본 논문의 목적은 제한적 인지에 기초한 가상인간 에이전트의 움직임-데이터 궤적이 인간과 유사하다는 것을 보이는 것이다. 이 움직임-데이터 궤적의 인간 유사성을 결정하기 위해서, 우리는 두 파라미터들 -사실적으로 제한된 인지(RLP: Realistically Limited Perception) 데이터와 점증적 움직임 경로 데이터의 생성 (IMPG: Incremental Movement-Path Generation)- 사이의 상호작용을 활용한다. 즉, 어떻게 전자인 인간사고 혹은 그 구성요소의 모의 파라미터(즉 RLP 데이터)가 후자인 인간 움직임-데이터 궤적의 모의 파라미터(즉 IMPG 데이터)를 지배하는지를 에이전트 움직임-데이터 궤적에서 고찰하는 것이다. 지도 제작 DB는 인지와 움직임 경로-데이터 생성 사이의 인터페이스이므로, 에이전트에게 항해를 위해 필요한 선결 요소이다. Hill과 동료들에 의해 RLP에 의한 지도 DB 제작은 연구되었지만, 이러한 기존의 연구들은 단지 렌더링 카메라의 시점 데이터의 변화에 의해서만 수행되었다. 이에 비해 본 논문에서는 Hill의 지도 DB 제작 모듈을 에이전트 시스템에 통합하여 예기치 않은 적 출현을 수반한 정찰 임무 상에서 두 파라미터 데이터간의 상호작용을 고찰하였다. 인간 피실험자와 에이전트에 의해 생성된 움직임 데이터의 궤적들이 서로 비교되었다. 비록 에이전트 움직임-데이터 궤적의 인간유사성이 두개의 파라미터 데이터들(즉 RLP와 IMPG)과 단지 30명의 피실험자들로 얻어진 파일럿실험(pilot-test)의 결과이지만, 본 연구의 에이전트 시스템은 인간과 유사한 움직임-데이터를 생성하기 위한 최소한의 기능적인 테스트베드(functional testbed)가 될 수 있음을 입증하였다.
1980년대 중반이후 디지털 시스템이 자동차 디자인에 도입되면서 기존의 수작업을 통한 디자인 전개와 달리 개발기간을 단축시키는 디지털 프로세스로 급속하게 발전되고 있다. 이는 자동차 수출지역 확대에 따른 글로벌 디자인의 환경변화를 반영한 것이기도 하지만 고품질 다품종 자동차를 개발해야하는 당면 과제를 시간과 경제적인 면에서 효율적으로 활용하고자 함에 있다. 따라서 세계 각 자동차 제조사는 VR(virtual reality)스튜디오의 규모를 확대하여 자동차 실물 크기의 시각화 시스템을 구축하고, 각 지역별 디자인 스튜디오간의 동시간대 품평이 가능한 협업 체제에 주력하고 있다. 질적으로 향상된 품평은 기존의 디자인 검토와는 다른 실제 자동차가 출고되어 보여 지는 효과로 품평함으로써 자동차가 어떻게 보여 지는가를 이해하는 합리적 방법으로 평가받고 있으며, 어드밴스 제품이나 컨셉트카와 같이 빠른 결과를 확인하는 경우 효과적이다. 이외 대표적 장점은 개발기간 단축, 비용 절감, 단순 작업으로부터의 해방, 단기간의 다양한 디자인 제시, 컨셉트의 사실적 시각화 등이다. 자동차와 같이 제품의 크기가 큰 경우는 일반 디지털 하드웨어 시스템과 달리 파워-월을 통하여 실차 크기의 렌더링을 고해상도로 투사하며, 가상현실 공간인 케이브에서 디자인을 검토하기에 디지털 인프라 구축이라는 물리적 기간이 오랜 동안 소요되었다. 향후도 인프라 구축은 시스템 보완과 성능 향상의 지속적인 개선으로 결론을 정의 할 수는 없지만 디지털 디자인의 장점을 활용하고 단점을 보완하는 도약의 시기임은 분명하다. 따라서 디지털 강화요소를 기반으로 하는 디지털 디자인의 중요성을 인식하고 미래 자동차 개발에 효과적으로 적용될 수 있는 디지털의 체계적 활용을 연구하고자 한다.
HDR (high dynamic range) 영상은 일반적인 디지털 영상보다 훨씬 더 넓은 수치 범위로 빛의 노출을 저장한다. 따라서 실세계에 존재하는 광원들에 의해 표현되는 특정 장면에 내재된 빛의 세기를 매우 정확하게 저장할 수 있다. 이러한 HDR 영상을 빠르고 정확하게 촬영할 수 있는 전문가용 HDR 카메라가 개발되었으나 높은 가격으로 인해 아직까지 일반적인 작업환경에서 이용하기에는 어려움이 있다. 낮은 비용으로 HDR영상을 생성하는 일반적인 방법은 범용 디지털카메라를 이용해 동일한 장면을 서로 다른 노출로 반복 촬영하고 상용 소프트웨어에서 이들을 입력받아 하나의 HDR 영상으로 변환하는 것이다. 하지만 이러한 방법은 복잡하고 정확한 카메라 보정을 필요로 하는 작업이다. 더욱이 이 방법을 이용해 고급 영상 콘텐츠 제작을 위한 HDR 환경 맵을 생성하는 경우 더 섬세한 수작업과 시간 투자를 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 촬영 작업을자동화 하기위해 개발된 HDR 파노라마 환경 맵 제작 시스템에 대해 자세히 설명한다. 그리고 영상기반 라이팅 기법을 적용하여 3D 그래픽 모델을 2D 배경영상에 삽입하는 사실적합성 작업에서 본 시스템이 효과적으로 이용될 수 있음을 실제 사례를 통해 보인다.
디지털 카메라의 대중화로 인하여 ISP(Image Signal Process)에 관한 연구들이 활발히 일어나고 있으며 이와 함께 사용자들이 쉽게 사용할 수 있는 이미지 보정 어플리케이션들도 많이 개발되고 있다. 특히 AWB(Automatic White Balance) 와 Auto Exposure 는 ISP 기능 중에서도 가장 관심을 받는 분야로서 이미지나 영상의 질을 높이는데 많은 기여를 하고 있다. 3D 프로그램에서 라이팅과 카메라의 원리는 실제 카메라와 라이팅의 원리를 적용하여 만들어졌으나, 실제의 카메라에서 사용되고 있는 자동노출 기능과 AWB 기능들과 같은 전문적인 기능들은 3D 프로그램 상에서 구현되지 못하고 있다. 영상에서 색상의 보정은 색상에 대한 전문적인 지식이 있어야 가능하며, 합성프로그램에서 제공하는 기능들은 일반적인 디지털 사진을 보정하는 프로그램 방식에 비하여 복잡한 것이 사실이다. 특히 애니메이션을 공부하는 대학생들의 경우에는 애니메이션의 제작과정에 있어서 색상보정의 과정을 생략하고 렌더링과 합성과정을 거쳐서 애니메이션을 완성하고 있다. 따라서 본 연구는 색상보정에 사용하는 기능들을 3D 애니메이션제작 실사에서 적용 가능하게 함으로서 색상에 대한 전문적인 지식이 없는 사람이라도 쉽게 색상을 보정하여 렌더 이미지의 퀼리티를 높이는 3D 제작 파이프라인을 본 연구를 통하여 제시하고자 한다.
최신 볼류메트릭 기술이 제공하는 높은 기하학적 정확도와 사실성은 실제 객체와 캡춰된 3D 모델 간 높은 일치도를 보장한다. 그럼에도 불구하고 이렇게 획득된 3D 모델은 프레임 간 완전히 독립적인 3D모델로 시퀀스를 구성하고 있다는 측면에서, 매 프레임 모델 표면 구조(Geometry)의 일관성이 보장 되지 않으며, 정점(Vertex)의 밀도가 매우 높고 정점 간 연결 노드(Edge)가 매우 복잡해지는 특징을 확인 할 수 있다. 이 기술을 통해 생성된 3D 모델은 영화나 비디오 게임 제작 파이프라인에서 제작된 모델과는 본질적으로 다르며, 실시간 렌더링, 애니메이션 및 시뮬레이션, 압축과 같은 응용 분야에서 직접 사용하기에 적합하지 않다. 이와는 대조적으로 우리의 방법은 프레임 간 3D 모델 표면 구조의 높은 일관성을 확보하는 리메싱(Remeshing)과 비강체 표면(Non-rigid Shape)의 대응(Correspondences) 및 매칭(Matching)을 통한 점진적 변형(Deformation) 과정 및 텍스쳐 전달(Texture Transfer) 과정을 연결함으로서 볼류메트릭 3D 모델 시퀀스 품질의 일관성을 유지하며, 후 처리 과정의 자동화를 제공한다.
오늘날 3D 다이내믹 시뮬레이션은 많은 산업들과 밀접한 관계를 가지고 있다. 과거에는 자동차 충돌, 건축물 분야에서 주로 사용되었으나 최근에는 영화나 게임 분야에도 물리 시뮬레이션이 중요한 역할을 하고 있다. 일반적으로 3D 물체를 사실적으로 표현하기 위해서는 많은 수학적 연산이 필요하기 때문에 기존의 CPU 기반의 응용 프로그램들은 이러한 많은 연산량을 실시간으로 처리하는데 무리가 있다. 최근 그래픽 하드웨어의 발전과 아키텍쳐의 개선으로 GPU는 기존의 렌더링 연산뿐만 아니라 범용 목적의 연산 기능을 제공하고 있고 이러한 GPU를 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 GPU를 이용한 천 시뮬레이션 수행시 수행 성능을 최적화하기 위하여, GPU 셰이더의 실행 환경 변화에 따른 천 시뮬레이션 알고리즘의 수행 성능의 변화를 분석하였다. GPU를 이용한 천 시뮬레이션은 GLSL 4.3의 Compute shader를 사용하여 스프링 중심 알고리즘과 노드 중심 알고리즘을 PC기반으로 구현하였고, GLSL Compute shader의 다양한 워크 그룹 (Work Group) 크기와 차원 분배에 따른 연산 속도의 변화를 비교 분석하였다. 실험은 5,000 프레임까지 10회 반복 수행하여 FPS(Frame Per Second)의 평균을 구하여 진행하였다. 실행결과, 노드 중심의 알고리즘이 오히려 스프링 중심의 알고리즘 보다 빠른 수행속도를 보여 주었다.
2D에서 3D로 이동하고 있는 현재의 GIS는 자료 크기가 기하급수적으로 커지고 이로 인해 처리속도가 느려지고 있으며 사용자의 실시간 렌더링(Rendering) 요구는 커지고 있다. 대용량의 공간자료에 대한 처리속도, 3 차원 처리기술, 가상현실 처리기술 등의 제약조건과 3차원 GIS를 가시화하기 위해서는 방대한 양의 데이터를 처리하기 위한 시간과 비용이 많이 과다하게 발생하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 웹 상에서 가상 캠퍼스(Virtual Campus)를 구현하기 위해 위성 및 항공으로부터 획득한 DEM 데이터를 VRML로 가시화하여 3차원으로 가시화된 지형 정보를 구하고, 모델링 툴을 이용하여 건물 및 도로에 대한 3차원의 캠퍼스 정보를 획득하게 된다. 이렇게 획득된 3차원의 정보를 보다 사실감 있는 질감과 재질을 표현하기 위하여 실물에 가까운 텍스처 맵핑 작업을 통해 웹 기반의 3차원 가상 캠퍼스를 구현할 수 있었다.
디자인과정 후반에서 제품 디자이너는 전경 형태(디테일 디자인)에 대한 다양한 아이디어를 스케치하고 배경형태(기본 조형)와의 수많은 조합을 테스트하게 된다. 이 때 디자이너들은 실제 제품과 거의 동일한 하이피델리티(high fidelity)의 디자인 모형을 제작해 세밀한 부분까지 점검하게 된다. 하지만 디자인 모형 제작에는 적지 않은 시간과 경비가 소요되기 때문에 배경형태와 전경 형태에 대한 다양한 조합을 모두 평가해 보는 것은 사실상 불가능하다고 할 수 있다. 또한 물리적으로 구현된 아이디어는 화면 속의 디지털 모형과는 달리 편집가능성이 부족하기 때문에 '디자인과 평가'라는 순환적 작업과정이 제한적으로 이루어질 수밖에 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 연구는 증강현실기술을 응용하여 물리적 오브젝트에 디지털적으로 조형적 편집가능성을 증강시킬 수 있는 증가가소성의 개념을 제안하고 이를 디지털스킨으로 구체화하였다. 디지털스킨은 ARToolKit의 비주얼 마커를 이용해 오브젝트 표면의 위치와 방향을 트래 킹하고 차분렌더링기법을 활용하여 변형된 표면을 이음매 없이 덧붙일 수 있다. 본 연구는 구현된 디지털스킨을 제품 디테일과 부분수정 디자인 그리고 디자인 소재탐색 작업에 대한 적용해 보았다. 그 결과 디자인과정 후반에서 효과적으로 디자인 아이디어를 구현하고 테스트하는데 상당한 도움을 줄 수 있을 것으로 평가되었다.
최근 드론은 배송, 농업, 공업, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에 적용되어 사용 영역을 넓히고 있다. 실제 드론을 제어하기 위해선 많은 경험이 필요하지만 이를 위해선 드론 분실, 파손 등 여러 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 가상 드론 시스템은 이러한 위험성을 피하여 드론을 학습 할 수 있는 배경을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 드론 학습을 위한 가상 드론 시스템 구축을 위한 요구기술들에 대해 논한다. 먼저, 다양한 형태를 가질 수 있는 드론을 가상의 환경에서 조립할 수 있는 저작도구가 필요하다. 가상의 저작도구는 실제 드론의 물리적 특성을 반영할 수 있어야 한다. 이에 실제 비행에 큰 영향을 비치는 로터의 위치나 배선의 간섭 등을 고려할 수 있는 가상 드론 저작 도구를 제안한다. 다음으로는 만들어진 가상의 드론을 실제 비행환경과 흡사한 물리적 조건하에서 구동 해 볼 수 있는 가상 드론 시뮬레이터가 필요하다. 이 시뮬레이터는 실제와 근접한 렌더링 품질을 보장할 수 있어야 하며 기체 역학에 근거한 물리적 환경 하에 구동이 되어야 한다. 여기에 가상 드론의 동역학적 특징이 움직임에 반영 될 수 있도록 SILS(Software in the loop simulation) 기반의 검증 기법을 추가하여 사실성을 높인다. 마지막으로 실제 드론 컨트롤러 기반으로 가상의 드론을 구동할 수 있는 환경이 필요하다. 범용으로 사용되는 드론 컨트롤러의 신호를 시뮬레이터에서 받아 사용할 수 있는 가상 드론 컨트롤러 기술을 제안한다. 완성된 가상드론 저작도구, 시뮬레이터, 및 컨트롤러 연동 기술을 포함한 가상 드론 시스템은 100명의 사용자 대상 만족도 조사 결과 10점 기준 7.64의 만족도를 나타내었다.
3D 얼굴 모델링은 33공간에서 얼굴을 자유롭게 회전 시켜 다양한 얼굴 자세를 표현하고 조명 효과도 적절하게 모델링 할 수 있으므로, 얼굴 자세, 조명, 표정 등의 표현에 있어서 2D 얼굴 모델링에 비해 보다 정교하며 사실감이 뛰어나 얼굴 인식, 게임, 아바타 등에서 많은 요구가 존재한다. 본 논문에서는 3D 변형 가능 형상 모델에 기반을 둔 3D 얼굴 모델링 방법을 제안한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법은 먼저 3D 스캐너를 통하여 획득한 3D 얼굴 스캔 데이터를 이용하여 3D 얼굴 변형 가능 형상 모델을 구축한다. 다음, 3D 얼굴 모델링을 하고자 하는 얼굴의 2D 이미지 시퀀스로부터, 해당 얼굴의 특징점들을 검출하고 이들을 매칭하여, 매칭된 특징점들로부터 인수분해 기반 SfM 기법을 이용하여 해당 특징점의 3D 버텍스 좌표 값을 구한다. 이후, 구한 3D 버텍스들을 3D 변형 가능 형상 모델에 정합하여 해당 얼굴의 3D 형상 모델을 얻는다. 또한, 2D 얼굴 이미지 시퀀스들로부터 뷰 독립적인 2D 원통 좌표 텍스쳐 맵을 구하고 이를 이용하여 3D 형상 모델을 렌더링 함으로써, 최종적으로 3B 얼굴 모델을 완성한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법에 의한 3D 얼굴 모델 생성 과정을 통해서, 본 논문에서 제안한 3D 얼굴 모델링 방법이 기존의 얼굴 모델링 방법들에 비해 상대적으로 빠르고 비교적 정교하게 수행됨을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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