인공모델의 자율 직립방향

전문가 제언

○ 대부분의 디지털 인공모델은 인간 감각에 일치하는 유일한 직립방향을 취할 수 있으나, 다각형 메시(mesh)와 같은 디지털 인공모델은 다양한 기술로 제작되므로 직립방향보다 상당히 기울어진 경사를 가질 수 있다. 이 논문은 저차계수(rank)행렬 정리를 이용하여 인공모델의 직립방향을 찾는 새로운 자율적 방법을 소개하고 모델이 축과 나란한 방향을 취할 때 모델의 영상이 저차계수 행렬로 처리될 수 있음을 보였다.

- 객체 영상의 최적 저차계수 관찰이 가능하도록 하기 위하여 최근에 소개된 TILT(Trans-form Invariant Low-rank Textures) 기법을 사용하여 모델을 반복적으로 회전시킨다. 이후 직립방향은 모델의 기하학적 특성 분석으로 6개 축에 정렬된 후보 방향에서 쉽게 선택될 수 있다. 제시된 방법은 모델의 질적인 측면과 상관없이 모델에 대한 별도의 훈련환경을 요구하지 않고 다양한 구현으로 그 효과성과 안정성을 보였다.

○ 이 논문의 주된 공헌은 첫째, 디지털 인공모델의 직립방향을 찾는 자율기법의 제시와 모델의 별도 훈련환경이 요구되지 않는다는 점이며, 둘째, 비다양체(manifold) 메시와 2D 투영영상모델과 같은 점 클라우드를 포함하는 어떤 경우의 모델형태에도 적용할 수 있다는 점, 셋째, 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 간편하고 직관적 기법이라는 점이다.

○ 이 연구는 컴퓨터그래픽스나 영상처리를 위시한 연상시각화 응용처리뿐만 아니라 건축과 토목에도 활용될 수 있는 소프트웨어 시스템구축에 필요한 기법이다. 따라서 이 기법은 방대한 시각 데이터를 스마트 미디어에 구현해야 하는 가상현실과 증강현실 그리고 물리현실 간의 인지에도 사용할 수 있을 것으로 사료된다.

○ 이 논문의 저자는 중국 사람이다. 난해한 삼차텐서 연산을 이해하고 반복회전법을 이용하는 수치해석기법을 이해해야 한다. 산업?응용수학이 강한 국가의 연구자는 다수 있으나 우리나라의 연구자는 발견하기 어렵다. 향후 한국에서도 이 분야의 활발한 연구 결과를 기대해 본다.

저자

Yong Jin, Qingbiao Wu, Ligang Liu

자료유형

학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

정보통신

연도

2012

권(호)

74

잡지명

Graphical Models

과학기술
표준분류

정보통신

페이지

99~108

분석자

김*진

분석물

• 인공모델의 자율 직립방향.pdf [321,398 byte]

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