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학술저널
저자정보
주은정 (클로버추얼패션) 최명걸 (가톨릭대학교)
저널정보
한국컴퓨터그래픽스학회 컴퓨터그래픽스학회논문지 컴퓨터그래픽스학회논문지 제26권 제5호
발행연도
2020.12
수록면
15 - 24 (10page)

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본 연구에서는 주어진 옷감 시료의 정적 드레이프 모양으로부터 해당 옷감을 시뮬레이션하기 위해 필요한 시뮬레이션파라미터를 추정하는 데이터 기반 학습법을 제시한다. 정적 드레이프의 모양을 형성하기 위해 의류 산업계에서 옷감을 물성에 따라 분류하기 위해 사용하는 쿠식 드레이프 (Cusick’s drape)에서 착안한 방법을 사용한다. 학습 모델의입력 벡터는 특정 옷감의 정적 드레이프모양에서 추출한 특징 벡터와 옷감의 밀도 값으로 구성되고, 출력 벡터는 해당 드레이프 결과를 도출하는 여섯 가지 시뮬레이션 파라미터로 구성된다. 실제에 가깝고 편향되지 않은 학습 데이터를 생성하고자 먼저 400가지의 실제 니트옷감에 대한 시뮬레이션 파라미터를 수집하고 이로부터 GMM (Gaussian mixture model) 생성 모델을 만든다. 다음, GMM 확률분포에 따라 대량의 시뮬레이션 파라미터를 무작위 샘플링한다. 샘플링된 각각의 시뮬레이션 파라미터에 대해 옷감 시뮬레이션을 수행하여 가상의 정적 드레이프 결과를만들고 이로부터 특징 벡터를 추출한다. 생성된 데이터를 로그선형회기(log-linear regression) 모델로 피팅한다. 학습의 수치적 정확도를 검증하고 시뮬레이션 결과의 시각적 유사도를 비교하여 제시된 방법의유용성을 확인한다.
#옷감 #시뮬레이션 #파라미터 추정 #정적 드레이프 #회기 #Cloth #Simulation #Parameter Estimation #Static Drape #Regression

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구 배경
3. 옷감 시뮬레이션 모델
4. 정적 드레이프와 특징 벡터
5. 학습 데이터 생성과 학습 모델
6. 실험 및 평가
7. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (26)

참고문헌 신청
G. E. Cusick / 1965 / The dependence of fabric drape on bending and shear stiffness / Journal of the Textile Institute Transactions 56(11):T596~T606 google schola K. S. Bhat / 2003 / Estimating cloth simulation pa- ´rameters from video / Proceedings of the 2003 ACM SIGGRAPH/Eurographics symposium on Computer animation :37~51 google schola H. Wang / 2011 / Data-driven elastic models for cloth : modeling and measurement / ACM transactions on graphics(TOG) 30(4):1~12 google schola E. Miguel / 2012 / Data-driven estimation of cloth simulation models / Computer Graphics Forum 31(2pt2):519~528 google schola D. Mongus / 2012 / A hybrid ˇevolutionary algorithm for tuning a cloth-simulation model / Applied Soft Computing 12(1):266~273 google schola

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