실시간 랜더링은 가상 공간과 사용자가 상호작용이 가능함을 말한다. 이런 실시간 랜더링 기법 중에서 옥트리는 보이지 않는 면을 검출함(Back Face Culling)에 있어서 매우 유용하다. 그러나 지형처럼 데이터가 끊임없이 이어져서 연속적이라면 사용자의 시점이 가상 공간을 벗어나 새로운 영역을 참조하려고 할 때에 옥트리는 새로운 공관을 표현함에 있어서 실시간을 지원하지 못한다. 이러한 옥트리의 공간 분할 작업을 미리 계산해서 저장하고 실시간 랜더링시에는 창조하도록 하되 전처리된 옥트리가 하나의 셀이 되어 다수의 옥트리 셀을 묶어 쿼드트리를 구성하고 카메라에 보이는 옥트리들을 결정하기 위해서 삼각형의 포함 알고리즘을 적용하여 연속적인 공간 데이터의 실시간 랜더링을 구현하였다.
본 논문은 기존의 3D게임엔진에 실시간으로 상호작용이 가능하고 3D MMORPG(Massive Multi-play Outline Role Playing Game) 게임에 적합한 가상공간을 표현하기 위한 필요한 기술을 분석하고 이를 활용하려 한다. 기존의 머드 게임에 3차원 기술적용하고, 3차원 물체를 모델링하는데 있어서 메쉬나 버텍스, 혹은 폴리곤으로 사실적인 지형처리와 렌드링 속도향상을 위하여 3차원 개체의 폴리곤을 동적으로 생성시키기 위한 방법으로 Height field처리 기법과 거리에 따라 다르게 모델링된 데이터를 선택적으로 사용하는 LOD(Level of Detail)처리기법과 가시성 판단이나 충돌 검출을 위한 입체 컬링 방법으로 옥트리를 이용하여 가상공간을 분해 하기 위한 자료 구조로 사용한다. 본 논문은 기존의 3차원 공간을 표현하기 위하여 사용되고 있는 옥트리 구조를 이용하여 공간을 분할하고, 이를 세부수준으로 나누어 처리하기 위한 LOD 개념을 이용하여 외부지형을 폴리곤으로 표현하는 방법에 대한 처리 기법을 제시하려고 한다.
본 연구는 3차원 지상레이저스캐닝을 통해 취득된 대용량 3차원 포인트 클라우드를 효율적으로 탐색하기 위하여 Han(2014)이 제안한 파일 참조 옥트리의 성능을 개선하는 것을 목표로 한다. Han(2014)의 방식을 좁고 긴 형상의 비등축형 구조물인 장대터널에 적용한 결과 포인트 탐색 속도가 크게 저하되는 문제점이 발견되었다. 이에 옥트리의 형상이 포인트 클라우드의 탐색 효율에 미치는 영향을 분석하였으며, 대상물의 3차원 경계를 등축형 하위 영역으로 분할하고 각 영역에 독립적인 옥트리를 생성하는 방식을 제안하였다. 장대터널에서 취득된 약 3억 개의 포인트로부터 단일 옥트리를 생성하는 기존 방식과 다수의 독립적인 옥트리를 생성하는 방식으로 포인트 탐색 속도와 메인 메모리 사용량을 비교하였다. 결과로 다수 옥트리 방식이 유사한 크기의 메인 메모리를 사용면서도 약 2배의 탐색 속도를 나타내었다. 아울러 옥트리의 탐색 속도를 좌우하는 주요 요소는 목표 단계이나 같은 목표 단계에서는 옥트리의 형상이 등축형에 가까울수록 탐색 속도는 여전히 증가함을 확인하였다. 다만 옥트리의 형상이 각 축 방향으로 지나치게 불균형을 이룰 경우 탐색 속도는 크게 저하되며 이 경우 옥트리의 형상 개선이 목표 단계 증가보다 탐색 속도 향상에 효과가 큼을 확인하였다.
본 논문은 기존의 3D 게임 엔진에 실시간으로 상호 작용이 가능하고 3D MMORPG(Massive Multi-play Online Role flaying Game) 게임에 적합한 가상 공간을 표현하기 위한 필요한 기술을 분석하고 이를 활용하려 한다. 기존의 머드 게임에 3 차원 기술을 적용하고, 3 차원 물체를 모델링 하는데 있어서 메쉬나 버텍스, 혹은 폴리곤으로 사실적인 지형 처리와 렌드링 속도 향상을 위하여 3 차원 개체의 폴리곤을 동적으로 생성시키고 가시성 판단이나 충돌 검출을 위한 방법으로 Height field 처리 기법과 거리에 변화에 따라 다르게 모델링 된 데이터를 선택적으로 사용하는 CLOD(Continuous Level of Detail) 처리 기법과 입체 컬링 방법으로 옥트리를 이용하여 가상공간을 분해하기 위한 자료 구조로 사용한다. 거리의 변화에 따라 지형을 표현하는 vertex 들을 병합 또는 삭제함으로써 그 표현의 정도를 동적으로 달리 할 수 있는 CLOD 를 이용하여 카메라의 위치와 방향에 따라 적절한 폴리곤을 생성해 낼 수 있다. 본 논문은 기존의 3 차원 공간을 표현하기 위하여 사용되고 있는 옥트리 구조를 이용하여 공간을 분할하고, 이를 세부 수준으로 나누어 처리하기 위한 LOD(Level of Detail)와 CLOD 개념을 이용하여 외부지형을 폴리곤으로 표현하는 방법에 대한 처리 기법과 가시성 판단이나 충돌 검출을 위한 방법을 제시하려 한다.
컴퓨터 그래픽스나 기하 정보 분석 및 검색 등의 애플리케이션에서 일반적인 octree가 널리 사용된다. 그러나 거리장 등 공간에 분포하는 특정한 연속 정보를 샘플링하기 위한 목적으로 일반적인 octree를 적용할 경우 샘플링 데이터 중복과 샘플링 지점과 표현 단위의 불일치가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 dual octree가 제안된 바 있다. 본 논문에서는 dual octree가 일반적인 octree의 단점은 해결했으나 무한하게 분할을 수행하더라도 특정한 연속 영역에 액세스하지 못한다는 사실을 증명하고 이러한 모든 문제들을 해결할 수 있는 대안으로 Lefebvre와 Hoppe가 제안한 primal tree를 응용할 수 있음을 제시한다. 또한 트리 구조의 병렬화에 널리 사용되는 Morton code를 응용한 3차원 primal tree 검색 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 분할 축과 평면의 위치를 동적으로 결정하는 적응형 KD 트리 구조를 이용한 정점 군집화(Adaptive Vertex Clustering) 알고리즘과 이를 이용한 새로운 메쉬 분할 방법을 소개하고자 한다. 정점 군집화는 주로 한 개의 거대한 3차원 메쉬를 여러 개의 파티션(Partition)으로 분할하여 효율적으로 처리하고자 할 때 사용되는 기법으로, 옥트리 구조를 이용한 공간 분할 기법과 K-평균 군집화(K-Means Clustering) 방법 등이 있다. 그러나 옥트리 방식은 공간 분할 축과 이에 따른 분할된 공간의 크기가 고정되어 있어서 파티션 메쉬 면의 정렬 상태가 고르지 못하고 포함된 정점의 개수가 균등하지 못한 단점이 있다. 또한, K-평균군집화는 균등한 파티션을 얻을 수 있는 반면 반복처리와 최적화를 위해 많은 시간이 소요된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적응형 정점 군집화를 통해 빠른 시간에 균등한 메쉬 분할을 생성하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 적응형 KD 트리는 메쉬가 포함된 경계상자(Bounding Box) 공간을 정점의 개수와 분할 축의 크기를 기준으로 계층적으로 분할한다. 그 결과 각 파티션 메쉬는 컴팩트성(compactness)의 특성을 유지하며 균등한 수의 정점을 포함하게 되어 각 파티션의 균등한 처리시간 및 메모리 소요량 등의 장점을 살려 향후 메쉬 간소화 및 압축 등의 다양한 메쉬 처리에 활용될 수 있기를 기대한다. 본 방법을 적용한 3차원 모델의 실험 통계와 분할된 파티션 메쉬의 시각적인 결과도 함께 제시하였다.
볼륨 광선 투사법은 볼륨 데이터를 가시화하는 기법 중 고화질 영상을 만들어내는 기법이다. 하지만 일반적으로 볼륨 데이터는 매우 크기 때문에 렌더링 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 이를 보완하기 위하여 최근에는 GPU를 이용하여 볼륨 광선 투사법을 가속화하는 많은 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 볼륨 광선 투사법을 가속화하기 위한 GPU 기반의 옥트리 탐색을 통한 효과적인 빈 공간 도약 기법을 제안한다. 여기서는 최대-최소 옥트리를 생성하고 옥트리의 루트 노드부터 정점분할을 이용하여 빈 공간을 식별한다. 찾아낸 빈 공간을 삭제함으로써 볼륨 데이터에서 의미 있는 객체를 둘러싸는 바운딩 다면체를 최소화 시킨다. 최소화 된 바운딩 다면체에 대해서만 렌더링을 진행함으로써 기존의 볼륨 광선 투사법과 비교하여 빠른 시간에 동일한 결과물을 생성한다.
건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 입체 항공사진을 이용하여 도화사에 의해 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 연구논문이나 실험적으로 시도되고 있는 일부 자동화 방법은 건물을 정확하고 세밀하게 묘사하는데 한계가 있다. 건물의 3차원 모델링을 자동화하기 위해서는 건물 외곽선과 지붕 모양을 정확하게 추정할 수 있는 알고리즘이 필수적이다. 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 항공라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물에 대한 3차원 정보를 제공하지만, 이를 이용하여 건물 외곽선을 정확하게 추정하기에는 기술적으로 어려움이 있다. 따라서 기존에 구축된 수치지도의 건물 외곽선을 이용한다면, 항공라이다 데이터를 이용하여 3차원 평면을 최소단위로 하는 건물지붕의 구성요소들을 조합하여 자동으로 건물지붕의 3차원 모델링이 가능하다. 본 논문은 기 구축된 수치지도의 건물 외곽선과 옥트리(octree) 분할을 기반으로 항공라이다 데이터를 이용하여 건물지붕의 구성요소를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 건물지붕에 대한 항공라이다 데이터를 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 지붕의 구성요소를 추출한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 평면, 게이블, 다면, 곡면 등 다양한 형태의 지붕에 대한 구성요소들을 자동으로 추출 할 수 있었다.
본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 효과적인 방법을 제공한다. 먼저, 자기공명영상으로부터 분할된 해마 영역에 마칭큐브 알고리즘을 적용하여 다단계 메쉬 데이터를 생성한다. 이렇게 생성된 메쉬 모델을 하드웨어 깊이맵을 이용한 복셀화 과정을 통하여, 중간 단계의 이진 복셀 표현으로 변환한다. 마지막으로 광선 추적 방법에 의해 추출된 샘플 메쉬들에 대하여 L2 Norm을 계산함으로써 형상 특징을 생성한다. 본 연구에서 제시한 방법은 사용자 피킹 인터페이스를 이용하여 국부적 부위에서의 계층적 형상 분석을 가능하게 한다. 또한 계층적 Level-of-Detail 접근방법은 정확도를 유지하며 형상분석의 소요 시간을 절약하도록 한다.
본 논문은 대형구조물의 형상관리를 위해 3D 레이저 스캐닝을 이용하여 옥트리기반 구조물 형상정보 가시화를 진행하였다. 이를 위해 3D스캔데이터를 옥트리 데이터 구조로 변환할 수 있는 프로세스를 정립하고, 메쉬기법과 래스터/백터변환 처리를 통해 점(point) 데이터가 2차원 면 형태를 거처 3D객체로 생성되는 프로세스를 진행하였다. 생성된 3D객체는 옥트리 데이터 구조로 전달할 수 있는 형식인 Binary file type로 변환하는 작업이 진행되었고, 변환된 Binary file을 옥트리 최상의 노드인 Root노드로 전달하였다. Root 노드를 시작으로 옥트리 내부에서의 세부분할 작업 후 내부노드 데이터 저장과 비어있는 영역제거를 통해 옥트리기반 구조물 형상정보모델을 구축하였다. 본 연구가 수행된 Test-bed는 성균관대학교 내에 위치한 강교량 구조물로, 구축된 옥트리기반 형상정보는 스캔데이터를 89.3% 압축하였으며 독일의 사무용빌딩, 대학캠퍼스와 미국 소재 단과대학건물 스캔데이터와의 비교를 통하여 옥트리 데이터 압축률을 확인하였다. 본 연구를 통해 대형구조물 및 복층터널의 내부형상정보관리를 위한 형상정보 가시화의 기반을 마련하였으며, 형상정보 가시화를 통해 구조물 모니터링 및 유지관리 효율을 높일 수 있을 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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