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저자정보
김대영 (홍익대학교) 김종원 (홍익대학교) 이혜영 (홍익대학교)
저널정보
한국컴퓨터그래픽스학회 컴퓨터그래픽스학회논문지 컴퓨터그래픽스학회논문지 제15권 제3호
발행연도
2009.9
수록면
19 - 26 (8page)

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본 논문에서는 분할 축과 평면의 위치를 동적으로 결정하는 적응형 KD 트리 구조를 이용한 정점 군집화(Adaptive Vertex Clustering) 알고리즘과 이를 이용한 새로운 메쉬 분할 방법을 소개하고자 한다. 정점 군집화는 주로 한 개의 거대한 3차원 메쉬를 여러 개의 파티션(Partition)으로 분할하여 효율적으로 처리하고자 할 때 사용되는 기법으로, 옥트리 구조를 이용한 공간 분할 기법과 K-평균 군집화(K-Means Clustering) 방법 등이 있다. 그러나 옥트리 방식은 공간 분할 축과 이에 따른 분할된 공간의 크기가 고정되어 있어서 파티션 메쉬 면의 정렬 상태가 고르지 못하고 포함된 정점의 개수가 균등하지 못한 단점이 있다. 또한, K-평균군집화는 균등한 파티션을 얻을 수 있는 반면 반복처리와 최적화를 위해 많은 시간이 소요된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적응형 정점 군집화를 통해 빠른 시간에 균등한 메쉬 분할을 생성하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 적응형 KD 트리는 메쉬가 포함된 경계상자(Bounding Box) 공간을 정점의 개수와 분할 축의 크기를 기준으로 계층적으로 분할한다. 그 결과 각 파티션 메쉬는 컴팩트성(compactness)의 특성을 유지하며 균등한 수의 정점을 포함하게 되어 각 파티션의 균등한 처리시간 및 메모리 소요량 등의 장점을 살려 향후 메쉬 간소화 및 압축 등의 다양한 메쉬 처리에 활용될 수 있기를 기대한다. 본 방법을 적용한 3차원 모델의 실험 통계와 분할된 파티션 메쉬의 시각적인 결과도 함께 제시하였다.





#정점군집화 #메쉬분할 #kd트리 #Vertex Clustering #Mesh Partitioning #KD Tree

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. KD 트리를 이용한 적응형 정점 군집화
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론 및 향후 과제
감사의 글
참고문헌
<저자소개 >

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
1. [단행본] - H.Samet / 1989 / Spatial Data Structures:Quadtrees,octrees,and other hierarchical methods / Addison-Wesley,Redding,Mass. google schola 2. [학술지(정기간행물)] - P. Cignoni / 2003 / External memory management and simplification of huge meshes / IEEE Trans.Visualization and Computer Graphics 9 (4) : 525 ~ 537 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - T. Boubekeur / 2006 / Volume-surface trees / Computer Graphics Forum(In Proc.of Eurographics 2006) 25 (3) : 399 ~ 406 google schola 4. [학술대회논문] - J. Rossignac / 1993 / Multi-resolution 3D approximation for rendering complex scenes / Modeling in Computer Graphics : 455 ~ 465 google schola 5. [학술대회논문] - Kok-Lim Low / 1997 / Model simplification using vertex-clustering / Siggraph:ACM Special Interest Group on Computer Graphics and Interactive Techniques : 75 ~ 82 google schola

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