컴퓨터 그래픽스 관련 하드웨어의 비약적 발달은 고해상도의 영상을 모니터상에 표현할 수 있게 하였다. 이에 따라 자연 형태의 정밀한 렌더링을 요구하게 되어 높은 수준의 렌더링 알고리즘에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다 렌더링 기법에는 사진과 같은 정확한 영상을 구현하는 포토 리얼리스틱 렌더링과, 실시간 빠른 렌더링을 가능케 하는 실시간 렌더링으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 포토 리얼리스틱 렌더링에서 사용되는 여러 기법 중 빛과 재질에 대한 Caustics 표현방법에 대하여 살펴보았다. 먼저 영화 속에서 Caustics가 어떻게 사용되고 표현되었는가를 분석하고 나아가 실제 렌더러를 이용하여 Caustics 효과를 구현한다. 렌더러를 이용한 실증적인 실험을 통하여 사용된 플러그인의 객관적인 기준 및 성능에 대하여 알아보고 구현을 위한 각 변수들의 사용 환경 등을 분석한다. 그 실험결과는 많은 렌더링 작업을 위한 자료로 활용되고 특성 및 성능에 대한 이해를 돕기 위한 데이터로 활용될 수 있을 것이다.
Currently, most biological research relies on conventional experimental techniques that allow only static analyses at certain time points in vitro or ex vivo. However, if one could visualize cellular dynamics in living organisms, that would provide a unique opportunity to study key biological phenomena in vivo. Intravital microscopy (IVM) encompasses diverse optical systems for direct viewing of objects, including biological structures and individual cells in live animals. With the current development of devices and techniques, IVM addresses important questions in various fields of biological and biomedical sciences. In this mini-review, we provide a general introduction to IVM and examples of recent applications in the field of immunology, oncology, and vascular biology. We also introduce an advanced type of IVM, dubbed real-time IVM, equipped with video-rate resonant scanning. Since the realt-ime IVM can render cellular dynamics with high temporal resolution in vivo, it allows visualization and analysis of rapid biological processes.
본 논문에서는 실시간으로 위험한 소리를 인식하고 그 방향을 파악하여 이를 통해 PTZ Camera가 위험한 소리 방향으로 회전하여 해당 지역 영상을 획득하여 전송할 수 있도록 지원하는 소리 감시 시스템을 제안한다. 제안 소리 감시 시스템은 적응 혼합 가우시안 모델(AGMM)을 사용하여 일상적인 배경 소리와는 비정상적인 소리를 전경 소리로 검출하고, AGMM 모델로 미리 학습된 전경 소리들 중의 하나로 분류한다. 분류된 소리가 위험한 소리에 속하는 경우, Dual delay-line 방법에 기반을 둔 음원 방향 추정 기법을 사용하여 그 방향을 파악한다. 최종적으로 방향 정보를 사용하여 PTZ 카메라를 조절하여 그 방향 지역의 해당 영상을 획득하고 전송될 수 있도록 지원한다. 제안하는 소리 감시 시스템은 전경 위험 소리들을 안정적으로 검출하고, 79%의 정확도로 위험소리들을 분류하고, 작은 오차범위 이내 음원 방향 추정 성능을 나타냄을 실험결과를 통해 확인하였다.
본 논문은 GPU를 활용한 이미지 공간 실시간 충돌 검사 기법을 설명한다. 닫힌 물체들이 충돌하지 않는 경우, 뷰잉 레이를 따라 물체의 앞면과 뒷면이 번갈아 가며 나타나는 것을 확인 할 수 있다. 그러나 물체 간 충돌이 일어나는 경우 이 현상이 깨어지게 된다. 이러한 특성에 기반하여 본 논문은 충돌 검사에 필요한 최소한의 표면 정보만 텍스쳐에 기록하여 충돌 검사를 수행하는 기법을 제안한다. 이 기법은 GPU의 framebuffer object 와 vertex buffer object, 그리고 occlusion query 등의 기능을 활용한다. 이러한 GPU의 기능을 이용하면 통상적인 이미지 기반 충돌검사에서 사용하는 multi-pass rendering 과 context switch 부하를 줄일 수 있다. 즉 기존의 이미지 기반 충돌 검사에 비해 적은 렌더링 횟수와 적은 렌더링 부하를 가진다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 변형체나 복잡한 물체에도 적용이 가능하며, 3D 게임이나 가상현실과 같은 실시간 어플리케이션에 적용될 수 있는 성능을 발휘한다.
This paper presents a semi-automatic methodology to synthesize executable digital controller saftware in a multi-loop control system. A digital controller is described by a task graph and end-to-end timing requirements. A task graph denotes the software structure of the controller, and the end-to-end requirements establish timing relationships between external inputs and outputs. Our approach translates the end-to-end requirements into a set of task attributes such as task periods and deadlines using nonlinear optimization techniques. Such attributes are essential for control engineers to implement control programs and schedule them in a control system with limited resources. In current engineering practice, human programmers manually derive those attributes in an ad hoc manner: they often resort to radical over-sampling to safely guarantee the given timing requirements, and thus render the resultant system poorly utilized. After task-specific attributes are derived, the tasks are scheduled on a single CPU and the compiled kernel is synthesized. We illustrate this process with a non-trivial servo motor control system.
본 논문은 다중 카메라에서 얻은 영상과 그 영상으로부터 얻은 깊이영상(depth map)을 사용하여 중간시점에서의 영상을 생성하기 위하여 OpenGL 함수를 적용하는 방법을 소개한다. 기본적으로 영상기반 렌더링 방법은 카메라로 직접 얻은 영상을 그래픽 엔진에 적용하여 결과 영상을 생성하는 것을 의미하지만 주어진 영상 및 깊이정보를 어떻게 그래픽 엔진에 적용시키고 영상을 렌더링 하는지에 관한 방법은 잘 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 카메라 정보로 물체가 생성될 공간을 구축하고, 구축된 공간 안에 색상영상과 깊이영상 데이터로 3차원 물체를 형성하여 이를 기반으로 실시간으로 중간영상 결과를 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 또한, 중간영상에서의 깊이영상도 추출하는 방법을 소개하도록 하겠다.
Metallic paint is one of the most widely used coating in automotive, cosmetic and other applications because of its well-known ability to give a product realistic look which creates widespread consumer appeal. But, this coating has complicated subsurface structure which includes pigments, flakes, and transparent clearcoat. Though various analytic reflection models are available to simulate appearance of various surfaces, it is difficult to select an appropriate reflection model with faithful parameters for simulating this coating due to the complex subsurface structure of metallic paints. This paper presents a framework for accurate modeling of metallic coating by determining an appropriate reflection model among various existing BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function) models. The selection of the appropriate model is achieved by measuring BRDF of various metallic paint samples using a BRDF measuring device i.e. gonioreflectometer and fitting an existing model to the measured data. Then, this model is effectively realized by rendering metallic painted surfaces. We believe that this framework can serve as a guide for those who wants to render metallic painted surfaces accurately with analytic BRDF model without expending time on extracting BRDF data using gonioreflectometer from real metallic paint sample.
본 연구는 모바일 Android OS에서 텍스쳐 포맷인 ASTC의 메모리 점유율, CPU 처리 속도, 평균 프레임 비교 검증을 진행하였다. 실험 환경 구성으로 가상의 게임 씬을 구현하여 Android 플랫폼으로 빌드하였다. 이를 바탕으로 비교 검증 데이터를 추출하였다. ASTC는 ETC보다 2D 텍스쳐의 메모리 사용량에서 36% 낮은 점유율을 보였다. CPU 연산 처리에서는 18% 빠른 처리속도를 보였다. 평균 프레임은 58% 더 높은 54프레임을 확인하였다. 스마트 모바일 게임 환경에서 ASTC는 ETC보다 비교우위의 결과를 확인하였다.
This paper discusses details of modeling and robust control of an AMB (active magnetic bearing) spindle, and part I presents a modeling and validation process of the AMB spindle. There are many components in AMB spindle : electromagnetic actuator, sensor, rotor, power amplifier and digital controller. If each component is carefully modeled and evaluated, the components have tight structured uncertainty bounds and achievable performance of the system increases. However, since some unknown dynamics may exist and the augmented plant could show some discrepancy with the real plant, the validation of the augmented plant is needed through measuring overall frequency responses of the actual plant. In addition, it is necessary to combine several components and identify them with a reduced order model. First, all components of the AMB spindle are carefully modeled and identified based on experimental data, which also render valuable information in quantifying structured uncertainties. Since sensors, power amplifiers and discretization dynamics can be considered as time delay components, such dynamics are combined and identified with a reduced order. Then, frequency responses of the open-loop plant are measured through closed-loop experiments to validate the augmented plant. The whole modeling process gives an accurate nominal model of a low order for the robust control design.
사실적 동영상 콘텐츠를 제작하기 위해 개발된 동영상 기반 모델링 / 렌더링은 컴퓨터 그래픽스와 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 연구주제 중 하나이다. 원본 입력 동영상 클립과 3차원 그래픽 모델을 부드럽게 합성하기 위해, 실세계 장면 촬영에 사용된 광원과 카메라의 기하학적인 정보가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 원본 동영상 클립에서 나타나는 물체들의 위상과 그림자들의 윤곽 정보로부터 최적의 광원에 대한 위치와 방향을 추정하는 간단한 기법에 대해 설명한다. 본 기법은 추정된 광원을 이용함으로써 삽입된 모델에 대한 렌더링뿐만 아니라 잘 어울리는 그림자의 생성을 하는 기능을 제공한다. 그림자는 경험적으로 3차원 공간에 존재하는 물체들 사이의 상대적인 위치를 보여주는 중요한 시각적 요소로 알려져 있다. 따라서 본 기법은 제안된 실시간 그림자 생성과 렌더링 알고리즘을 통해 최종적 합성된 동영상의 사실성을 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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