• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.493-498
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• 2006

본 논문에서는 3D 파노라믹 가상 환경 생성을 위한 투영기반 메쉬 모델 생성 기법을 제안한다. 제안된 메쉬 모델 생성 기법은 멀티뷰 카메라를 이용해 다수의 시점에서 얻은 실내 환경의 3D 데이터로부터 메쉬 모델을 생성한다. 먼저 미리 보정된 카메라 파라미터를 이용해 입력된 임의의 3D점 데이터를 여러 개의 하위 점군으로 분할한다. 적응적 샘플링을 통해 각 하위 점군으로부터 중복되는 점 데이터를 없애고 새로운 점군을 생성한다. 각각의 하위 점군을 Delaunay삼각화 방법을 통해 메쉬 모델링하고, 인접한 하위 점군의 메쉬들을 통합하여 하나의 메쉬 모델을 생성한다. 제안된 메쉬 모델링 방법은 점군의 분할을 통해 각 부분의 메쉬 모델을 독립적으로 생성하므로 실내 환경과 같은 넓은 영역의 모델링에 알맞다. 또한, 적응적 샘플링을 통해 3D 데이터가 갖는 깊이 정보의 특징을 보존하면서 메쉬 데이터의 크기를 줄인다. 생성된 가상 환경 모델은 가상/증강현실 응용 어플리케이션 등에 적용이 가능하다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.16 no.3
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• pp.31-39
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• 2010

The particle system based on quad mesh has been posed to model cloth. But we need to develop cloth models on triangular meshes because they are widely used. Cloth modeling on triangular mesh is often done in the style of finite element method, which assumes that material is continuous. To preserve the advantages of particle system, e.g. model simplicity and the ease of implementation, even on triangular mesh, this paper proposes a particle system on triangular mesh. The motion of cloth is modeled so that vertices interact with each other via the edges on the triangular mesh. The interactions of vertices are assumed to exist between every adjacent vertex and between every other vertex. The deformation energy due to interaction is constructed based on the theory of elasticity. The contribution of the paper is to implement the advantages of particle system on triangular mesh.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.369-372
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• 2023

본 논문에서는 삼각형 구조로 구성된 3차원 메쉬(Mesh)에서 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 응용하여 정확도가 높은 새로운 학습 표현 기법을 제시한다. 우리는 메쉬를 구성하고 있는 폴리곤의 edge와 face의 로컬 특징을 기반으로 학습을 진행한다. 일반적으로 딥러닝은 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 말하며, 주요 처리 대상은 1, 2차원 데이터 형태인 오디오 파일과 이미지였다. 인공지능에 대한 연구가 지속되면서 3차원 딥러닝이 도입되었지만, 기존의 학습과는 달리 3차원 딥러닝은 데이터의 확보가 쉽지 않다. 혼합현실과 메타버스 시장의 확대로 인해 3차원 모델링 시장이 증가하고, 기술의 발전으로 데이터를 획득할 수 있는 방법이 생겼지만, 3차원 데이터를 직접적으로 학습에 이용하는 방식으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그렇게 때문에 본 논문에서는 산업 현장에서 이용되는 데이터인 메쉬 구조를 폴리곤의 최소 단위인 삼각형 형태로 구성하여 학습 데이터를 구성해 기존의 방법보다 정확도가 높은 학습 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.573-576
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• 2022

본 논문에서는 삼각형 구조로 구성된 3차원 메쉬(Mesh)에서 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)의 정확도를 개선시킬 수 있는 새로운 학습 표현 기법을 제시한다. 우리는 메쉬를 구성하고 있는 삼각형의 넓이와 그 로컬 특징을 기반으로 학습을 진행한다. 일반적으로 딥러닝은 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 말하며, 주요 처리 대상은 오디오 파일과 이미지이었다. 인공지능에 대한 연구가 지속되면서 3차원 딥러닝이 도입되었지만, 기존의 학습과는 달리 3차원 학습은 데이터의 확보가 쉽지 않다. 혼합현실과 메타버스 시장으로 인해 3차원 모델링 시장이 증가가 하면서 기술의 발전으로 데이터를 획득할 수 있는 방법이 생겼지만, 3차원 데이터를 직접적으로 학습 표현하는 방식으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 데이터인 삼각형 메쉬 구조를 바탕으로 기존 방법보다 정확도가 높은 학습 기법을 제안한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.8
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• pp.205-212
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• 2013

In this paper, we present a procedural modeling algorithms to create Korean traditional stone fence using the fractal subdivision. The main process of the algorithm is to get the next step mesh by subdividing each triangle in the previous step triangular mesh. This process is repeated recursively. Dividing each triangle into four sub-triangles after choosing a random point on each side of the triangle and moving each vertices in the normal direction with random perturbations make the bumpy appearance of stone fences. In each step we remove flat vertices which does not influence the shape of the stone. The discrete curvature determines the flatness of a vertex. New triangles whose vertices are the vertices around the removed vertex are added to make a triangular mesh.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.586-588
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• 1999

간소화된 메쉬의 다중해상 표현은 실시간으로 원하는 해상 메쉬의 랜더링이 가능하고 저해상 메쉬에서 고해상 메쉬로의 전환이 시각적인 연속성을 갖는다. 또 메쉬의 공간마다 다른 해상도의 표현이 가능하다. 본 논문에서는 기존의 다중해상모델의 특징과 단점을 알아보고 다중모델링 이슈을 제시한다. 효율적인 가변 LOD를 위한 기존의 다중해상 모델을 일반화시킨 MT(MultiTriangulation)를 제시한다. MT의 구조적 특징, MT에서의 선택적 상세화와 시점과의 거리에 따른 가변 LOD 질의를 알아본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.265-270
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• 2008

본 연구에서는 스케치를 기반으로 한 3D 모델의 어셈블링 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 Teddy 모델링 시스템[4]을 기본으로 하여, 다양하고 복잡한 형태의 오브젝트의 모델링을 보다 단순한 오브젝트들의 합성을 통해 해결한다. 제안하는 시스템은 두 개 이상의 3D 모델을 생성하는 멀티 페이지 기능을 제공하며, 두 개 이상의 메쉬를 조립하여 하나의 메쉬를 만드는 조립 모드를 제공한다. 여기에서 두 개의 메쉬를 보다 직관적이고 쉽게 조립하기 위해 스케치 기반의 객체 조합 기법을 제안한다. 제안하는 시스템을 사용하면 복잡한 형태의 오브젝트를 보다 쉽고 빠르게 제작할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.6-9
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• 2016

최근 3D 스캔 장비 발전과 함께 물체를 스캔하여 모델링하는 역설계 기술이 발전하고 있다. 하지만 역설계를 통해 만들어진 메쉬는 3D 스캔 장비의 데이터 누락, 측정 에러와 같은 이유 때문에 무딘 모서리, 거친 표면과 같은 에러가 발생한다. 이러한 에러를 제거하기 위해 다양한 메쉬 에디팅 방법이 연구되고 있다. 대부분의 기존 방법은 특정 영역을 세밀하게 에디팅 하기 때문에 사용자 에디팅 능력에 따라 메쉬 품질이 달라지고, 에디팅 시간도 오래 걸린다. 본 논문은 프리미티브 수정을 이용한 새로운 메쉬 에디팅 방법을 제안한다. 먼저 원본 메쉬를 모양에 따라 여러 개의 메쉬 세그먼트로 나눈다. 그런 다음 각 메쉬 세그먼트에 프리미티브 타입을 지정하고 해당 파라미터를 수정하여 사용자가 원하는 모양으로 에디팅 한다. 제안한 방법은 프리미티브 수정 기반의 직관적 사용자 인터페이스를 지원하며 빠른 시간 안에 사용자가 의도한대로 에디팅 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.652-654
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• 2000

점진적 메쉐 표현법은 2-다양체 성질을 가지는 임의의 삼각메쉬에 대한 다중해상표현이 가능한 방법으로, 최근 다중해상 모델링 및 렌더링 분야로 그 응용범위를 넓혀가고 있다. 본 논문에서는 점진적 메쉬의 선택적 세분화를 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존방법[4,3]과는 달리 거의 대부분의 경우 한 정점의 세분화로 인해 주위 정점이 세분화되지 않는 최적화된 방법이다. 본 논문에서 제안하는 새로운 선택적 세분화방법으로 인해 점진적 메쉬의 활용분야가 더욱 넓어질 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.682-684
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• 2005

본 논문에서는 동적인 실제 객체로부터 얻어진 깊이 맵으로부터 3차원 메쉬 모델을 생성할 때, 영상의 경계정보를 기반으로 효율적인 비정규 메쉬를 생성하는 기법을 제안한다. 우선 깊이 맵으로부터 소수의 특징점과 경계영역에서의 실루엣 점을 추출한다. Delaunay 삼각화 기법을 적용할 때 경계 피부에 발생하는 불필요한 삼각형들을 효율적으로 제거하기 위해 실루엣점으로 구성된 경계 라인을 제약조건으로 사용한다. 즉 깊이 맵으로부터 경계 영역 정보를 추출하고 이를 기반으로 관심 객체의 비정규 삼각 메쉬에 존재하는 불필요한 외부 삼각형을 제거한다. 최종적으로 생성된 3차원 메쉬에 포함된 형상 노이즈를 제거하기 위해 메쉬 스무딩 기법을 적용하고, 깊이 맵과 동시에 획득된 컬러 영상을 텍스쳐링하여 3차원 메쉬를 생성한다.