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초록·키워드
본 연구에서는 SPH(Smoothed particle hydrodynamics) 기반의 입자 데이터를 활용하여 다양한 벡터장 패턴을 효과적으로 시각화할 수 있는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 방법은 물리 기반 시뮬레이션에서 널리 사용되는다항식 보간 방식인이동최소제곱(Moving Least Squares, MLS)을 응용한다. 그러나 기존의 MLS는 격자 공간을 전제로 고차 보간을 수행하며, 벡터 제약 조건을 포함하기 때문에 SPH와 같은 비정형 입자 데이터에 직접 적용하기에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 입자들이 공간상에 불규칙하게 분포되어 있다는 특성을 고려하여, SPH 커널 기반의 비등방성 가중치를 활용해 입자 밀도를 추정하고 이를 MLS 프레임워크에 통합하였다. 제안된 알고리즘은 다양한 형태의 벡터장을 입자 기반 데이터에서도 정밀하게 재현할 수 있도록 설계되었으며, 기존 격자 기반 MLS나 발산 제약형 MLS로는 포착하기 어려운 미세한 벡터장 구조들을 시각화 실험을 통해 효과적으로 표현함을 보여준다.
본문·목차
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-094006371
