[논문]자유형 변형 축을 이용한 이미지 변형

손의성; 최윤철

doi:10.9717/kmms.2014.17.10.1229

자유형 변형 축을 이용한 이미지 변형
Image deformation using freeform deformation axis 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.17 no.10, 2014년, pp.1229 - 1238

손의성 (Department of Computer Science, Yonsei University) , 최윤철 (Department of Computer Science, Yonsei University)

Abstract ▼ AI-Helper

Various 2D Shape deformation techniques has been presented recently. Concerning intuitive control of deformation, gradient domain 2D deformation techniques have an advantage over FFD(Free-form deformation) approaches, since they can deform objects with less control points. However, semantic shape properties such as thickness or length are difficult to handle in these approaches due to they treat the whole shape as a simple flat shape without structural meaning. In this paper, we propose a 2D shape deformation algorithm that deforms shapes using thin, deformable skeletal structure called freeform deformation axis (FDA). This concept separates the target shape and the deformable structure and thus enables user to manipulate shapes more intuitively.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서 제안하는 변형방식은 다양한 모양으로 구성된 객체들을 하나의 애니메이션 캐릭터로 구성하고 이를 조작하여 자유롭게 동작을 표현할 수 있는 데 목표를 두고 있다. 따라서 이와 같은 2D 변형 방식은 사용자가 쉽게 동작을 표현할 수 있도록 지원하는 것이 중요한 과제라고 볼 수 있으며, 또한 물리적인 실재감을 주는 변형의 품질과 효율적인 변형을 수행하는 문제도 함께 고려해야 할 중요한 요소이다.
본 논문에서는 freeform deformation axis(FDA)를 도입하여 이에 연결된 다양한 2D 모양과 및 애니메이션 캐릭터를 변형하는 방식을 제안한다. FDA는 사용자에 의해 그려지며 다양한 굵기 속성을 가질수 있는 변형 구조이다.
따라서 이와 같은 2D 변형 방식은 사용자가 쉽게 동작을 표현할 수 있도록 지원하는 것이 중요한 과제라고 볼 수 있으며, 또한 물리적인 실재감을 주는 변형의 품질과 효율적인 변형을 수행하는 문제도 함께 고려해야 할 중요한 요소이다. 본 논문에서는 변형 조작의 효율성에 대한 사용자평가를 통해서 제안된 방법이 변형을 수행하는 과정을 기존의 대표적인 기하 기반 변형방식과 비교하고 평가결과에 대한 분석과 앞으로의 연구 방향에 대해 제시하고자 한다.
본 논문에서는 사용자에 의해 그려진 freeform deformation axis(FDA)에 기초한 2D 이미지/모양 변형 기법을 제안한다. 사용자는 객체가 실제 어떠한 의미상의 구조를 가지고 변형이 될 수 있는지에 대한 개략적인 정보를 Curve형태로 제시하고 이 Curve를 토대로 만들어진 변형 구조를 사용하여 2D 이미지 변형을 수행하는 방식이다.
본 논문에서는 자유곡선형태의 뼈대인 freeform deformation axis를 이용하여 2D 모양을 변형하는 기법을 제안하였다. FDA 기반 모양 변형기법은 변형의 구조가 되는 얇은 뼈대를 조작하는 방식으로 변형될 대상의 모양을 하나로 제약하지 않으며 다수의 모양으로 구성된 객체를 변형하는데 적합한 방식이다.
제안된 방식에서 왜곡량은 세그먼트의 길이와 Laplacian 좌표 두 개의 로컬 속성으로 표현된다. 이어지는 장에서 본 논문은 이 두 개의 로컬 속성에 대해 설명하고 이 후에 이를 어떤 방식으로 통합하는지 제시한다.

제안 방법

FDA 방식의 변형시스템을 이용한 사용자 평가는 각 세 항목의 과제로 이루어진 두 단계의 평가 세션으로 구성하였다. 참가자는 각 과제에서 주어진 객체를 변형하여 목표 모양으로 변형하는 과제를 부여받 았다.
FDA를 이용해서 원하는 모양을 변형하기 위해서본 논문에서는 먼저 intermediate shape를 생성한다. Intermediate shape은 FDA의 변형에 따라 매번 생성되는 중간 구조이다.
기존 기하기반의 알고리즘들과 마찬가지로 본 논문의 제안방식은 에너지 최소화 방법에 기반하고 있다. 특히 Weng 등이 제안한 방식과 같은 비선형 최소자승 최적화 기법을 적용한다[9].
FDA 기반 모양 변형기법은 변형의 구조가 되는 얇은 뼈대를 조작하는 방식으로 변형될 대상의 모양을 하나로 제약하지 않으며 다수의 모양으로 구성된 객체를 변형하는데 적합한 방식이다. 또한 뼈대구조가 없이 모양자체가 변형의 토대가 되는 기존 모양 변형기법과 달리 뼈대의 길이와 두께 속성을 활용하여 전체의 모양을 조작할 수 있는 추가적인 변형방식의 유연성을 제공한다.
변형 조작성에 대한 사용자 평가를 통해서는 제안된 FDA기반의 변형방식과 전체 모양에 대한 변형방식인 ARAP와의 비교실험을 수행하였다. 주어진 변형과제의 setup과 수행과정에서 FDA의 단순화된 뼈대 구조는 사용자로 하여금 모양의 물리적인 특성을 이해하고 변형에 대한 의도를 쉽게 표현하는데 도움이 된다는 사실을 발견할 수 있었고, 특히 단순 회전 핸들 방식 뿐 아니라 고정 회전 핸들 방식이 제공될 때 사용자가 보다 짧은 시간에 주어진 변형과제를 수행할 수 있는 것으로 나타났다.
변형을 조작하기 위해서 본 논문에서는 위치에 대한 제약을 표현하는 다음 항을 추가한다: ∥C_PV- U∥, 여기서 C_p는 위치 제약을 위한 인덱스 매트릭스이고 U는 해당 목표 위치에 대한 정보를 가지고 있는 벡터이다. 또한 이와 비슷하게 세그먼트의 길이에 대한 제약은 ∥C_eV -W∥의 항으로 표현한다.
본 논문에서는 각각의 항에 적용되는 가중치를 사용해서 변형 특성을 조절할 수 있다: w_e는 세그먼트 길이에 적용되는 가중치이며, w_l은 Laplacian 좌표에, w_P는 위치 제약점에, w_E는 세그먼트의 방향을 제약하는데 적용된다. 따라서 에너지 최소화 문제는 다음과 같이 표현될 수 있다:
사용자 평가는 12명의 참가자를 대상으로 수행하였으며, 먼저 시작 전에 사용자 평가 방식에 대한 간략한 설명을 들려주고 어떻게 시스템을 사용하는지보여 준 후 평가를 수행하도록 하였다. Fig.
제안되는 변형 알고리즘은 실제 객체의 형태와 상관없이 FDA에 한정되는데 이를 통해 뼈대기반 변형 방식이 가진 조작성의 장점과 기하기반 변형방식이 가진 유연성의 장점을 나타낸다. 또한 전체 모양에 대한 비선형 기법을 적용하는 방식에 버금가는 변형 결과를 얻을 수 있으면서도 변형구조의 단순화로 인해 선형방식에 준하는 계산비용을 요구한다는 장점을 가진다.
또한 Weng 등이 제안한 방식은 경계선의 모양보존과 전체 넓이 유지에 대한 항이 추가되는 것과 달리 곡선의 변형만을 수행하는 제안 방식의 경우 이러한 제약사항을 고려하지 않게 된다. 제안된 방식에서 왜곡량은 세그먼트의 길이와 Laplacian 좌표 두 개의 로컬 속성으로 표현된다. 이어지는 장에서 본 논문은 이 두 개의 로컬 속성에 대해 설명하고 이 후에 이를 어떤 방식으로 통합하는지 제시한다.

대상 데이터

참가자는 각 과제에서 주어진 객체를 변형하여 목표 모양으로 변형하는 과제를 부여받 았다. 본 논문에서는 FDA방식을 대표적인 기하기반 변형 방법인 Igarashi 등의 방법과 함께 iPad 2에 구현한 후 사용자 평가 시스템을 구성하였으며 이는 각 과제의 수행에 걸린 준비 시간 및 컨트롤 포인트 준비 시간, 그리고 총 수행 시간에 대한 데이터를 수집하였다.

이론/모형

b는 현재 점의 위치인 V에 의존적이나 매트릭스 A는 최초 형태에서 이미 결정되기 때문에 미리 계산해 놓은후 반복되는 변형에 계속해서 활용할 수 있다. 본 논문에서는 iterative Gauss-Newton 방법을 사용해서이 비선형문제를 해결한다[10].
기존 기하기반의 알고리즘들과 마찬가지로 본 논문의 제안방식은 에너지 최소화 방법에 기반하고 있다. 특히 Weng 등이 제안한 방식과 같은 비선형 최소자승 최적화 기법을 적용한다[9]. 그러나 제안방식은 전체 모양의 모든 점들에 대한 변형계산을 수행하는 다른 방식들과 달리 FDA의 변형에만 한정된 계산을 수행한다는 점에서 적은 계산량을 요구한다.

성능/효과

10). Setup 시간에 대한 FDA와 ARAP의 비교를 보면 FDA는 평균 약 3초, ARAP는 평균 약 6초로 더 빠른 수행시간을 나타내고 있는데 이를 통해 고정 핸들 방식이 객체의 변형을 보다 쉽게 지정하는데 유리하다는 것을 알 수 있다. 참가자들은 주어진 변형을 수행하는데 있어 두 방식 모두에서 큰 어려움을 겪지 않았지만, 제안된 방식의 굽힘(bending) 동작에서 상대적으로 더 편리하였다는 긍정적인 반응을 나타내었다.
사용자 평가 결과는 제안 방식이 전체 모양의 점들을 계산에 포함하는 기존 방식들과 비교하여 변형을 수행하는데 있어 상대적인 편리성을 나타내고 있다(Fig. 10). Setup 시간에 대한 FDA와 ARAP의 비교를 보면 FDA는 평균 약 3초, ARAP는 평균 약 6초로 더 빠른 수행시간을 나타내고 있는데 이를 통해 고정 핸들 방식이 객체의 변형을 보다 쉽게 지정하는데 유리하다는 것을 알 수 있다.
특히 제안 방식의 고정 핸들 방식과 회전 핸들 방식, 그리고 뼈대로 이루어진 단순화된 구조가 모양의 물리적인 특성을 이해하고 변형에 대한 의도를 쉽게 표현하는데 도움이 된다는 의견을 나타내었다. 이를 통해 위치를 제약하는 방식의 조작만으로는 사용자의 의도가 직관적으로 반영되기 어렵다는 것을 관찰할 수 있었으며, 각 컨트롤 핸들에 있어서 단순히 회전을 제약하는 방식 뿐 아니라 사용자가 의도에 따라 점진적으로 제약의 강도를 조절할 수 있는 인터페이스에 대한 필요성이 제기되었다.
FDA는 사용자에 의해 그려지며 다양한 굵기 속성을 가질수 있는 변형 구조이다. 제안방식은 뼈대기반 변형방식과 유사한 접근이나, 사용자의 의도에 따라 계층구조 없이 자유로운 형태로 지정될 수 있다는 점과 Curve형태의 연속적인 변형을 표현하는데 있어 고정된 세그먼트로 이루어진 뼈대방식보다 더 유리하다는 차이점이 있다. 변형될 최종 모양의 형태는 FDA의 속성의 하나로써 표현되며 FDA가 변형될 때마다 새롭게 반영되는 중간단계의 구조를 통해서 최종 결과물이 변형되는 방식을 취하게 된다.
변형 조작성에 대한 사용자 평가를 통해서는 제안된 FDA기반의 변형방식과 전체 모양에 대한 변형방식인 ARAP와의 비교실험을 수행하였다. 주어진 변형과제의 setup과 수행과정에서 FDA의 단순화된 뼈대 구조는 사용자로 하여금 모양의 물리적인 특성을 이해하고 변형에 대한 의도를 쉽게 표현하는데 도움이 된다는 사실을 발견할 수 있었고, 특히 단순 회전 핸들 방식 뿐 아니라 고정 회전 핸들 방식이 제공될 때 사용자가 보다 짧은 시간에 주어진 변형과제를 수행할 수 있는 것으로 나타났다.
Setup 시간에 대한 FDA와 ARAP의 비교를 보면 FDA는 평균 약 3초, ARAP는 평균 약 6초로 더 빠른 수행시간을 나타내고 있는데 이를 통해 고정 핸들 방식이 객체의 변형을 보다 쉽게 지정하는데 유리하다는 것을 알 수 있다. 참가자들은 주어진 변형을 수행하는데 있어 두 방식 모두에서 큰 어려움을 겪지 않았지만, 제안된 방식의 굽힘(bending) 동작에서 상대적으로 더 편리하였다는 긍정적인 반응을 나타내었다. 특히 제안 방식의 고정 핸들 방식과 회전 핸들 방식, 그리고 뼈대로 이루어진 단순화된 구조가 모양의 물리적인 특성을 이해하고 변형에 대한 의도를 쉽게 표현하는데 도움이 된다는 의견을 나타내었다.
참가자들은 주어진 변형을 수행하는데 있어 두 방식 모두에서 큰 어려움을 겪지 않았지만, 제안된 방식의 굽힘(bending) 동작에서 상대적으로 더 편리하였다는 긍정적인 반응을 나타내었다. 특히 제안 방식의 고정 핸들 방식과 회전 핸들 방식, 그리고 뼈대로 이루어진 단순화된 구조가 모양의 물리적인 특성을 이해하고 변형에 대한 의도를 쉽게 표현하는데 도움이 된다는 의견을 나타내었다. 이를 통해 위치를 제약하는 방식의 조작만으로는 사용자의 의도가 직관적으로 반영되기 어렵다는 것을 관찰할 수 있었으며, 각 컨트롤 핸들에 있어서 단순히 회전을 제약하는 방식 뿐 아니라 사용자가 의도에 따라 점진적으로 제약의 강도를 조절할 수 있는 인터페이스에 대한 필요성이 제기되었다.

후속연구

특히 스마트폰이나 태블릿 기기와 같이 멀티터치가 지원되는 모바일 기기 상에서 사용자가 직접 애니메이션 객체를 구성하고 간단한 포즈와 모션을 생성하여 애니메이션을 생성하는 방식에 활용될 수 있다. 향후 통합된 하나의 애니메이션 생성 프로세스 개발에 대한 연구가 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	2D 모양 변형과 조작은 무슨 기법인가?	2D 모양 변형과 조작은 이미지 편집이나 변형, 캐릭터 애니메이션 분야에 폭넓게 활용되는 기법이다. 이러한 기법들은 보통 계산비용을 낮추는 성능적인 측면과 높은 품질의 변형결과를 얻는 질적인 측면에 주안점을 두고 있다.
	2D 모양 변형과 조작 기법은 보통 어떤 측면에 주안점을 두고 있는가?	2D 모양 변형과 조작은 이미지 편집이나 변형, 캐릭터 애니메이션 분야에 폭넓게 활용되는 기법이다. 이러한 기법들은 보통 계산비용을 낮추는 성능적인 측면과 높은 품질의 변형결과를 얻는 질적인 측면에 주안점을 두고 있다. 대부분의 기존 변형 기법들의 공통적인 접근은 전체 모양 자체를 하나의 단위로 보고 이를 변형하는 방식을 취하는데, 이는 단일 구조로 이루어진 모양의 변형에 대해서는 좋은 결과를 보이지만 여러 모양이 결합되는 상황이나 객체 내부의 변형 구조가 실제 형태와 다를수록 적용이 어려운 문제가 있다.
	대부분의 기존 변형 기법의 장단점은?	이러한 기법들은 보통 계산비용을 낮추는 성능적인 측면과 높은 품질의 변형결과를 얻는 질적인 측면에 주안점을 두고 있다. 대부분의 기존 변형 기법들의 공통적인 접근은 전체 모양 자체를 하나의 단위로 보고 이를 변형하는 방식을 취하는데, 이는 단일 구조로 이루어진 모양의 변형에 대해서는 좋은 결과를 보이지만 여러 모양이 결합되는 상황이나 객체 내부의 변형 구조가 실제 형태와 다를수록 적용이 어려운 문제가 있다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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