• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.40 no.6
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• pp.132-140
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• 2003

In this paper, we propose a new scheme for view-dependent transmission of three-dimensional (3-D) polygonal mesh models with hierarchial partitioning. In order to make a view-dependent representation of 3-D mesh models, we combine sequential and progressive mesh transmission techniques. By setting higher priorities to visible parts than invisible parts, we can obtain good qualify of 3-D models in a limited transmission bandwidth. In this paper, we use a multi -layer representation of 3-D mesh models based on hierarchical partitioning. After representing the 3-D mesh model in a hierarchical tree, we determine resolutions of partitioned submeshes in the last level. Then, we send 3-D model data by view-dependent selection using mesh merging and mesh splitting operations. By the partitioned mesh merging operation, we can reduce the joint boundary information coded redundantly in the partitioned submeshes. We may transmit additional mesh information adaptively through the mesh spritting operation.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.4
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• pp.419-429
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• 2016

Generating a 3D surface model from coronary artery segmentation helps to not only improve the rendering efficiency but also the diagnostic accuracy by providing physiological informations such as fractional flow reserve using computational fluid dynamics (CFD). This paper proposes a method to generate a triangular surface mesh using vessel structure information acquired with coronary artery segmentation. The marching cube algorithm is a typical method for generating a triangular surface mesh from a segmentation result as bit mask. But it is difficult for methods based on marching cube algorithm to express the lumen of thin, small and winding vessels because the algorithm only works in a three-dimensional (3D) discrete space. The proposed method generates a more accurate triangular surface mesh for each singular vessel using vessel centerlines, normal vectors and lumen diameters estimated during the process of coronary artery segmentation as the input. Then, the meshes that are overlapped due to branching are processed by mesh merging and merged into a coronary mesh.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.6
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• pp.52-59
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• 2007

This paper presents a greedy method for user-steered mesh segmentation, which is based on the merging priority metric defined for representing the geometric properties of meaningful parts. The priority metric is a weighted function composed of five geometric parameters: distribution of Gaussian map, boundary path concavity, boundary path length, cardinality, and segmentation resolution. This scheme can be extended without any modification only by defining more geometric parameters and adding them. Our experimental results show that the shapes of segmented parts can be controlled by setting up the weight values of geometric parameters.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1385-1388
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• 2005

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.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.9 no.1
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• pp.3-9
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• 2003

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.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.14A no.7
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• pp.435-442
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• 2007

This paper is concerned with the mesh segmentation problem that can be applied to diverse applications such as texture mapping, simplification, morphing, compression, and shape matching for 3D mesh models. The mesh segmentation is the process of dividing a given mesh into the disjoint set of sub-meshes. We propose a method for segmenting meshes by simultaneously reflecting global and local geometric characteristics of the meshes. First, we extract sharp vertices over mesh vertices by interpreting the curvatures and convexity of a given mesh, which are respectively contained in the local and global geometric characteristics of the mesh. Next, we partition the sharp vertices into the $\kappa$ number of clusters by adopting the $\kappa$-means clustering method [29] based on the Euclidean distances between all pairs of the sharp vertices. Other vertices excluding the sharp vertices are merged into the nearest clusters by Euclidean distances. Also we implement the proposed method and visualize its experimental results on several 3D mesh models.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.39 no.2
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• pp.22-29
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• 2002

This paper presents an algorithm for segmentation of 3D triangular mesh data. The proposed algorithm uses iterative merging of adjacent triangle pairs based on the orientation of triangles. The surface is segmented into patches, where each patch has a similar normal property Thus, each region can be approximated to planar patch and its boundaries have perceptually important geometric information of the entire mesh model. The experimental results show that the Proposed algorithm is peformed efficiently.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1480-1483
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• 2015

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.

• Journal of Korea Game Society
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• v.2 no.2
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• pp.28-36
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• 2002

In general, triangular meshes have been used for modeling geometric objects such as virtual game characters. The dense meshes give us considerable advantages in representing complex, highly detailed objects, while they are more expensive for storing, transmitting and rendering the objects. Therefore, several researches have been performed for producing a high quality approximation in place of detailed objects, that is, a simplification of triangular meshes. In this paper, we propose a new measure with respect to edges and vertices, which is called an approximate mean curvature and is used as criteria to simplify an original mesh. An edge mean curvature is computed by considering its neighboring edges, and a vertex mean curvature is defined as an average of its incident edges' mean curvatures. And we apply the proposed measure to simplify the models such as a bunny, dragon and teeth. As a result, we can see that the mean curvatures can be used as good criteria for providing much better approximation of models.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.5
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• pp.94-103
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• 2008

In this paper, we adapt the $\kappa$-means clustering technique to segmenting a given 3D mesh. In order to avoid the locally minimal convergence and speed up the computing time, first we extract sharp vertices from the mesh by analysing its curvature and convexity that respectively reflect the local and global geometric characteristics from the viewpoint of cognitive science. Next the sharp vertices are partitioned into $\kappa$ clusters by iterated converging with the $\kappa$-means clustering method based on the geodesic distance instead of the Euclidean distance between each pair of the sharp vertices. For obtaining the effective result of $\kappa$-means clustering method, it is crucial to assign an initial value to $\kappa$ appropriately. Hence, we automatically compute a reasonable number of clusters as an initial value of $\kappa$. Finally the mesh segmentation is completed by merging other vertices except the sharp vertices into the nearest cluster by geodesic distance.