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초록·키워드
본 논문에서는 GPU 기반 시뮬레이션 프레임워크를 제안하여, 액체-옷감 상호작용에서 발생하는 난류(Turbulence), 확산(Diffusion), 주름(Wrinkle)과 같은 세부적인 물리 현상을 효율적으로 표현한다. 기존의 방법은 운동량 보존 법칙에만 의존하여 상호작용을 표현하기 때문에 세부적인 시각적 특징을 놓치는 경우가 있다. 이를 해결하기 위해, FLIP(Fluid-implicit particle) 방식을 사용하여 기존 입자 기반의 액체 기법보다 더 세밀한 액체 흐름을 구현하고, PBD(Position-based dynamics)방식을 통해 옷감의 기본 물리 특성을 시뮬레이션한다. 또한, 난류, 확산, 주름과 같은 세부적인 특징을 효율적으로 처리하기 위해 공간 해싱(Spatial hashing), 그래프 컬러링(Graph coloring), 메모리 최적화 등의 GPU 병렬화 기술을 활용한다. 그 결과, CPU 방식보다 수십 배 이상의 성능을 향상했으며, 세부적인 시각적 특징을 빠르게 표현한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092513819
