• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.473-482
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• 2009

컴퓨터 비전을 이용하여 3D로 재구성된 데이터는 필연적으로 잡음이나 에러를 포함하게 된다. 이런 데이터를 메쉬화하면 잡음이나 에러로 인해 본래 물체와 다른 3차원 메쉬 데이터가 만들어진다. 본 논문은 3차원 복원으로 재구성된 3차원 메쉬 데이터에서 잡음을 효과적으로 평활화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 메쉬의 2/3차원 면적 크기의 비를 이용하여 잡음을 평활화하기 때문에 면적이 큰 3차원 메쉬 데이터에 대한 사전처리가 필요하다. 메쉬의 3차원 면적과 투영된 2차원 면적의 비를 이용해서 3차원 메쉬 데이터에 존재하는 피크 잡음 가우시안 잡음을 검출하고, 잡음의 특성에 따라 이들을 평활화한다. 컴퓨터로 만들어진 3D 데이터와 컴퓨터 비젼 방법으로 얻어진 실제 3D 데이터를 사용한 실험 결과가 제안된 알고리즘의 효율성과 성능을 증명한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1302-1311
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• 2003

본 논문에서는 삼각 메쉬에 관한 보다 안정되고 직관적인 새로운 다중해상도 메쉬 편집 기술을 제안한다. 본 논문의 기본 아이디어는 3차원 메쉬 상에서 편집 영역을 선택하여 2차원 영역으로 임베딩을 하는 과정과 사용자에 의해서 정의되는 편집 정보를 보간하는 곡면을 생성하는 과정으로 이루어지며, 이를 통해 편집 영역 안에 있는 다른 꼭지점의 변위 정보를 곡면 함수값으로부터 생성한다. 본 논문에서 사용되는 임베딩 방법은 확장 볼록 조합 매개변수화 방법으로서 임베딩된 2차원 메쉬의 삼각형들은 자기 교차를 하지 않으며 또한 볼록 조합 계수를 정의할 때 모양 유지 방법을 사용하기 때문에 3차원 삼각형의 모양을 제대로 유지할 수 있다. 또한 편집 결과의 영역을 조절할 수 있도록 하기 위하여 다단계 B-스플라인 곡면을 이용하여, 상호작용적이며 직관적이어서 보다 안정되고 효율적인 메쉬 편집 결과를 얻을 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.248-251
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• 2007

본 논문은 3차원 얼굴 영상을 복원하기 위해 구조 광(structured light) 영상에서 2차원 메쉬를 추정하는 방법을 제안한다. 프로젝터를 사용하여 얼굴에 구조 광을 투영하고 카메라로 찍어 구조 광 영상을 획득한다. 획득한 영상에서 투영된 격자점을 추출한다. 격자점들의 위치와 각도를 사용하여 2차원 메쉬를 추출한다. 추출 과정에서 발생한 오류를 편집하고 정확한 2차원 메쉬를 추출한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.513-518
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• 2016

본 논문은 라인 레이저 기반 3차원 스캐너에서 투영을 이용한 고속 메쉬 생성 방법을 제안한다. 3차원 공간에서의 메쉬를 생성하기 위한 가장 알려진 방법은 3차원의 점을 4차원으로 변환하고 4차원 컨벡스 헐(convex hull)을 구축하는 방법을 활용한다. 이런 방법은 많은 수의 점 데이터를 가지는 3D 스캔 결과에서는 메쉬를 만들 때 시간이 많이 요구된다. 제안하는 방법에서는 라인 레이저 스캐너에서 중간에 얻어지는 (${\theta}$, y, z)축의 점 정보를 투영하여 얻어진 (${\theta}-y$) 2차원 깊이 지도를 메쉬 생성에 활용한다. 제안된 방법은 2D 영역에서 수행되기 때문에 메쉬를 구성하는 시간이 상당히 단축된다. 제안하는 방법을 평가하기 위해서 라인 레이저 기반 스캐너의 중간 데이터를 이용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존방법보다 고속 메시 생성에서 우수함을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권2호
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• pp.169-176
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• 2000

본 논문에서는 령크 충돌을 최소화 하는데 중점을 두고 순위차원 라우팅을 사용하여 완전이진트리를 3차원 메쉬로 임베딩하는 방법을 제안한다. 기존의 연구[14]에서는, 완전이진트리를 3차원 메쉬에 임베딩 할 때 순위차원 라우팅을 사용하는 경우 1, 2 차원에서 링크 충돌이 발생하였고, 순위차원 라우팅을 따르지 않는 경우 1차원에서만 링크 충돌이 존재하도록 하는 임베딩 방법을 보였었다. 이와 비교하여 본 논문에서는 순위차원 라우팅을 사용하고 링크 충돌이 존재하지 않는 임베딩 방법을 제안하며, 이 방법에 의해 임베딩을 수행한 결과, 임베딩을 위해 사용된 메쉬의 크기가 최적크기의 1.27 배를 넘지 않음을 증명한다.

• 기계저널
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• 제32권2호
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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.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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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.