This paper proposes the framework of the scenario-based 3D image synthesizing system that allows common users who envision a scenario in their mind to realize it into the segments of cool animation. We focused on utilization of the existing motions to synthesize new motions for the objects. The framework is useful to build a 3D animation in game programming with a limited set of 3D objects. We also propose a practical algorithm to reuse and expand the objects. This algorithm is based on motion path modification rules. Both linear and nonlinear curve-fitting algorithms were applied to modify an animation by key frame interpolation and to make the motion appear realistic.
본 논문에서는 3D 객체들의 재사용과 확장을 위해 실용적인 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 Motion Path Modification rule에 바탕을 두고 있으며, 기존 3D 객체의 Motion을 재사용하여 새로운 Motion을 가진 3D객체를 재생성하여 사용하는데 있다. 논문에서 사용된 선형과 비선형 곡선 맞춤 알고리즘은 keyframe 보간에 의해 애니메이션을 수정하고 실제적인 움직임을 만드는데 적용된다. 본 논문에서는 또한 기존에 제작된 애니메이션의 세그먼트를 이용한 시나리오 기반 3D 이미지 합성시스템 프레임워크를 제안하였으며, 이 프레임워크는 기존에 만들어진 3D 객체 정보를 이용함으로써 게임 프로그래밍 및 시나리오 기반의 3D 애니메이션을 설계하는데 있어서 드는 많은 비용과 시간을 효율적으로 이용할 수 있다.
가상 세계의 에이전트의 설계를 위해서 물리적 사실감뿐만 아니라 동적으로 변하는 상황에 대응하는 에이전트의 다양한 물리적 행동들의 구현이 필수적이다. 본 연구는 다양한 행동을 구현하기 위한 기본 동작들을 재활용한 복합적 행동 및 에이전트가 즉시 주위의 환경에 반응할 수 있는 기법을 구현한다. 또한 관절에 대한 에이전트의 신체 구조를 설계하고 기본 동작 또는 복합 동작을 실시간으로 표현한다. 이 기법을 구현하기 위해서, 기본적인 관절 회전을 위한 애니메이션 함수와 기본 동작으로 이루어진 전체적 동작을 구성하는 기능을 구현한다. 이러한 동작들은 에이전트의 목적을 달성하는 계획에 포함될 수 있다. 즉, 재활용된 기본 동작을 이용하여 다양한 행동을 쉽게 생성하는 기법을 개발한다. 본 연구는 '걸으면서 먹다'와 같은 병렬 행동을 구현할 때 뚜렷한 장점을 가진다. 이는 두 개 이상의 행동들은 우선순위에 따라 자연스럽게 병렬 행동으로 조합된다. 이를 증명하기 위해 몇 개의 복합 행동 및 병렬 행동을 구현한다.
The efficient implementation of various physical actions of agents to respond to dynamically changing situations is essential for the simulation of realistic agents and activities in a cyber world. To achieve a maximum diversity of actions and immediate responsiveness to abrupt changes in situations, we have developed an animation technique in which complex actions are recursively constructed by reusing a set of primitive motions, and agents are designed to react in real-time to abrupt ambient changes by computationally satisfying kinematic constraints on body parts with respect to their goals. Our reusing scheme is extended to visualize the procedure of realistic intricate situations involving many concurring events. Our approach based on motion reuse and recursive assembly has clear advantages in motion variability and action diversity with respect to authoring scalability and motion responsiveness compared to conventional monolithic (static) animation techniques. This diversity also serves to accommodate the characteristic unpredictability of events concurring in a situation due to inherent non-determinism of associated conditions. To demonstrate the viability of our approach, we implement several composite and parallel actions in a dynamically changing example situation involving events that were originally independent until coincidentally inter-coupled therein.
동작 포착 시스템에 의해 기록된 동작 데이타를 재사용하는 것은 비용 절감이나 작업과정의 효율성 증대를 위해 매우 중요한 기술이다. 그러나 기록된 데이타의 동작 곡선이 제어점을 가지고 있지 않기 때문에 상호작용을 통한 동작 데이타의 편집이 쉽지 않아서 데이타의 재사용에 어려움이 있다. 기존 동작 데이타를 재사용하는 기술로서 많은 학자들은 조각 동작(Clip motion)들을 부드럽게 연결하여 새로운 동작을 만들어 내는 동작 전이 기술을 제안하고 있다. 본 논문에서는 이러한 동작 전이 기술의 구현 방법으로 균등 자세 지도(Uniform Posture Map: UPM)알고리즘을 제안한다. 학습 단계에서 UPM은 다관절체의 다양한 자세들을 비감독 경쟁 학습을 통해 양자화한다. 이 단계에서 서로 유사한 자세를 나타내는 출력 뉴런을 기하학적으로 근접한 위치에 배치해서 다관절체의 전체 동작 지도를 생성한다. 생성된 UPM의 이러한 특징을 이용해서 적용된 두 동작의 중간 자세를 만들어 내고, 이 자세를 전체 중간 동작을 만들어 내는 키 프레임으로 사용한다. 많은 계산량이 요구되며, 결과 동작을 제어하기가 어려운 다른 동작 전이 알고리즘들과 비교하여 UPM 알고리즘은 중간 동작 생성에 상대적으로 적은 계산량을 요구하며, 하나의 변수를 이용하여 생성된 동작을 제어할 수 있어서 편리한 상호작용 작업 환경을 제공한다. 특히 자기 조직 지도(Self-Organizing Mpa: SOM) 알고리즘을 이용해 자세 지도를 생성할 때, 실제로 존재하지 않은 자세가 포함될 수 있는 가능성을 학습 단계에서 제거함으로써 자세 생성에 있어서 안정성을 확보할 수 있다. 이로 인해 선형 보간법에 비해서 실제 동작에 가까운 동작 곡선을 생성함으로써 보다 자연스러운 동작을 만들어 낼 수 있다. 본 논문에서 제안된 동작 전이 기법은 삼차원 애니메이션 제작, 삼차원 게임, 가상 현실 등의 다양한 분야에 유용하게 적용될 수 있다.
Caisson-type structures are widely used as quay walls in coastal areas. In Korea, for a long time, many caisson-type quay walls have been constructed with a low front water depth. These facilities can no longer meet the requirements of current development. This study developed a new technology for deepening existing caisson-type quay walls using grouting and rubble mound excavation to economically reuse them. With this technology, quay walls could be renovated by injecting grout into the rubble mound beneath the front toe of the caisson to secure its structure. Subsequently, a portion of the rubble mound was excavated to increase the front water depth. This paper reports the results of an investigation of the seismic behavior of a renovated quay wall in comparison to that of an existing quay wall using centrifuge tests and numerical simulations. Two centrifuge model tests at a scale of 1/120 were conducted on the quay walls before and after renovation. During the experiments, the displacements, accelerations, and earth pressures were measured under five consecutive earthquake input motions with increasing magnitudes. In addition, systematic numerical analyses of the centrifuge model tests were also conducted with the PLAXIS 2D finite element (FE) program using a nonlinear elastoplastic constitutive model. The displacements of the caisson, response accelerations, deformed shape of the quay wall, and earth pressures were investigated in detail based on a comparison of the numerical and experimental results. The results demonstrated that the motion of the caisson changed after renovation, and its displacement decreased significantly. The comparison between the FE models and centrifuge test results showed good agreement. This indicated that renovation was technically feasible, and it could be considered to study further by testbed before applying in practice.
키프레임 애니메이션 기법에 비해 보다 사실적이고 효율적인 작업을 가능하게 한 동작 포착 기법에 의한 동작데이터는 편집의 어려움으로 인해 재사용이 용이하지 못하다는 문제를 가진다. 본 논문에서는 효과적인 동작 포착데이터 편집 기법으로써 비감독 학습 기반의 균등 자세 지도(uniform posture map: UPM)를 이용한 동작 편집 기법을 제안한다. 다른 동작 편집 알고리즘들에 비하여 UPM 알고리즘은 상대적으로 적은 계산량을 요구하여 실시간 적용에 용이하며, 특히 자기 조직 지도(self-organizing map: SOM) 알고리즘을 이용한 동작 편집을 할 때, 실제로 존재하지 않은 자세가 포함될 수 있는 가능성을 학습 단계에서 제거함으로써 자세 생성에 있어서 안정성을 확보할 수 있다. 또한 제약조건이 많은 복잡한 대상체에 대한 적용에 있어서 제약조건의 수에 비례해서 계산량이 증가하는 기존 알고리즘의 약점을 보완한다. 본 논문에서는 UPM 알고리즘을 이용한 동작 편집 기법의 응용으로서 동작 전이 분야와 역운동학 분야에서의 적용 사례를 보였다. 본 논문의 제안 알고리즘은 가상 현실이나 컴퓨터 애니메이션, 게임들의 분야에 다양하게 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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