점 클라우드의 그래프 기반 형상묘사

전문가 제언

○ 제안한 알고리즘은 구현하기가 보다 쉽고, 그래프 기반 표현으로 점 데이터로부터 효율적인 개략 골격 묘사 기법을 보였다. 결과적으로 점으로 된 표본 곡면과 부피 측정 데이터로부터 보다 좋은 결과를 얻게 됨을 보였다. 제안한 방법의 주된 기여는 임의 차원의 점집합 데이터를 처리하는 가능성, 쌍 구조체(?, f)와 연관된 표현의 일반성, 모든 차수의 표본점을 수용한다는 것이다. 일반성에 대해서는 점 클라우드 그래프 기법은 어느 경우의 표본 점 집합으로부터라도 골격 형상을 얻을 수 있다는 것이고, 수용성은 일반적으로 라프라시안(Laplacian)-기반 축소(contraction)를 요구하는 과정을 무시하고 바로 골격 묘사를 수행한다는 것이다.

○ 본 연구와 같은 그래프-기반 형상묘사는 불규칙적으로 예측할 수 없게 주어진 복잡한 삼차원(정지), 사차원(정속도로 이동) 그리고 오차원(가속도로 이동), 나아가 다차원 점 데이터로부터 형상을 구성하는 골격 묘사 기법으로 산업에 널리 사용할 수 있다. 따라서 이 분야의 연구는 매우 중요하다 하겠다.

ㅇ 실제세계의 복잡한 데이터로부터 가상세계의 간단한 형상으로 쉽게 구현하는 알고리즘은 모바일 클라우드 매체(스마트 폰, 스마트 패드 등)의 발전과 함께 매우 중요한 연구과제가 될 것이다. 예를 들어 의학 분야에서 X-선이나 MRI를 사용하는 데 부담이 있을 경우 본 논문이 제시한 방법을 활용하여 체내의 여러 구조를 살필 수 있겠고, 또한 가상현실, 증강현실 그리고 혼합현실 구현에서 표본 점 데이터를 입력할 수 있는 경우 카메라 매체로 사진을 촬영할 필요 없이 보이는(visible) 부분뿐만 아니라 보이지 않는(invisible) 부분에 대해서도 골격 형상 묘사가 가능해질 것이다.

ㅇ 이 방법의 역(inverse) 알고리즘이 구현되고 구체화되면 다차원 다양체로부터 점 클라우드 데이터를 추정할 수 있게 되어 오늘날 공학과 과학에서 큰 과제의 하나인 역 계산 문제(inverse problem)를 해결하는 방법의 하나로 사용될 수도 있을 것이다.

ㅇ 이 분야의 국내 연구동향은 점 데이터로 부터 형상을 구성하는 분야, 특히 컴퓨터 그래픽스와 영상처리 분야 전문가 사이에서 활발히 연구되고 있다.

저자

Mattia Natalie, Silvia Biasotti, Guiseppe Patane, Bianca Falcidieno

자료유형

학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

정보통신

연도

2011

권(호)

73

잡지명

Graphical Models

과학기술
표준분류

정보통신

페이지

151~164

분석자

김*진

분석물

• 점 클라우드의 그래프 기반 형상묘사.pdf [399,552 byte]

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