세계 여러 나라들은 전통문화를 바탕으로 국익증진과 경쟁력 향상을 위해 문화콘텐츠의 개발 및 홍보방식에 새로운 변화와 개혁을 추진하고 있다. 또한, 국민의 생활수준과 삶의 질이 높아짐에 따라 전통 문화의 향유를 위한 다양한 요구가 증가하고 있으며, 문화재 환경이 갈수록 복잡하고 다양해지면서 체계적인 관리와 보존 방안이 필요하다. 이러한 관점에서 웹을 이용한 지형공간정보 제공서비스는 위성사진이나 지형, 3D 뷰잉 등 다양한 형태의 서비스를 제공함으로써 사용자가 특정지역의 구체적 공간정보를 얻을 수 있도록 하고 있다. 특히, 3D 모델링을 이용한 지형공간정보는 구축비용이나 운용, 유지의 어려움 때문에 국한된 공간에서만 이루어지고 있다. 본 논문에서는 전통 건축물 및 문화관광 자원을 3D 객체 단순화를 통해 구글어스에 효과적으로 업로딩하기 위한 방법을 제시하고자 한다.
This paper presents a method to convert 3D CAD model to an appropriate analysis model using wrap-around, smooth-out and thinning operators that have been originally developed to realize the multi-resolution modeling. Wrap-around and smooth-out operators are used to simplify 3D model, and thinning operator is to reduce the dimension of a target object with simultaneously decomposing the simplified 3D model to 1D or 2D shapes. By using the simplification and dimension-reduction operations in an appropriate way, the user can generate an analysis model that matches specific applications. The advantage of this method is that the user can create optimized analysis models of various simplification levels by selecting appropriate number of detailed features and removing them.
본 논문에서는 컴퓨터 응용환경에서 3차원 물체를 효율적으로 표현하기 위해 웨이브릿 변환과 2D 평면 표본화를 이용한 3D 객체 간소화 알고리즘을 제안한다. 기존의 웨이브릿 변환을 이용한 메쉬의 압축 및 간소화 알고리즘은 3차원 정점에 대해서 변환을 수행하기 때문에 연결 정보가 필요한 합성과정에서 정점들을 다시 다각형으로 연결시키는 타일링 최적화 문제를 해결해야만 하는 단점을 가지고 있다. 그러나 제안한 방식은 3차원 메쉬를 2차원 평면상으로 표본화하여 각 평면에 대한 2차원 다각형을 최소화하기 때문에 변환이 용이하며 2차원 정점을 순서적으로 나열하면 2개의 1차원 배열 자체가 연결정보를 포함하기 때문에 1차원 변환으로 다각형을 변환 및 표현할 수 있다는 장점이 있다. 그리고 표본화 평면의 간격조정과 각 평면에서의 웨이브릿 계수를 선택적으로 조정함으로써 간단히 LOD를 조절할 수 있다 2차원 다각형의 간소화는 주관적 화질에 영향을 주지 않는 작은 웨이브릿 계수를 선택하여 제거함으로써 수행되어진다. 그 결과 제안된 알고리즘은 간단하지만 효율적이다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘은 적은 외부 붕괴를 가지면서 정확한 간소화 메쉬를 보여준다는 것을 알 수 있다.
친수지구는 주민들의 친수활동을 위한 공간을 계획적으로 관리하기 위하여 지정한 곳을 의미하며, 하천 친수공원의 효율적인 관리를 위해서는 친수시설의 GIS 자료 및 DB구축의 자동화 작업이 필요하다. 이에 대한 대안으로 드론영상이나 항공영상을 활용한 객체기반 분류 방법이 국토의 3차원 공간정보를 획득할 수 있는 효율적 수단으로 주목받고 있다. 추출된 윤곽선에 포함된 잡영을 제거하기 위해서는 윤곽선의 선형 평활화 작업이 필요하며 수동으로 적용하기에는 많은 어려움이 따르므로 이를 극복하기 위한 여러가지 자동화 방법들이 개발되었고, 그 중 현재까지 가장 널리 연구되고 활용되어지고 있는 방법은 선형 평활화 방법이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 친수시설의 기하학적 형상에 대하여 선형 평활화 알고리즘인 Douglas-Peucker, Visvalingam-Whyatt, Bend-simplify 알고리즘에 대한 적합성을 판단하였다.
본 논문은 2D/3D 변환에서 깊이정보 생성을 위해 연산량을 감소시키는 레벨 간소화 기법을 적용하고 객체의 고유벡터를 이용하여 노이즈를 제거한 Optical flow를 이용하는 방법을 제안한다. Optical flow는 깊이정보를 생성하기 위한 방법 중 하나로 두 프레임간의 픽셀의 변화 벡터 값을 나타내어 움직임 정보를 나타내며 픽셀 단위로 처리하므로 정확도가 높다. 그러나 픽셀 단위 연산으로 긴 연산 시간이 소요되며 모든 픽셀을 연산하는 특성상 노이즈가 생길 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 레벨 간소화 과정을 거쳐 연산 시간을 단축하였고 Optical flow를 영상에서 고유벡터를 갖는 영역에만 적용하여 노이즈를 제거한 뒤 배경 영역에 대한 깊이 정보를 에지 영상을 이용하여 생성하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 깊이정보를 생성한 뒤 DIBR(Depth Image Based Rendering)으로 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하였고 SSIM(Structural SIMilarity index)으로 최종 생성된 영상의 오차율을 분석하였다.
본 논문에서는 정점 군집화(vertex clustering) 방법에 기반한 3차원 물체의 단순한 기법을 제안한다. 제안한 방법은 3차원 물체의 국부 영역의 특성에 따라 군집화하는 격자의 크기를 다르게 한다. 격자의 크기는 삼각형의 법선 벡터와 정점 분포를 이용하여 결정한다. 인접한 삼각형의 법선 벡터가 이루는 각이 크고 정점들이 흩어져 있으면 작은 격자로 분할하여 자세한 표현을 한다. 격자의 분할 과정은 8진 나무(octree)로 나타낸다. 단순화 오차를 추정하기 위해 하우스도르프 거리(Hausdorff distance)를 이용한다. 제안한 방법은 정점 군집화의 적은 계산량과 효과적인 단순화의 장점을 그대로 유지할 수 있다. 그리고 3차원 물체의 특성에 따라 격자의 크기를 다르게 하므로 기존의 방법에 비해 단순화 오차가 적고 작은 영역의 변화까지 세밀히 나타낼 수 있다. 또한, 다양한 단순화 단계를 가지는 다해상도 모델로의 표현이 가능하고 격자 크기의 조절이 가능하므로 선택된 영역에 대해서 세밀한 표현도 가능하다.
본 연구에서는, 거리 영상에서 mesh를 만들고 그것에서 다양한 LOD(Level of Detail)의 mesh를 생성하는 3차원 물체 LOD 모델링 시스템을 제안하였다. Initial mesh 생성은 마칭 큐브 알고리즘을 사용하였다. 종래의 알고리즘을 다수의 거리 영상에서 효과적으로 mesh를 생성하도록 개선하였다. Base mesh 생성에는 topology를 유지하면서 mesh를 간략화하는 decimation 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 Initial mash와 유사한 새로운 mesh를 생성할 때는 웨이블릿 변환을 적용하여 웨이블릿 개수를 개산하였다. 본 연구에서는 Base mesh를 생성할 때 mesh 간략화 방법을 사용함으로써 웨이블릿 기반의 치명적인 문제인 surface crease 문제를 해결하였다.
This study aimed to propose a fashion design development method using the external and internal characteristics of the flower and bird paintings in traditional Korean folk paintings. As a research method, external and internal characteristics of folk paintings were examined through previous studies and literature research, and folk painting patterns were developed into digital textile designs. Five 3D digital fashion designs were proposed using the CLO 3D program. The external characteristics of folk paintings were as follows: simplification and planarization of object representation, diversification of viewpoints, ignorance of perspective and symmetrical enumeration, strong colors and contrast effects, and the simultaneous representation of time. The internal characteristics of folk paintings were as follows: symbolic meaning, the beauty of free humor, modest aesthetics, complexity of reality and fantasy, and desire of shamanism. The results are as follows. Firstly, the flower and bird painting was a decorative painting style that emphasized decorative beauty and was suitable for developing fashion designs with Korean originality because of the symbolic and internal meanings. Simple layouts and bold free-spirited representations were effective ways to fill the screen with objects and gave the pattern a decorative effect. Secondly, developing a virtual clothing prototype based on digital design method using the external and internal characteristics of folk paintings and producing realistic fashion designs suggest the integrated use of science and technology, embodying modern fashion through the combination of digital fashion content and traditional cultural content. Thirdly, as a result of the development of 3D digital fashion designs, an eco-friendly and sustainable fashion design methods with virtual clothing can suggest a design development method that saves time and cost in the fashion design process while considering the environment.
본 논문에서는 비디오에서 비보정 3차원 좌표의 복원과 카메라의 움직임 추정을 통하여 가상 객체를 비디오에 자연스럽게 합성하는 방법을 제안한다. 비디오의 장면에 부합되도록 가상 객체를 삽입하기 위해서는 장면의 상대적인 구조를 얻어야 하고 비디오 프레임의 흐름에 따른 카메라 움직임의 변화도 추정해야 한다. 먼저 특장점을 추적하고 비보정 절차를 수행하여 카메라 파라메터와 3차원 구조를 복원한다. 각 프레임에서 카메라 파라메터들을 고정시켜 촬영하고 이들 카메라 파라메터는 일정 프레임 동안 불변으로 가정하였다. 제안된 방법으로 세 프레임 이상에서 작은 수의 특징점 만으로도 올바른 3차원 구조를 얻을 수 있었다. 가상객체의 삽입 위치는 초기 프레임에서 특정 면의 모서리점의 대응점을 지정하여 결정한다. 가상 객체의 투사 영역을 계산하고 이 영역에 이음새가 없도록 텍스처를 혼합하여 가상객체와 비디오의 부자연스러운 합성 문제를 해결하였다. 제안 방법은 비보정 절차를 선형으로만 구현하여 기존의 방법에 비해서 안정성과 수행속도의 면에서 우수하다. 실제 비디오 스트림에 대한 다양한 실험을 수행한 결과 여러 증강현실 응용 시스템에 유용하게 사용될 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 딥러닝과 구체의 형태 변형 방법을 이용한 단일 이미지에서의 3D mesh 재구축 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식과 다른 다음과 같은 독창성이 있다. 첫 번째, 기존의 근처의 가까운 점들을 연결하여 모서리 또는 면을 구축하는 방식과 다르게 딥러닝 네트워크을 통하여 구체의 꼭짓점의 위치를 사물의 3D 포인트 클라우드와 매우 유사하게 수정한다. 3D 포인트 클라우드를 이용하므로 메모리가 적게 필요하며 구체의 꼭짓점에 오프셋 값 사이에 덧셈 연산만을 수행하기 때문에 더 빠른 연산이 가능하다. 두 번째, 수정한 꼭짓점에 구체의 면 정보를 씌워 3D mesh를 재구축한다. 구체의 꼭짓점의 위치를 수정하여 생성한 3D 포인트 클라우드의 점들의 간격이 일정하지 않을 때에도 이미 점들 사이의 연결 여부를 나타내는 구체의 면 정보라는 3D mesh의 면 정보를 가지고 있어 표현의 단순화나 결손을 방지할 수 있다. 제안하는 기법의 객관적인 신뢰성을 평가하기 위해 공개된 표준 데이터셋인 ShapeNet 데이터셋을 이용하여 비교 논문들과 같은 방법으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법의 IoU 값이 0.581로, chamfer distance 값은 0.212로 산출되었다. IoU 값은 수치가 높을수록, chamfer distance 값은 수치가 낮을수록 우수한 결과를 나타내므로 다른 논문에서 발표한 기법들보다 3D mesh 재구축의 결과에서 성능의 효율성이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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