본 논문에서는 삼차원 모델을 효율적으로 전송하기 위해, 삼차원 메쉬 모델을 계층적으로 표현하고 보는 사람의 시점에 따라 메쉬 모델의 해상도를 다르게 하여 전송하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 점진적 메쉬 전송과 순차적 메쉬 전송이 결합된 형태로 보는 사람의 현재 시점을 고려하여 삼차원 모델을 전송하는 것이다. 보는 사람의 시각 위치에 따라 전송할 때, 보이지 않는 부분보다 보이는 부분을 먼저 전송하여 제한된 전송대역 안에서 삼차원 모델의 품질을 최적화 할 수 있다. 먼저 주어진 삼차원 메쉬 모델을 계층적으로 메쉬 분할하고 최하위 레벨의 분할메쉬에 대해 다중계층을 구성한다. 메쉬분할을 위한 시작꼭지점은 K-means 알고리즘을 사용하여 선택하기 때문에, 메쉬분할 과정에서 균등한 분할메쉬를 얻을 수 있다. 보는 사람의 시점에 따라 최하위 레벨의 각 분할메쉬에 대해서 해상도를 계산한 후, 병합과 분리과정을 통해 삼차원 메쉬 모델을 전송한다. 분할메쉬 병합과정은 삼차원 메쉬의 정적시각 전송에 이용피고, 메쉬분할로 생기는 공통 경계 정보를 줄일 수 있다. 분할메쉬 분리과정은 삼차원 메쉬의 동적시각 전송에 이용되고, 보는 사람의 시점에 따라 새롭게 보이는 분할메쉬에 대해 추가적인 정보를 유동적으로 전송한다.
최근 관상동맥 영역화 결과로부터 삼차원 표면 모델을 생성함으로써 혈관 구조적 정보의 렌더링 효율성의 증대뿐만 아니라 전산유체역학를 이용한 혈류 역학 시뮬레이션을 통해 혈류분획예비력과 같은 생리적 정보들을 획득하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 혈관 영역화 과정에서 획득한 혈관 구조 정보를 입력 데이터로 사용하여 관상동맥의 삼차원 삼각 표면 메쉬 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 관상동맥 영역화 결과로부터 삼각형 표면 메쉬 모델을 만드는 방법으로는 Marching cube 알고리즘에 기반한 방법들이 있지만 이산적인 영상 공간에서 수행되는 알고리즘으로 가늘고 다양한 굴곡을 갖는 혈관 경계를 표현하기 힘들다. 제안된 방법은 관상동맥 영역화 과정에서 추정한 혈관 중심좌표와 법선 벡터 그리고 직경 정보를 이용하여 기존 방법들보다 정교하게 단일 혈관 가닥들에 대한 삼각 표면 메쉬들을 생성하고 분기가 일어나 중첩되는 메쉬들은 메쉬 병합 기법을 사용하여 처리함으로써 통합된 관상동맥 메쉬를 생성한다.
이 논문은 삼차원 메쉬의 의미있는 조각의 기하적 속성을 나타내기 위하여 정의한 병합우선순위메트릭에 기반한 사용자 의도 메쉬분할의 그리디 방법을 제시한다. 우선순위메트릭은 가우시안사상의 분포, 경계경로의 오목성, 경계경로의 길이, 면의 개수, 분할해상도의 5 가지 기하적 매개변수로 구성된 가중치 함수이다. 이러한 방식은 구도의 변경 없이 다른 기하적 매개변수를 정의하고 추가함으로써 확장될 수 있다. 실험 결과, 분할된 조각의 모양은 기하적 매개변수의 가중치를 부여함으로써 사용자 의도대로 조절될 수 있음을 보여준다.
최근 3 차원 스캐닝(Scanning) 기술의 발달로 형상 및 색상 정보 데이터를 동시에 획득할 수 있게 되었다. 특히 한번의 측정으로 다량의 데이터를 확보할 수 있기 때문에 3 차원 데이터의 정합(Registration) 및 병합(Merging) 과정에서 계산량이 증가하게 된다. 또한 정합과 병합 후의 대용량 데이터 자체로는 3 차원 모델의 저장, 전송, 처리 및 렌더링(Rendering) 등의 과정에서 어려움이 있다. 따라서 모델의 기하 정보와 색상, 질감, 곡률 등의 속성 정보를 유지하면서 데이터의 양을 감소시키는 메쉬 간략화 기술이 필요하다. 현재 널리 쓰이는 이차 오차 척도(Quadric Error Metric) 방법으로 메쉬를 극심하게 감소하게 되면 오차가 누적되어 기하 정보 및 속성 정보가 소실된다. 본 연구에서는 이를 방지하기 위해 이차 오차 척도 감소화 과정에서 곡률과 색상 기반의 정점 재조정 방법을 제안한다.
표면 라이트 필드는 각 시점에서 관찰된 서로 다른 물체 표면의 색 정보를 메쉬에 저장함으로써 물체 표면을 시점 변화에 따라 사실적으로 렌더링할 수 있다. 본 논문에서는 표면 라이트 필드에 대한 영상 기반 편집 기술로서 몰핑 기법을 제시한다. 표면 라이트 필드를 몰핑하기 위해서는 중간 물체의 표면 라이트 필드를 위한 기하 정보와 라이트 필드를 생성해야 한다. 중간 물체의 기하 정보는 메쉬 몰핑을 통해 얻을 수 있다. 중간 물체의 라이트 필드는 두 입력 라이트 필드에서 필요한 정보를 얻어 시점과 기하 정보의 변화에 따라 변형한 후 이를 보간하여 주어진 시점에서의 라이트 필드를 동적으로 얻어낸다. 메쉬 몰핑을 통해 얻어진 중간 물체의 메쉬는 입력 물체에 비해 매우 복잡한 연결 구조를 가지므로 렌터링 속도를 향상시키기 위한 방법을 제시한다. 먼저 메쉬 몰핑 과정에서 메타 메쉬를 만들 때 가까이에 있는 정점들을 병합하여 보다 단순한 메타 메쉬를 생성하고 중간 물체를 렌더링하기 위해 메타 메쉬를 사용하지 않고 메타 메쉬를 근사하도록 두 입력 메쉬를 변형한 후 이를 렌더링에 사용한다.
본 논문에서는 3D 메쉬 모델의 텍스쳐 매핑, 단순화, 모핑, 압축, 형상정합 등 다양한 분야에 응용될 수 있는 메쉬분할 문제를 다룬다. 메쉬 분할은 주어진 메쉬를 서로 떨어진 집합(disjoint sets)으로 나누는 과정으로서, 본 논문에서는 메쉬의 전역적 및 국부적 기하 특성을 동시에 반영하여 메쉬를 분할하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저 주어진 메쉬의 국부적 기하 특성인 곡률 정보와 전역적 기하 특성인 볼록성을 이용하여 메쉬 정점들 중 첨예정점(sharp vertex)을 추출하고, 모든 첨예정점들 간의 유클리디언 거리에 기반한 $\kappa$-평균군집화 기법[26]을 적용하여 첨예 정점들을 분할한다. 분할된 첨예정점에 속하지 않는 나머지 정점들에 대해서는 유클리디언 거리상 가까운 군집으로 병합하여 최종적인 메쉬분할이 이루어진다. 또한 본 논문에서 제안한 메쉬분할 방법을 구현하여 여러 메쉬 모델에 대해 실험 결과를 보여준다.
본 논문에서는 삼각형으로 이루어진 3차원 메쉬 데이터의 영역화에 대한 알고리듬을 서술한다. 제안하는 알고리듬은 메쉬 표면을 구성하는 삼각형들의 방향성에 기반한 것으로, 인접한 삼각형 쌍들의 반복적인 병합을 이용한다 메쉬 표면은 각각의 영역이 비슷한 법선 벡터를 가지는 삼각형들로 구성되도록 여러 개의 영역으로 영역화된다. 따라서 각 영역은 평면 조각으로 근사될 수 있으며, 각 영역의 경계선은 인간이 전체 메쉬 모델을 지각적으로 이해하는데 있어서 중요한 기하학적인 정보를 포함한다. 실험 결과는 제안하는 알고리듬이 효율적으로 동작하고 있음을 보여준다.
최근의 대용량 DEM 데이터는 실시간 렌더링을 하기엔 많은 양의 폴리곤을 필요로 한다. 사진 트리는 이러한 DEM 데이터를 실시간에 렌더링 하기 위해 지형 메쉬를 간략화하는데 널리 사용되는 자료구조이다. 트리구조는 재귀 연산 및 포인터 연산과 같이 GPU 에서 제공하지 않는 기능을 필요로 하기 때문에 일반적으로 CPU 상에서 구현되어 사용된다. GPU 에서 사진 트리 삼각화 기법을 사용하기 위해서 기존의 연구에서는 정점 프리미티브와 스트림 출력 단계를 이용하였다. 하지만 이 방법은 매 프레임 루트 노드부터 리프 노드까지 탐색을 하며 지형 메쉬를 새로 생성 해야하기 때문에 불필요한 연산이 많다. 제안하는 방법은 핑퐁 버퍼를 이용하여 이전 프레임에서 사용한 지형 메쉬를 다음 프레임에서 재활용하여 기존 GPU 기반 사진 트리 삼각화 기법을 가속화한다. 기존 방법이 매 프레임 사각형 패치를 세분화 하면서 지형 메쉬를 생성하는 대신 제안하는 방법은 이전 프레임에서 사용한 메쉬의 각 패치들을 병합하거나 세분화하는 방법을 사용한다. 따라서 본 방법은 GPU 기반 사진 트리 삼각화의 재귀 호출을 제거하여 연산량을 줄이고 매 프레임 CPU-GPU 간의 데이터 전송량도 효율적으로 줄여 기존의 방법을 효율적으로 가속화 한다.
일반적으로 삼각형 메쉬는 가상 게임 캐릭터와 같은 기하학적 객체를 모델링하기 위해 사용되고 있다. 아주 조밀한 메쉬는 복잡한 객체를 세부적으로 표현하는 장점은 있지만 객체를 저장, 전송 및 렌더링하는데 많은 비용을 요구한다. 그러므로 세밀한 객체를 질 좋게 근사시킬 수 있는 기법, 즉 삼각형 메쉬의 단순화가 연구되어왔다. 본 논문에서는 주어진 메쉬를 단순화하기 위해 사용될 수 있는 정점과 에지에 관한 근사 평균 곡률이라는 새로운 측정치를 제시한다. 에지 평균 곡률은 이웃한 에지를 고려하게 계산되고 정점 평균 곡률은 부속된 에지의 평균 곡률의 평균으로 정의된다. 그리고 제안된 측정치를 토끼, 용 및 치아와 같은 모델에 적용한다. 결과로, 제안된 평균 곡률이 주어진 모델에 더 좋은 근사를 제공하기 위한 좋은 기준치로 사용될 수 있음을 알았다.
본 논문에서는 주어진 3차원 메쉬의 분할에 $\kappa$-평균군집화 기법을 적용한다. 국부적인 최적의 수렴을 피하고 계산시간을 빠르게 하기 위하여 먼저 주어진 메쉬에 대한 첨예정점들을 인지과학적 측면에서 각각 국부적 전역적 기하 특성을 반영하는 곡률과 볼록성을 분석하여 추출한다. 다음에 추출된 첨예정점들은 그들간의 유클리디언 거리대신 측지거리에 기반한 $\kappa$-평균군집화 기법의 반복 수렴으로 $\kappa$ 개의 군집으로 분할된다. $\kappa$-평균군집화의 효과성에 매우 중요한 요인은 적절한 $\kappa$의 초기값을 부여하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 $\kappa$의 초기값으로 합리적인 군집 개수를 자동으로 계산한다. 최종적으로 첨예정점들에 속하지 않는 메쉬의 나머지 정점들은 측지거리로 가장 가까이 존재하는 $\kappa$개의 군집에 병합함으로써 메쉬분할이 완성된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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