In this presentation, I talk about various fluid simulation methods that have been developed for computer graphics special effects since 1996. They are all based on CFD but sacrifice physical reality for visual plausability and time. But as the speed of computer increases rapidly and the capability of GPU (graphics processing unit) improves, methods for more physical realism have been tried. In this talk, I will focus on four aspects of fluid simulation methods for computer graphics: (1) particle level-set methods, (2) particle-based simulation, (3) methods for exact satisfaction of incompressibility constraint, and (4) GPU-based simulation. (1) Particle level-set methods evolve the surface of fluid by means of the zero-level set and a band of massless marker particles on both sides of it. The evolution of the zero-level set captures the surface in an approximate manner and the evolution of marker particles captures the fine details of the surface, and the zero-level set is modified based on the particle positions in each step of evolution. (2) Recently the particle-based Lagrangian approach to fluid simulation gains some popularity, because it automatically respects mass conservation and the difficulty of tracking the surface geometry has been somewhat addressed. (3) Until recently fluid simulation algorithm was dominated by approximate fractional step methods. They split the Navier-Stoke equation into two, so that the first one solves the equation without considering the incompressibility constraint and the second finds the pressure which satisfies the constraint. In this approach, the first step introduces error inevitably, producing numerical diffusion in solution. But recently exact fractional step methods without error have been developed by fluid mechanics scholars), and another method was introduced which satisfies the incompressibility constraint by formulating fluid in terms of vorticity field rather than velocity field (by computer graphics scholars). (4) Finally, I want to mention GPU implementation of fluid simulation, which takes advantage of the fact that discrete fluid equations can be solved in parallel.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.101-110
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2004
The robots that will be needed in the near future are human-friendly robots that are able to coexist with humans and support humans effectively. To realize this, humans and robots need to be in close proximity to each other as much as possible. Moreover, it is necessary for their interactions to occur naturally. It is desirable for a robot to carry out human following, as one of the human-affinitive movements. The human-following robot requires several techniques: the recognition of the moving objects, the feature extraction and visual tracking, and the trajectory generation for following a human stably. In this research, a predictable intelligent space is used in order to achieve these goals. An intelligent space is a 3-D environment in which many sensors and intelligent devices are distributed. Mobile robots exist in this space as physical agents providing humans with services. A mobile robot is controlled to follow a walking human using distributed intelligent sensors as stably and precisely as possible. The moving objects is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to follow the walking human, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The computer simulation and experimental results of estimating and following of the walking human with the mobile robot are presented.
This study analyzed the difficulties of middle school students in computer simulation of the law of large numbers through eye movement analysis. Some students did not attend to the simulation results and could not make meaningful inferences. It is observed that students keep the existing concept even though they observe the simulation results which are inconsistent with the misconceptions they have. Since probabilistic intuition influence student's thinking very strongly, it is necessary to design a task that allows students to clearly recognize the difference between their erroneous intuitions and simulation results. In addition, we could confirm through eye movements analysis that students could not make meaningful observations and inferences if too much reasoning was needed even though the simulation included a rich context. It is necessary to use visual representations such as graphs to provide immediate feedback to students, to encourage students to attend to the results in a certain intentional way to discover the underlying mathematical structure rather than simply presenting experimental data. Some students focused their attention on the visually salient feature of the experimental results and have made incorrect conclusion. The simulation should be designed so that the patterns of the experimental results that the student must discover are not visually distorted and allow the students to perform a sufficient number of simulations. Based on the results of this study, we suggested that cumulative relative frequency graph showing multiple results at the same time, and the term 'generally tends to get closer' should be used in learning of the law of large numbers. In addition, it was confirmed that eye-tracking method is a useful tool for analyzing interaction in technology-based probabilistic learning.
움직이는 한 개의 카메라 동영상으로부터 개체의 3차원 위치를 추출할 수 있다고 알려져 있다. 이로부터 캠코더 측정시스템을 이용하여 부유체 모형에 대한 영상기반 모니터링을 수행하였다. 규칙파 및 비규칙파 실험조건에서의 디지털 캠코더 동영상으로부터 프레임 영상을 추출하고, 특징점을 정합하여, 상대적인 3차원 좌표를 획득하였다. 수정된 SURF 기반 정합의 영상 변환 정확도와 규칙파에서 부유체 모델의 영상기반 변위 관측 정확도를 평가하였다. 규칙파의 경우 조파기의 설정값은 3.0sec이고, 영상기반 변위에 의한 주기는 2.993sec이었다. 기계적 오차를 고려할 때 이 두 값은 유사한 결과로 여겨진다. 시각적으로도 X Y Z축으로의 1차원 투영결과나 3차원 공간에서의 결과에서 규칙파의 형상을 볼 수 있었다. 결과적으로 30fps의 일반 디지털 캠코더 동영상을 이용하여 근실시간으로 위치변동을 계산할 수 있었다.
역사적 문화 유적지를 위한 모바일 엔터테인먼트 시스템의 디자인에 있어서 전력 요구사항, 컴퓨팅 능력, 및 네트웍 등의 연결성 등에 의해 제기되는 기술적인 난제들을 극복하는 것도 중요하지만 현장에 풍부하게 내재되어 있는 미디어 컨텐츠의 효율적 소비를 위한 그룹 경험의 공유를 지원하고 방문객 개인의 선호도를 고려하는 것 또한 매우 중요하다. 문화유적지는 모바일 미디어의 활용을 통하여 대중을 엔터테인하고 교육할 수 있는 기회를 제공한다. Java-enabled 모바일 폰 위에 구현한 본 시스템은 방문객의 유적지 방문 경험의 극대화를 위하여 오디오와 비쥬얼한 컨텐트를 모두 제공한다. 이때 제공되는 컨텐츠는 GPS를 통하여 사용자 움직임를 트래킹하고 사용자 기본 프로파일정보와 폰 인터페이스를 통한 다양한 입력 및 피드백값들을 수집 및 활용하며, 무선 네트웍을 통한 사회적으로 용인이 가능한 그룹 사용자간의 컨텐츠 엿듣기 기능을 고려함으로써 방문객의 니즈에 잘 맞춰진 컨텐츠이다. 본 논문에서는 문화 유적지 환경의 공간적, 개인적, 그리고 사회적 요소를 고려함으로써 방문객이 그 공간의 다양한 구조를 네비게이션하고, 방대한 양의 역사적 문화적 의미를 내포하는 미디어 컨텐츠를 소비하는데 도움을 주려는 데 그 목적을 두고 있다.
본 논문에서는 디지로그 북 (Digilog Book) 저작 환경에서 레이아웃 기반 다감각 콘텐츠 저작 도구를 제안한다. 저작 과정에 사용자는 마우스나 펜 타입 장치를 통해 종이책 위에 반복적으로 가상 영역을 생성하고, 해당 영역에 증강될 콘텐츠의 위치, 사이즈, 파일 선택, 이벤트 처리 등의 속성을 지정한다. 저작이 완료되면 시스템은 기존에 인쇄된 페이지 번호를 인식하고, 해당 페이지에 생성된 영역과 속성 정보를 포함하는 레이아웃을 생성한다. 페이지 레이아웃은 증강현실 환경에서 렌더링 하기 적합한 씬 그래프 (Scene Graph) 형태로 표현 되고 XML 형태로 저장된다. 디지로그 북 뷰어는 저장된 레이아웃을 로딩하고 저작된 속성을 분석하여 해당 페이지에 영역별로 증강 및 기능을 실행한다. 제안된 저작 도구를 통해 사용자는 혼합 인터페이스를 통해 디지로그 북 환경에서 관심영역에 시각, 청각적인 다감각 콘텐츠를 손쉽게 저작할 수 있다. 증강현실 환경에서 사용자가 레이아웃을 보다 쉽게 생성하기 위하여 영역 템플릿을 제공한다. 또한, 제안된 저작 도구는 페이지 인식부와 페이지 추적부를 독립적으로 구성함에 따라 단일 마커만으로 다수 페이지 저작이 가능하다. 실험 결과, 제안된 저작도구는 증강현실 환경에서 적절한 수행시간을 나타냄을 보였다. 제안된 저작 도구는 교육, 출판 업계 등 여러 응용분야에서 널리 활용될 수 있을 것이다.
최근에 미국, 영국, 일본에서 폭발물, 독성 화학물 등에 의한 테러가 공공장소에서 시도되고 있다. 위험물을 공공장소에서 두고 가는 방식은 탐지하기 어려운 방법 중에 하나로 인식되고 있다. 공공장소에는 곳곳에 카메라가 영상을 녹화하고 있지만, 그 영상을 사람이 일일이 모니터링 하는 것은 쉽지 않은 일이다. 최근에는 자동으로 영상을 분석하는 지능형 소프트웨어를 유기물 탐지에 이용하고 있다. Lin 등의 방식은 비교적 높은 유기물 탐지율을 보이고 있으나, 단기 배경 영상의 특성으로 유기물에 관련한 픽셀의 수가 시간이 지날수록 급격히 감소하는 경향이 있어 그 형상 정보를 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 면적의 변화 특성을 분석함으로써 유기물의 형태를 성공적으로 추출하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 제안한 방식에 대해 실험을 한 결과 선행 연구보다 형태 추출에서 우수한 성능을 보인다.
For this research with the objects of spaces in two department stores which can be referred to as representative facility of commercial space, observation test has carried out to estimate how much visitors rivet their eyes to the display of shops. In addition, to find out what effect the difference among the department types has on the selective attention to space element, the observation time was applied as a medium for estimation. The followings are the result from analyzing the observation frequency and the observation intensity feature of each section where the characteristics of design could be found at attention. First, both images of A and B had concentrative dominant-observation at left shops. In case of Image A, Customers began to observe the right shops very attentively after 25 seconds, and with Image B, the attentive observation at right and left took place alternatively after 35 seconds. In other words, regardless of the characteristics of shop displays, the left shops were observed first while in case of the observation after the early and middle time-frame the characteristics of shops were found to have effects on observation. Second, the normal observation showed some difference among attention sections over time while on the whole both images of A and B had the same highly attentive observation at the middle space. Accordingly, it could be concluded that the middle space was playing a faithful role as background for commercial spaces. Third, the ignorant observation, which is the opposite to the attentive observation, was found different between the images of A and B. When the ignorant observation is considered to have intentionality, it will be possible to set up the display which may attract the attention aggressively by the process of figuring out the characteristics of ignored shops.
본 논문에서는 증강현실 게임에서의 동작 기반 상호작용의 설계 및 구현 기법을 기술한다. 증강현실에서는 상호작용의 도구로 고전적인 입력 장치보다 사용자의 동작에 의존한다. 동작 기반 증강현실 게임은 신체적 움직임에 의한 상호작용을 사용하는 실감 게임의 유망한 분야이나 현재의 동작 인식 기술의 불안정성으로 인해서 증강현실 응용에서 동작 인식 장치를 주 입력 장치로 사용하는 데에는 한계가 있다. 이러한 한계에 대처하기 위해서 각 증강현실 응용들은 여러 보완수단들을 동원하고 있고 이로 인해서 증강현실 게임의 구조가 불규칙적이며 비효율적으로 설계되는 경향이 있다. 본 논문에서는 동작 기반 증강현실 게임의 효율적인 개발 방법론을 제시한다. 실제 탁구채를 사용하는 동작 인터페이스를 가지는 증강현실 탁구게임의 프로토타입을 제시된 방법론에 따라서 설계하고 이를 구현하였다. 구현된 증강현실 게임에서의 상호작용에 있어서 탁구채를 고속으로 인식하고 지연 없이 상호작용 됨을 확인하였다.
영상으로부터 관심 영역을 추출하는 작업은 비젼을 이용한 응용 분야에서 첫 번째 단계로 이후 처리 단계에 영향을 미치는 중요한 작업이다. 하지만 관심 영역추출은 조명이나 카메라 등의 주변 환경에 민감하여 일반적으로 문제에 관련된 지식이나 후처리를 도입하여 추출된 영역을 보정하고 있다. 이 논문에서는 환경에 민감하지 않으며 이후 처리 과정에 독립적인 관심 영역 추출을 위한 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 차영상과 색상 분포를 이용하여 관심 영역을 추출하며 색상 분포를 학습함으로써 환경의 변화에 적응할 수 있다. 또한 프레임워크의 각 구성 요소들이 독립적으로 동작하는 유연한 구조를 가지므로 확장성이 뛰어나다. 제안하는 프레임워크의 유용성은 동영상에서 손 영역 추출을 통해 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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