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Summary
CONTENTS
목차
제1장 서론 29
제1절 연구의 필요성 31
제2절 연구 목표 33
1. 최종목표 33
2. 1차년도 연구 목표 33
3. 2차년도 연구 목표 34
4. 3차년도 연구 목표 35
5. 4차년도 목표 36
제3절 연구내용 및 범위 37
1. 최종 연구 개발 목표 및 내용 37
2. 연차별 연구개발 목표 및 내용 39
제4절 기대효과 45
1. 기술적 효과 45
2. 경제적 효과 45
3. 산업적 효과 46
제2장 영상기반 모델링 기술 47
제1절 기술동향 49
제2절 연구개발 내용 55
1. 카메라 자동 보정 55
2. 폴리곤 편집을 통한 모델링 64
3. 영상기반 곡면 모델링 68
4. 물체 표면 특성에 무관한 3차원 모델링 82
제3절 연구개발 결과 88
1. 영상기반 모델링 S/W 88
2. 물체 표면 특성에 무관한 3차원 모델링 시스템 93
제4절 결론 94
제3장 디지털액터 표현 기술 95
제1절 기술 동향 97
1. 얼굴애니메이션 기술 97
2. 얼굴쉐이딩 기술 99
3. 영상을 이용한 렌더링 기술 100
4. 머리카락, 옷, 끈 표현 기술 103
5. 근육기반 인체변형 기술 104
제2절 연구개발 내용 107
1. 얼굴애니메이션 기술 107
2. 얼굴 쉐이딩 기술 111
3. 영상을 이용한 렌더링 기술 112
4. 머리카락, 옷, 끈 표현 기술 113
5. 근육기반 인체변형 기술 115
제3절 연구개발 결과 116
1. 얼굴애니메이션 기술 116
2. 얼굴쉐이딩 기술 120
3. 영상을 이용한 렌더링 기술 126
4. 머리카락, 옷, 끈 표현 기술 132
5. 근육기반 인체변형 기술 144
제4절 결론 148
1. 얼굴애니메이션 기술 148
2. 얼굴쉐이딩 기술 148
3. 영상을 이용한 렌더링 기술 149
4. 머리카락, 옷, 끈 표현 기술 149
5. 근육기반 인체변형 기술 150
제4장 군중 애니메이션 기술 151
제1절 기술 동향 153
1. 군중시뮬레이션 기술 153
2. 동역학 시뮬레이션 기술 158
제2절 연구개발 내용 162
1. 군중시뮬레이션 기술 162
2. 동역학시뮬레이션 기술 187
제3절 연구개발 결과 202
1. 군중시뮬레이션 기술 202
2. 동역학 시뮬레이션 기술 216
제4절 결론 227
1. 군중 시뮬레이션 기술 227
2. 동역학 시뮬레이션 기술 229
제5장 실사/CG 합성 기술 231
제1절 연구의 필요성 233
1. 기술 개발 배경 233
2. 기술 동향 234
제2절 연구개발 내용 236
제3절 연구개발 결과 237
1. 카메라 트래커 237
2. 3D 로토스코핑 271
3. 영상 해상도 변경 (Blow-up) 277
제4절 결론 284
제6장 결론 285
참고문헌 290
부록 297
표 1. 계산 결과 89
표 2. 선명화된 영상의 기존 방법과 제안된 방법 간의 비교 281
그림 1. 영상 기반 모델링의 절차 50
그림 2. 기본도형과 폴리곤 편집을 통한 3차원 모델링 66
그림 3. 직교투영 텍스쳐 추출 67
그림 4. 개발된 영상기반 곡면 모델링 S/W의 기본 구조 69
그림 5. C¹의 지역적인 3차 곡선 보간 71
그림 6. 3차 NURBS 곡면 73
그림 7. 쌍선형 곡면의 예 74
그림 8. 생성된 선직면의 예 75
그림 9. 선직면이 생성되는 과정 75
그림 10. 일반 실린더의 예 76
그림 11. 회전 곡면의 생성 과정 77
그림 12. Skinned surface의 생성 과정 78
그림 13. Swept Surface 80
그림 14. Boundary Patch를 생성 할 네 개의 경계 곡선 80
그림 15. Boundary Patch의 생성 과정 (a) u 방향으로 선직면 (b) v 방향으로의 선직면 (c) 쌍선형 곡면 (d) Boundary Patch 81
그림 16. 구현한 하드웨어 시스템 83
그림 17. 그림자 영역의 발생 84
그림 18. 카메라 보정에 사용된 보정 상자 네 장의 이미지 88
그림 19. 영상기반 모델링 결과 89
그림 20. 영상기반 모델링 S/W 스크린샷 90
그림 21. 다면체 모델링 결과예 91
그림 22. 개선문 모델링 결과 92
그림 23. NURBS를 이용한 곡면 모델링 92
그림 24. 헬름홀츠 스테레오를 이용한 3차원 복원 결과 93
그림 25. 극좌표계에서 BRDF 요소간 관계 101
그림 26. 인체 골격과 근육 105
그림 27. 비디오 액터의 음성에 기반을 둔 립싱크 생성 과정 및 결과 116
그림 28. 비정형 퍼포먼스 표현 기술 (FAStudio::Performer) 117
그림 29. 해부학기반 얼굴 애니메이션 플러그인 S/W 118
그림 30. 모션캡처 데이터와 퍼포먼스 생성 119
그림 31. 퍼포먼스 전이 수행 120
그림 32. 퍼포먼스 전이 및 합성 결과 120
그림 33. 얼굴 특성 맵 소스 촬영 시스템 121
그림 34. 촬영된 이미지 쌍과 색온도 보정 이미지 122
그림 35. 얼굴 피부 맵 분리 시스템 123
그림 36. 최종난반사 칼라텍스쳐 맵 123
그림 37. Maya에서 텍스쳐 맵을 활용한 렌더링 124
그림 38. 종류별로 분리된 DB를 조합하는 얼굴 피부 쉐이더 125
그림 39. Maya에서 피부 렌더링 125
그림 40. 미세 조정을 통한 이미지 느낌의 변화 126
그림 41. 최종 렌더링된 디지털액터 126
그림 42. HDRI 획득 S/W 127
그림 43. HDRI Shader 127
그림 44. 색온도, 노출 조절을 통한 렌더링 효과 128
그림 45. 실사 조명 정보를 이용한 렌더링 128
그림 46. BRDF 측정 및 활용 과정 130
그림 47. Anisotropic 물체와 Isotropic 물체의 차이 131
그림 48. Anisotropic 물체 사진 (물체 45도씩 회전) 131
그림 49. BRDF 데이터를 이용한 렌더링 132
그림 50. BRDF 데이터를 이용한 최종 렌더링 결과 132
그림 51. 머리카락 모델링 소프트웨어 133
그림 52. 머리카락 모델링 적용 결과 133
그림 53. 머리카락 시뮬레이션 프로그램 135
그림 54. 머리카락 시뮬레이션 적용 결과 135
그림 55. 의류 시뮬레이션 프로그램 137
그림 56. 털 모델링 및 시뮬레이션 소프트웨어 139
그림 57. 헤어 렌더링 적용 결과 139
그림 58. 끈 시뮬레이터 작업화면(좌) 및 적용 결과(우) 141
그림 59. 면적 기반 물리 모델을 사용한 옷감 시뮬레이터 142
그림 60. 비선형 직물 물성 시뮬레이션 프로그램 및 적용 결과 143
그림 61. 근육의 종류 145
그림 62. 근육모델을 쉽게 생성하기 위한 Wizard 145
그림 63. 발의 위치에 따른 회전값의 오차 163
그림 64. 발의 위치를 고려한 동작연결 164
그림 65. 좌:원래동작, 중간:동작크기 늘림, 우:동작크기 줄임 167
그림 66. 군중 전투 장면을 위한 FSM 168
그림 67. 군중 로케이션용 그리드 모델 169
그림 68. 군중 충돌 회피를 위한 영역 탐색 170
그림 69. 레이와 지형과의 교차점을 이용한 높이 획득 및 적용 결과 172
그림 70. 모션캡처 데이터(좌)와 보간에 의한 모션 데이터(우) 비교 173
그림 71. 모션 블렌딩과 키프레임 간의 관계(A, B 두 모션인 경우) 174
그림 72. 모델 임포트(좌), 마야 클립 연결(중), 무기 데이터 연결(우) 177
그림 73. 군중 S/W 구조의 Class Diagram 180
그림 74. 2단계 이동 동작 애니메이션 연결 방법 182
그림 75. 패스 생성 알고리즘 183
그림 76. 캐릭터 구조 (충돌을 위한 기하구조와 내부의 관절구조) 188
그림 77. 발의 충돌 기하 디자인 189
그림 78. 하체에 대한 동역학 시뮬레이션 모델 190
그림 79. 역동역학 제어에 대한 구성도 191
그림 80. 물체간 충돌관계 예시도 195
그림 81. 충돌처리 하드웨어 구조도 197
그림 82. 광선-삼각형 충돌검사에 대한 충돌 처리 엔진의 블록도 200
그림 83. 하드웨어 LCP solver 블록도 201
그림 84. 개울 건너기;(좌)한발점프, (중)두발점프, (우)징검다리 202
그림 85. 환경을 고려한 동작 변형;(좌)언덕, (우)계단 203
그림 86. 개인 행동양식 처리 프로그램 203
그림 87. 일필휘지 작업결과(계단과 곡선경로 이동) 204
그림 88. 군중 생성을 위한 메뉴 204
그림 89. 군중 플러그인을 이용한 작업화면과 결과화면 205
그림 90. 성벽을 통과하여 전투하는 장면 205
그림 91. 주인공을 향해 몰려드는 모습(좌), 주인공을 따라가는 모습(우) 205
그림 92. 주인공의 동작에 따라 반응하는 군중 장면 206
그림 93. 1대 다수의 격투 장면 206
그림 94. 1대 다수 격투 장면을 위한 사용자인터페이스 및 설정 장면 207
그림 95. 곡선경로를 따라 이동(좌), 리더를 따라 이동(우) 208
그림 96. 가까운 목적지를 향해 이동하는 모습 208
그림 97. 방향 지정(좌) 및 랜덤(우)으로 이동하는 모습 208
그림 98. 설정된 길을 따라 이동(좌), 언덕에 반응하여 올라가는 장면(우) 209
그림 99. 일반적인 장애물 회피 209
그림 100. 위험한 물체에 대해 반응하는 장면 210
그림 101. 군중 애니메이션 플러그인 사용자인터페이스 210
그림 102. 2단계 군중 시뮬레이션 211
그림 103. FSM 을 위한 스크립트 212
그림 104. 영화 '중천'에서 군중 장면 213
그림 105. 패스자동생성 시뮬레이션 결과 215
그림 106. Copy & Paste 군중 시뮬레이션 GUI 215
그림 107. 동역학 시뮬레이션 마야 플러그인 216
그림 108. Custom Shelf Buttons 218
그림 109. Parameter Control Window 219
그림 110. Behavior Control Window 219
그림 111. Force Control Example 219
그림 112. Constraint Control Example 220
그림 113. Dynamics Plug-in Maya Hypergraph Example 220
그림 114. 모션캡처 데이터와 동역학 시뮬레이션 221
그림 115. 모션캡처 데이터와 동역학 시뮬레이션 221
그림 116. 사용자지정 경로 따라가기 222
그림 117. 다양한 상황에 대한 동역학 시뮬레이션 223
그림 118. 2명 이상의 캐릭터에 대한 동역학 시뮬레이션 223
그림 119. 군중 시뮬레이션과 동역학 시뮬레이션의 연동 224
그림 120. 충돌처리 가속 H/W 보드 225
그림 121. 디지털 액터와 실사 영상 합성의 Pipeline 234
그림 122. 카메라 보정에 이용되는 요소 234
그림 123. SIFT 연산에서 가우시안 크기 공간 238
그림 124. SIFT 연산을 위한 크기 공간 239
그림 125. SIFT 연산에서 극대값, 극소값 검출 240
그림 126. 특징점 추출 241
그림 127. 크기 불변 특징 벡터 242
그림 128. 추출된 크기 불변 특징점 242
그림 129. RANSAC 계산 흐름도 243
그림 130. 임의 추출 일치(RANSAC) 정합 결과 244
그림 131. Synthetic Data의 자동복원 결과 250
그림 132. 보로노이 다이어그램과 딜러니 삼각망 252
그림 133. 3차원 점의 기준 평면으로의 투영 252
그림 134. 딜러니 삼각망 3차원 배경기하 추출 253
그림 135. 원래의 H∞와 새로이 정의된 Hr∞ 의 관계(이미지참조) 254
그림 136. 시뮬레이션 실험을 통한 카메라 보정결과 259
그림 137. 카메라 보정에 사용된 평행사변형 영상 260
그림 138. 평행성을 이용해 보정된 카메라를 통한 3차원 구조 복원 261
그림 139. 카메라 트래킹 상용툴의 작업화면 262
그림 140. 해상 트래커의 적용대상으로 하는 영상 263
그림 141. 각 축방향 회전의 정의 263
그림 142. 해상 트래커의 회전행렬 R의 개념 264
그림 143. 해상 트래커의 전체 작업 흐름도 265
그림 144. 수평선 추출 과정 266
그림 145. 수평선을 검출의 각 단계별 영상 266
그림 146. 해상 트래커에서 Pan을 구하기 위한 소실점 이용 267
그림 147. 해상 트래커에서 카메라 중심의 이동 계산 269
그림 148. 해상 트래커 Maya Importing 270
그림 149. 영화 '한반도'에서 개발기술이 적용된 영상 271
그림 150. World, Camera, image 좌표축 간의 관계 272
그림 151. 여러 가지 삼각분할 방법들 273
그림 152. 파아스 트리(Parse Tree)와 삼각분할의 유사성 274
그림 153. 삼각분할을 통하여 시점 변환 후 복원할 배경 평면 찾기 275
그림 154. 시점 전환 영상 변환 프로그램 275
그림 155. 시점 전환되어 복원된 영상 열 276
그림 156. 원래 영상과 사각형의 내부 영상이 배경 영상으로 대체된 영상 276
그림 157. 임의의 디지털 필터 278
그림 158. 임의의 디지털 임력 영상 278
그림 159. 각 방향에 대한 디지털 필터 279
그림 160. 일반적인 전 방향 디지털 필터 279
그림 161. 선명화 알고리즘 적용 샘플 영상 부분 확대 281
그림 162. Blow-up 플러그인 실행화면 282
그림 163. 영상 확대 시 제안 알고리즘(좌)과 기존 알고리즘(우) 화질비교 283
그림 164. 스타워즈 '요다', 반지의 제왕 '골룸', 슈퍼맨 리턴즈 '슈퍼맨' 287
그림 165. '트로이', '나니아 연대기', '황후화' 287
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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