[논문]절차적 생성 방법을 이용한 실시간 갯벌 모델링

박상현

doi:10.13067/jkiecs.2021.16.5.947

초록
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메타버스에 대한 관심이 증가하면서 가상현실을 간접 체험에 접목하려는 많은 노력이 이루어지고 있으며, 게임과 같은 오락뿐만 아니라 학생들의 교육에 활용하고자 하는 시도도 증가하고 있다. 간접 체험의 핵심적인 기술은 사용자가 실제와 같이 느낄 수 있게 대상을 모델링하는 것이다. 갯벌과 같은 자연환경은 시간에 따라 수시로 변하고, 많은 생명체들도 서식한다. 본 논문에서는 갯벌의 생태 환경을 사실적으로 표현하는 체험 콘텐츠를 제작하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 갯벌이 시간적으로 변화하는 모습을 자연스럽게 모델링하는 방법을 설명하고, 갯벌에 서식하는 생명체인 게를 행동 트리를 이용하여 NPC 형태로 모델링하는 방법을 설명한다. 구현 결과는 제안하는 방법이 간단한 알고리즘을 사용하지만 갯벌의 모습을 잘 표현하는 것을 보여준다.

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As an interest in metaverse increases, there are many studies to apply virtual reality to indirect experiences. Virtual reality is increasingly being used not only for entertainment such as games but also for educational content. A key technology of indirect experience is modeling an object to provi...

As an interest in metaverse increases, there are many studies to apply virtual reality to indirect experiences. Virtual reality is increasingly being used not only for entertainment such as games but also for educational content. A key technology of indirect experience is modeling an object to provide a realistic experience to the user. Natural environments such as tidal flats change with time, and many living things also live there. In this paper, we propose a method for creating experiential content that accurately models the ecological environment of tidal flats. The proposed method explains how to naturally model the temporal change of tidal flats. We also explain how to model a crab, a creature that inhabits the tidal flat, in the forms of an NPC using the behavior tree. Implementation results show that the proposed method uses simple algorithms but expresses the shapes of tidal flats well.

주제어

표/그림 (13)

그림 그림 1. 갯벌 지형 생성을 위한 세부 기능 Fig. 1 Detailed functions for generating terrains
그림 그림 2. 구멍 생성 Fig. 2 Hole generation
그림 그림 3. 노이즈 크기에 따른 옥타브의 형태 (a) 작은 스케일의 노이즈, (b) 큰 스케일의 노이즈 Fig. 3 Octave shape according to the noise scale (a) small scale noise, (b) large scale noise
그림 그림 4. FBM 방법을 이용한 갯벌 지형 생성 Fig. 4 Tidal flat terrain generation using FBM
그림 그림 5. 이미지의 가중치 설정 파라미터 Fig. 5 Parameters for weights of image
그림 그림 6. 텍스쳐에 사용된 이미지 (a) 젖은 영역, (b) 마른 영역 Fig. 6 Images for texturing (a) wet area, (b) dry area
그림 그림 7. 이미지를 이용한 텍스쳐링 Fig. 7 Texturing using images
그림 그림 8. 이벤트 처리 구조 Fig. 8 Structure of event handling
표 표 1. 행동트리 노드 Table 1. Behavior tree nodes
그림 그림 9. 게에 적용된 행동트리 Fig. 9 Behavior tree applied to crab
그림 그림 10. 지형에 생성된 게 Fig. 10 Generated crabs on the terrain
그림 그림 11. 게에 적용된 애니메이션 컨트롤러 Fig. 11 Animation controller applied to crab
그림 그림 12. 게의 Fight 애니메이션 Fig. 12 Fight animation of crab

참고문헌 (14)

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