초록 ▼

□ 연구개요
본 연구는 영화등 콘텐츠에 많이 등장하는 수많은 캐릭터가 등장하는 군중씬을 자동으로 생성하고 제어하기 위한 컴퓨터그래픽스 기법을 개발하고자 한다. 연구의 핵심은 콘텐츠를 직접 저작하는 애니메이터의 의도를 최대한 반영하기 위한 제어성에 초점에 맞춘 패치기반 군중 시뮬레이션 기법을 개발하는데 있다. 이 기법은 크게 뎁스 센스 기반 군중 행동양식 제어 기법, 패치기반 시뮬레이션 재활용기법, GPU기반 계층적 시공간 충돌감지 기법, 하이브리드 궤적기반 집합제약조건을 만족하는 모션 합성알고리즘을 구현한다. 모든 알고리즘은

□ 연구개요
본 연구는 영화등 콘텐츠에 많이 등장하는 수많은 캐릭터가 등장하는 군중씬을 자동으로 생성하고 제어하기 위한 컴퓨터그래픽스 기법을 개발하고자 한다. 연구의 핵심은 콘텐츠를 직접 저작하는 애니메이터의 의도를 최대한 반영하기 위한 제어성에 초점에 맞춘 패치기반 군중 시뮬레이션 기법을 개발하는데 있다. 이 기법은 크게 뎁스 센스 기반 군중 행동양식 제어 기법, 패치기반 시뮬레이션 재활용기법, GPU기반 계층적 시공간 충돌감지 기법, 하이브리드 궤적기반 집합제약조건을 만족하는 모션 합성알고리즘을 구현한다. 모든 알고리즘은 윈도우 기반 PC에서 실험을 통해 확인하며, CPU와 GPU 부분으로 구분하여 개발하며, GPU처리의 경우 OpenGL기반 쉐이더 기법을 이용한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
뎁스센서기반 군중 행동양식 제어기법: 뎁스센서를 이용하여 사용자의 모션을 캡처한 후에 이를 변형하여 군중의 모션생성에 이용하는 모션 산란기술(Perturbation)기술을 개발을 완료 함
패치기반 시뮬레이션 재활용기법 개발 : 군중시뮬레이션을 통해 얻은 각 개별모션을 시공간 데이터구조에 저장하여 이를 쉽게 다른 시뮬레이션에 mix & match하도록 하는 patch기반 시뮬레이션 알고리즘을 개발하였으며 현재 시공간 데이터 구조를 개발완료하여 사용자 인터페이스를 통해 모션 변경이 가능하도록 하였으며, 현재 mix & match 테스트 중에 있음
GPU기반 계층적 시공간 충돌감지 기법개발 : 본 연구를 위해 로보틱스분야에서 사용되는 RVO(Reciprocal Velocity Obstacle), HRVO(Hybrid Reciprocal Velocity), ORVO(Optimized Reciprocol velocity Obstacle)알고리즘을 비교분석 후에 이를 GPU에서 처리하기 위한 시스템을 개발하였으며, 최근 발표된 Implicit Crowds방법과 power law기법에 대한 비교분석을 수행 중임.
Hybrid궤적 기반 집합 제약조건을 만족하는 모션 합성 알고리즘개발 : 주어진 위치 제약조건을 만족하기 위하여 시작점으로부터 위치제약점까지를 greedy method를 이용한 모션 생성 알고리즘을 개발 완료 함

□ 연구개발결과의 중요성
단순히 사람으로 이루어진 군중 뿐 아리나, 실세계에서 쉽게 볼 수 있는 곤충 및 집단 움직임(Flock)을 시뮬레이션하는 기본모델로 사용할 수 있으며 시공간 궤적을 이용한 모든 애니메이션에 본 연구결과를 적용할 수 있음. 특히 시간적으로 많은 계산 시간을 요하는 군중 시뮬레이션을 간단한 시공간 패치단위로 나눈 후에 이를 시공간상에 연결하여 새로운 시뮬레이션을 생성하는 패치기반 시뮬레이션 기법은 새로운 시뮬레이션을 쉽게 생성할 수 있는 새로운 기법으로 사용될 수 있을 것으로 예상 됨

(출처 : 연구결과 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 3
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
• 가. 연구의 필요성 ... 5
• 나. 연구목표 ... 5
• 다. 연구범위 ... 6
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 7
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 9
• 4. 참고문헌 ... 10
• 5. 연구성과 ... 10
• 끝페이지 ... 11