Journal of the Korea Computer Graphics Society (한국컴퓨터그래픽스학회논문지)

Korea Computer Graphics Society (한국컴퓨터그래픽스학회)
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Analysis of Manual 3D Projection Mapping Processes Using 3D Mesh Models

3D 메쉬 모델을 이용한 수동 3D 프로젝션 맵핑 과정 분석

  • Mina Kim (Global School of Media, Soongsil University) ;
  • Jungjin Lee (Global School of Media, Soongsil University)
  • 김민아 (숭실대학교 글로벌미디어학부) ;
  • 이정진 (숭실대학교 글로벌미디어학부)
  • Received : 2023.06.03
  • Accepted : 2023.07.05
  • Published : 2023.07.25
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Abstract

Software tools for manual 3D projection mapping have been widely used in theme parks and exhibitions. However, no research has been conducted on detailed utilization methods and usability of those tools yet. This study organizes the entire process of manual 3D projection mapping step by step and analyzes the problems that occurred at each step to identify potential improvements of 3D projection mapping tools. First, we introduce the process, which includes: two methods for creating virtual-physical object pairs to construct a virtual environment that is identical to the real-world target of the 3D projection mapping, the production of video textures for special effects, and mapping methods that use semi-automatic projector calibration. In addition, through experiments comparing and analyzing two widely used tools under various conditions for 3D mapping, we identified the technical limitations, performance differences between tools, and issues that impede usability. Finally, we suggest improvements and future research directions to enhance the usability of the 3D projection mapping technology.

수동 3D 프로젝션 맵핑 소프트웨어는 테마파크, 전시 등에서 폭넓게 쓰이고 있지만, 아직 구체적 활용 방법과 구현 과정에 관한 사용자 측면에서의 분석 연구는 이루어지지 않았다. 본 연구는 수동 3D 프로젝션 맵핑의 전체 구현 과정을 단계별로 정리하고 각 단계에서 발생한 문제점을 분석하여 개선사항을 도출한다. 먼저, 3D 프로젝션 맵핑 대상이 되는 현실과 동일한 가상 환경을 구성하기 위해 오브젝트 쌍을 생성하는 두 가지 방법과 효과 영상 제작, 반자동 프로젝터 캘리브레이션을 이용한 맵핑 방법에 대해 순서대로 소개한다. 또한, 3D 맵핑을 위해 널리 쓰이는 두 가지 소프트웨어를 다양한 조건에 따라 비교 분석하는 실험을 통해 기술적 한계와 소프트웨어 간의 성능 차이, 사용성을 저해하는 문제점을 알아내었다. 마지막으로 3D 프로젝션 맵핑 기술의 사용성 향상을 위한 개선사항 및 향후 연구 방향을 제언한다.

Keywords

Acknowledgement

이 성과는 2022년 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.NRF-2021R1C1C1014153). 또한, 본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 지역지능화혁신인재양성사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2023-RS-2022-00156360).

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