계산유체 역학 분야에서는 유체 시뮬레이션 계산에 있어 계산 시간과 컴퓨터 메모리의 한계를 뛰어 넘는 유효 해상도를 달성하기 위하여 다양한 형태의 적응적 메쉬 기법들이 제시되어 왔다. 특히 최근에 컴퓨터 그래픽스 분야에서는 팔진 트리 기반의 메쉬 구조를 사용하여 중요 지역에 높은 해상도를 적용하려는 유체 애니메이션 방법이 제시되었다 [1]. 본 논문에서는 계산시간과 메모리 사용량을 보다 절약하기 위해, 이러한 적응적 방법을 확장하여 카메라의 특성을 이용하여 보이는 지역에 상대적으로 높은 해상도의 메쉬를 적용해주는 시점의존 방법을 제시한다. 이와 함께 시뮬레이션 과정에서 동적으로 변하는 메쉬 구조를 효율적으로 구현하기 위하여 기존의 팔진 트리와는 다른, 단순한 형태의 가변 메쉬 구조를 제시한다. 또한 실제 구현을 통하여 본 논문이 제시하는 시점의존기법이 유체 시뮬레이션 결과의 질을 비교적 잘 유지하면서, 계산에 필요한 자원을 효과적으로 줄일 수 있다는 사실을 보이도록 한다.
최근 컴퓨터 그래픽스 분야에서 3차원 렌더링은 영화 제작, 광고, 인테리어 시뮬레이션, 의료 영상 등 많은 분야에서 중요하게 사용되고 있으며 기술의 발달로 인해 그 사실성이 매우 높아지고 있다. 또한 렌더링 기술의 발달과 하드웨어의 비약적인 발전에 의해 실시간 게임 등에도 물리 기반 3차원 렌더링 기법들이 응용되어 사실성을 더해 가고 있다. 그러나 영화 제작 등에 사용될 수 있는 정도의 고품질 영상을 생성하기 위해 아직 적지 않은 시간을 필요로 하는 한계를 가기고 있다. 본 논문에서는 가상의 3차원 공간에 만들어진 복잡한 장면에 대하여 고품질 영상의 매우 중요한 요소 중의 하나인 물리 기반 전역 조영을 빠른 시간 안에 사실적으로 생성할 수 있는 렌더링 기법을 제안한다. 특정 제약 속에서 빠른 계산을 가능하게 하는 프로그래밍 가능한 그래픽스 하드웨어를 사용하여 물리 기반 전역 조영 알고리즘을 가속하고 포톤 매핑 기법을 적용한 광선 추적법 기반에서 효과적으로 동작할 수 있도록 렌더링 시스템의 구조를 최적화 하였다.
본 논문은 물리 시뮬레이션 환경에서 일련의 강체요소가 인과사슬에 따라 연쇄적으로 구동되는 가상의 루브 골드버그 기계를 합성하기 위한 예제 기반 접근방법을 제안한다. 일련의 요소 집합이 주어졌을 때, 본 논문의 목표는 사용자가 명시한 이동의 시작 및 종료위치, 그리고 경계 영역 조건을 만족하는 범위에서 이들 요소로만 구성된 루브 골드버그 기계를 자동으로 구축하는 것이다. 이를 위하여, 먼저 적은 개수의 요소로 구성된 소규모 컴포넌트들을 무작위로 추출한 후 모든 컴포넌트 쌍에 대한 결합 가능성을 하나의 그래프 구조로 표현한다. 이 그래프 위에서의 경로 탐색을 통하여 공간 상에 펼쳤을 때 사용자가 지정한 요구 조건을 만족시키는 경로를 찾고, 해당 경로에 따라 순차적으로 컴포넌트를 조립함으로써 기계를 구축한다. 완성된 기계가 물리 시뮬레이션 환경에서 정확히 동작함을 보장하기 위하여, 끝으로 간단한 그리디 알고리즘을 적용하여 조립된 컴포넌트들의 위치를 정교하게 조절한다. 다섯 종류의 요소만을 이용하여 만든 다양한 구조의 루브 골드버그 기계를 보임으로써 본 논문에서 제안한 방법의 유용성을 보인다.
본 논문은 데스크탑 PC 에서만 구현 가능하였던 기존의 유체 시뮬레이션 기술을 모바일 환경으로 확장하는 방법론을 제시한다. 유체 시뮬레이션은 나비어-스토크스 (Navier-Stokes) 방정식의 수치적 해를 구하는 것이며, 기존의 방법론은 수치적 해의 안정성과 [1] 사실성 [2]에 그 초점을 맞추고 있다. 하지만 이는 모바일 기기에서 기대하기 힘든 충분한 연산 자원을 가정한 것이다. 한편, 모바일 환경에서의 물리기반 기술은 현재 강체 시뮬레이션 모듈이 주로 활용되고 있으며 [3], 유체 시뮬레이션은 높이장 (Height field) 기반의 단순한 모델만이 제시되어있다 [4]. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 이러한 한계를 극복한 수정된 비압축유동의 시뮬레이션 기법을 소개하며, 또한 모바일 상에서 유체의 가시화 기술을 제안한다.
본 논문에서는 질점-스프링 모델(mass-spring model)에 기반한 대화형 천 시뮬레이션(interactive cloth simulation) 기법을 제시하며, 특히 소수의 질점들(mass-points)에 상대적으로 강한 힘이 가해졌을 경우 사실적으로 천을 시뮬레이션하는 방법에 초점을 맞추었다. 본 논문에서 제시하는 방법은 소수의 점들에 대해 가해진 힘을 모든 질점들에 분산시킴으로써 의사 실시간(pseudo real-time) 내에 시뮬레이션을 수행하며, 이는 기존의 방법들에 비해 수행속도 면에서 매우 효율적이다. 또한, Provot[9]의 역동역학 방법(inverse dynamic method)을 사용하여 초탄성(super-elasticity) 현상을 해결한 뒤, 인접한 질점 간의 각도를 조정함으로써 초탄성 효과에 의해 발생하는 지그재그(zigzag) 현상을 제거하여 사실적으로 천을 시뮬레이션한다.
Flooding is an inevitable problem for many cities. The study has depended on a combined approach of physically based modeling and GIS. The stream network is structured by MIKE11 for basis of a network and extended by MIKE21 to make like 2D analysis. This method is called alternative 2D analysis. In this study, one of area in Korea is used to analyze overflow of stream. Flood risk of the area looks like not so big because an elevation of this area is very high and slope is steep, but it is very dangerous area due to the typhoons. The tools to make flood risk map are MIKE11 and MIKE21 include GIS program. And map is expressed 3-D animation with MIKE Animator. As a result of this work, the flood risk map is made. And everyone who is not an expert can check dangerous area for flooding. At present, the method which is viable and easily confirmable must be promote because one of matters of common interest, which is of the general public, is the flood disaster.
Recent advances in machine learning approaches such as deep neural network and reinforcement learning offer significant performance improvements in generating detailed and varied motions in physically simulated virtual environments. The optimization methods are highly attractive because it allows for less understanding of underlying physics or mechanisms even for high-dimensional subtle control problems. In this paper, we propose an efficient learning method for stochastic policy represented as deep neural networks so that agent can generate various energetic motions adaptively to the changes of tasks and states without losing interactivity and robustness. This strategy could be realized by our novel trajectory search method motivated by the trust region policy optimization method. Our value-based trajectory smoothing technique finds stably learnable trajectories without consulting neural network responses directly. This policy is set as a trust region of the artificial neural network, so that it can learn the desired motion quickly.
사운드는 가상현실 및 컴퓨터 애니메이션에서 사용자의 현실감 및 집중도를 높이기 위한 중요한 요소이다. 최근에 컴퓨터 그래픽스 분야에서도 연구자들이 사운드 관련 연구들에 관심을 가지고 여러 컴퓨터 그래픽스 학술지와 학회에 주목할만한 연구결과들이 발표되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 소개된 논문들을 중심으로, 컴퓨터 그래픽스에서 관심을 가지는 사운드 연구의 주제에 대하여 알아보고 중요성을 가지는 논문들을 소개한다. 특히 본 논문에서는 다음 두 가지 분야의 논문들을 소개한다. 첫째, 사운드를 물리적으로 합성함으로써 그래픽스의 물리 법칙에 동기화되는 사운드를 생성하는 것이다. 둘째, 음원에서 나오는 사운드가 사람에게 들리는 음향적 환경을 모델링하는 것이다. 사운드에 대한 연구에서 주된 관심은 이러한 음향학적인 물리법칙을 더욱 효율적으로 모델링하여 적은 자원으로도 실제적인 사운드 효과를 발생할 수 있는지에 대한 것이다. 이러한 관점을 중점으로 다양한 사운드 관련 논문들을 살펴보고 컴퓨터 그래픽스와의 관계를 살펴보도록 한다.
본 논문은 사용자의 제어가 가능한 3차원 물리 기반 가상생명체를 생성하는 2단계 진화 시스템을 제안한다. 기존의 방법은 가상생명체의 형상과 기동, 그리고 목표지점추적(target-following)과 같은 상위 레벨의 행위를 한꺼번에 하나의 진화 시스템으로 생성해냄으로 인하여 진화 단계에서의 사용자의 개입을 허용하지 않았다. 본 논문은 하나로 묶여있던 시스템을 다루기 용이한 두 개의 서브시스템으로 분리함으로써 사용자의 개입을 허용한다. 첫 번째 단계로 가상생명체의 몸체와 직진 기동을 위한 하위 레벨 모터 컨트롤러가 진화 알고리즘(evolutionary algorithm)으로 동시에 생성된다. 두 번째 단계에는 생성된 기본 생명체 위에 주어진 경로를 따라가기 위한 상위 레벨 컨트롤러가 인공 신경망을 사용하여 탑재된다. 경로제어(path-following)를 위한 신경망의 연결 가중치는 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 사용하여 최적화되며 한번 진화된 신경망 컨트롤러는 어떠한 임의의 경로도 잘 따라감을 보여준다. 이로써 사용자는 모든 진화과정이 끝나지 않고도 중간단계에서 기호에 맞는 생명체를 골라내거나 버릴 수 있으며, 동일한 기본 생명체 위에 또 다른 형태의 상위레벨 행위를 생성하는 것도 가능해진다. 본 논문은 이러한 2단계 알고리즘과 함께 직진기동을 위한 새로운 분절 삼각 함수(Piecewise sinusoidal) 컨트롤러를 제안하고 마개 실린더(capped-cylinder)를 기본 요소로 하는 가상생명체에 대한 효율적인 실시간 수중역학 모델링 기법도 함께 소개한다.
본 논문은 질 들뢰즈와 장 보드리야르의 시뮬라크르 개념을 바탕으로 디지털 사진 이미지의 존재론에 관해 살펴보고자 하는 데 그 목적이 있다. 전통적으로 아날로그 사진 이미지는 원본 대상과의 유사성으로 재현의 논리를 따른다. 따라서 아날로그 사진 이미지의 시각적 현실은 주관적 시각에서 조명되고 해석되며 묘사될 수 있지만 해석된 그 현실을 벗어나지는 못한다. 그러나 디지털 사진 이미지는 물질적으로는 존재하지 않고 디지털 알고리즘인 수학적 데이터로 구성된 정보로 존재하게 된다. 이러한 디지털 사진 이미지는 모든 재현에 나타나는 현재성인, 즉 '한때 거기 존재했었음'이라는 피사체의 본질이 이제는 존재하지 않는 것으로 외부의 대상을 지시하거나 재현하지 않는다. 따라서 디지털 이미지는 유사성이 존재하지 않고 더 이상 지표적 지시 능력을 지니지 않는다. 이러한 디지털 사진 이미지는 가상의 영역으로 전환되었다는 것을 의미하는데, 이는 이미 존재하는 것의 재현이 아닌, 아직 존재하지 않는 것의 현시라 할 수 있다. 이러한 디지털 사진 이미지의 비실재성은 현실과 실재 그리고 가상에 대한 이해를 변화시킨다. 이제는 무엇이 실재이고 가상인지 구분하는 것 자체가 무의미하게 되고, 이는 기술의 발달로 디지털 이미지가 발생한 것이 아닌, 기존의 이미지와는 근본적으로 완전히 다른 새로운 이미지라는 것이다. 결국, 오늘날의 디지털 이미지는 존재했으니 대상을 가시화하는 단계를 넘어, 이제는 존재하지 않았던 것들이 가시화되고 있으며, 현실도 가상으로 작동한다는 것이다. 이는 디지털 이미지가 우리 현실을 재현한 것이 아니라 다른 현실을 사실적으로 재현한 것이라 할 수 있다. 즉 대상과 아무런 관련이 없는 이미지 생성을 하는 가상적 재현, 즉 시뮬라크르라 할 수 있다. 가상으로서의 시뮬레이션 된 세계에서 현실은 무한한 가능성을 가질 수 있고 그것은 과거나 현재의 모습이 아닌 고정되지 않고 무한히 변화할 수 있는 아직 현실화되지 않은 무한한 잠재태로서의 가능성을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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