본 논문에서는 R. T. Farouki에 의하여 소개된 평면 곡선들에 대한 복소수화된 표현법을 사용하여 주어진 임의의 평면 다항식 곡선을 복소수 계수를 갖는 한 다항식으로 나타내고 이 식을 대수학의 기본정리에 따라 복소수체 상에서 완전히 인수분해한 다음 그 근들을 관찰하여 주어진 곡선이 평면 다항식 피타고리안 호도그라프(PH) 곡선이 되기 위하 필요충분 조건을 새로운 방법으로 밝히고, 이를 3차원 민코브스키 공간 $R^{2,1}$ 상의 다항식 곡선에 적용, 이 곡선이 PH 곡선이 되기 위한 필요충분을 보다 간결한 형태로 나타내고 이를 통하여 3차원 민코브스키 공간 $R^{2,1}$ 상의 가능한 다항식 PH 곡선들의 유형이 모두 결정된다는 것을 보인다.
빛은 형상을 구체화시키고 표면의 특성을 전달한다는 측면에서 모델링, 렌더링, 애니메이션 등과 같은 3차원 컴퓨터 그래픽 어플리케이션이 제공하는 여러 기능 중에서 핵심이라고 할 수 있으며, 공간계획에 있어서 빛은 기능적인 측면과 미적인 측면에서 모두 고려해야할 대상으로서 공간연출의 제반 요소인 색과 질감, 조도를 결정하는 중요한 요소로 간주된다. 본 연구는 현실공간과 디지털공간을 분리해서 취급할 수 없는 현재의 디자인 현실에 관한 인식을 바탕으로, 컴퓨터를 매개로 하여 구축되는 디지털공간의 빛에 관한 특성을 규명하기 위하여 물리적 세계의 빛의 제 속성을 정리하고 이를 디지털 공간의 빛을 구현하기 위한 컴퓨터그래픽 기술과 비교 분석을 시도하였다. 인구의 결과로서 디지털 공간의 빛의 특성은 인식의 평면성, 제어 가능한 표면, 광원의 상징성, 무영광원, 비파동성으로 요약할 수 있으며, 향후 디지털 공간에 있어서 빛의 이용 방식에 대한 연구가 지속되어야 할 것이다.
Peng, Zhao;Gao, Ning;Wu, Bingzhi;Chen, Zhi;Xu, X. George
Journal of Radiation Protection and Research
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제47권3호
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pp.111-133
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2022
The exciting advancement related to the "modeling of digital human" in terms of a computational phantom for radiation dose calculations has to do with the latest hype related to deep learning. The advent of deep learning or artificial intelligence (AI) technology involving convolutional neural networks has brought an unprecedented level of innovation to the field of organ segmentation. In addition, graphics processing units (GPUs) are utilized as boosters for both real-time Monte Carlo simulations and AI-based image segmentation applications. These advancements provide the feasibility of creating three-dimensional (3D) geometric details of the human anatomy from tomographic imaging and performing Monte Carlo radiation transport simulations using increasingly fast and inexpensive computers. This review first introduces the history of three types of computational human phantoms: stylized medical internal radiation dosimetry (MIRD) phantoms, voxelized tomographic phantoms, and boundary representation (BREP) deformable phantoms. Then, the development of a person-specific phantom is demonstrated by introducing AI-based organ autosegmentation technology. Next, a new development in GPU-based Monte Carlo radiation dose calculations is introduced. Examples of applying computational phantoms and a new Monte Carlo code named ARCHER (Accelerated Radiation-transport Computations in Heterogeneous EnviRonments) to problems in radiation protection, imaging, and radiotherapy are presented from research projects performed by students at the Rensselaer Polytechnic Institute (RPI) and University of Science and Technology of China (USTC). Finally, this review discusses challenges and future research opportunities. We found that, owing to the latest computer hardware and AI technology, computational human body models are moving closer to real human anatomy structures for accurate radiation dose calculations.
딥러닝과 강화학습을 활용한 비전 기반 엔드투엔드 자율주행 시스템 관련 연구가 지속적으로 증가하고 있다. 일반적으로 이러한 시스템은 위치, 속도, 방향, 센서 데이터 등 연속적이고 고차원적인 차량의 상태를 잠재 특징 벡터로 인코딩하고, 이를 차량의 주행 정책으로 디코딩하는 두 단계로 구성된다. 도심 주행과 같이 다양하고 복잡한 환경에서는 Variational Autoencoder(VAE)나 Convolutional Neural Network(CNN)과 같은 네트워크를 이용한 효율적인 상태 표현 방법의 필요성이 더욱 부각된다. 본 논문은 차량의 이미지 상태 표현이 강화학습 성능에 미치는 영향을 분석하였다. CARLA 시뮬레이터 환경에서 실험을 수행하였고, 차량의 전방 카메라 센서로부터 취득한 RGB 이미지 및 Semantic Segmented 이미지를 각각 VAE와 Vision Transformer(ViT) 네트워크로 특징 추출하여 상태 표현 학습에 활용하였다. 이러한 방법론이 강화학습에 미치는 영향을 실험하여, 데이터 유형과 상태 표현 기법이 자율주행의 학습 효율성과 결정 능력 향상에 어떤 역할을 하는지를 실험하였다.
객체 사이에 존재하는 공간관계는 3차원 그래픽 이미지에 대한 내용기반 검색시 가장 자주 사용되는 조건 중의 하나이다. 그러나 기존 대부분의 공간관계에 대한 연구는 2차원 이미지에서 시점이 고정된 절대적인 방향관계에 패한 연구가 주를 이루고 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 공간에서 관측자의 시점을 기준으로 객체 사이의 방향관계를 검색할 수 있는 시점기반 방향관계 표현 기법을 제시하고 이를 이용한 검색 기법에 대해서 기술한다. 본 논문에서는 3차원 방향관계의 표현을 위해 절대시점 기반의 2차원 공간관계 표현 기법인 2D 스트링을 확장한 3D 스트링 기법을 정의하였다. 또한 관측자를 기준으로 한 객체들 간의 상대적인 방향관계를 효율적으로 추출하기 위한 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 기법은 3D 스트링으로 표현된 3차원 객체의 공간관계를 2차원+1차원으로 분리하여 처리하도록 함으로서 차원의 감소를 통한 시점기반 방향관계 검색 과정을 단순화할 수 있다는 장점을 갖는다.
최근 애니메이션은 극장용은 물론 OVA, TV 시리즈에 이르기까지 2D 제작기법만을 사용한 작품을 보기란 쉽지 않다. 미국의 픽사나 디즈니도 2D 애니메이션 팀을 대폭 줄이고 3D 애니메이션 팀을 위주로 제작하는 것을 봐도 3D애니메이션의 제작이 대세임은 것은 의심할 여지가 없는 듯 하다. 이러한 흐름에 발맞추어 국내의 교육기관이나, 국가 지원정책 역시 3D 위주의 지원정책으로 전환되고 있다. 그러나 과연 이것이 옳은 전환인가 생각 해 볼 필요가 있다. 2D 애니메이션 제작 방식을 유지해야 할 당위성을 일본 2D 애니메이션의 3D의 제작방식 도입, 융합사례 분석을 통해 2D 애니메이션의 필요성과 중요성을 제시하고, 2D 애니메이션에 있어서 3D 컴퓨터 그래픽 제작방식의 효과적인 융합형태를 제시해 보고자 하였다.
이 연구에서는, 인간(해기사)의 두 귀에 주목한 머리전달함수(HRTF)를 이용하여, 기적음과 관련된 해양사고를 분석-평가하기 위한 시뮬레이션 시스템(3D-LSS)을 개발하였다. 해양사고당시 상황을 분석해서 가청화 모델을 구축하고, 3차원음 생성방법과 평가방법을 제시하였다. 개발한 시스템은 CUI 방식의 그래픽과 3차원 음향으로 해양사고 당시의 상황을 묘사하고, 시뮬레이션할 수 있도록 구성하였다. 3D-LSS을 이용하여, 해양사고 중에서 기적음 청취여부를 판단하지 못했던 6가지 사건을 대상으로 실험하였다. 5명의 평가자에 의한 심리음향평가결과, 6가지 사건을 시각적 청각적으로 명확하게 평가할 수 있었기 때문에 3D-LSS의 해양사고 심판보조 장치로서의 활용가능성을 확인할 수 있었다.
이 연구에서는, 인간(해기사)의 두 귀에 주목한 머리전달함수(HRTF)를 이용하여, 기적음과 관련된 해양사고를 분석-평가하기 위한 시뮬레이션 시스템(3D-LSS)을 개발하였다. 해양사고당시 상황을 분석해서 가청화 모델을 구축하고, 3차원음 생성방법과 평가방법을 제시하였다. 개발한 시스템은 GUI 방식의 그래픽과 3차원 음향으로 해양사고 당시의 상황을 묘사하고, 시뮬레이션 할 수 있도록 구성하였다. 3D-LSS을 이용하여, 해양사고 중에서 기적음 청취여부를 판단하지 못했던 6가지 사건을 대상으로 실시하였다. 5명의 평가자에 의한 심리음향 평가결과, 6가지 사건을 시각적 청각적으로 명확하게 평가할 수 있었기 때문에 3D-LSS의 해양사고 심판보조 장치로서의 활용가능성을 확인할 수 있었다.
실시간 가상이미징 시스템은 스포츠 중계 방송에서 팀의 문양이나 점수, 거리와 같은 정보를 실제 운동장 위에 합성해 줌으로써, 일반적인 자막기의 단점을 보완할 수 있는 새로운 기술로 주목받고 있다. 카메라의 움직임에 그래픽을 정확히 연동시키기 위해서는 카메라의 각 축에 센서를 장착하는 방식과 실제 카메라 영상 자체를 분석하는 방식이 사용된다. KBS 기술연구소에서는 방송용 렌즈 기 줌(zoom), 포커스(focus) 부와 팬(Pan), 틸트(tilt) 축에 센서를 부착하여, 실시간으로 3차원 그래픽의 가상 카메라를 제어하는 센서기반 가상이미징 시스템 'VIVA'를 개발하였다. 본 논문에서는 VIVA 시스템과 그 구현 기술을 소개하고자 한다. 정확한 카메라 추적을 위하여 주밍(zooming)시 발생하는 카메라 시점(view-point)의 이동을 렌즈의 광학주점 변이 데이터를 이용하여 계산하였으며, 줌 뿐만 아니라 포커스에 따른 화각 변화를 반영하였다. 3차원 그래픽에 기반하여 가상 이미징 시스템을 구현함으로써, 키프레임(keyframe) 애니메이션과 같은 유용한 그래픽 기술이 사용될 수 있도록 하였다. VIVA는 2002년 부산 아시안게임과 대선 개표 방송에 사용되어, 스포츠 프로그램뿐만 아니라 근거리 촬영이 요구되는 스튜디오 프로그램 제작에도 사용이 가능함을 확인하였다.
In recent days high perfermance graphic operation is needed, since computer graphics is widely used for computer-aided design and simulator using high resolution graphic card. In this paper a graphic accelerator is designd with the functions of graphic primitives generation and geometrical transformations. 1-D Systolic Array Processor for Matris Vector operation is designed and used in main ALU of a graphic accelerator, since these graphic algorithms have comonon operation of Matris Vector. Conclusively, in case that the resolution of graphic domain is 800$\times$600, and 33.3nsec operator is used in a graphic accelerator, 29732 lines per second and approximately 6244 circles per second is generated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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