제목 : 적응형 가닥 지오메트리 이미지를 사용하는 ConvNet을 통해 효율적이고 안정적인 고해상도 머리카락 및 모피 생성 방법 및 시스템
김종현*, 등록번호 : 10-2797800
(* : 인하대학교)
Abstract : 물리 기반 시뮬레이션은 현실적인 환경과 상호 작용 경험의 생성을 가능하게 하여 몰입감을 높이기 위해 가상 현실, 증강 현실 등 다양한 분야에 널리 적용되고 있다. 그 중에서도 머리카락(Hair)과 퍼(Fur)의 모델링과 시뮬레이션은 가상 캐릭터의 스타일과 개성을 표현하는 데 결정적인 요소이다. 머리카락 스트랜드 사이의 상호 작용을 정확하게 포착하는 것은 해결되지 않은 도전 과제이기 때문에 현실적인 머리카락 시뮬레이션은 디지털 인간 생성 과정에서 여전히 어려운 과제 중 하나로 남아 있다. 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 비선형 움직임을 훈련하지 않고 머리카락의 비선형 움직임을 효율적으로 나타내기 위하여 적응형 가닥 지오메트리 이미지를 사용하는 ConvNet을 통해 효율적이고 안정적인 고해상도 머리카락 및 퍼 생성 방법 및 시스템을 제공하는데 있다. 머리카락의 복잡한 역학을 효과적으로 포착하고 시뮬레이션하기 위해 스트랜드 형상의 기하학 영상을 활용하는 새로운 프레임워크를 제안한다.
[patent]