• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.31-39
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• 2010

직물을 모델링 할 때 사각 메쉬 기반의 파티클 시스템이 이미 제시된 바 있다. 그러나 일반적으로 삼각 메쉬를 사용하여 직물을 표현하므로 삼각 메쉬 기반의 직물 모델링이 필요하다. 삼각 메쉬를 이용한 직물 모델링은 보통 물질이 연속적이라고 가정하는 유한 요소법적인 방식을 사용한다. 본 논문은 파티클 시스템의 장점인 모델의 간단함, 구현의 용이성 등을 삼각 메쉬상에서도 살리기 위해 삼각 메쉬 기반의 파티클 시스템을 제안한다. 직물의 움직임은 메쉬 꼭지점들이 삼각 메쉬의 에지들을 통해 서로 상호작용하도록 모델링한다. 꼭지점들의 상호작용은 두 개의 구조, 즉 에지 연결 구조와 대각선 연결 구조를 이용하여 정의하고, 상호작용을 할 때 생성되는 변형 에너지는 탄성이론을 적용하여 모델링하였다. 사각 메쉬에 적용되었던 파티클 시스템의 장점 을 삼각 메쉬에 구현한 것이 본 논문의 공헌이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권4호
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• pp.159-168
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• 2018

최근 높은 관심을 모으고 있는 모바일 증강현실 게임은 몰입감을 높이기 위한 접근 방법으로 손꼽히고 있다. 모바일 디바이스의 카메라를 이용하여 대상 물체를 인식하고 게임 캐릭터가 등장하도록 하는 기존 증강현실 기반의 게임에서는 대부분이 터치 기반의 인터랙션만을 사용하고 있다. 본 논문에서는 게임의 몰입도를 높이기 위하여 증강현실 타겟 이미지를 움직임으로써 게임 속 변형 객체를 직관적으로 조작하는 기법을 제안한다. 제안 방법에서는 타겟 이미지들 사이의 거리와 방향을 계산하고, 이에 따라 변형객체에 주어지는 외부력(external force)의 크기를 조정함으로써, 직관적 방법으로 변형 객체의 움직임을 조작할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 게임 콘텐츠에서 자연스러운 객체 표현을 위하여 많이 사용되고 있는 변형 직물(cloth) 모델에 초점을 맞추었고, 바람(wind)과 강체(rigid object)로 표현되는 게임 객체들과 상호작용하는 자연스러운 직물의 움직임을 표현하였다. 실험에서는 유니티 에셋 스토어에서 판매하는 기존 유료 직물 모델의 적용 결과와의 비교를 통하여 제안 기법이 보다 현실감 있는 직물의 움직임을 표현하고 있는 것을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.4072-4089
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• 2018

This paper introduces a scheme for optimizing the material properties of mass-spring systems of different resolutions to provide coherent behavior for reduced level-of-detail in MSS(Mass-Spring System) meshes. The global optimal material coefficients are derived to match the behavior of provided reference mesh. The proposed method also gives us insight into levels of reduction that we can achieve in the systematic behavioral coherency among the different resolution of MSS meshes. We obtain visually acceptable coherent behaviors for cloth models based on our proposed error metric and identify that this method can significantly reduce the resolution levels of simulated objects. In addition, we have confirmed coherent behaviors with different resolutions through various experimental validation tests. We analyzed spring force estimations through triangular Barycentric coordinates based from the reference MSS that uses a Gaussian kernel based distribution. Experimental results show that the displacement difference ratio of the node positions is less than 10% even if the number of nodes of $MSS^{sim}$ decreases by more than 50% compared with $MSS^{ref}$. Therefore, we believe that it can be applied to various fields that are requiring the real-time simulation technology such as VR, AR, surgical simulation, mobile game, and numerous other application domains.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.73-79
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• 2023

본 논문에서는 삼각형 메쉬(Triangular mesh) 기반에서 변형률 기반 동역학(Strain-based dynamics, SBD)을 안정적으로 표현할 수 있는 LOD(Level of detail)기반의 굽힘 스프링(Bending spring) 구조와 감쇠 기법에 대해 설명한다. SBD는 삼각형 메쉬의 에지 길이(Edge length) 기반의 에너지 대신 변형률(Strain)을 활용하여 탄성 에너지를 모델링한다. 하지만, 큰 외력이 발생하면 에지 기반으로 탄성 에너지를 계산하는 과정에서는 비정상적인 삼각형(Degenerate triangle)이 나타나고 이 문제는 불안정한 변형률을 계산하기 때문에 잘못된 방향으로 늘어나는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 효율적으로 처리할 수 있는 LOD기반의 굽힘 스프링을 생성하고 에너지를 계산하는 방법에 대해 소개한다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 기법은 굽힘 스프링 기반의 SBD를 안정적이고 효율적으로 처리할 수 있기 때문에 옷감 시뮬레이션을 안정적으로 표현할 수 있다.

• 대한가정학회지
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• 제47권2호
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• pp.111-123
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• 2009

This study is to explore the usability of a pattern making software 'Looks tailor X' developed recently by the Digital Fashion in line with the cloth simulation software 'DressingSim'. When the software engineers develop software for clothes and clothing simulations, most often they lose touch of real-world craftsmanship of pattern making. As such, the software evaluation of the functionality and the usability is a crucial step in the field of virtual clothing. We carried out a detailed evaluation of the software via the process of making some basic types of pattern including tight skirts, pants, jackets, and one-piece dress. In this paper, we documented a step-by-step scenarios of making clothes using the Looks tailor X, and listed both the advantages and limitations of the software from the perspective of an enduser, i.e., a professional fashion designer. We also briefed suggestions on the refinement of the future software in the field.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.425-428
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• 2020

본 논문에서는 경계 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)기반의 슈퍼 해상도 기법을 이용하여 저해상도 옷감 메쉬를 슈퍼 해상도로 노이즈 없이 안정적으로 표현할 수 있는 기법을 제안한다. 저해상도와 고해상도 메쉬들 간의 쌍은 옷감 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 고해상도-저해상도 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 옷감 메쉬를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 경계 합성곱 신경망은 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 업스케일링 시키는 이미지 합성기를 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 고해상도 이미지가 고해상도 메쉬로 다시 변환되면, 저해상도 메쉬에 비해 주름이 잘 표현되며, 경계 부근에서 나타나는 노이즈 문제가 완화된다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 약 10배 정도 빠른 성능을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.395-398
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• 2023

본 논문에서는 물리 기반 옷감 시뮬레이션과 SPH(Smoothed particle hydrodynamics) 기반의 유체 시뮬레이션 간의 상호작용에서 표현되는 다양한 물리적 효과를 GPU 기반으로 빠르게 표현할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 기존 기법과는 다르게 수치적 안정성을 개선하기 위해 CCD(Continuous collision detection)를 활용하였으며, 모든 연산이 GPU에서 동작하기 때문에 매우 빠르게 옷감과 유체의 상호작용 장면인 다공성 재질, 기공 흐름, 흡수, 방사, 확산을 모델링할 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제38권1호
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• pp.1-9
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• 2020

항공수심라이다(ABL: Airborne Bathymetric LiDAR)는 녹색 레이저(green laser)를 사용하여 연안 및 하천에 대해 해저지형과 수심에 대한 관측을 동시에 수행하는 첨단측량 기술이다. 항공수심라이다를 활용하여 해저지형 정보를 구축하기 위해서는 취득된 포인트 클라우드로부터 해수면과 해저면 점들을 분리하고 추출하는 과정이 필요하다. 기존의 해저면 점을 추출하기 위한 연구는 주로 waveform 분석(analysis)을 기반으로 수행되었다. 하지만 일반 사용자의 경우 waveform 데이터에 대한 접근성이 낮으며, waveform 분석 기반 해저면 추출 방법론에 대한 보완도 필요하다. 본 연구는 항공수심라이다 데이터의 지형학적 정보를 사용하여 해저면 점들을 추출하기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 지면분리(ground filtering) 기법인 CSF (Cloth Simulation Filtering) 알고리즘을 RIEGL VQ880 항공수심라이다 시스템으로부터 취득된 데이터에 적용하고 효용성을 분석하였다. 실험결과 CSF 알고리즘을 항공수심라이다 데이터의 해저면 포인트 추출에 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.827-835
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• 2023

드론 라이다(Drone LiDAR)는 산지의 비탈면 정상부나 접근이 불가한 사면에 대해 근접 조사가 가능한 첨단 측량 기술로 산악지형에서 현장조사를 위한 활용이 높아지고 있다. 드론 라이다를 활용하여 지형 정보를 구축하기 위해서는 취득된 포인트 클라우드로부터 지면과 비지면 점들을 효과적으로 분리하는 전처리 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 상업용 드론에 탑재된 항공 라이다를 이용하여 산악지형의 점군 자료를 취득하고, 지면분리 기법 중 하나인 cloth simulation filtering (CSF) 알고리즘을 적용하고 정확도를 검증하였다. 알고리즘을 적용한 결과, 지면과 비지면에 대한 분리 정확도는 84.3%, kappa 계수는 0.71로 나타났고 드론 라이다 데이터를 산악지형의 산사태 현장조사에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.15-24
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• 2020

본 연구에서는 주어진 옷감 시료의 정적 드레이프 모양으로부터 해당 옷감을 시뮬레이션하기 위해 필요한 시뮬레이션 파라미터를 추정하는 데이터 기반 학습법을 제시한다. 정적 드레이프의 모양을 형성하기 위해 의류 산업계에서 옷감을 물성에 따라 분류하기 위해 사용하는 쿠식 드레이프 (Cusick's drape)에서 착안한 방법을 사용한다. 학습 모델의 입력 벡터는 특정 옷감의 정적 드레이프 모양에서 추출한 특징 벡터와 옷감의 밀도 값으로 구성되고, 출력 벡터는 해당 드레이프 결과를 도출하는 여섯가지 시뮬레이션 파라미터로 구성된다. 실제에 가깝고 편향되지 않은 학습 데이터를 생성하고자 먼저 400가지의 실제 니트 옷감에 대한 시뮬레이션 파라미터를 수집하고 이로부터 GMM (Gaussian mixture model) 생성 모델을 만든다. 다음, GMM 확률분포에 따라 대량의 시뮬레이션 파라미터를 무작위 샘플링한다. 샘플링된 각각의 시뮬레이션 파라미터에 대해 옷감 시뮬레이션을 수행하여 가상의 정적 드레이프 결과를 만들고 이로부터 특징 벡터를 추출한다. 생성된 데이터를 로그선형회기(log-linear regression) 모델로 피팅한다. 학습의 수치적 정확도를 검증하고 시뮬레이션 결과의 시각적 유사도를 비교하여 제시된 방법의 유용성을 확인한다.