게임 환경에서 객체 행동의 사실감을 유지하기 위한 물리 엔진 부분 중 가장 활용도가 높은 요소인 강체 역학을 사용자와의 실시간 인터랙션이라는 요구에 맞추어 효과적이면서 정확하게 수행하는 것은 매우 중요하면서 어려운 일이다. 이를 위하여 본 논문에서는 연속적 충돌검사 기법을 이용한 제약 조건 기반의 강체 역학 시뮬레이션을 구현하였다. 본 논문에서 구현된 시스템은 크게 충돌 검출 부분과 충돌 처리 부분으로 구성된다. 특히 충돌검출을 위해 연속적 충돌검사를 이용하여 충돌 검출 실패를 없앴으며, 정확한 처음 충돌 시간과 충돌 피쳐를 이용하여 기존의 방법에 비해 보다 정확하며, 충돌 피쳐의 수도 효과적으로 줄일 수 있었다. 또한 제약 조건 기반의 시뮬레이션 기법에 따라 충돌처리 부분은 충격력에 대한 선형 상보성 문제로 다루어 계산하여, 충돌에 의한 강체의 올바른 역학반응을 생성하였다.
Physics simulation is an important part of many interactive 2D applications and collision detection and response is key component of this simulation. While methods for reducing the number of collision tests that need to be performed has been well researched, methods for performing the final checks with collision primitives have seen little recent development. This paper presents a new collision primitive, the n-arc, constructed from piecewise circular curves or biarcs. An algorithm for performing a collision check between these primitives is presented and compared to a convex polygon primitive. The n-arc is shown to exhibit similar, though slightly slower, performance to a polygon when no collision occurs, but is considerably faster when a collision does occur. The goodness of fit of the new primitive is also compared to a polygon. While the n-arc often gives a looser fit in terms of area, the continuous tangents of the n-arcs makes them a good choice for organic, soft or curved surfaces.
본 논문에서는 공기 메쉬(Air meshes)를 이용하여 고체의 충돌을 효율적으로 처리할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 기존의 프리미티브 단위의 충돌 처리는 시뮬레이션의 안정성을 높이기 위해 시간 간격(Time-step), 3차 방정식과 같은 큰 계산 과정을 필요로 했으며, 장면 복잡도에 따라 DCD(Discrete collision detection)뿐만 아니라 CCD(Continuous collision detection)까지 고려해야 되는 상황이 빈번히 발생한다. 본 논문에서는 이전에 제안된 공기 메쉬 기법을 통해 충돌처리를 효율적으로 개선시킬 수 있는 방법에 대해서 제안한다. 원본 공기 메쉬 접근법은 시뮬레이션 메쉬가 아닌, 주변 공기를 메쉬화시키고 이들의 변형을 부피로 근사하여 충돌 여부 및 처리를 인지하고 예측했다. 공기 메쉬를 정제하는 과정에서 수치적인 수렴을 위해 정삼각형을 유지하려는 제약사항을 두었다. 하지만, 이러한 방법은 장면에 따라 노이즈한 결과를 나타내며, 헤어나 털 시뮬레이션과 같은 라인 형태인 시뮬레이션에서는 경계 문제가 더욱더 민감하게 나타났다. 본 논문에서는 공기 메쉬를 정제하는 과정에서 새로운 제약 조건을 추가하여 노이즈가 완화된 충돌처리 결과를 보여준다. 우리의 헤어뿐만 아니라 대부분의 장면에서 안정적인 결과를 보여준다.
Kim, Yeonjoo;Kim, Siyeon;Hwang, Sungjoo;Hong, Seok Hwan
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1243-1244
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2022
In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.
본 연구에서는 다각형 메쉬 모델들에 대한 시뮬레이션 수행시 주요 병목현상으로 제기되는 충돌감지의 효율성을 높이기 위하여, 연속 시간사이에서 이산시간 스위프트로 형성된 프리즘을 단위로 하는 효율적 메쉬 컬링 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 우선, 연속 시간사이에서 대응되는 두 삼각형을 이용하여 프리즘을 정의하고, 프리즘 단위의 폐쇄검사(Occlusion Query) 기반 가시성 테스트(Visibility Test)를 실시하여, 교차 가능성이 없는 프리즘을 세부 충돌테스트의 대상에서 제외시킨다. 또한, 가시성 테스트 결과로 추출된 프리즘의 충돌가능 집합(PCS: Potential Colliding Set)에서 충돌 가능성이 없는 프리즘의 쌍들을 분리축 테스트(SAT: Separating Axis Test)을 기반으로 분류하는 협대역 컬링(Narrow Band Culling)을 수행한다. 분리축 테스트 시, 두 프리즘의 영역을 각각의 반공간(Half Space)에 포함시키는 평면을 정의하고 이에 수직인 주축을 정의하여, 단일 주축에 대한 분리 검사를 수행함으로써 수행 효율성을 높인다. 제안기법의 성능을 평가하기 위하여 서로 다른 크기의 벤치마크 모델을 선정하고, 제안 기법 적용 전후의 세부 층돌검사 대상 프리즘 쌍의 수를 비교하였다. 또한, 단일 주축에 대한 분리축 테스트 기반 컬링의 효율성을 입증하기 위하여, 프리즘 쌍에 대한 가시성테스트 실험 결과와 비교하였다. 2916개와 2731개의 삼각형으로 구성된 두 메쉬모델에 대한 컬링 실험에서, 제안 컬링기법 적용시 99%의 효과적인 컬링결과를 얻었다.
본 논문에서는 강체와 변형 객체 사이에서 발생할 수 있는 자체관통을 포함한 충돌처리 방법을 제시한다. 충돌은 객체간 계층구조 교차검사를 통해 감지된다. 연속된 프래임 사이에서 발생하는 충돌을 감지하기 위해 객체간 교차검사 외에 모조객체와 상대 객체 사이의 교차검사를 수행한다. 모조객체는 두 프래임 사이의 객체 움직임을 기반으로 구성된다. 일단 충돌이 발생되면, 객체간 관통은 허용되지 않으며 객체의 변형이 유발된다. 변형과정에서 발생 가능한 자체관통은 또 다른 종류의 모조객체와 객체 사이의 교차검사에 의해 빠르게 감지된다. 이때의 모조객체는 연속된 두 프래임간의 변형된 영역을 나타낸다. 객체 변형은 자체 접촉이 발생한 때까지로 제한된다. 제안 방법은 객체 형태와 무관하게 적용될 수 있다.
본 연구에서는 단거리 영역 내에서 대상물표의 정확한 위치를 파악하여 물표와의 충돌을 방지하기 위한 시스템을 개발하였다. 이를 위해 먼저 물표를 속도 모델과 가속도 모델로 표현하여 초기위치로부터의 움직임을 프로세스 잡음과 측정 잡음이 있는 상태에서 위치, 속도 및 가속도를 추정하였다. 추정기법으로는 칼만필터를 적용하였고 시뮬레이션을 통해 제안기법의 유용성을 확인하였다. 다음으로는 레이저센서를 적용하여 이동하는 물표와의 거리를 계측할 수 있는 시스템을 제작하여 물표의 이동 정보를 검출하였다. 이동 물표를 대상으로 속도 모델과 가속도 모델을 적용하여 실험을 수행하였고, 각각의 실험을 통해 불연속적인 측정데이터가 필터링을 통해 매끄럽고 연속적인 측정값으로 얻어지는 것을 확인하였다. 또한 물표 데이터의 계측과 디스플레이를 위한 UI를 구축하였으며, 물표가 일정거리 영역이내에 접근했을 경우 시각, 청각적인 경보를 울릴 수 있는 기능을 부가하였다. 본 연구결과를 통해 저가의 장비로 물표 위치의 추정 성능이 뛰어난 시스템을 구축할 수 있었다.
The potential use of ranging sensors for reducing the occurrence of accidents in real environment is explored by many companies and laboratories. Most of the sensors under investigation utilize the FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) waveforms. The automotive environment presents to the FMCW radar sensor a multitude of moving and fixed targets and the sensor must detect and track only the targets which may pose a threat of collision or passengers accident. The sensor must function accurately in the presence of background echoes generated by moving and fixed targets, ground reflections, atmospheric noises, including rains, fog, and, snow and noise generated within the receiver. False detection of the desired target in this environment may issue false alarms. That may be dangerous to the passenger and the vehicle. A high false alarm rate is totally unacceptable. The false alarm mechanism consists of noise peaks, crossing the threshold and the undesired response of the system to off lane targets which are not potentially hazardous to the radar equipped vehicle. This paper presents an improve technique safety performance for driver-less operation using FMCW radar sensors.
본 논문에서는 자동적으로 충돌을 예방하는 선박용 레이더 시스템의 표적 탐지 및 추적 알고리즘, 충돌위험 계산 및 위험 경보 알고리즘을 개발하고 이를 적용시켜 일련의 동작을 수행하는 신호처리 보드부를 디지털 하드웨어적으로 구현하였다. 근거리에서 성능이 우수한 FMCW (Frequency Modulation Continuous Wave) 신호를 송신신호로 사용하고 1도 간격으로 빔포밍하는 기계식 스캔방식의 안테나 사용을 시뮬레이션 환경으로 설정하였다. 테스트보드는 DSP칩, FPGA 등으로 구성되며 이를 이용하여 개발된 알고리즘의 시뮬레이션을 수행하는 임베디드 시스템을 구현하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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