3차원 의상 모델링과 시뮬레이션은. 디지털 콘텐츠에서 중요한 요소가 되었다. 이를 위한 여러 도구들이 개발되었으나, 고유한 의복을 표현하는 가상 의상의 디자인은 그래픽 디자이너에게 어려운 작업이며 의상에 대한 전문지식을 필요로 한다. 특히, 한복의 경우는 옷감, 재단방식, 착용법 등에서 양복과는 구성학적 차이점을 지니므로 모델링이 더욱 어렵다. 본 연구에서는 한복 제작에 대한 전문성이 없이도 한복을 쉽게 모델링 할 수 있도록 하는 지식 기반 접근법을 제안한다. 특히, 실사 및 가상 옷감의 시각적 유사성 판단 방법에 의해 옷감 소재 특성 규칙베이스를 구축하고, 신체 특성이 다른 캐릭터들의 체형 특성을 반영한 한복 사이즈의 부분별 다단계 조정 방법을 지식베이스 화하였다. 제안된 지식 기반 모델링 방법은 마야의 플러그-인으로서 제작되었고 다양한 신체형에 대한 드레이핑(착용 시뮬레이션) 실험을 통해 적용 가능성을 보였다.
의류 검색 분야는 의류의 비정형 특성으로 인해 매우 어려운 분야로 인식 오류 및 연산량을 줄이기 위한 노력이 많이 진행되어 왔으나 이를 위한 학습 및 인식 과정 전체에 대한 구체적인 사례가 없고 일부 관련 기술들은 아직 많은 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 입력된 영상에서 사람 객체를 파악하여 착용한 의상으로부터 색상, 무늬, 질감 등 의상이 가질 수 있는 특성 정보를 분석하여, 이를 분류하고 검색하는 방법에 대한 전 과정을 구체적으로 보였다. 특히, 의류의 패턴 및 무늬 등을 구분하기 위한 비정형 의류 검색을 위한 LBPROT_35 디스크립터를 제안하였다. 이 제안 방식은 영상의 통계적 특징을 분석하는 기존의 LBP_ROT(Local Binary Pattern with ROTation-invariant) 방식에 추가로 원 영상에 크기 변화가 생겨도 검색해 낼 수 있도록 하는 특성이 추가된 것이며, 이를 통해 비정형 의류 검색 시 옷이 회전되어 있거나 스케일에 변화가 있어도 높은 검색율을 얻을 수 있게 되었다. 또한 색 공간을 11개의 구간으로 양자화 하는 방식을 이용하여 컬러 분류를 구현하여, 의류 검색에 있어서 중요한 컬러 유사성을 상실하지 않도록 하였다. 한편, 인터넷 상의 의류 사진들로부터 추출한 총 810장의 트레이닝 이미지로 데이터베이스를 구축하고 이들 중 36장을 질의영상으로 테스트 한 결과, 94.4%의 인식률을 보이는 등 Dense-SIFT 대비 높은 인식률을 보였다.
Garment design needs an iterative manipulation of 2D patterns to generate a final sloper. Traditionally there have been two kinds of design methodologies such as the flat pattern method and the pattern draping method. But today, it is possible to combine the advantages from the two methods due to the realistic cloth simulation techniques. We devised a new garment design system which starts from 3D initial drape simulation result and then modifies the garment by editing the 2D flat patterns synchronously. With this interactive methodology using real-time pattern deformation technique, the designer can freely change a pattern shape by watching its 3D outlook in real-time. Also the final garment data were given relative coordinates with respect to the human anthropometric feature points detected by an automatic body feature detection algorithm. Using the relative human body coordinate system, the final garments can be re-used to an arbitrary body data without repositioning in the drape simulation. A female shirt was used for an example and a 3D body scan data was used for an illustration of the feature point detection algorithm.
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.
본 연구는 적은 감쇠(damping) 효과를 가지면서도 안정적으로 의복의 움직임을 생성할 수 있는 시뮬레이션 방법을 제안한다. 최근 의복 시뮬레이션 분야에서는 뛰어난 수치적 안정성을 지닌 암시적 적분법(implicit integration)이 널리 이용되어 왔다. 그러나, 암시적 적분법은 선형화 과정에서 과도한 감쇠효과가 발생하고, 이 감쇠효과는 내부 변형 없는 회전이동 시에도 과도하게 나타나므로, 옷감의 회전 이동이나 주름의 자연스런 움직임을 크게 방해한다. 본 연구는 불필요한 감쇠효과를 줄이고 안정적으로 의복의 움직임을 표현할 수 있는 새로운 암시적 적분법을 제안한다. 제안하는 방법용 선형화 과정에서 발생하는 내부 감쇠력을 회전이용이 아닌 순수한 내부 변형에 대해서만 발생하도록 모델링하며, 이렇게 계산된 내부 감쇠력을 역학식에 안정적으로 반영한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 방법들에 비해 보다 다양한 재질의 옷감을 과도한 감쇠 효과 없어도 안정적으로 실시간에 생성할 수 있음을 보여주었다.
A method to visualize human body is proposed for various human pose. The method affords three 3D-styles of the same body: firstly, one which wares clothes specified from pattern of dresses, second, body shape, lastly bone structure of body. For this objective, standard body data are prepared which is constructed from CT images. Individual body is measured by 3D body scanner. The present status of our research is limited to offer still images, though we are engaged to accommodate various poses.
물리기반 모델링(physically based modeling)기법은 현실 세계에서 볼 수 있는 물체의 다양한 움직임을 물리 수식을 통해 사실적으로 표현 할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 이 기법을 적용하기 위해서는 많은 계산량을 필요로 하기 때문에 사용하는 시스템의 성능에 의존적이다. 예를 들어, 동일한 천 동작 알고리즘과 메쉬 크기를 가진 시스템을 서로 다른 성능을 가진 시스템에서 작동할 경우, 시스템의 성능에 따라 서로 다른 프레임 수를 나타낸다. 즉, 성능이 낮은 시스템에서는 계산 시간이 많아지기 때문에 느린 결과를 생성하게 된다. 반면에 성능이 높은 시스템에서는 상대적으로 계산 시간이 적기 때문에 보다 빠른 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자의 요구에 맞는 프레임 속도를 보장할 수 있는 적합한 메쉬 크기로 구성하여 동작하도록 하는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 삼각형 메쉬 기반에서 변형률 기반 동역학(Strain-based dynamics, SBD)을 안정적으로 표현할 수 있는 굽힘 스프링 구조와 감쇠 기법에 대해 설명한다. SBD는 삼각형 메쉬의 에지 길이(Edge length) 기반의 에너지 대신 변형률(Strain)을 활용하여 에너지를 모델링한다. 하지만, 비정상적인 삼각형(Degenerate triangle)인 경우 변형률이 불안정하게 계산되어 잘못된 방향으로 늘어나는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 효율적으로 처리할 수 있는 굽힘 스프링(Bending spring) 구조에 대해 소개한다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 기법은 안정적으로 SBD를 처리할 수 있기 때문에 다양한 재질의 옷감 시뮬레이션을 안정적으로 표현할 수 있도록 한다.
A Study using compare and analyze about differences among three patterns(shape and size of pattern, fitting and amount of air gap and so on) through 3D simulation. This study use 3D simulation program, DC Suite version 3.0. The results are as a follows: The results of estimation about total appearance, the pattern of Bunka is best of all pattern about total fitting and silhouette of front and back side. The pattern of armstrong and on&on stand low in estimation. As the total fitting, the pattern of Bunka is 4.40, the pattern of Armstrong is 2.60 and the pattern of On&on is 1.60. The result show better pattern of Bunka than pattern of Armstrong and On&on. When we examine about space between body and cloth, the pattern of Bunka is best. The pattern of Armstrong don't have problems about back side but front side have some problem of getting loose. Because it only have a waist dart so dart size is too big. The pattern of On&on have so much space because it don't have a waist dart. On the amount of air gap, the pattern of Bunka squash up body so it have the amount of air gap 0.08 at bust circumference and underbust circumference. Next is the pattern of Armstrong, amount of air gap is 0.14 at bust circumference and 0.23 at underbust circumference. The pattern of On&on's amount of air gap is 0.30 at bust circumference and 0.37 at underbust circumference. So the pattern of Bunka is bodice block of the best closing adhesion and the On&on is a loose-fitting pattern.
갯벌의 보존과 복원 및 안전사고 예방을 위해서, 갯골의 정확한 위치와 형상을 포함하는 갯벌 지형정보 구축이 필요하다. 현장 측량이 어려운 갯벌 지역에 대해, 항공 라이다 측량은 넓은 지역에 대한 정확한 위치정보 데이터의 취득이 가능하며, UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 측량은 상대적으로 공간해상력이 우수한 데이터를 경제적으로 제공할 수 있다. 본 연구에서는 효과적인 갯벌 지형정보 구축을 위하여 항공 라이다와 UAV 포인트 클라우드 간의 데이터 통합을 수행하고, 갯골의 세부 지형을 갱신하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 ICP (Iterative Closest Point) 알고리즘을 활용하여 두 이종 데이터를 자동 정합하고, 지면 필터링 기법인 CSF (Cloth Simulation Filtering)를 활용하여 갯골을 추출한 후, 갯골 영역에 대한 고점밀도 UAV 데이터와 평평한 지면에 대한 항공 라이다 데이터를 통합하였다. 통합된 데이터로부터 DEM (Digital Elevation Model) 및 갯골의 영역과 깊이 정보를 생성하여 대축척 갯벌 지도 제작을 위한 고해상도 지형정보를 구축하였다. 연구결과, 제안한 방법을 통해 GCP (Ground Control Point) 없이 UAV 데이터를 기하보정하고, 갯골의 세부 지형정보를 포함하면서 데이터 용량은 상대적으로 작은 통합 데이터를 생성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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