을 얻기 위해 수많은 시행착오를 거치게 되며, 이 과정에서 원단, 자재, 인력이 지속적으로 투입되고 그 결과 비용, 혹은 일정 상의 손실을 초래하기도 한다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 의류 원형 제작 과정을 실제 옷을 만들어보는 것이 아닌, 컴퓨터의 3D 환경 안에서 가상의 옷을 만들고 시뮬레이션 하여 가상의 모델에 입혀보는 것으로 대체하는 방법을 제안한다. 이 과정에서 그간 컴퓨터 그래픽스 분야를 중심으로 발전해왔던 의류 시뮬레이션 기술을 적극 도입, 활용한다. 그리고 이러한 과정을 거쳐 만들어진 3D 의류가 실제 의류 원형과 어느 정도 일치하는지를 비교분석 함으로써 이 기술이 의류 생산 과정에 적용가능한지를 검증한다.
뇌성마비에서 나타나는 하지 변형은 정상 보행 및 자세 유지에 어려움을 준다. 이를 교정하기 위해 임상의는 변형 정도를 측정하여 교정 절골술 계획을 수립하고 계획된 정도만큼 절골술을 시행한다. 그러나 절골술 시행 후 원래 계획보다 더 적거나 더 많이 교정되는 상황이나 의도치 않았던 변형이 발견되는 상황이 종종 발생한다. 이러한 문제 상황들이 발생하는 이유는 절골술 계획수립 시, 기존의 방법이 하지골의 정확한 형태학적 정보를 반영하기 어렵고 하지골을 절골하여 회전 시키는 정도에 따라 최종 결과가 어떻게 나오는지 사전에 예측하는 것이 쉽지 않으며 효과적인 교정 결과를 얻을 수 있는 절골술 방법, 회전각도 등 다양한 입력 조건의 최적 조합을 찾기가 어렵기 때문이다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 컴퓨터 그래픽스 분야의 정기구학, 역기구학 및 최적화 기법을 하지 교정 절골술에 적용하여 임상의가 최적의 절골술 계획을 수립할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 하지 골의 3차원 메쉬 모델을 입력으로 받아 이를 분석하여 하지 특징점을 추출하고 임상지표를 자동으로 계산하여 변형 정도를 파악하는 방법, 하지 골을 대상으로 하는 5가지 교정 절골술의 시뮬레이션을 통해 그 결과를 사전에 예측할 수 있는 방법 그리고 비선형 최적화 문제로 변환하여 최적 교정 절골술 계획을 자동으로 수립하는 방법을 제안한다. 이를 통해 하지 골 교정 절골술과 관련된 거의 모든 경우의 수를 사전에 확인해 볼 수 있어서 종래의 방법보다 훨씬 쉽고 효율적으로 절골술을 계획하고 실행할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 질점-스프링 모델(mass-spring model)에 기반한 대화형 천 시뮬레이션(interactive cloth simulation) 기법을 제시하며, 특히 소수의 질점들(mass-points)에 상대적으로 강한 힘이 가해졌을 경우 사실적으로 천을 시뮬레이션하는 방법에 초점을 맞추었다. 본 논문에서 제시하는 방법은 소수의 점들에 대해 가해진 힘을 모든 질점들에 분산시킴으로써 의사 실시간(pseudo real-time) 내에 시뮬레이션을 수행하며, 이는 기존의 방법들에 비해 수행속도 면에서 매우 효율적이다. 또한, Provot[9]의 역동역학 방법(inverse dynamic method)을 사용하여 초탄성(super-elasticity) 현상을 해결한 뒤, 인접한 질점 간의 각도를 조정함으로써 초탄성 효과에 의해 발생하는 지그재그(zigzag) 현상을 제거하여 사실적으로 천을 시뮬레이션한다.
유체의 흐름과고체의 변형 및 파괴 현상이 어우러진 복잡한 자연 현상을 영상물로 만들어 내는 것은 각각의 물리 현상을 시뮬레이션 하는 기술들이 서로 상호작용할 수 있도록 결합되어야 가능하다. 본 논문에서는 질점-용수철 기반의 변형과 파괴가 가능한 물체와 격자 기반의유체가 서로 상호작용하는 시뮬레이션 기법을 제안한다. 이 기법은유체 간의 상호작용과 물체와 유체의 상호작용으로 나뉜다. 유체는 물과 연기로 구성되며 이들의 상호작용은 가변 밀도를 사용하는 기법과는 다르게 시뮬레이션을 두 단계로 나눠 진행한다. 먼저 유체 이류 이후의 경계 영역에 있는 물과 공기의 속도를 질량의 비율에 맞춰 혼합한다. 그리고 물의 프로젝션 과정에서 연기 영역을 Dirichlet 경계조건으로 설정하고 연기를 프로젝션 과정에서 물 영역을 Neumann 경계조건으로 설정하여 두 개의 문제로 분리한다. 유체를 독립적으로 풀기 때문에 상대적으로 높은 안정성을 기대할 수 있으며 프로젝션 과정에서 요구되는 셀의 개수가감소하여 수렴시키는데 필요한 계산 횟수가 줄어들어 효율적이다. 물체는 물과공기 모두 프로젝션을 할 때 기존의 강체와의 상호작용 기법과 유사하게 Neumann 경계조건으로 설정하지만 각 질점에 대하여 유체의 압력을 적분하기 때문에 유체의 움직임에 반응하는 변형과 파괴를 다룰 수 있다. 제안한 기법은 물리적으로 정밀한 결과를 제공하지는 않지만 영상 제작에서 필요한 다양한 시나리오의 시뮬레이션이 가능하며 논문에 제시된 다양한 결과는 이 기법이 효과적이라는 것을 보여준다.
캐릭터 애니메이션 분야에서 목표 지향적 이동을 위해 원하는 궤적을 재현하는 것은 항상 어려운 과제이다. 생성 모델을 사용하는 데이터 기반 방법은 명시적인 조건 없이 긴 동작 시퀀스를 예측하는 효율적인 방법 중 하나이다. 이러한 방법은 고품질의 결과물을 생성해내지만, 멀리 있는 목표물을 무작위로 타격하는 것처럼 더 어려운 상황의 모션을 합성(synthesis)에 있어서는 제한될 수 있다. 하지만 이는 모션 데이터 클립을 모방하는 GAN Discriminator 를 사용하고 강화학습을 통해 해결할 수 있다. 본 연구는 캐릭터들이 GAN 기반 접근법과 리워드 설계를 통해 복싱을 구현하는 것을 목표로 한다. 논문에서 사용된 두 가지의 최신 연구인 Adversarial Motion Prior 와 Adversarial Skill Embedding 에 대해 비교실험하며, 또한 복싱을 경쟁 스포츠에 적용하기 위하여 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 대규모 self-play 프레임워크인 TimeChamber 를 활용한다.
최근 자연스러운 모션 데이터에 대한 수요가 늘고 있지만, 클라이밍 모션을 정확하게 캡처하는 것은 가려진 부분이 많은 클라이밍 동작의 특성상 쉽지 않다. 또한 벽 구조물의 스캔이나 다양한 암벽 코스 준비 등 필요한 데이터를 수집하는 과정이 쉽지 않다. 본 논문에서는 강화학습을 이용한 클라이밍 모션 합성 방법론을 제안한다. 학습 과정은 두 단계의 난이도로 구성되어 있다. 첫 번째 단계는 매달리기 정책을 학습하는 것이다. 매달리기 정책은 자연스러운 자세로 홀드를 잡는 방법을 학습한다. 이후 추론 단계를 통해 위치, 자세, 잡기 상태를 다양하게 추출한 초기 상태 데이터세트를 만든다. 두 번째 단계에서는 이 초기 상태 데이터세트를 사용해서 실제 클라이밍을 수행하는 태스크를 학습한다. 클라이밍 정책은 자연스러운 자세로 타겟 위치로 이동하는 방법을 학습한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 클라이밍 하기 위한 좋은 자세를 효과적으로 탐색할 수 있는 것을 보였다.
딥러닝 기반 모델과 물리 시뮬레이션을 결합한 연구는 의료 분야에서 중요한 발전을 이루고 있다. 이는 의료영상 데이터에서 필요한 정보를 추출하고, 물리적 법칙을 기반으로 골격 및 연조직의 변형에 대한 빠르고 정확한 예측을 가능하게 한다. 본 연구는 신경 방사 필드(NeRF), 위치 기반 동역학(PBD), 병렬 리샘플링을 융합하여 3D 볼륨데이터를 쉽게 생성하고 실시간으로 변형 및 시각화하는 시스템을 제안한다. NeRF는 2D 이미지와 카메라 좌표 정보를 사용해 고해상도 3D 볼륨 데이터를 생성하며, PBD는 물리 기반 시뮬레이션으로 획득한 데이터에 대한 실시간 변형과 상호작용을 가능하게 한다. 병렬 리샘플링은 사면체 메쉬와 GPU 병렬 처리를 통해 렌더링 효율성을 높인다. 이 시스템은 광선투사방식으로 렌더링 되어 빠른 실시간 시각화를 제공하며, 비싼 장비 없이 간단하게 3D 데이터를 생성하고 변형할 수 있어 공학, 교육, 의료 등 다양한 분야에서의 활용 가능성을 보여준다.
본 연구는 패션에 대한 첨단 시뮬레이션 기술로 가상 의류 시각화를 지원하는 3D 패션 디자인 소프트웨어인 CLO 3D와 증강현실 어플리케이션 제작을 위한 모바일 플랫폼 증강현실 개발 도구인 vuforia를 활용하여 유니티 엔진 개발 환경에서 대화식 구조의 디지털 패션 콘텐츠 제작을 위한 공정을 정의한다. CLO 3D 소프트웨어를 통해 패턴, 재봉선, 텍스쳐 등의 작업을 거쳐 가상 의류 모델을 제작하는 방법과 유니티 엔진 개발 환경에서 vuforia 개발 도구의 기능과 속성 들을 활용하여 컴퓨터 비전 기술 기반의 증강현실 콘텐츠를 제작하는 방법을 정리한다. 그리고 패션 디자이너, 디렉터 등 실무 사용자의 관점에서 현실적으로 활용 가능한 새로운 방식의 증강현실 디지털 패션 콘텐츠를 정의한 제작 공정의 흐름으로 직접 제작함으로써 활용 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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