인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
본 논문에서는 페이스(Face)의 법선 벡터의 변형을 단계적으로 활용하여 특징을 보존한 채 스무딩을 더 효율적으로 수행할 수 있는 효율적인 알고리즘을 소개한다. 기존의 방법들은 라플라시안 스무딩 또는 코탄젠트(Cotangent)를 사용하여 인접한 정점들을 기반으로 평균을 계산하거나 정점의 위치를 조정했다. 그러나 이 접근법들은 특징을 보존하지 못하거나 메모리 사용량과 계산량이 많아 다양한 실시간 애플리케이션에 활용하기 어렵다. 본 논문에서 제안하는 방법은 페이스의 법선 벡터를 기반으로 특징점을 식별하고 법선 벡터의 변형에 따라 스무딩을 단계적으로 수행함으로써 메모리와 계산량을 줄이면서도 메시의 특징을 보존할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 실시간으로 특징을 보존한 스무딩을 가능하게 하므로 게임, 가상현실 및 메타버스 등 다양한 실시간 애플리케이션에 적용할 수 있다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.