In case of sketching a conceptual model in 3D space, it's not easy for designer to recognize the depth cue accurately and to draw a model correctly in short time. In this paper, multi-strokes based sketch is adopted not only to reduce the error of input point but to substantiate the shape o) the conceptual design effectively. The designer can see the drawing result immediately after stroking some curves. The shape can also be modified by stroking curves repeatedly and be confirmed the modified shape in real time. However, the multi-strokes based sketch needs to manage the great amount of input data. Therefore, the drawing space is divided into the limited spatial cubical grids and the movable infernal vertex in each spatial grid is implemented and used to define the surface by the multi-strokes. We implemented the spatial sketching system which allows the concept designer's intention to 3D model data efficiently.
본 논문은 3차원 스캐너로 획득된 실제 얼굴 데이터를 햅틱 상호작용을 통해 직접 변형하고 재질감을 모델링 하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 그래픽 하드웨어 기반의 햅틱 렌더링 알고리즘을 기반으로 획득된 2.5D 얼굴 데이터를 mass-spring 모델을 적용하여 변형하고 얼굴의 재질감(탄성, 마찰, 거칠기) 정보를 모델링 하는 것이다. 햅틱 장치를 이용한 변형알고리즘은 변형 시 효율적인 변형 영역 탐색을 위하여 공간 분할방법인 k-d 트리 구조를 이용하여 최근방 탐색 알고리즘을 구현하였으며, 사실적인 힘 계산을 위하여 각 포인트 마다 mass-spring 모델을 적용하여 반력 연산 및 물체의 변형을 수행하였다. 아울러 재질감을 모델링 하기 위해 깊이 이미지 기반 표현(Depth Image Based Representation, DIBR)을 이용하여 가상 물체의 거칠기, 탄성, 및 마찰을 편집할 수 있는 방법론을 제시하고, 편집된 재질감을 직접 물체의 표면에 적용하여 렌더링 하는 알고리즘을 제안한다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.37
no.6
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pp.591-597
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2013
Because most existing non-Newtonian models are not suitable for application to the lattice Boltzmann method, theoretical and numerical studies in this regard remain challenging. In this study, the hydrokinetic (HK) model was modified and applied to a 3D sudden contraction-expansion channel flow, and the characteristics of the HK model flow were evaluated to generate non-trivial predictions in three-dimensional strong shear flows. The HK model is very efficient for application to the lattice Boltzmann method because it utilizes the shear rate and relaxation time. However, the simulation would be unstable in a high shear flow field because the local relaxation time sharply decreases with an increase in the shear rate in a strong shear flow field. In the HK model, it may become necessary to truncate the relaxation time and non-dimensional parameter to obtain stable numerical results.
This paper presents an augmented reality based modeling system that can provide pottery design experiences to the user. Augmented reality offers natural 3D interaction, a tangible interface, and integration into the real environment. In addition, six modeling techniques that mimics the hand movements in real world deformation process and an occlusion based interaction technique is provided for pottery modeling. The developed interface facilitates fast and intuitive pottery design. The AR pottery system can be used for pottery prototyping/design and educational purposes.
기존의 페인팅 소프트웨어들은 결과적인 면에서 실제 그림과 유사한 결과를 추구할 뿐, 실제 붓의 움직임이나 터치를 사실적으로 재현하려고 하지는 않았다. 이 논문에서는 수묵화를 그리는데 중요한 두 가지 요소 용묵법(用墨法)과 운필법(運筆法)중에서 붓을 운용하는 방법인 운필법(運筆法)을 컴퓨터 그래픽을 통해서 사실적으로 재현하고자 하였다. 이를 위해서 붓을 운용하는데 필요한 수묵 운필의 모든 동작을 캡쳐할 수 있는 5개의 자유도를 가지는 타블렛을 이용하였다. 손으로부터 붓으로, 붓으로부터 물과 먹을 매개로, 종이에 먹이 전달되는 전체 과정을 재현할 수 있는 모델을 설정하고, 이에 따라 사실적인 수묵화 필법을 구현하기 위해 3차원의 붓의 모델, 3차원의 변형 모델, 붓의 털 모델, 교차면 모델), 먹물의 침전 모델 (Ink Deposition Model)로 설정하였고, 이를 통해 실제 수묵화를 그리는 과정과 동일한 제작과정을 통해서 사실적인 붓의 움직임과 번짐이 구현된 수묵화와 유사한 결과물을 얻어낼 수 있었다. 또한 종이에 전달되는 먹과 물의 양을 정확하게 조절하기 위해서 붓의 털과, 교차지점 그리고 종이 모델을 제작하였고, 이들을 통해서 실제 수묵화의 필법을 사실적으로 시뮬레이션 하였다.
Recently the 3D modeling techniques were developed rapidly due to rapid development of computer vision, computer graphics with the excellent performance of hardware. With the advent of a variety of 3D contents, 3D modeling technology becomes more in demand and it's quality is increased. 3D face models can be applied widely to such contents with high usability. In this paper, a 3D face modeling is attempted from a given single 2D frontal face image. To achieve the goal, we thereafter the feature points using AAM are extracted from the input frontal face image. With the extracted feature points we deform the 3D general model by 2-pass mesh warping, and also the depth extraction based on intensity values is attempted to. Throughout those processes, a universal 3D face modeling method with less expense and less restrictions to application environment was implemented and it's validity was shown through experiments.
Because of crack control by steel bars after cracking the material models for reinforced concrete(RC) differ from those for plain concrete(PL). The nonlinear behavior of columns subjected to lateral load was simulated with reasonable accuracy in 3D analysis by applying distinct material models for RC and PL zone subdivided properly on the section. The shear strain is confirmed to develope unstably with ununiform distribution in out-of-plane direction. And this tendency becomes stronger as the thickness of column member increases in out-of-plane direction. If this ununiformity in strain distribution is not taken into consideration the capacity and the deformability of columns in shear dominant failure are overestimated excessively in two dimensional analysis. By introducing equivalent softening model a behavior of columns can be predicted too in two dimensional analysis.
Kim, Ki-Du;Song, Sak Suthasupradit;Hwang, Hyun-Jin;Park, Jae-Gyun
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.14
no.3
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pp.108-117
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2010
The frame element is commonly used for construction stage analysis PSC bridges. However, the frame element does not show sufficient information in the curved PSC box bridges. For the case of curved PSC bridges, the deformations in the inner and outer web are different. In this case, the different jacking forces are required in the inner and outer webs. And it is impossible to calculate different jacking forces in the inner and outer webs if we use the frame element for construction stage analysis. In order to overcome this problem, the use of shell element is essential for a three-dimensional construction stage analysis of PSC bridges. In the following, the formulation of an assumed strain shell element and its application of PSC box girder bridge analysis are presented.
본 논문에서는 SVM (Support Vector Machine)을 기반으로 하여 인체의 뇌 하부구조인 해마에 대한 지능적 형상분석 방법을 제공한다. 일반적으로 의료 영상으로부터 해마의 형상 분석을 하기 위해서는 충분한 임상 데이터를 필요로 한다. 하지만 현실적으로 많은 양의 표본들을 얻는 것이 쉽지 않기 때문에 전문가의 지식을 기반으로 한 작업이 수반되어야 한다. 결국 이러한 요소들이 분석 작업을 어렵게 한다. 의학 기술이 복잡해 지면서 최근의 형상 분석 연구는 점차 통계적 모델을 기반으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 해마로부터 고해상도의 매개변수형 모델을 만들어 형상 표현으로 이용하고, 집단간 분류 작업에 SVM 알고리즘을 적용하는 지능적 분석 방법을 구현한다. 우선 메쉬 데이터로부터 물리변형모델 기반의 매개변수 모델을 구축하고, PDM (point distribution model) 방법을 적용하여 두 집단을 대표하는 평균 모델을 생성한다. 마지막으로 SVM 기반의 이진 분류기를 구축하여 집단간 분류 작업을 수행한다. 구현한 모델링 방법과 분류기의 성능을 평가하기 위하여 본 연구에서는 네 가지 커널 함수 (linear, radial basis function, polynomial, sigmoid)들을 적용한다. 본 논문에서 제시한 매개변수형 모델은 다양한 형태의 의료 데이터로부터 보편적인 3차원 모델을 생성하고, 또한 모델의 전역적, 국부적인 특징들을 복합적으로 표현할 수 있기 때문에 통계적 형상분석에 적합하다. 그리고 SVM 기반의 분류기는 적은 수의 학습 데이터로부터 정상인 해마 집단과 간질 환자 집단간의 정확한 분류를 가능하게 한다.
In this paper, we propose a 3D human body reconstruction and refinement method from the frames extracted from a video to obtain natural and smooth motion in temporal domain. Individual frames extracted from the video are fed into convolutional neural network to estimate the location of the joint and the silhouette of the human body. This is done by projecting the parameter-based 3D deformable model to 2D image and by estimating the value of the optimal parameters. If the reconstruction process for each frame is performed independently, temporal consistency of human pose and shape cannot be guaranteed, yielding an inaccurate result. To alleviate this problem, the proposed method analyzes and interpolates the principal component parameters of the 3D morphable model reconstructed from each individual frame. Experimental result shows that the erroneous frames are corrected and refined by utilizing the relation between the previous and the next frames to obtain the improved 3D human reconstruction result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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