본 논문은 여러 옷감 조각들을 이용하여 가상의 3차원 인체 모델에 옷을 입히기 위한 의복 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 본 논문에서 의상 제작 과정에 사용한 방법은 2차원 옷감 조각을 디자인하는 과정과 옷감 조각을 재봉하고 여기에 제약점을 정하여 3차원 인체 모델에 의상을 입히는 과정으로 구성된다. 제안된 시스템은 3차원 인체 모델 파일과 2차원 재단 패턴 파일을 읽어 들인 다음 질량-스프링 모델에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3D 모델을 생성한다. 본 논문의 시스템은 사실적인 시뮬레이션을 위하여 인체 모델을 구성하는 삼각형과 의복을 구성하는 삼각형 사이의 충돌을 검사하고 반응 처리를 수행하였다. 인체를 구성하는 삼각형의 수가 매우 많으므로, 이러한 충돌 검사 및 반응 처리는 많은 시간을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 Octree 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄이는 방법을 이용하여 사실적인 영상을 생성할 수 있었고, 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.
3 차원 입력 장치는 키보드나 마우스 같은 일반적인 입력 장치로는 받아 들이기 어려운 3 차원 입력을 사용자로부터 간편하고 직관적인 방법으로 받아들일 수 있다는 측면에서 활발히 연구 및 사용되고 있다. 또한 햅틱 장치는 가상 물체의 조작에 따른 시각적인 피드백 외에 가상 물체의 느낌을 피드백 힘을 통해 사용자에게 전달해 줌으로써 컴퓨터와 사용자간의 상호 작용에 큰 도움을 준다. 본 논문은 햅틱 피드백이 적용된 실시간 가변형 모델과 효과적인 3 차원 입력에 대한 기반 연구를 하고자 한다. 그리고 이에 대한 한 가지 사례로써 햅틱 장치를 이용한 가상 판화 시스템을 제작 한다. 가상 판화 시스템은 시각 처리 부분과 촉각 처리 부분, 그리고 사용자의 3 차원 입력을 돕는 인터페이스 부분으로 구성되어 있다. 시각 처리 부분은 3 차원 공간 상에서 사용자의 조각에 따른 판화 표면의 변형을 처리하며 촉각 처리 부분은 실제 판화를 제작할 때 느끼는 촉각을 햅틱 인터페이스를 이용하여 사용자에게 전달한다. 이를 위해 먼저 시각 처리 부분에서는 NURBS 기반의 자유 형상 변형 (FFD)기법을 이용하였는데 가상 조각도에 의한 물체 표면의 지역적인 변형을 구현하기 위해 조각도가 닿는 부분에 대해 기조 격자점 (control point)을 증가시켜 원하는 부분에 대한 지역적인 변화를 용이하도록 하였고 다음으로 촉각 처리 부분에서는 S-chain 모델을 이용하였는데 S-chain 모델을 객체 전체에 적용하지 않고 접촉이 일어날 경우 그 접촉점을 기준으로 S-chain 모델을 지역적으로 적용하는 방법을 고안하여 실제 구현에 이용하였다. 인터페이스 적인 측면에서 사용자의 3 차원 입력장치를 통한 인터렉션은 사용자로 하여금 보다 자유로운 입력을 허용하지만 이에 따른 깊이 지각 문제를 발생시킨다. 이러한 문제를 최소화 시키고 사용자의 깊이 지각을 강화시키기 위해 사용자에게 제공되는 시각적 자극을 변형시키고 다양한 정보를 제공하도록 하였다. 가상 판화 시스템은 가상 환경에서 사용자의 조작에 따른 다양한 결과물을 제작 및 출력해 볼 수 있도록 해준다. 또한 가상 환경에서 이러한 기반을 제공함으로써 가상 환경의 장점인 복사, 이동 및 영구 보존 특성을 동시에 얻을 수 있다. 본 논문은 이러한 작업을 위한 기반 기술로써 햅틱 및 가변형 모델, 3 차원 입력 장치에 대한 시각적 인터페이스에 대해 다루고 이 기반 기술을 바탕으로한 가상 판화 시스템의 구현에 대하여 논하고자 한다.
깨어진 항아리 조각들을 가상 공간에서 조립하기 위하여 조각 표면을 이용한 빠른 3차원 회전축 추정 방법을 제안한다. 물체의 원형성과 표면의 국지적 평면성을 이용하여 대칭축을 찾는 방법을 사용한다. 항아리 조각 같은 회전축 대칭 물체는 반지름이 다른 여러 원통의 중첩으로 생각될 수 있다. 각 원통의 원형성을 회전축 계산에 이용한다. 먼저, 표면 위 임의의한 점을 지정하고 그 점을 통과하는 여러 개의 원통상의 궤도를 각각의 곡률의 변화를 측정 검사하여 조사한다. 올바른 원의 궤도는 곡률의 변화가 없을 것이므로 가장 작은 곡률의 변화가 원의 궤도로 선택된다. 또한 원의 중심점으로 축이 통과하는 경로가 되므로 원의 중심점이 축의 위치가 된다. 표면의 국지적 평면성과 프로파일 곡선 근사를 통한 축 위치 추정 방법 또한 연구 되었다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 계산 속도가 향상되었고 조각의 부위에 영향을 받지 않는 강건성을 가짐을 실험적으로 입증하였다.
Design is important in the IT, digital appliance, and auto industries. Aesthetic and art images are being applied for better design satisfaction of the products. Various artistic image patterns are used to satisfy demand of design, but it takes much lead-time and effort to implement them for making dies and molds. In this paper, a hybrid reverse engineering method generating accurate 3D engraving models from 2D art images is proposed through image processing, 3D reconstruction, and NURBS interpolation methods. In order to generate the 3D model from the 2D artistic image, cloud points with z-depth are extracted according to intensity values of the image. An adaptive median filter and harmonic filter are used to obtain the intensity values accurately. NURBS surfaces are generated through the interpolation of the cloud points. Performance of the developed system is to be confirmed through the realization of Mona Lisa and Golden Gate Bridge.
IV(intravenous) 카데터 조각을 정맥 내에서 정확한 위치 및 크기를 확인하기위해 MDCT의 3D 재구성 기법인 볼륨렌더링의 임계치를 측정하고 변화에 따라 IV 카데터 조각의 영상을 구현하였다. 3D프로그램에서 파일럿 방법으로 IV 카데터의 HU(hounsfield unit) 값을 측정하였고, IV 카데터가 남아 있는 환자를 대상으로 프로파일과 관심영역 테이블 기능을 이용하여 IV 카데터의 HU 값을 측정하여 임계치를 설정하여 IV 카데터 조각의 위치 및 크기를 볼륨렌더링 영상에서 확인 하였다. 볼륨렌더링 영상에서 HU의 임계치 설정은 IV 카데터 조각의 정확한 위치 및 크기를 확인하는데 매우 중요한 요소이다.
본 논문에서는 컴퓨터 그래픽스와 영상 처리를 통해서 훼손된 문화재 조각들을 복원하는 전문가 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 글자가 새겨져 있는 평평한 면이 있는 조각들을 대상으로 하여 구축하였고, 조각들간의 상대적인 정확한 위치를 찾아 복원한다. 조각난 물체들을 정합하는 과정은 세 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 조각난 물체의 정면을 찾고, 정면에 새겨져 있는 글자들을 추출하여 최소자승법을 통해 조각의 방향을 정렬하는 과정이다. 두 번째 단계에서는 조각들이 정합될 대략적인 방향을 벡터 내적을 통해서 결정한다. 세 번째 단계에서는 기하학적인 에러 및 RGB에러 등을 통해서 조각의 세부적인 방향을 결정한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 조각을 정합하는데 있어서 3차원 물체를 정합 전에 정렬하는 방법을 통해서 2차원적인 이동 연산만으로 정합될 수 있도록 하여 계산량을 줄였다. 또 한 구체적인 문화재를 대상으로 실험을 하여 그 성능을 입증하였다.
전산화단층촬영에서 조영 증강을 위한 조영제 주입은 정맥내에 삽입한 카테터를 통해 자동주입기로 주입하고 있다. 정맥내에 위치한 카테터를 제거하는 도중에 IV 카테터가 부러져 정맥내에 남아 있는 카테터의 조각은 환자에게 순환기 질환의 위험을 초래할 수 있다. CT 검사 중에 정맥내에 카테터 조각이 남아있는 2명의 환자를 대상으로 카테터의 크기 및 위치를 정확히 확인하기 위해 MDCT를 이용하여 정맥내 주사부위를 스캔하였다. 3D 재구성은 MPR, MIP, 볼륨렌더링, SSD 등으로 구성하였다. 정맥내에 위치한 카테터 조각을 MDCT로 스캔한 데이터를 3D 재구성으로 정맥내의 위치 및 크기를 확인하였고, 카테터 조각을 제거하는데 일조하였다.
본 논문에서는 의복의 2차원 패턴을 이용하여 3차원 의복 모델을 제작하고 생성된 3차원 의복을 3차원 인체 모델에 자동으로 착의하는 3차원 패션 디자인 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 먼저 2차원 격자의 코너 점을 이용하여 2차원 옷감 조각을 디자인한 다음에 2차원 옷감 조각들 사이에 재봉되어야 할 제약점들을 기술함으로써 3차원 의복을 디자인한다. 그 다음에는 3차원 인체 모델 파일과 3차원 의복을 읽어 들인 다음 질량-스프링 모델에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3차원 모델을 생성한다. 본 논문의 시스템은 사실적인 시뮬레이션을 위하여 인체 모델을 구성하는 삼각형과 의복을 구성하는 삼각형 사이의 충돌을 검사하고 반응 처리를 수행하였다. 인체를 구성하는 삼각형의 수가 매우 많으므로, 이러한 충돌 검사 및 반응 처리는 많은 시간을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 Octree 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄였으며 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.
다양한 신호가 혼합된 수중 신호로부터 각각의 신호를 분리하는 기술은 오랫동안 연구되어왔지만, 낮은 품질의 수중 신호의 특성 상 쉽게 해결되지 않는 문제이다. 현재 주로 사용되는 방법은 Short-time Fourier transform을 사용하여 수신된 음향신호의 스펙트로그램을 얻은 뒤, 주파수의 특성을 분석하여 신호를 분리하는 기술이다. 하지만 매개변수의 최적화가 까다롭고, 스펙트로그램으로 변환하는 과정에서 위상 정보들이 손실되는 한계점이 지적되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 긴 시계열 신호 처리에서 좋은 성능을 보인 Dual-path Recurrent Neural Network을 기반으로, 다중 채널 센서로부터 생성된 입력신호인 3차원 텐서를 처리할 수 있도록 변형된 Tripple-path Recurrent Neural Network을 제안한다. 제안하는 기술은 먼저 다중 채널 입력 신호를 짧은 조각으로 분할하고 조각 내 신호 간, 구성된 조각간, 그리고 채널 신호 간의 각각의 관계를 고려한 3차원 텐서를 생성하여 로컬 및 글로벌 특성을 학습한다. 제안된 기법은, 기존 방법에 비해 개선된 Root Mean Square Error 값과 Scale Invariant Signal to Noise Ratio을 가짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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