본 논문은 한 장 혹은 여러 장의 실세계의 사진 영상을 입력으로 받아 영상 기반 모델링 방법 중 하나인 영상 분할 모델링 방법을 통해 환경을 3차원으로 모델링을 하고 주어진 실세계 사진 영상을 비사실적 렌더링하여 환경 탐색시 환경맵으로 사용하도록 하여 비사실적 탐색 영상을 생성하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 세밀한 3차원 환경 메쉬 모델을 생성하여 2차원 환경맵의 비사실적 랜더링 과정을 통해 비사실적 애니메이션 효과를 손쉽게 만들어 낼 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한, 환경맵의 비사실적 렌더링을 통한 환경 매핑방법으로 각 프레임 간의 유사성을 유지하며 렌더링하는 특징을 가지고 있어 자연스러운 비사실적 탐색 영상을 생성 할 수 있다.
컴퓨터 그래픽스의 연구는 크게 사실적 렌더링 분야와 비사실적 렌더링 분야로 나눌 수 있다. 사실적 렌더링과 달리 비사실적 렌더링은 만화, 수채화, 해칭과 같은 사람이 손으로 표현한 것 같은 분위기와 특징을 갖는 영상을 표현해 보자는 데 그 목적이 있다고 할 수 있다. 본 연구에서는 비사실적 렌더링 기법의 하나인 실시간 해칭 렌더링기법과 사실적 렌더링기법인 그림자 기법을 통합하여 실시간 해칭 렌더링에서 그림자를 생성하기 위한 방법을 모색하였다. 그림자 기법에는 투영 텍스쳐 그림자 기법을 이용한 그림자 기법을 해칭 렌더링에 적용하여 해칭 렌더링에서 실시간 해칭 그림자를 생성하기 위한 기법을 제시한다.
다양한 정보와 영상의 홍수 속에서 제작자와 수요자는 새로운 영상 방식의 구현을 끊임없이 추구하고 있다. 특히 컴퓨터 그래픽 분야는 이러한 영상 방식에 지대한 영향을 미치며, 영상의 패러다임을 바꿔가고 있다. 컴퓨터 그래픽의 한 분야인 3D 애니메이션의 최종 이미지를 살펴보면 주로 두 가지의 흐름으로 구별되는데, 사실적 렌더링(Photorealistic Rendering)과 비사실적 렌더링(Non-Photorealistic Rendering)이다. 본 연구에서는 3D 애니메이션에서 구현되는 사실적 렌더링과 비사실적 렌더링의 기술적 측면과 예술적 측면을 분석하고, 더 나아가 비사실적 렌더링의 적용 범위와 나아갈 방향을 모색해 보고자 한다.
애니메이션에서 가장 중요하게 고려해야 할 문제는 프레임간 유사성을 어떻게 유지하느냐 이다. 각 프레임간 영상의 유사성이 없으면 프레임이 바뀔 때 좋지 못한 영상을 보여주기 때문이다. 또한 3차원 애니메이션을 위한 비사실적 렌더링에서는 프레임간 유사성뿐 아니라 렌더링을 수행하는 방법도 중요하다. 본 논문에서는 프레임간 유사성을 유지하기 위하여 파티클 시스템을 사용한다. 파티클을 물체의 실제 크기에 따라 분포시킴으로써 적절한 파티클의 수를 유지한다. 이때, 물체가 확대, 축소될 경우에는 화면상에서의 물체의 크기에 따라 동적으로 파티클의 수를 조정하게된다. 그리고 비사실적 렌더링을 위하여 붓의 터치를 표현할 스트로크를 사용하는데 스트로크의 방향, 색, 크기 등을 결정하기 위하여 참조 영상을 사용하는 렌더링 방법을 소개한다. 이렇게 결정된 스트로크들의 속성들은 붓 모양의 텍스쳐를 이용하여 렌더링 된다.
비사실적 렌더링(NPR; Non-Photorealistic Rendering)은 2차원 영상과 3차원 모델을 대상으로 하는 방법이 다르며 각각의 대상에 NPR을 적용하여 두 콘텐츠를 혼합하면 이질감이 나타나는 문제점이 있다. 본 논문에서는 3차원 객체와 영상에 있어서 각각의 대상에 카툰 및 스케치와 같은 비사실적 효과를 적용하여 조화롭게 혼합하는 기법을 제시한다. 제안 기법은 2차원 영상의 데이터를 분석하여 컬러 분포 특징을 얻고 이를 이용하여 실사 영상이나 3D 객체의 컬러 수를 줄인다. 단순화된 컬러맵과 윤곽선 에지 데이터로부터 비사실적 렌더링을 실시한다. 컬러맵 정보의 추출 및 적용 과정에서 자연스러운 장면 연출을 위해서 영상분할 과정이 필요하다. 그러나 영상분할 기법은 많은 연산을 필요로 한다. 특히 크기가 큰 입력에 대해서는 비사실적 렌더링에 많은 시간이 소요된다. 처리 시간이 많은 영상분할의 고속화를 위하여 GPU(Graphics Processing Unit)를 이용한 병렬 컴퓨팅을 할 수 있는 GPGPU(General-Purpose GPU)를 사용한다. GPGPU의 사용으로 알고리즘의 수행속도를 크게 개선하였다. 또한 영상분할 후 단순화된 컬러를 추출하여 일련의 컬러맵을 생성한 뒤 3D 객체에 NPR을 적용할 때 추출해낸 컬러맵을 적용하여 2차원 영상과 3차원 객채 간의 이질감을 줄이고 조화롭게 하였다.
3차원 정보를 바탕으로 실제 세계의 장면이나 물체를 비사실적으로 표현하기 위한 방법으로 비사실적 이미지 렌더링(Non-Photorealistic: NPR)기법을 사용하고 있다. 현재 기존의 2차원에서의 NPR기법을 기반으로 3차원에 확장된 방법까지 다양한 표현방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 3차원의 물체를 사람이 직접 그린 듯한 표현에 중점을 둔 3차원 카툰렌더링 효과를 나타내기 위한 효과적인 기법을 제안한다. 이러한 카툰렌더링 표현은 현실세계의 3차원 정보를 인간에게 보다 감각적이고 효과적으로 전달 할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 비사실적 이미지 표현에서 가장 기본이 되는 실루엣 에지를 추출하고, 추출한 실루엣 에지를 표현하기 위한 효과적인 방법을 제시하여 보다 핸드 드로잉(hand drawing)에 가까운 카툰 렌더링(Cartoon Rendering)을 실시간으로 나타내는데 중점을 두고 있다.
본 연구는 디지털 문화의 출현이라는 맥락에서 디지털 시대의 환경 변화를 맞이한 애니메이션 제작 기법의 변화 속에서 셀 애니메이션 작품과 혼합하여 사용한 3D 컴퓨터 그래픽스(3D Computer Graphics) 기법 중 비사실적 이미지 기법(Non Photo Realistic Rendering)의 범주에 속한 카툰 렌더링(Cartoon Rendering) 기법을 분석하고 그것이 갖는 PC기반 실시간으로 수행되는 비사실적 렌더링을 위한 실시간 카툰렌더링 기법을 제시하고 있다. 종래의 카툰렌더링에 대해 연구하고 기존의 비사실적 이미지 기법의 적용에 대해 알아본다.
비사실적 렌더링은 인간 친화적인 영상을 생성하기 위해 사람이 손으로 그린듯한 느낌의 영상 생성을 목적으로 한다 좀더 넓은 범위에서의 의미는 사실감을 추구하지 않는 영상을 생성하는 모든 수단으로서 정의될 수 있으며, 따라서 사람이 손으로 그리기에 비현실적일 수 있는 영상의 형태까지도 포함된다. 80년대 말부터 90년대 초 연구결과가 주목받기 시작하면서 이후 10여년간 주목할만한 많은 연구내용들이 발표되어 왔다. 특히, 최근에는 상업적 측면에서의 관심이 증가하면서 애니메이션, 광고, 게임, 의료, 건축, 기계 등 다양한 분야에서의 요구가 증가하고 있다. 하지만 응용 분야의 특성 상 앞으로 해결해야 할 문제들이 많이 남아 있다. 본 논문에서는 비사실적 렌더링의 발전과 주요한 기술들에 대해서 설명한다. 또한 최근의 연구 동향을 바탕으로 앞으로의 발전 방향을 제시한다.
비사실적 렌더링은 인간 친화적인 영상을 생성하기 위해 사람이 손으로 그린 듯한 느낌의 영상 생성을 목적으로 한다. 좀더 넓은 범위에서의 의미는 사실감을 추구하지 않는 영상을 생성하는 모든 수단으로서 정의될 수 있으며, 따라서 사람이 손으로 그리기에 비현실적일 수 있는 영상의 형태까지도 포함된다. 1980년대 말부터 1990년대 초 연구결과가 주목받기 시작하면서 이후 10여 년간 주목할 만한 많은 연구내용들이 발표되어 왔다. 특히, 최근에는 상업적 측면에서의 관심이 증가하면서 애니메이션, 광고, 게임, 의료, 건축, 기계 등 다양한 분야에서의 요구가 증가하고 있다. 하지만 응용 분야의 특성상 앞으로 해결해야 할 문제들이 많이 남아 있다. 본 고에서는 비사실적 렌더링의 발전과 주요한 기술들에 대해서 설명한다. 또한 최근의 연구 동향을 바탕으로 앞으로의 발전 방향을 제시한다.
본 논문에서는 합성곱 신경망을 통해 학습된 DoF(피사계 심도, Depth of field) 네트워크 아키텍처를 이용하여 객체 인식, 시점 추적, 문자 인식, 비사실적 렌더링 등 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있는 사후 필터링 기법에 대해 살펴본다. 일반적으로 영상은 포커싱과 아웃포커싱에 의해 사용자의 관심표현이 결정되며, 이를 이용하여 영상 내 중요도를 판단한다. 영상 내에는 수많은 콘텐츠들이 혼재되어 있기 때문에 사용자가 집중적으로 보고 있는 콘텐츠를 찾아내기 어렵다. 본 논문에서는 사용자가 흥미롭고 집중적으로 보고 있는 영역을 DoF 네트워크로 학습시키고, 이를 통해 이전 기법으로는 표현할 수 없었던 DoF 기반 객체 인식, 시점 추적, 문자 인식, 비사실적 렌더링을 효율적으로 표현해낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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