본 논문에서는 GPU(Graphic Processing Unit) 연산을 활용하여 BCC(Body Centered Cubic) 볼륨 데이터로부터 실시간으로 메시 형태의 등가면을 추출하는 개선된 마칭 사면체(Marching tetrahedra) 기법을 제안한다. 본 기법은 고전적인 방법과 비교하여 메모리 사용량은 다소 높지만 더 좋은 성능을 보인다. 본 기법은 다섯 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계는 단 한번만 수행되는 단계로, 빈 공간을 생략하여 성능을 향상 시키기 위해 최소/최댓값 블록(Min/max block)을 생성한다. 두 번째 단계에서는 등갓값(Isovalue)을 포함하고 있는 유효한 블록을 추려낸다. 이후 두 단계에서는 등가면(Isosurface)을 포함하는 셀(Cell)과 엣지(Edge)를 추출하고, 마지막 단계에서 삼각형 메시(Triangle mesh)를 생성한다. 본 기법은 5123 이상의 고해상도 볼륨 데이터(Volume dataset)에 대한 등가면 추출 시, 삼각형 집합 형태의 등가면을 추출하는 고전적인 마칭 사면체 기법에 비해 최대 5배 정도의 속도 향상을 보인다.
비디오 복원(video completion)은 비디오 영상에서 색상값에 대한 정보가 없는 픽셀에 적절한 색을 채워 영상을 복원하는 기술이다. 본 논문에서는 움직이는 두 물체가 교차하는 입력영상으로부터 하나의 물체를 제거함으로 발생하는 홀(hole)을 채우는 비디오 복원 기술을 제안한다. 입력 영상에서의 두 물체 중 카메라와 가까운 물체를 제거함으로써 영상의 홀이 발생하게 되고, 이 홀을 다른 프레임들의 정보를 이용하여 채움으로써 가려진 물체를 복원한다. 모든 프레임에 대해 각 물체의 중심을 추정하여 물체의 중심을 기준으로 시-공간 볼륨(spatio-temporal volume)을 생성하고, 복셀 매칭(voxel matching)을 통한 시간적 탐색을 수행한 후 두 물체를 분리한다. 가리는 물체 영역으로 판단 된 부분을 삭제하고 공간적 탐색 방법을 이용하여 홀을 채워 가려짐이 있는 물체를 복원하는 과정을 소개한다. 실험 결과를 통해 제안한 기술이 비교적 자연스러운 결과를 얻을 수 있다는 것을 보여준다.
최근에 GPU 기반의 볼륨 광선 투사법을 가속화하는 기법들이 많이 연구되고 있다. 하지만 이런 기법들은 CPU-GPU간 데이터 전송 시 병목 현상을 야기하고 계층구조를 표현하기 위한 추가적인 GPU 메모리 공간이 필요할 뿐만 아니라 불투명도 전이 함수가 변경되었을 때 실시간에 대응하지 못하는 문제점들이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 GPU 기반의 효율적인 빈 공간 도약 기법을 제안한다. 브릭(brick) 안에 포함되는 복셀들의 최대 밀도 값을 하나의 정점에 저장하고 불투명도 전이 함수에 의하여 투명하다고 판별된 정점들을 기하 쉐이더에서 삭제한다. 이 정점들을 랜더링 시간에 기하 쉐이더의 입력 값으로 사용해 투명하지 않은 영역의 바운딩 박스를 만들어 광선이 효과적으로 진행하도록 한다. 생성된 정점들은 렌더링 중에 시점의 변화에 무관하게 사용할 수 있지만 불투명도 전이 함수가 변경되면 투명하지 않은 정점들을 다시 생성해야 한다. 이는 기하 쉐이더를 통해서 GPU 안에서 고속으로 생성되기 때문에 대화식 처리가 가능하다. 제안하는 방법은 기존 광선 투사법의 결과와 동일한 영상을 생성하며 렌더링 속도는 기존의 방법에 비해 최대 10배 이상 향상되었다.
본 논문에서는 4차원 시공간 (4D-ST, [x,y,z,t]) 특징을 이용하여 행동 방향을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 4차원 시공간 특징점 (4D-STIPs, [x,y,z,t])을 제안하였고, 이는 여러 다른 뷰에서 촬영한 이미지들로부터 복원된 3차원 공간 (3D-S, [x,y,z]) 볼륨으로부터 계산된다. 3차원 공간정보를 갖고 있는 3D-S 볼륨과 4D-STIPs는 2차원 공간 (2D-S, [x,y]) 뷰로 사영을 하여 임의의 2D-S 뷰에서의 특징을 생성해 낼 수 있다. 이 때, 사영 방향을 결정 할 수 있으므로, 학습 시 방향에 대한 정보를 포함하여 행동 방향을 인식 할 수 있다. 행동 방향을 인식하는 과정은 두 단계로 나눌 수 있는데, 우선 어떤 행동인지를 인식하고 그 후, 방향 정보를 이용하여 최종적으로 행동 방향을 인식한다. 행동 인식과 방향 인식을 위해, 사영된 3D-S 볼륨과 4D-STIPs은 각각 움직이는 부분과 움직이지 않는 부분에 대한 정보를 담고 있는 motion history images (MHIs)와 non-motion history images (NMHIs)로 구성된다. 이러한 특징들은 행동 인식을 위해, 방향 정보에 상관없이 같은 행동이면 같은 클래스로 분류되어 support vector data description (SVDD) 분류기로 학습되고, support vector domain density description (SVDDD)을 이용하여 인식된다. 인식된 행동에서 최종적으로 방향을 인식하기 위해 각 행동을 방향 클래스로 분류하여 SVDD 분류기로 학습하고 SVDDD로 인식한다. 제안된 방법의 성능을 보이기 위해서 INRIA Xmas Motion Acquisition Sequences (IXMAS) 데이터셋에서 제공하는 3D-S 볼륨을 사용하여 학습을 하고, 행동 방향 인식 실험이 가능한 SNU 데이터셋을 구축하여 인식 실험을 하였다.
대부분의 3차원 모델을 가시화해주기 위한 시스템들은 삼각 메쉬를 기반으로 한 모델 표현법을 사용하고 있다. 이러한 시스템들은 복잡한 3차원 모델을 원격 엑세스할 때에는 모델을 가공하지 않으면 전송 및 랜더링시에 많은 제약이 따른다. 이러한 전송 시간과 랜더링 시간, 저장공간을 줄이기 위해 모델을 간략화하거나 압축하는 많은 기법들이 소개되어져 왔다. 본 논문에서는 메쉬 간략화를 위해 소개되어진 많은 다른 방법에서 사용한 에지 축약(Edge Collapse) 기반의 간략화 알고리즘을 제시한다. 기본적인 접근 방법으로는 기하학적인 메쉬 구성요소들 중에서 에지의 특성에 따라 제거 기준을 설정한 후 간략화해 나간다. 에지 축약을 위한 우선순위와 축약 이후 새로운 정점의 위치는 원본 모델을 참조하지 않고 간략화 단계의 모델에서 삼각형의 연결성(connectivity)과 정점의 위치만을 이용하여 계산하였다. 실제 이 방법은 방대한 다각형 메쉬를 간략화할 경우 메모리를 효율적으로 이용할 수 있으며, 처리 속도를 개선할 수 있다. 또한, 간략화이후에도 원본 모델의 위상(topology)을 유지할 수 있는 기법을 제시하고 있다. 세가지 모델에 대한 실험 결과에서 기하학적 에러(geometric error)를 최소화하였고, Heckbert가 제안한 방법(QSlim V2.0)과의 비교에서는 처리 속도가 개선되었다.
최근 모바일 기기성능의 비약적인 향상에도 불구하고 아직 발열과 배터리의 한계로 인하여 PC 플랫폼에 비해 성능이 제한적이다. 따라서 고화질의 렌더링을 위하여 모바일 광선 추적 기술을 적용하는데 있어, 주 광선 계산은 래스터화 기반의 OpenGL ES 렌더링으로 대치한 후 이차 광선만을 추적하는 방법을 고려할 수 있다. 이 경우 전체 렌더링 과정에서 이차 광선의 추적 비용이 대부분의 시간을 차지하게 되는데, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 동적인 장면 렌더링 시 응집성이 떨어지는 이차 광선의 탐색 성능을 개선하는 볼륨 격자 구조 방법을 제안한다. 이를 위해 가능한 모든 이차 광선을 정해진 적은 수의 샘플링 광선으로 모델링하여, 균일 격자 구조의 단점인 광선 추적 경로상의 모든 셀을 방문해야하는 문제를 완화하는 방법으로 격자 탐색의 성능을 향상시켰다. 또한 전체 렌더링 성능을 향상시키기 위하여 모바일 기기의 CPU와 GPU를 효과적으로 활용할 수 있는 하이브리드 렌더링 파이프라인을 제안한다.
가상현실은 시간과 공간의 제약을 줄일 수 있다는 장점 때문에 많은 부분에서 관심 있는 주제로 대두되고 있다. 이와 함께 최근의 xDSL 같은 초고속 인터넷 기반 기술의 발전은 3차원 모델의 실시간 서비스를 통해 가상현실을 구현하게끔 하고 있다. 그러나 이러한 네트워크 상에서의 3차원 모델 기반 가상현실 구현은 3차원 모델 데이터를 비대함으로 서비스에 제한을 받을 수밖에 없다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안 중 하나가 이미지 기반 가상현실이라 할 수 있다. 본 논문은 3차원 모델 데이터의 온라인 서비스시 3차원 모델 데이터의 비대함을 해결하기 위해 동적으로 생성된 3차원 모델에 이미지 기반 가상현실 기법을 적용하였다. 이와 함께 웹 서비스화 하기 위한 부가적인 기법을 기술하였으며 실 예를 통하여 이 기법의 효율성을 검증하였다. 이 방법을 적용시 3차원 모델 제공 서비스와 비교시 서비스 이용자에게 거의 동일한 현실감을 제공하면서 전송되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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