사실적인 3D game을 만들기 위해 여러 가지 필수 요소가 있는데, 그 중 큰 비중을 차지하고 있는 것이 바로 mapping이다. Mapping은 모델링만으로 감당할 수 없는, 혹은 감당하기 힘든 디테일을 쉽게 추가할 수 있으며 파일의 용량을 줄여 게임 엔진 상에 구현하는데 부하를 줄여줄 수 있다. Mapping의 원리는 3D object에 2D 이미지를 정확히 투영시키는 것인데, 2D와 3D의 기본적 속성 차이 때문에 100% 1:1 매치가 되지 않는다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 각종 mapping 방법이 개발되고 사용되고 있다. 본 논문에서는 이런 각종 Mapping 방법의 특징과 장단점에 대해 비교 분석하고 어떤 방법이 game개발에 있어서 가장 효율적인지 알아보도록 하겠다.
수동 3D 프로젝션 맵핑 소프트웨어는 테마파크, 전시 등에서 폭넓게 쓰이고 있지만, 아직 구체적 활용 방법과 구현 과정에 관한 사용자 측면에서의 분석 연구는 이루어지지 않았다. 본 연구는 수동 3D 프로젝션 맵핑의 전체 구현 과정을 단계별로 정리하고 각 단계에서 발생한 문제점을 분석하여 개선사항을 도출한다. 먼저, 3D 프로젝션 맵핑 대상이 되는 현실과 동일한 가상 환경을 구성하기 위해 오브젝트 쌍을 생성하는 두 가지 방법과 효과 영상 제작, 반자동 프로젝터 캘리브레이션을 이용한 맵핑 방법에 대해 순서대로 소개한다. 또한, 3D 맵핑을 위해 널리 쓰이는 두 가지 소프트웨어를 다양한 조건에 따라 비교 분석하는 실험을 통해 기술적 한계와 소프트웨어 간의 성능 차이, 사용성을 저해하는 문제점을 알아내었다. 마지막으로 3D 프로젝션 맵핑 기술의 사용성 향상을 위한 개선사항 및 향후 연구 방향을 제언한다.
Interior Mapping은 효율적으로 그래픽 리소스를 최적화하는 방법들 중에 하나로 사용되어왔다. 본 논문에서는 보편화 된 게임엔진인 Unreal Engine 4를 활용하여 Interior Mapping을 적용했을 시 3D 게임 내의 성능 변화를 검증하기 위해 실제 모델링과 Interior Mapping의 렌더링 속도(FPS), 폴리곤 개수, 쉐이더 복잡도, 각각의 리소스 용량을 비교하였다. 또한, 효율적인 기술의 적용을 위해 큐브 맵 텍스처의 해상도와 세부 정보에 따른 성능 차이를 검증하였다.
본 논문에서 구현한 2.5D 맵핑(mapping) 시스템은 다양한 질감과 패턴에 따른 패션 의상의 모델 사진 이미지를 그대로 살려 외각선 영역 위에 드레이핑(draping)함으로써 새로운 디자인을 창출할 수 있고, 직접 샘플이나 시제품을 제작하지 않고도 시뮬레이션만으로 의상 작품을 확인할 수 있다. 또한 원단 디자인과 최종 제품의 상태를 정확하게 예측할 수 있는 기능을 제공하며, 원단과 모델 사진 이미지의 데이터베이스 구축으로 쉽고 빠르게 드레이핑함으로써 패션 업계의 경쟁력 향상과 비용 절감 효과를 가져 올 수 있다. 2.5D 맵핑 시스템은 보다 자연스러운 드레이핑을 위하여 메쉬 워프 알고리즘 모듈, 명암 추출과 적용 모듈, 맵핑 영역 추출 모듈, 메쉬 생성과 변형 모듈, 2.5D 맵핑 모듈로 구성하여 구현하였다. 향후 연구과제는 2.5D 맵핑 시스템의 구현 기술을 기반으로 하여 3D 의복 기술과 3D 인체 구현 기술을 접목한 3D 패션 디자인 시스템을 연구하여 2.5D 맵핑 기술의 표현 한계를 극복할 계획이다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권4호
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pp.178-184
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2023
AI image generation technology has become a popular research direction in the field of AI, which is widely used in the field of digital art and conceptual design, and can also be used in the process of 3D texture mapping. This paper introduces the production process of 3D texture mapping using AI image technology, and discusses whether it can be used as a new way of 3D texture mapping to enrich the 3D texture mapping production process. Two AI deep learning models, Stable Diffusion and Midjourney, were combined to generate high-quality AI textures. Finally, the lmage to material function of substance 3D Sampler was used to convert the AI-generated textures into PBR 3D texture maps. And applied in 3D environment. This study shows that 3D texture maps generated by AI image generation technology can be used in 3D environment, which not only has short production time and high production efficiency, but also has rich changes in map styles, which can be quickly adjusted and modified according to the design scheme. However, some AI texture maps need to be manually modified before they can be used. With the continuous development of AI technology, there will be great potential for further development and innovation of AI-generated image technology in the 3D content production process in the future.
The purpose of this study is to analyze the correlation between the density, the Count and the width of cross section in 2D function through comparison the difference of simulated fabrics based on the various yarns, and to compare the 3D effect by Lay Mapping of diverse fabrics. The method of research is to weave the eight fabrics composed of cotton, linen, worsted, slender yarn, loop, $m{\acute{e}}lange$, woolen, and yarn twist with Hi-Tex program, and to practice 3D mapping with Hi-Print program. As a mapping object, the flared skirt which is a basic costume item is selected. As a result, the thickness of yarn in CAD system was fixed by the width of cross section rather than Count, especially by the width of core section not including the fluff section. The type of yarn such as cotton yarn, linen yarn, and worsted had effect on the shape of texture, but had few interrelations with dimension. In the case of 3D mapping, the textural characteristic and the dimension were presented precisely, whereas there were several limitations. First, the thickness of tissue has not been represented. Secondly, the effect of texture such as fuzzy look, loop was not expressed on the skirt outline including sideline and hemline. Thirdly, the difference of silhouette was not distinct. The common point in 2D and 3D operations is that the representation of texture is relatively accurate and that is difficult to measure and manifest of thickness, the side. For more professional digitalizing in fashion industry, above all in the domain of 3D, it must be supplement the subdivided and differentiated mapping process according to the texture, deviating from the existing analog-based organization which has to designate the form and silhouette suitable for tissue.
Park, Seung-Yong;Lee, Jae-Bin;Yu, Ki-Yun;Kim, Yong-Il
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.106-109
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2006
Over the years, many researches have been performed to create 3D digital maps. Nevertheless, it is still time-consuming and involves a high cost because a large part of 3D digital mapping is conducted manually. To compensate this limitation, we propose methodologies to represent 3D objects as 3D symbols and locate these symbols into a base map automatically. First of all, we constructed the 3D symbol library to represent 3D objects as 3D symbols. In the 3D symbol library, the attribute and geometry information are stored, which defines factors related to the types of symbols and related to the shapes respectively. These factors were used to match 3D objects and 3D symbols. For automatic mapping of 3D symbols into a base map, we used predefined parameters such as the size, the height, the rotation angle and the center of gravity of 3D objects which are extracted from Light Detection and Ranging (LIDAR) data and 2D digital maps. Finally, the 3D map in urban area was constructed and the mapping results were tested using aerial photos as reference data. Through this research, we can identify that the developed the algorithms can be used as effective techniques for 3D digital cartographic techniques
This paper proposes a geometrical method for generating and draping the skirt 3D models. The method constructs a 3D basic skirt model using a truncated elliptical cone and generates the various skirt 3D models by controlling the elliptical cone. The B-Spline approximates the 3D drapes which change variously according to the angles and the textiles of the skirts. The mapping sources consist of the textile textures and the skirt 2D model. The 2D models are obtained by mapping the 3D skirt models to the 2D plane. The mapping sources allow us to map the textiles to the 3D skirts. We make the real skirts for the 6 kinds of angles and textiles. and investigate the data of their drape appearances. The investigated data are applied to the virtual skirts. Appearances of the virtual skirts are similar to those of the real.
본 논문에서는 3차원 얼굴 스캔 데이터와 사진 이미지를 이용하여 고화질의 3차원 얼굴 모델과 모핑 애니메이션을 생성하는 시스템 개발에 대해 기술한다. 본 시스템은 얼굴 특징점 입력 도구, 얼굴 텍스처매핑 인터페이스, 3차원 얼굴 모핑 인터페이스로 구성되어 있다. 얼굴 특징점 입력 도구는 3차원 텍스처매핑과 모핑 애니메이션을 위한 보조 도구로서 얼굴의 특징점을 입력하여 텍스처매핑과 임의의 두 얼굴간의 모핑 영역을 정할 때 사용된다. 텍스처매핑은 3D 스캐너로부터 획득한 얼굴의 기하 데이터에 세 방향의 사진 이미지를 이용하여 매핑한다. 3D 얼굴모핑은 얼굴 특징점 입력 도구로부터 얻은 특징점을 중심으로 얼굴 영역을 분류하여 임의의 두 얼굴 간의 영역간 매핑을 실현한다. 본 시스템은 사용자가 별도의 프로그래밍 작업 없이 대화형 인터페이스에서 3D 스캐너에서 획득한 얼굴 메쉬 데이터를 이용하여 사진 이미지로 텍스처 매핑을 실행하여 사실적인 3D 얼굴 모델을 얻을 수 있고, 임의의 서로 다른 얼굴 모델들간의 모핑 애니메이션을 쉽게 실현할 수가 있다.
산림지역의 경우 도심지에 비해 무인항공사진측량 작업과정 중 하나인 지상기준점(ground control point, GCP) 측량이 제한적이며, 높은 산림 때문에 비가시권 비행으로 인해 안전문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 드론의 위치를 실시간으로 보정하는 RTK(real time kinematic) 드론과 지형정보를 기반으로 비행하는 3차원 비행 방식이 개발되고 있다. 본 연구는 산림지역에서 재난피해조사를 위한 드론의 활용방안을 제시하기 위해 1) GCP 측량을 통한 드론 맵핑(normal drone mapping), 2) 지형정보를 기반으로 비행하는 드론 맵핑(3D flight drone mapping), 3) RTK 드론을 이용한 드론 맵핑(RTK drone mapping) 3가지 방법을 통해 위치정확도를 평가하였으며, 그 결과 평면 위치오차는 2 cm, 높이오차는 13 cm 이내로 나타났다. 위치정확도 평가 후, 산사태 발생 면적을 계산하여 체적 값을 비교했을 때 세 가지 방법 모두 유사한 결과를 보였다. 본 연구에서는 3D flight drone mapping, RTK drone mapping을 통해 산림지역에서 드론 맵핑이 가지는 한계를 극복하고 재난피해조사의 활용 가능성을 확인하였다. 향후 다양하게 발생하는 재난상황을 감안하였을 때 재난지역의 여건에 따라 3가지 방법을 적절히 활용하면 보다 효과적인 피해조사를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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