4D 모델은 프로젝트 수행 이전에 다양한 공정대안을 비교 검토해볼 수 있는 기능을 제공하나 아직 그 활용이 미비한 실정이다. 이는 4D 모델의 구현에 수반되는 기술적, 경제적 문제에 기인하는 바 크다. 본 논문에서는 3D모델 정보의 활용을 통해 이러한 문제의 해결방안을 제시하였다. 즉, 기 생성된 3D 모델 정보를 가공하여 동일한 3D 모델에 대해 여러 가지 공정대안을 신속하게 생성해내는 공정 자동생성 기능을 이용함으로써 기존 4D시스템 연구에서 문제점으로 지적되었던 정보 변경에 따른 4D 모델 재구현 문제를 상당부분 개선하였다. 또한, 특정 작업기간에 따른 소요물량을 간편하게 산출해내는 물량정보 검색 기능을 통해 4D 모델의 대안검토 기능을 보완하였다. 특히 공정 자동생성 기능에서는 수평 및 수직적 우선순위의 조정을 통해 부재간, 층간 우선순위를 결정할 수 있도록 함으로써 공정순서를 신속하게 생성해낼 수 있는 환경을 제공하였다. 이것은 3D 모델이 변경되지 않은 상태에서 다양한 공정대안의 신속한 생성을 통한 비교 검토에 효과적으로 활용할 수 있으며, 3D 모델이 변경된 경우에도 4D 모델 생성을 위한 이후의 작업과정을 손쉽게 진행시켜 나갈 수 있는 장점이 있다. 아울러 3D 모델로부터 생성되는 물량정보와 공정계획 결과로부터 생성되는 일정정보를 연계시킴으로써 간편하게 일정별 소요물량 정보를 검색할 수 있게 하였다.
원격 및 가상환경에서 사용자의 동작에 따른 3D 모델을 제공하기 위해 light detection and range (LiDAR)로 측정된 3D point cloud로 사용자의 3D 모델이 생성되어 원격 및 가상환경에 사용자의 모습이 제공된다. 하지만 3D 모델을 생성하기 위해서는 사용자의 신체 전부가 측정된 3D point cloud가 필요하다. 사용자의 신체 전체를 측정하기 위해서는 적어도 두 개 이상의 LiDAR가 필요하다. 두 개 이상의 LiDAR을 사용할 경우에는 LiDAR을 사용할 공간과 LiDAR를 구비하기 위한 비용이 발생한다. 단일 LiDAR로 3D 모델을 생성하는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 단일 LiDAR에서 측정된 3D point cloud를 이용하여 3D 모델을 생성하는 방법이 제안된다. End-to-End 기반 Convolutional Neural Network (CNN) 모델로 측정된 3D point cloud를 분석하여 사용자의 체형과 자세를 예측하도록 학습한다. 기본자세를 취하는 동안 수집된 3D point cloud로 기본이 되는 사용자의 3D 모델을 생성한다. 학습된 CNN 모델을 통하여 측정된 3D point cloud로 사용자의 자세를 예측하여 기본이 되는 3D 모델을 수정하여 3D 모델을 제공한다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.185-188
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2001
본 논문에서는 의복의 2D패턴을 구성하여, 3D모델을 자동생성하는 방법을 제안한다. 먼저, 의복의 2D CAB 패턴으로부터 여러가지 의복 2D모델을 자동생성한 후, 의복 패턴별 2D모델을 붕합(Seaming)하여 3D모델을 생성한다. 봉합과정에서 B-Spline을 이용하여 인체의 굴곡과 의복의 공극을 고려하여 의복착용 후의 3D모델을 재구성하고, Z-buffer를 개량한 저리버퍼를 사용한 선적분을 통하여 3D모델을 구성하고 있다. 이때 의복의 3D 모델의 구조에 따라 부분적으로 의복 표면의 인체가 노출되는 현상을 검색하여( Collision Detection ), 의복 3D 모델을 부분적으로 수정하고 있다. 나아가서, 의복 원단에 대한 텍스처DB를 구축하여 다양한 색상의 의복을 코디할 수 있다.
본 논문에서는 한국인의 3D 모델을 구성하고, 개인 체형에 따라 3D 모델을 변형하여, 3D 패션코디 방법을 제안하고 있다. 한국인에 대한 다양한 체형을 표현하기 위하여, 성별, 체형별, 나이별로 세분화하여 3D 모델 36종을 구성하고 있다. 개인 체형에 대한 3D 모델을 얻기 위해 구성된 3D 모델의 높이 12 항목, 넓이 6항목, 두께 5항목, 둘레 13항목을 변형하고 있다. 나아가서, 셔츠와 치마의 의복 3D 모델의 체형변화에 따라 의복 3D 모델을 정합하고 있다.
본 논문에서는 애니메이션을 위해서 얼굴의 특징표현(Action Units)의 조합하는 방법으로 얼굴 모델링을 하기 위한 3D대응점(3D dense correspondence)을 찾는 방법을 제시한다. AUs는 표정, 감정, 발음을 나타내는 얼굴의 특징표현으로 통계적 방법인 PCA (Principle Component Analysis)를 이용하여 만들 수 있다. 이를 위해서는 우선 3D 모델상의 대응점을 찾는 것이 필수이다. 2D에서 얼굴의 주요 특징 점은 다양한 알고리즘을 이용하여 찾을 수 있지만 그것만으로 3D상의 얼굴 모델을 표현하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 3D 얼굴 모델의 대응점을 찾기 위해 원기둥 좌표계 (Cylinderical Coordinates System)을 이용하여 3D 모델을 2D로 투사(Projection)시켜서 만든 2D 이미지간의 워핑(Warping) 을 통한 대응점을 찾아 역으로 3D 모델간의 대응점을 찾는다. 이것은 3D 모델 자체를 변환하는 것보다 적은 연산량으로 계산할 수 있고 본래 형상의 변형이 없다는 장점을 가지고 있다.
3D City 모델로부터 CFD 모델 입력자료를 생성하여 모델링 품질을 향상시키고 CFD 모델링 결과를 3D 모델과 통합하여 사실적이고 쉽게 인지할 수 있는 시각화 방법에 대하여 연구하였다. 국토지리정보원에서 구축한 3D City 모델을 이용해 세밀도와 정확도가 향상된 CFD 모델 입력자료를 생산하여 적용함으로써 상세한 도시공간구조를 반영하는 향상된 CFD 모델을 생산하였다. CFD_NIMR_SNU 모델로부터 바람의 흐름과 오염물질 확산을 시뮬레이션 하였으며 3D City Model과 CFD 모델을 통합하여 동적으로 시각화 하였다. 본 대기환경 시각화 도구는 도시기후 계획 및 관리에 있어 의사결정을 위한 시각적 소통능력을 향상시켜 비용과 시간을 최소화할 것이다.
본 논문은 웹 기반 3D 패션몰을 위한 의복 시뮬레이션 시스템의 설계 기법 및 구현 방법에 대해 제한한다. 웹 3D 패션몰은 마우스 조작이 쉬운 Web3D 저작툴인 ISB로 구현하였고, 3D 인체 모델과 의상 아이템 모델은 3D MAX를 이용하여 로폴리곤 모델링으로 제작하였고, 생성된 3D 인체 모델과 의상 아이템 모델을 XML 형식으로 출력시켜 저장한 후, Direct3D를 이용하여 제작된 ActiveX 컨트롤을 사용하여 웹상에서 3D 인체 모델과 의상 아이템 모델의 정합과 애니메이션을 구현하였다. 또한 텍스타일 팔레트를 제작하여 의상 아이템 모델에 맵핑하는 과정을 알파블 렌딩 기법을 적용하여 구현하였다.
본 논문에서는 웹 기반 서비스 플랫폼 환경에서 3D 모델의 경량화 및 품질 유지를 위한 후처리 방법을 제안한다. 3D 모델을 산업 현장에서 다양한 용도로 활용되기 위해 웹 기반 환경에서의 3D 모델 시각화 서비스가 제공되고 있으며, 최적화된 서비스 제공을 위해 대용량 3D 모델의 경량화 및 품질 유지가 필수적이다. 제안하는 3D 모델의 후처리 방법은 간편한 사용자 조작뿐만 아니라 면의 경량화 가능 및 시각 품질을 유지할 수 있다. 이는 웹 기반 환경에서의 활용을 위한 대용량 3D 모델을 효율적으로 최적화하는 방안이 될 것으로 기대한다.
본 논문은 웹 기반 3D 패션몰 설계 기법 및 구현 방법에 대해 제한한다. 웹 3D 패션몰은 마우스 조작이 쉬운 Web3D 저작툴인 ISB로 구현하였고, 3D 인체 모델과 의상 아이템 모델은 3D MAX를 이용하여 로폴리곤 모델링으로 제작하였고, 생성된 3D 인체 모델과 의상 아이템 모델을 XML 형식으로 출력시켜 저장한 후, Direct3D를 이용하여 제작된 ActiveX 컨트롤을 사용하여 웹상에서 3D 인체 모델과 의상 아이템 모델의 정합과 애니메이션을 구현하였다. 또한 텍스타일 팔레트를 제작하여 의상 아이템 모델에 맵핑하는 과정을 알파블렌딩 기법을 적용하여 구현하였다.
국내외로 연구가 활발한 태양광 무인항공기는 일반적으로 고세장비 특징을 갖는다. 고세장비 날개는 날개 무게가 증가함에 따라 경량 설계되어 플러터에 취약하다. 따라서 초기 설계부터 플러터 해석이 필요하다. 대체로 플러터 해석은 날개 단면을 활용하거나 3D 모델을 이용하여 보다 정확하게 플러터 해석을 수행한다. 그러나 3D 모델은 해석에 시간이 많이 소모되기 때문에 본 연구에서는 2D 전기체 모델을 이용하고자 한다. 2D 전기체 모델은 3D 모델에 비해 계산이 빠르며 직관적으로 플러터 경계를 확보할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 2D 전기체의 구조/공기력 모델을 수립하고 3D 반-모델과 해석결과를 비교하였다. 결과적으로 2D 전기체 모델과 3D 반-모델의 플러터 해석 결과, 오차는 약 3% 이내로 유사하고, 제시된 2D 전기체 모델의 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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