본 논문은 게임과 가상현실 시스템을 위한 스테이트챠트(Statecharts) 기반의 점진적인(progressive) 행위 LOD 모델을 소개하고 있다. 시스템의 리소스를 최대한 활용할 수 있도록 상황에 따라 임의의 복잡도를 가진 행위 LOD를 자유롭게 생성할 수 있는 스테이트챠트 기반의 명세 프로세스를 포함하여, 모델간 개량(refinement) 연산, 모델 간 전환(switching) 법칙, LOD 선택 정책 등을 정의하였다. 더불어, 제안된 접근방법의 가능성을 보여주기 위해, 가상 자동차가 단계적으로 설계되어가면서 점진적인 LOD 모델이 되는 예를 들고 있다.
본 논문에서는 건조물 문화재의 대용량 3D 데이터를 LOD(Level of Detail) 모델로 가공하고, 이를 기반으로 시스템의 메모리 제약을 완화시켜 사용자에게 3D모델에 대해 정밀한 상세정보를 제공하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 변형한 AOSP 알고리즘으로 3D 데이터에 대한 계층적 공간구조를 생성하고, 생성된 공간구조에 대한 표면 간략화를 수행하여 LOD 모델을 생성한다. 다음으로 간략화 된 LOD 모델에서 사용자의 관심 영역을 추출하고, 추출된 영역에 대하여 국부 상세화를 수행한 후 최종적으로 관심영역에 원 모델과 동일한 표면의 상세정보를 형성하여 렌더링 한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 정밀하게 실측된 건조물 문화재의 3D 스캔 데이터들로 실험을 진행하였다. 제안한 방법은 간략화 된 LOD 모델의 메쉬(mesh) 구조를 기반으로 관심 영역에서만 원 모델과 동일한 메쉬 구조를 형성함으로써, 기존의 모든 데이터를 메모리에 적재하여 렌더링을 하는 방법과 동일한 상세정보를 제공하면서도 메모리의 사용량을 평균적으로 45% 절감하여, 제원이 낮은 보급형 PC 환경에서도 대용량의 건조물 문화재를 정밀하게 관찰할 수 있었다.
LOD-기반 추천 시스템은 보통 DBpedia와 같은 LOD 데이터세트 내에서 사용가능한 데이터를 활용하여 최종 사용자에게 영화, 책, 음악과 같은 아이템을 추천한다. 이러한 시스템은 링크드 데이터 리소스 쌍 간의 일치 정도를 측정하는 의미 유사도 알고리즘을 사용한다. 이 논문에서는 LOD 그래프의 링크에 사용자 평가 등급을 변환한 가중치를 할당하여 LOD-기반 추천 시스템에서 의미 거리를 측정하는 새로운 접근방식을 제안했다. 이 논문에서 제안된 의미 거리 측정 모델은 가중치 계산을 통해 그래프가 사용자에게 개인화되는 처리 단계와 이러한 가중치를 LDSD에 적용하는 방법을 기반으로 한다. 실험 결과는 다른 유사한 방법들과 비교하여 제안된 방법이 더 높은 정확도를 보였으며, 추천 시스템의 의미 거리 측정의 범위를 넓혀서 유사도 향상에 기여하였다. 향후 연구로는 다른 방법의 LOD-기반 유사도 측정을 사용하여 모델에 미치는 영향을 분석하는 것을 목표로 한다.
본 논문은 LOD 메쉬 생성을 위한 이산 곡률을 이용한 새로운 오차 척도를 제안한다. 메쉬의 간략화를 위한 이산 곡률은, 부드러운 곡면 추정의 과정 없이 꼭지점 중심의 표면각과 표면적, 이면각 등 의 기하학적 속성만을 이용하여 계산되는 곡률로서, 표면의 특징을 잘 표현하고 있다. 그러므로 이산 곡률에 기반한 새로운 이산 곡률 오차 척도는 원래 모델의 기하학적 형상을 최대로 유지하여 간략화 모델의 정확성을 증가 시키고, 전역 오차 척도로 사용될 수 있다. 또한, 본 논문에서는 LOD 모델을 간략화 비율이 아닌, 오차 척도를 기준으로 생성할 것을 제안한다. 왜냐 하면 LOD는 원래 모델과 각 단계의 간략화된 모델 사이의 근접도에 따라 나누어진 단계를 뜻하기 때문이다. 따라서 이산 곡률 오차 척도는 기존의 오차 척도에 비해 비교적 많은 수학적 연산이 필요하나, 각 단계의 LOD 모델이 원래 모델의 형상을 잘 유지하면서 간략화 비율이 아닌 상세도의 차이를 가지도록 효과적으로 LOD를 생성, 제어할 수 있다.
In this paper, LOD (Level Of Detail) for flocking, which is the real-time simulation on the movement or some groups such as fighting soldiers, moving fishes and flying birds, is presented. And a flocking LOD algorithm that uses factors such as the speed of fish, direction, and shape is proposed. Model data is modified for LOD in advance, so as to reduce strange edge collapse and unwanted holes. The errors of model data were identified by transforming polygonal model into octree-based cubes and revised before rendering. Experimental results show that the proposed algorithm considering flocking characteristics shows fast frame rates as compared with the conventional continuous LOD algorithm.
웹상에서 이질적 형태의 다양한 데이터를 개방, 공유하여 차세대 데이터웹을 실현하고자 하는 연구개발이 활발하게 수행되고 있다. 이를 위해 표준 데이터 모델로 온톨로지 기반의 LOD가 개발되었다. LOD기반 시스템을 효과적으로 개발하기 위해서는 전문화된 인스턴스 생성 시스템이 필수적으로 요구되고 있다. 본 논문은 LOD 시스템의 요구사항과 다양한 응용분야의 개발환경을 고려하여, LOD 인스턴스 개발에 적합한 i-Manager를 설계 구현하였다. i-Manager는 LOD 인터페이스 시트를 이용해서 온톨로지와 인스턴스 계층을 분리하고, 인스턴스 편집/저장, 시각화, LOD 질의 처리 등 LOD 인스턴스 개발에 전문화된 기능들을 제공한다. 본 논문은 LOD 인스턴스 개발의 새로운 방향을 제시하고 있으며, 구현된 i-Manager는 다양한 분야에서 LOD 개발 범용환경으로 활용할 수 있다.
Lee Sang Hun;Lee Kyu-Yeul;Woo Yoonwhan;Lee Kang-Soo
Journal of Mechanical Science and Technology
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제19권2호
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pp.558-566
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2005
We propose a feature-based multi-resolution representation of B-rep solid models using history-based Boolean operations based on the merge-and-select algorithm. Because union and subtraction are commutative in the history-based Boolean operations, the integrity of the models at various levels of detail (LOD) is guaranteed for the reordered features regardless of whether the features are subtractive or additive. The multi-resolution solid representation proposed in this paper includes a non-manifold topological merged-set model of all feature primitives as well as a feature-modeling tree reordered consistently with a given LOD criterion. As a result, a B-rep solid model for a given LOD can be provided quickly, because the boundary of the model is evaluated without any geometric calculation and extracted from the merged set by selecting the entities contributing to the LOD model shape.
최근 4차 산업혁명 등의 정보화 환경 변화에 따라 도시, 건설, 교통, 에너지 등의 기존 국토교통 분야 뿐만 아니라, 디지털트윈, 자율주행, VR/AR, 디지털콘텐츠 등의 최신 분야에서도 공공 및 민간의 3차원 입체모형 수요가 크게 증가하고 있다. 실제로 다양한 서비스 및 산업 분야에서 LOD1에서 LOD4에 이르기까지 다양한 정밀도를 가진 입체모형에 대한 수요가 더욱 증가할 것으로 예측되고 있다. 그러나 현재 국토부, 지자체, 민간기업 등은 대규모의 구축 비용 및 시간 문제로 인하여 각기 다른 정밀도의 입체모형을 일부 특정 지역에 대해서만 구축하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 전 국토를 기준으로 이러한 구축 비용 문제를 해결할 수 있는 실현 가능한 입체모형 구축 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 우선 입체모형의 활용 현황 분석, 입체모형에 대한 수요 분석, 그리고 다양한 입체모형 구축 방법 및 비용 분석을 수행하였다. 이후 이들 분석 결과를 바탕으로 전 국토에 대하여 항공사진 매칭 기반의 자동화된 입체모형 생성 방법을 이용한 LOD3 구축 방안을 도출하였으며, 랜드마크에 대한 LOD4 구축과 비도심지에 대한 LOD2 구축의 보완 방안을 추가적으로 도출하였다. 본 방안은 현재 시점에서 실효성 있는 입체모형 구축 및 갱신 계획 수립에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
아날로그 지도에서 디지털 지도로의 지도 패러다임의 변화에 따라 공간정보의 세밀도 개념의 재정의가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 디지털 지도 환경에서 활용될 수 있는 4차원 실내 세밀도 모델을 정의하였다. 이를 위하여 기존의 세밀도 개념의 한계점을 도출하고, 이를 기반으로 실내공간정보의 위치 정확도 기반의 위치 세밀도(PLOD: Position accuracy Level Of Detail), 형상 표현기반의 기하 세밀도(GLOD: Geometric Level Of Detail), 일반화 기반의 완성도 세밀도(CLOD: Complete Level Of Detail), 주제 정확도 기반의 의미 세밀도(SLOD: Semantic Level Of Detail)의 4가지의 다른 세밀도를 정의하였다. 또한, 본 연구에서 정의한 4가지의 서로다른 세밀도간의 유기적 관계에 대해 설명하고, 이를 통해 실내 공간정보의 세밀도를 4차원으로 표현하는 방법과 적용 방법 및 예시를 보였다. 향후, 본 연구에서 제시한 4차원의 실내공간 세밀도의 효용성과 타당성을 검증하기 위하여 다양한 실내 서비스를 위한 세밀도 적용 사례 연구와 지형지물 별 완성도 세밀도와 의미 세밀도를 적용하기 위한 연구가 수행되어야 한다.
컴퓨터 그래픽의 다중 해상도를 지원하는 하이브리드 렌더링 방법을 제안한다. 기본적으로 단말기 환경의 성능과 사용자 요구조건에 따른 그래픽을 위한 다중해상도 방법은 메시를 이용하거나 렌더링 부분에서 텍스쳐의 밉매핑이나 옥트리를 이용한 레이 트레이싱들의 적응 방법이 사용되었다. 본 연구에서는 제안한 하이브리드 렌더링 방법은 지역조명 모델에서 기존의 고로 음영과 평면 음영 라이브러리를 개선한 방법으로 하나의 물체를 이루는 여러 개의 폴리곤에 각각 다른 음영법을 적절하게 적용한다. 실시간 렌더링 시간을 줄일 수 있는 효율적인 대안 방법이 될 수 있으며 이러한 장점이 유비쿼터스 환경에서 다양한 단말기 환경의 그래픽 콘텐츠의 실시간 적응 서비스에 매우 적절하게 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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