3D modeling and rendering technologies are getting more attention from landscape planners and architects because the virtual reality based on 3D graphic technology could give more realistic experience to landscape simulation users and boost promotional effects. The 3D landscape simulation, however, not only requires a lot of cost and time in production, but also demands efforts to distribute to consumers due to various computing environment of them. The purpose of this study is to suggest a process for developing an interactive 3D landscape simulator with low-cost, which can support multi-platform functionality in high quality through reviewing related current software and web services. We select GIMP for 2D image texturing, SketchUpfor 3D modeling, Unity for real-time rendering, and Google Earth for terrain modeling considering price and workability and apply the developed process for Windows, Web, and Android versions to test the applicability for Sangji-ri, Gosam-myeon, Gyeonggi-do, Korea.
A simulation game represented the real world and situation as a video games, In the first time, this simulation game primarily applied to military practice areas and then it's applied areas were extended to strategy, flighting, racing, life areas. In this paper, we developed the driving simulator that operate the 3-axis sensor attached driver's handle which could forward/backward moving, control of direction, and transmit of gear in the virtual space. For more the realities of the situation and accuracy of the location and speed, we adopted the 3-axis sensing informations, Unreal engine4' and Blueprint.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.893-903
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2022
Recently, computer vision (CV)-based safety monitoring (i.e., object detection) system has been widely researched in the construction industry. Sufficient and high-quality data collection is required to detect objects accurately. Such data collection is significant for detecting small objects or images from different camera angles. Although several previous studies proposed novel data augmentation and synthetic data generation approaches, it is still not thoroughly addressed (i.e., limited accuracy) in the dynamic construction work environment. In this study, we proposed a game engine-driven synthetic data generation model to enhance the accuracy of the CV-based object detection model, mainly targeting small objects. In the virtual 3D environment, we generated synthetic data to complement training images by altering the virtual camera angles. The main contribution of this paper is to confirm whether synthetic data generated in the game engine can improve the accuracy of the CV-based object detection model.
온라인 3D 컴퓨터 게임에서 크게 대두되는 두 가지 기술 분야는 3D 연출 기술과 온라인 기술이다. 3D 연출 기술은 3D 가속기의 출현으로 더욱 발전을 할 수 있었고, Microsoft사의 DirectX가 나옴으로써 다양한 하드웨어를 좀더 쉽게 제어할 수 있게 되어 게임 산업은 한층 더 발전하게 되었다. 그러나 DirectXrl반의 3D 기술을 응용하여 게임 엔진을 만드는데는 게임의 특징에 따라 엔진 구성이 크게 차이가 나기 때문에 최종 게임 엔진까지는 사용자가 직접 만들어야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 DirectX를 이용해서 3D 온라인 기반의 게임을 제작할 수 있는 3D 엔진을 구현하였고 포트리스 3D 라는 3차원 온라인 슈팅 게임의 개발에 적용한 사례를 발표한다.
현대 게임 개발에 있어서 장신구와 같은 세밀한 오브젝트에 대한 이차 애니메이션 기술에 대해 많이 연구하고 적용하고 있는 추세이다. 3D 그래픽 도구에서는 이러한 오브젝트에 애니메이션 생성을 위해 지글본 디포머라는 기술을 응용하고 있지만 실시간적으로 변형하기 어렵고 그래픽 개발자들에게 많은 시간을 들여야 한다는 부담이 있다. 반면 물리 엔진을 사용하여 구현 할 수도 있지만 게임에서 한 장면 안에 여러 개의 오브젝트를 물리엔진을 이용하여 처리한다면 계산량이 많아져 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 실시간 적으로 변형하기 쉬우며 물리엔진과 같은 비슷한 효과를 내기 위한 다이나믹 지글본 애니메이션 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에 대한 성능 평가를 위해 본 의 개수에 따른 성능과 한 장면 안에 여러 개의 지글 본 애니메이션을 사용했을 경우에 대해 실험하였고 비교적 효율적인 결과를 도출하였다.
3D 프로그램을 활용한 방식의 영상 제작과정은 3D 데이터를 시각화하는 렌더링이라는 과정을 거친다. 이 과정은 제작 시간과 작업비용의 부담이 커서 제작자로서는 렌더 비용을 줄이는 것이 중요한 이슈로 대두되고 있다. 본 연구는 실시간렌더엔진인 게임엔진의 렌더링을 영상 제작에 접목해 렌더 시간을 줄여 기존의 제작 시간을 단축하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구의 렌더링 실험을 위해 로봇과 실내 모델링을 3D 제작 프로그램인 마야(Maya)와 게임엔진인 유니티(Unity)로 렌더링을 비교 분석했다. 분석 결과, 유니티는 실시간으로 렌더 되어 렌더 비용을 줄일 수 있고, 렌더된 이미지의 퀄러티 또한 마야에서 렌더된 이미지와 유사한 결과를 나타냈다. 이번 실험을 통해 유니티의 렌더링을 마야와 비교해 분석해 봄으로써 기존의 제작 시간을 단축하는 방법을 제시하고 사용자가 실시간렌더엔진에 접근할 수 있는 가이드를 제공한다.
컴퓨터 게임에서 3D가 아닌 2.5D 환경을 사용하면 사용자에게 신선한 상호작용적 즐거움을 줄 수 있다. 그러나 2.5D 환경의 게임을 만들려면 2D와 3D의 각각의 장점을 취하고 단점을 극복하기 위한 방법론이 필요하다. 본 논문에서는 유니티 3D 엔진을 이용하여 2.5D 어드벤처 게임을 개발하는 과정과 함께, 2.5D의 단점을 극복하기 위해 적용한 그래픽 효과와 게임학(Game studies)적 요소를 제안한다.
게임 산업이 부상하며 게임의 세계관과 스토리텔링의 중요도 또한 커지고 있다. 게임의 특정 세계관을 전달하는 것은 게임의 몰입도에 막대한 영향을 미침으로 스토리를 전달하는 방식은 계속 연구될 필요가 있다. 본 연구에서는 모델링 툴을 이용하여 캐릭터를 구현하고 게임엔진을 사용하여 게임의 초반 스토리를 대화창을 통해 전달하였다. 연구를 통해 스토리를 전달하기 위한 워크플로우를 세우고, 그 과정을 심도 있게 이해할 수 있었으며, 이는 차후에 보다 더 정교한 게임 캐릭터 개발과 원활한 스토리텔링을 위한 기반이 될 것이라고 기대한다.
Human exchanges information not only through words, but also through body gesture or hand gesture. And they can be used to build effective interfaces in mobile, virtual reality, and augmented reality. The past 2D gesture recognition research had information loss caused by projecting 3D information in 2D. Since the recognition of the gesture in 3D is higher than 2D space in terms of recognition range, the complexity of gesture recognition increases. In this paper, we proposed a real-time gesture recognition deep learning model and application in 3D space using deep learning technique. First, in order to recognize the gesture in the 3D space, the data collection is performed using the unity game engine to construct and acquire data. Second, input vector normalization for learning 3D gesture recognition model is processed based on deep learning. Thirdly, the SELU(Scaled Exponential Linear Unit) function is applied to the neural network's active function for faster learning and better recognition performance. The proposed system is expected to be applicable to various fields such as rehabilitation cares, game applications, and virtual reality.
국가기관과 기업은 정비사를 양성을 위한 고등학교부터 대학교, 기업 훈련센터 같은 교육기관을 만들어 숙련된 정비사로 훈련시키려고 많은 노력을 하고 있다. 하지만 교재를 이용한 이론교육과 현장에서 사용하지 않는 장비를 이용한 실습교육으로는 제대로 된 정비교육을 진행하지 못하며 특수장비를 활용한 교육이나 위험한 상황을 가정한 정비의 교육은 매우 위험하여 영상이나 사진으로 교육을 진행하고 있었다. 최근에는 VR과 AR을 접목하여 단순정비에서 특수정비까지 시뮬레이션으로 안전하게 상황을 체험하고 문제를 해결하는 효과적인 교육 시뮬레이션이 연구되고 개발되는 사례가 많이 있다. 본 논문에서는 다누리 VR과 DisTi Engine, Remote AR을 비교분석하고, 유니티 엔진 기반으로 외부에서 전달된 정보를 기반으로 콘텐츠를 디바이스 화면에 최적화하여 출력하는 AR API를 소개하고, VR 디바이스인 HTC Vive의 컨트롤러와 HMD의 정보를 실시간으로 수집하고 수집된 정보를 파일에 저장하는 VR API를 구현한 사례를 소개했다. 본 연구에서 구현한 API를 사용하면 콘텐츠를 제작할 때 도움을 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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