• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.425-428
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• 2001

본 논문에서 구현한 메쉬 편집기는 편집할 메쉬의 몇몇 점을 편집할 경우, 편집 정보가 그 점에 이웃한 점들에게도 영향을 미치게 되어, 편집 결과가 근사된 부드러운 곡면으로 표현하도록 하는 데 있다. 그러기 위해서는 3차원의 메쉬를 2차원 평면으로 매핑할 때, 매핑되는 원래의 메쉬의 모양이 크게 변형되지 않도록 하여야 하는데, 여기에 모양 유지 매개 변수화 방법을 사용하고 있다. 편집에 사용된 점의 편집 정보는 2차원 평면 다각형 안에 있는 서로 대응되는 점으로 매핑 되고, B-스플라인 보간으로 편집 정보는 2차 평면 안에 있는 다른 점들에게도 영향을 주게 된다. 이런 결과는 3차원 메쉬로 환원되어 부드럽게 근사된 곡면으로 표현된다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.4
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• pp.473-482
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• 2009

Reconstructed 3D data from computer vision includes necessarily a noise or an error. When these data goes through a mesh process, the different 3D mesh data from original shape comes to make by a noise or an error. This paper proposed the method that smooths a noise effectively by noise analysis in reconstructed 3D data. Because the proposed method is smooths a noise using the area ratio of the mesh, the pre-processing of unusable mesh is necessary in 3D mesh data. This study detects a peak noise and Gaussian noise using the ratio of 3D volume and 2D area of mesh and smooths the noise with respect of its characteristics. The experimental results using synthetic and real data demonstrated the efficacy and performance of proposed algorithm.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.369-372
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• 2023

본 논문에서는 삼각형 구조로 구성된 3차원 메쉬(Mesh)에서 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 응용하여 정확도가 높은 새로운 학습 표현 기법을 제시한다. 우리는 메쉬를 구성하고 있는 폴리곤의 edge와 face의 로컬 특징을 기반으로 학습을 진행한다. 일반적으로 딥러닝은 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 말하며, 주요 처리 대상은 1, 2차원 데이터 형태인 오디오 파일과 이미지였다. 인공지능에 대한 연구가 지속되면서 3차원 딥러닝이 도입되었지만, 기존의 학습과는 달리 3차원 딥러닝은 데이터의 확보가 쉽지 않다. 혼합현실과 메타버스 시장의 확대로 인해 3차원 모델링 시장이 증가하고, 기술의 발전으로 데이터를 획득할 수 있는 방법이 생겼지만, 3차원 데이터를 직접적으로 학습에 이용하는 방식으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그렇게 때문에 본 논문에서는 산업 현장에서 이용되는 데이터인 메쉬 구조를 폴리곤의 최소 단위인 삼각형 형태로 구성하여 학습 데이터를 구성해 기존의 방법보다 정확도가 높은 학습 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.188-193
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• 2007

본 논문에서는 평균값 좌표(mean value coordinates)를 이용하여 두 개의 메쉬 구조에 기반한 2차원 형상변형 기법을 제시한다. 먼저 입력으로 주어진 2차원 형상의 내부와 경계를 조밀하게 샘플링한 정점의 집합으로 구성된 형상 메쉬(shape mesh)와, 입력 형상을 근사적으로 둘러싸는 정점과 형상 메쉬의 일부 정점으로 구성된 제어 메쉬(control mesh)를 구성한다. 형상 메쉬 정점은 제어 메쉬의 정점에 대한 평균값 좌표로 표현한다. 사용자의 형상 변형 입력에 대하여 비선형 최소 자승 최적화 문제를 풀어 변형 될 제어 메쉬 정점의 위치를 구하고, 형상 메쉬는 변형된 제어 메쉬의 정점으로부터 평균값 좌표를 이용하여 최종적인 형상의 변형을 계산한다. 일반적으로 형상 변형 문제는 입력되는 형상의 정점의 개수가 증가함에 따라서 그 수행 속도가 급격히 느려지며, 정점의 개수를 줄이면 변형에 의한 시각적 품질이 급격히 감소한다. 실험적인 결과에 의하면 본 논문에서 제시한 방법은 비교적 적은 수의 정점을 사용하여 형상 변형의 수행속도가 빠르면서, 변형의 시각적인 품질은 부드럽게 유지된다. 본 논문의 결과는 핸드폰과 같이 계산속도가 느린 임베디드 시스템에서 형상 변형을 이용한 2차원 애니메이션 제작과 같은 응용문제에 효과적으로 사용될 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.7
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• pp.1302-1311
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• 2003

This paper presents a more stable method of multiresolution editing for a triangular mesh. The basic idea of our paper is to embed an editing area of a mesh onto a 2D region and to produce 3D surfaces which interpolate the editing-information. In this paper, we adopt the extended convex combination approach based on the shape-preserving parameterization for the embedding, which guarantees no self-intersection on the 2D embedded mesh. That is, the result of the embedding is stable. Moreover, we adopt the multi-level B-spline approach to generate the surface containing all of 3D editing-information, which can make us control the editing area in several levels. Hence, this method supports interactive editing and thus can produce intuitive editing results.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2007.11a
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• pp.248-251
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• 2007

In this paper, we are propose a method to estimate the 2-D mesh from structured light image for reconstruction of 3-D face image. To acquire the structured light image, we are project structured light on the face using the projector. we are extract the projected cross points from the acquire image. The 2-D mesh image is extracted from the position and angle of cross points. In the extraction processing, the error was fixed to extract the correct 2-D mesh.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.3
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• pp.513-518
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• 2016

This paper presents a fast 3D mesh generation method using projection for line laser-based 3D scanners. The well-known method for 3D mesh generation utilizes convex hulls for 4D vertices that is converted from the input 3D vertices. This 3D mesh generation for a large set of vertices requires a lot of time. To overcome this problem, the proposed method takes (${\theta}-y$) 2D depth map into account. The 2D depth map is a projection version of 3D data with a form of (${\theta}$, y, z) which are intermediately acquired by line laser-based 3D scanners. Thus, our 2D-based method is a very fast 3D mesh generation method. To evaluate our method, we conduct experiments with intermediate 3D vertex data from line-laser scanners. Experimental results show that the proposed method is superior to the existing method in terms of mesh generation speed.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.2
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• pp.169-176
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• 2000

This paper is considered with the problem of embedding complete binary trees into 3-dimensional meshes using dimension-ordered routing with primary concern of minimizing link congestion. The authors showed that a complete binary tree with $2^P-1$ nodes can be embedded into a 3-dimensional mesh with optimum size, $2^P$ nodes, if the link congestion is two[14], (More precisely, the link congestion of each dimension is two, two, and one if the dimension-ordered routing is used, and two, one, and one if the dimension-ordered routing is not imposed.) In this paper, we present a scheme to find an embedding of a complete binary tree into a 3-dimensional mesh of size no larger than 1.27 times the optimum with link congestion one while using dimension-ordered routing.

• Journal of the KSME
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• v.32 no.2
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• pp.194-200
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• 1992

이 글에서는 가장 작은 각도의 하한값을 보장하는 이 차원에서의 메쉬 생성 알고리즘이 개발되 었다. 지금까지 유한 요소법에서는 어떠한 알고리즘도 메쉬질의 정도를 보장할 수 없었기 때문에 고르기 과정이 항상 필요하였다. 이 알고리즘은 또한 적은 메쉬생성(adaptive mesh generation) 에도 쓰일 수 있는데, 이러한 메쉬 생성법에서는 초기 메쉬를 생성한 다음 유한 요소법의 오차를 줄이기 위해 노우드를 하나씩 첨가하거나 제거한다. 따라서 여기서 소개된 알고리즘은 메쉬의 밀도를 조절하는데에도 사용된다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.163-166
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• 2004

본 논문은 3차원 형상 인식시스템으로부터 스캔 한 3차일 영상 데이터의 깊이정보에 3차원 에지를 추출하여 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 3차원 수직 평형 형상 인식기로 object scanning을 한 데이터 값들을 추출한다. 이 추출된 값들의 특성은 2차원 영상 즉 x, y축에 각각의 픽셀에 깊이정보를 가지는 3차원영상으로서 기존의 3차원영상과는 다른 차이를 가지며 영상의 품질이 우수하며 많은vertex 정보와 메쉬 정보를 가지고 있다. 따라서 획득된 데이터에서 x좌표와 y좌표는 영상에 있어서 위치를 나타내는 정보이고, T좌표는 3차원영상을 형성하는 깊이 정보들이다. 3차원 형상 인식시스템에서 스캔 한 3차원 얼굴영상으로부터 에지를 검출하여 에지가 존재하는 위치에 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘의 성능 평가를 위한 모의실험 한 결과 워터마크가 삽입된 모텔의 절단(cropping), 리메쉬(remesh) 및 메쉬간소화(mesh simplification) 공격에 대한 견고성이 우수함을 확인함으로써 3차원형상 인식 시스템에 직접적인 워터마크 삽입이 가능함을 증명하였다.