본 논문은 이산 곡률을 확장된 QEM(Quadric Error Metrics)으로 변환한 새로운 메쉬 간략화 알고리즘을 제안한다. 이산 곡률이란 이산적인 표면으로 구성된 메쉬 표면의 곡률이며, 기하학 정보만을 이용하여 계산 가능하다. QEM은 간략화 오차를 평면과 한 점과의 거리 제곱의 합인 이차식으로 표현함으로써 빠른 간략화를 수행한다. 본 논문은 모서리 간략화 수행 시의 새로운 점과 주변 평면과의 거리 뿐만 아니라, 그 점에서의 이산 곡률을 계산한다. 즉, 간략화 오차에 거리와 곡률을 함께 고려하여 이차식으로 표현함으로써 빠르고 높은 품질의 간략화가 수행 가능하다.
본 논문은 mesh 간략화를 위한 새로운 Gaussian 곡률 오차 추정 방법을 제안한다. Gaussian 곡률은 임의의 형상을 갖는 삼각화 된 단면체 표면에 대하여 위상과 기하학적 정보를 angle 과 face 의 관계로 정형화하여, vertex에 관한 곡률로 근사하여 표현한다. 간략화 방법은 지역적 형상으로부터 전체적인 형상을 추정한 후, 적절한 curvature criteria 로 간략화가 될 vertex를 선택하고 제거한다. 제거된 vertex에 의해 생성된 hole은 곡률에 기반하여 삼각화하고 곡률이 변화되는 vertex들의 Gaussian 곡률 오차를 계산한다. 각 간략화 level마다 최대 Gaussian 곡률 오차를 계산하므로, 사용자는 Gaussian 곡률 오차 추정으로 원하는 간략화 level을 지정할 수 있다. 또한 주어진 오차 안에서 vertex뿐만 아니라 edge나 face의 제거로, 간략화 되는 영역을 확산시켜 필요한 위상과 기하학적 정보를 유지하는 간략화를 할 수 있다.
대용량의 지형을 실시간에 가시화하기는 어려운 문제이다. 따라서, 지형을 구성하는 메쉬를 간략화하여 다단계 상세도(Level-Of-Detail)를 가진 모델 생성이 필요하다. 본 논문에서는 지형 간략화를 위해 에너지의 특성과 주변 정보를 이용한 에지 축약(Edge Collapse) 기반의 단순한 간략화 알고리즘을 제시한다. 기본적인 접근 방법으로는 기하학적인 메쉬 구성요소들 중에서 에지의 특성에 따라 제거 기준을 설정한 후 간략화해 나간다. 속도 향상을 위해 에지 축약 이후의 새로운 점 위치 계산을 에지의 종류에 따라 구분하여 단순하게 계산하였고, 간략화를 위한 제거 기준도 비교적 간단한 기준으로 설정하였다. 간략화 이후에도 원래 지형의 위상(topology)을 유지 할 수 있는 단순한 기법을 제시하고 있다. 실험 결과에서 두 가지 지형 모델에 대해서 정점 제거 방법과의 비교 결과, 간략화된 지형 모델에서의 에러를 최소화하였고, Heckbert가 제안한 방법과의 비교에서는 개선을 하였음을 알 수 있다.
대부분의 3차원 모델을 가시화해주기 위한 시스템들은 삼각 메쉬를 기반으로 한 모델 표현법을 사용하고 있다. 이러한 시스템들은 복잡한 3차원 모델을 원격 엑세스할 때에는 모델을 가공하지 않으면 전송 및 랜더링시에 많은 제약이 따른다. 이러한 전송 시간과 랜더링 시간, 저장공간을 줄이기 위해 모델을 간략화하거나 압축하는 많은 기법들이 소개되어져 왔다. 본 논문에서는 메쉬 간략화를 위해 소개되어진 많은 다른 방법에서 사용한 에지 축약(Edge Collapse) 기반의 간략화 알고리즘을 제시한다. 기본적인 접근 방법으로는 기하학적인 메쉬 구성요소들 중에서 에지의 특성에 따라 제거 기준을 설정한 후 간략화해 나간다. 에지 축약을 위한 우선순위와 축약 이후 새로운 정점의 위치는 원본 모델을 참조하지 않고 간략화 단계의 모델에서 삼각형의 연결성(connectivity)과 정점의 위치만을 이용하여 계산하였다. 실제 이 방법은 방대한 다각형 메쉬를 간략화할 경우 메모리를 효율적으로 이용할 수 있으며, 처리 속도를 개선할 수 있다. 또한, 간략화이후에도 원본 모델의 위상(topology)을 유지할 수 있는 기법을 제시하고 있다. 세가지 모델에 대한 실험 결과에서 기하학적 에러(geometric error)를 최소화하였고, Heckbert가 제안한 방법(QSlim V2.0)과의 비교에서는 처리 속도가 개선되었다.
최근 복잡한 3차원 모델의 활용 범위가 확대됨에 따라 메쉬 모델의 간략화에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 모델 간략화 과정에서 널리 사용되는 모델의 정점에 대한 위치 정보에 근거한 기하 정보 기반의 간략화 방법에 모델의 속성 정보를 동시에 이용한 새로운 간략화 방법을 제시한다. 대부분의 3차원 메쉬 모델의 정보에는 기하 정보뿐만 아니라 모델의 색상, 질감, 그리고 곡률 등과 같은 속성 정보가 포함되며, 기존의 간략화 방법은 통상적으로 기하학적 정보나 속성 정보를 개별적으로 적용하여 메쉬를 간략화 한다. 본 논문에서 제시된 간략화 방법은 모델의 기하학 정보와 속성 정보를 동시에 적용하여 메쉬 간략화를 수행하였다. 특히 본 논문에서는 메쉬의 간략화에 상대적으로 수행 시간과 충실도에 장점을 지닌 이차 오차 척도(quadric error metric)를 확장하여 일반적인 기하학적 정보에 속성 정보를 추가하였다. 따라서, 제안된 메쉬 간략화 방법은 기하 정보기반으로 간략화를 수행하는 이차 오차 척도에 속성 정보가 추가된 간단한 이차식으로 확장하여 표현할 수 있다. 이는 기하 정보만을 이용하였을 때의 이차식의 공간 차수를 m=0으로 두었을 때 추가된 속성 정보의 특성에 따라 차수를 확장 함(m>0)으로서 계산이 가능하다. 실험 결과, 제안된 방법에 의한 모델의 간략화 결과를 원 모델과 비교 시 기하 정보만을 이용한 기존의 간략화 방법의 수행 결과에 비하여 모델의 전체적인 외형 등 특성 정보의 충실도가 높다는 것을 입증할 수 있었다.
본 논문은 방대한 양의 데이터로 이루어진 삼각형 메쉬의 특성을 유지하면서 보다 적은 양의 데이터로 간략화된 메쉬를 생성해내는 기법을 제안한다. 메쉬 간략화는 기본적으로 에지 축약에 의해서 이루어지며, 에지 축약에 의해 발생하는 에러는 원본 메쉬의 점과 간략화된 메쉬의 평균 평면간의 거리를 사용하여 측정한다. 또한 본 논문에서 제안한 메쉬 간략화 기법을 사용하여 다단계의 해상도를 가지는 메쉬를 빠르게 구하기 위한 가변 해상도 모델을 구현한다.
본 연구에서는 머리전달함수(Head-Related Transfer Function : HRTF) 저역 주파수 영역에서의 간략화가 음상정위에 미치는 영향에 관하여 검토하였다. 이를 위해 HRTF를 측정하였으며 측정한 HRTF에 대하여 분석한 결과, HRTF 주파수 특성의 표준편차를 보면, 저역의 주파수 특성은 고역에 비하여 방향 의존성이 작음이 나타났다. 이것은 저역의 주파수 영역에서 간략화의 가능성을 나타낸다. 간략화는 경계 주파수를 차단 주파수로 하는 고역통과 필터를 삽입하여 저역의 주파수 진폭특성을 평탄하게 함으로서 간략화를 하였다. 간략화를 한 HRTF를 평가하기 위하여 청취실험을 하였다. 청취실험의 결과, 정위오차에 대해서는 HRTF의 주파수 특성을 간략화 하여도 방향 지각에 영향이 없다는 것이 나타났다. 전후 혼란율에 대해서는 HRTF의 1kHz 이하의 주파수 특성을 간략화 하여도 영향이 없음이 나타났다. 최종적으로는 HRTF의 1kHz 이하의 주파수 특성에 본 연구의 간략화를 적용하여도 음상정위에 영향을 미치지 않는다는 것을 명확히 하였다. 본 연구는 음성이 가진 방향성 속성을 훼손하지 않으면서 음성정보의 크기를 줄이는 방법으로도 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 머리전달함수(Head-Related Transfer Function : HRTF) 고역 주파수 영역에서의 간략화가 음상정위에 미치는 영향에 관하여 검토하였다. 이를 위해 HRTF를 측정하였으며 측정한 HRTF에 대하여 분석한 결과, 음원 반대편(음원에서 멀리 떨어진 귀)의 HRTF 고역 주파수 특성은 회절의 성질을 고려하면 머리에 의해 거의 감쇄가 된다. 이와 같이 감쇄된 주파수 영역에 대해서는 정위에 미치지 않는다고 가정하면 간략화가 가능하다. 간략화는 경계 주파수를 차단 주파수로 하는 지역통과 필터를 삽입하여 고역의 주파수 진폭특성을 평탄하게 함으로서 간략화를 하였다. 간략화를 한 HRTF를 평가하기 위하여 청취실험을 하였다. 청취실험의 결과, 정위오차에 대해서는 HRTF의 주파수 특성을 간략화 하여도 방향 지각에 영향이 없다는 것이 나타났다. 전후 혼란율에 대해서는 HRTF의 8kHz 이상의 주파수 특성을 간략화 하여도 영향이 없음이 나타났다. 최종적으로는 HRTF의 8kHz 이상의 주파수 특성에 본 연구의 간략화를 적용하여도 음상정위에 영향을 미치지 않는다는 것이 나타났다.
상호작용컴퓨터 그래픽스분야의 지배적인 역할을 하는 다각형모델의 간략화 표현을 위해서 본논문에서는 모델의 특징을 이용하고자한다. 본논문에서는 vertex clustring 알고리즘을 이용하여 다각형 메쉬모델을 간략화 한다. 이때 클러스터링하기 위한 셀의 크기를 결정하기 위하여 모델의 에지의 길이 특성을 이용하여 셀의 크기를 결정한다. 개선된 vertex clustering 방법은 기존의 방법에 비해 모델자체의 에지 특성을 이용하기 때문에 신뢰성있는 간략화를 수행할 수 있다.
본 논문은 미분오차 척도를 이용하여 메쉬를 간략화 하는 새로울 알고리즘을 제안한다. 많은 간략화 알고리즘은 거리 오차 척도를 이용하였으나, 거리 오차 척도는 높은 곡률을 갖는 동시에 작은 거리오차를 갖는 지역에 대해서는 메쉬 간략화를 위한 정확한 기하학적 오차 측정이 어렵다. 본 논문은 간략화를 위해 새로운 오차 척도인 미분 오차 척도를 제안한다. 미분 오차 척도란 거리 오차 척도와 거리 오차의 1차 미분인 탄젠트 오차 척도, 그리고 거리 오차의 2차 미분인 곡률 오차 척도를 합하여 정의된 오차척도로서, 모델의 특징 부분의 형상을 최대한으로 보존 가능하다. 메쉬는 이산 표면이지만 알지 못하는 부드러운 표면의 불연속선형 근사로 표현될 수 있고, 이산 표면은 미분이 추정 가능하므로 미분 오차 척도라는 새로운 개념을 도입할 수 있다. 본 간략화 알고리즘은 반복적인 모서리 축약(Edge Collapse)에 바탕을 두고 있고, 미분 오차 척도를 이용하여 기하학적으로 원래의 형상이 잘 유지되는 새로운 점의 위치를 찾을 수 있다. 본 논문에서는 기존 방법보다 더 작은 기하학적인 오차와 높은 품질의 간략화 된 모델의 예를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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