포인트 기반 렌더링은 그 과정이 간단하고 유연하기 때문에 폴리곤 기반 렌더링의 대안으로 주목을 받고 있다. 하지만 기존의 포인트 기반 렌더링 방법들은 사람의 피부와 같은 반투명 물체를 사실적으로 표현하기에는 충분하지 않다. 본 논문에서는 부드럽고 반투명한 피부 외관을 생성하는데 중요한 현상인 서브서피스 스캐터링을 표현할 수 있는 포인트 기반 렌더링 프레임워크를 제안한다. 피부처럼 다층으로 이루어진 물체에서의 서브서피스 스캐터링을 정확하게 시뮬레이션 하기 위해서, 본 논문에서는 다수의 가우시안 기저함수들을 일차 결합하여 오브젝트 공간상의 스플랫에 적용하는 스플랫 기반의 확산 방법을 개발하였다. 개발된 방법으로 여러 사람의 얼굴들을 렌더링하였을 때, 기존의 포인트 기반 방법들보다 시각적인 품질에서 훨씬 향상된 결과를 보였다.
포인트 클라우드 콘텐츠는 실제 환경 및 물체를 3 차원 위치정보를 갖는 점들과 그에 대응하는 색상 등을 획득하여 기록한 실감 콘텐츠이다. 위치와 색상 정보로만 이뤄진 3 차원 점으로 이뤄진 포인트 클라우드 콘텐츠는 확대하여 렌더링 할 경우 점과 점 사이의 간격이 벌어지면서 발생하는 구멍에 의해 콘텐츠 품질이 저하될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 포인트 클라우드 확대 시 점들 간 간격이 벌어져 생기는 구멍에 대해 깊이정보를 활용한 역변환 기반 보간 방법을 통해 포인트 클라우드 콘텐츠 품질을 개선하는 방법을 제안한다. 벌어진 간격들 사이에서 빈 공간을 찾을 때 그 사이로 뒷면의 점들이 그려지게 되어 보간 방법을 적용하는데 방해요소로 작용한다. 이를 해결하기 위해 구멍이 발생하지 않은 시점에서 렌더링 된 영상을 사용하여 포인트 클라우드의 뒷면에 해당되는 점들을 제거한다. 다음으로 깊이 맵(depth map)을 추출한 후 추출된 깊이 값을 사용하여 뎁스 에지(depth edge)를 구하고 에지를 사용하여 깊이 불연속 부분에 대해 처리한다. 마지막으로 뎁스 값을 활용하여 이전에 찾은 구멍들의 역변환을 하여 원본의 데이터에서 픽셀을 추출한다. 제안하는 방법으로 콘텐츠를 렌더링 한 결과, 기존의 크기를 늘려 빈 영역을 채우는 방법에 비해 렌더링 품질이 평균 PSNR 측면에서 2.9 dB 향상된 결과를 보였다.
직접 볼륨 렌더링은 반투명한 물체에 대한 고화질 영상 생성이 가능한 기법으로 광선 투사법이 대표적이다. 이것은 각 화소별로 오브젝트 공간상의 관심 영역을 샘플링하기 때문에 높은 해상도의 영상을 생성할 수 있지만, 각 샘플점마다 반복적으로 수행하는 텍스처 참조와 누적연산 때문에 렌더링 성능이 저하되는 문제가 있다. 최근에는 연산 능력이 매우 커진 GPU를 이용해 광선 투사법을 가속화하는 기법들이 많이 연구되고 있지만 이들 역시 전처리 단계 및 추가적인 메모리 사용이 불가피하다. 본 논문에서는 반투명 물체의 표현이 가능하고, 전처리 과정 및 추가적인 텍스처 메모리를 사용하지 않으면서 기존의 방법들보다 고속으로 볼륨 데이터를 가시화할 수 있는 포인트 프리미티브 기반의 새로운 볼륨 렌더링기법을 제안한다. 이 방법은 볼륨 데이터를 샘플링하여 포인트 프리미티브를 생성하고 이를 이미지 평면상에 투영하는 방식으로 수행속도가 매우 빠르다. 또한, 생성된 포인트 프리미티브를 실행시간에 추가 및 삭제할 수 있기 때문에 OTF를 변경해도 실시간 대응이 가능하다.
포인트 클라우드 콘텐츠는 실제 환경 및 물체를 3차원 위치정보를 갖는 점들과 그에 대응되는 색상 등을 획득하여 기록한 실감 콘텐츠이다. 위치와 색상 정보로 구성된 3차원 점으로 이루어진 포인트 클라우드 콘텐츠는 확대하여 렌더링 할 경우 점과 점 사이의 간격이 벌어지면서 빈 구멍이 발생하게 된다. 본 논문에서는 포인트 클라우드 확대 시 점들 간 간격이 벌어져 생기는 구멍을 찾고 구멍에 대해 깊이정보를 활용한 역 변환 기반 보간 방법을 통해 포인트 클라우드 콘텐츠 품질을 개선하는 방법을 제안한다. 영상의 확대나 카메라 근접 등으로 포인트들의 간격이 벌어지면 틈이 생기면서 구멍 사이에 뒷면의 포인트들이 렌더링 되어 보간 방법을 적용하는데 방해요소로 작용한다. 이를 해결하기 위해 포인트 클라우드의 뒷면에 해당하는 점들을 제거한다. 다음으로 빈 구멍이 발생한 시점의 깊이 맵(depth map)을 추출한다. 마지막으로 역 변환을 하여 원본의 데이터에서 픽셀을 추출한다. 제안하는 방법으로 콘텐츠를 렌더링한 결과, 기존의 크기를 늘려 빈 영역을 채우는 방법에 비해 렌더링 품질이 평균 PSNR 측면에서 1.2 dB 향상된 결과를 보였다.
메이크업 시뮬레이션은 입력 장치와 디스플레이를 사용하여 가상의 디지털 얼굴에 다양한 화장법을 시험해 볼 수 있는 도구이다. 최근에 다양한 메이크업 스타일을 지원하는 시뮬레이션 시스템들이 개발되었지만, 대부분의 시스템들이 2차원 얼굴 영상을 사용하기 때문에 피부를 사실적으로 표현하는데 제약이 많다. 본 연구에서는 피부의 거칠기와 반사도를 조절할 수 있는 사실적인 3차원 메이크업 방법을 개발하였다. 제안 방법은 3차원 스캐너로 획득한 고해상도의 얼굴 데이터 상에서 피부 파라미터 값을 변경하면서 메이크업을 시뮬레이션할 수 있다. 또한 포인트 기반 형상표현을 사용하여 3차원 렌더링 과정을 간단하고 유연하게 표현하였으며, 얼굴 부위에 따라 반사도를 달리 적용하여 보다 사실적인 메이크업 시뮬레이션을 가능하게 하였다.
최근 HDR (High Dynamic Range) 영상 렌더링을 위하여 다중 노출 영상 기반의 iCAM06 영상 재생 모델이 개발되었다. HDR 영상을 좁은 다이나믹 레인지를 갖는 디스플레이 장치에 출력하기 위해서는 톤 재현(tone reproduction) 또는 톤 맵핑(tone mapping) 과정을 거쳐야 하는데, HDR 렌더링 알고리즘을 대표하는 iCAM06은 출력 장치의 다이나믹 레인지에 영상을 재현하기 위해 S자 곡선 3 자극치 톤 압축(tone compression) 기법을 사용한다. 그러나 동일한 톤 맵핑 곡선의 사용으로 인한 톤 압축과정 중에서는 화이트 포인트 이동이 발생하는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 3 자극치의 조명 영역의 입력에 대한 왜곡된 채널 이득을 보정하여 화이트 포인트 이동을 보상하는 방법을 제안하였다. 실험 결과는 제안한 방법이 iCAM06보다 정량 정성적으로 개선된 결과를 보임을 확인할 수 있다.
본 논문은 UPnP 기반의 홈 네트워크 환경에서 사용자가 가정 내에서 위치에 상관없이 다양한 AV 서비스를 제공받기 위한 UPnP AV 프레임워크의 재생모듈을 제안 한다. 현 UPnP AV 아키텍처의 미디어 서버, 미디어 렌더러, 컨트롤 포인트를 통합한 비디오 재생 모듈을 분석하여 현재 통용되는 시스템에서의 불필요한 점을 제거하고 문제점을 해결하였다. 뿐만 아니라 가정에 존재하는 미디어 컨텐츠를 분류하여 보여주는 효율적인 GUI를 제공함으로써, 사용자는 UPnP AV 서비스를 편리하게 이용할 수 있다. 논문에서 제안하는 UPnP AV 프레임워크의 재생모듈은 미디어 컨텐츠를 제공하는 미디어 서버와 이를 재생하는 미디어 렌더링, 사용자 인터페이스를 제공하는 컨트롤 포인트에서 미디어 렌더링과 컨트롤 포인트가 같은 셋탑에서 동작하는 통합된 UPnP 미디어 플레이어이다.
최근 신규 시설물 건설이 줄어들고 기존 시설물에 대한 확장공사 및 유지보수가 시설물 관리에 있어서 갈수록 큰 비중을 차지하고 있다. 이런 배경에서, 건축에서 가장 큰 관리 및 운영비용을 차지하고 있는 MEP(Mechanical Electrical and Plumbing) 설비에 대한 역설계 연구 필요성이 높아지고 있다. 연구의 목적은 대용량 MEP 포인트 클라우드의 파이프 배관 형상에 대한 역설계 자동화 방법을 제시하는 것이다. 이를 위해, 관련 연구를 조사하고, 대용량 포인트 클라우드를 고려한 형상 역설계 자동화 방법을 제안한다. 이를 바탕으로, 프로토타입을 개발하고, 결과를 검증하였으며, 3차원 대용량 포인트 클라우드 데이터 검색 등과 관련된 렌더링 성능을 측정하였다. 포인트 클라우드 샘플들을 준비해 검증한 결과, 제안된 방법에서 렌더링 성능 표준편차는 0.004로 차이가 적어, 대용량 데이터 처리에 적합함을 알 수 있다.
본 논문은 3차원 스캐너로 획득된 실제 얼굴 데이터를 햅틱 상호작용을 통해 직접 변형하고 재질감을 모델링 하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 그래픽 하드웨어 기반의 햅틱 렌더링 알고리즘을 기반으로 획득된 2.5D 얼굴 데이터를 mass-spring 모델을 적용하여 변형하고 얼굴의 재질감(탄성, 마찰, 거칠기) 정보를 모델링 하는 것이다. 햅틱 장치를 이용한 변형알고리즘은 변형 시 효율적인 변형 영역 탐색을 위하여 공간 분할방법인 k-d 트리 구조를 이용하여 최근방 탐색 알고리즘을 구현하였으며, 사실적인 힘 계산을 위하여 각 포인트 마다 mass-spring 모델을 적용하여 반력 연산 및 물체의 변형을 수행하였다. 아울러 재질감을 모델링 하기 위해 깊이 이미지 기반 표현(Depth Image Based Representation, DIBR)을 이용하여 가상 물체의 거칠기, 탄성, 및 마찰을 편집할 수 있는 방법론을 제시하고, 편집된 재질감을 직접 물체의 표면에 적용하여 렌더링 하는 알고리즘을 제안한다.
가상현실기반 충치치료 훈련 시스템에서 필수적으로 구현되어야 하는 부문은 절삭도구인 버(bur)를 이용하여 치아를 삭제하는 과정이다. 치아에 비하여 시술도구의 크기가 상대적으로 매우 작기 때문에 보다 정교한 충돌감지뿐만 아니라 치아 삭제에 따른 형태변형에 동기화된 정확한 충돌 모델이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 디스턴스 필드를 이용한 볼륨 모델을 치아에 적용하고 이를 형태변형 시각화와 햅틱 렌더링에 함께 이용하는 실시간 충돌 모델을 제안한다. 또한 안정적인 햅틱 피드백을 위해 버의 포인트 쉘 생성 방법과 시간 응집도에 따른 점 접촉 모델 가속화 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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