PBR 텍스처에서 사실적 표현과 양식화 표현의 인지 전환점 연구 : 재질별 양식화 단계 비교를 중심으로

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 PBR（Physically Based Rendering） 텍스처의 양식화 수준（Stylization Level）에 따라 사실적 표현에서 양식화된 표현으로 인지가 전환되는 재질별 임계값을 도출하는 것을 목적으로 한다. 자극물은 나무, 금속, 암석, 직물 4종 재질에 대하여 섭스턴스 디자이너（Substance 3D Designer）에서 단일 SBS 포맷 그래프로 양식화 수준 7단계（SF1~SF7）를 통제하여 제작하였다. 이후 언리얼 엔진 5（Unreal Engine 5, UE5）의 라운드 큐브 표준화 형상에 동일한 카메라, 조명, 노출 조건을 적용하여 총 28장의 자극물을 렌더링하였다. 자극물의 단계적 조작 타당성은 7개 텍스처 통계 지표를 통해 검토하였으며, 그중 핵심 4지표인 에지 밀도（Edge Density）, 회색도 동시 발생 행렬 엔트로피（GLCM Entropy）, Tamura 거칠기（Coarseness）, 고속 푸리에 변환 주파수 에너지（FFT Frequency Energy）의 Spearman 상관 |ρ|는 나무 0.9911, 금속 1.0000, 암석 0.9911, 직물 1.0000 로 나타났다. 이를 통해 4재질 모두에서 SF1~SF7로 조작된 양식화 수준에 따라 정량 지표가 단조적으로 변화함을 확인하였다. 인지 평가는 양식화 수준에 대한 7점 리커트 평정으로 수행하였으며, 총 62명의 유효 응답을 수집하였다. 응답자는 게임 그래픽 실무 경력 6년 이상의 숙련 실무자 16명, 1~5년차 초급 실무자 4명, 게임 외 일반군 42명으로 구성되었다. 초급 실무자 집단은 표본 규모가 작아 주요 집단 비교에서는 제외하고 참고 집단으로만 다루었다. 분석 결과, 전체 응답자 기준 리얼리스틱–스타일라이즈드 인지 전환 임계 SF는 나무 SF5, 금속 SF4, 암석 SF6, 직물 SF6으로 도출되었다. 이는 동일한 양식화 단계라 하더라도 재질 유형에 따라 관찰자가 양식화로 인식하는 시점이 다르게 나타날 수 있음을 보여준다. 응답자 집단 비교에서는 숙련 실무자 집단이 나무, 금속, 암석 3개 재질에서 게임 외 일반군보다 한 단계 늦은 임계 SF를 보였으며, 직물 재질에서는 두 집단의 임계 SF가 동일하게 나타났다. 다만 숙련 실무자 표본 규모가 제한적이므로, 본 집단 차이는 실무 경력에 따른 판단 경향 차이의 가능성을 보여주는 탐색적 관찰로 해석할 필요가 있다. 본 연구는 PBR 텍스처의 양식화 수준이라는 다속성（multi-feature） 통합 시각 변수를 4종 재질에 적용하고, 정량 지표와 관찰자 평정을 함께 활용하여 재질별 인지 전환 지점을 탐색적으로 도출하였다는 점에 의의가 있다. 또한 본 연구의 결과는 PBR 텍스처 양식화 수준을 감각적 판단에만 의존하지 않고, 측정 가능한 시각 속성과 관찰자 반응의 관계 속에서 논의할 수 있는 기초 자료를 제공한다. This study aims to identify material-specific perceptual transition points at which PBR （Physically Based Rendering） textures are perceived as shifting from realistic to stylized representations according to their stylization level. Stimuli were produced for four material categories—wood, metal, rock, and fabric—using a single SBS graph format in Substance 3D Designer. For each material, seven stylization stages （SF1–SF7） were controlled and exported. The resulting textures were rendered as a total of twenty-eight stimuli in Unreal Engine 5 （UE5）, using a standardized rounded cube shape and identical camera, lighting, and exposure conditions. The stepwise manipulation validity of the stimuli was examined using seven texture-statistical indicators. Among them, the four core indicators—edge density, gray-level co-occurrence matrix entropy （GLCM entropy）, Tamura Coarseness, and Fast Fourier Transform frequency energy （FFT Frequency energy）—showed mean absolute Spearman correlations |ρ| of 0.9911 for wood, 1.0000 for metal, 0.9911 for rock, and 1.0000 for fabric. These results indicate that the quantitative indicators changed monotonically according to the SF1–SF7 stylization stages across all four materials. A perceptual evaluation was conducted using a seven-point Likert scale for stylization level, and sixty-two valid responses were collected. The respondents consisted of sixteen experienced practitioners with six or more years of game graphics experience, four novice practitioners with one to five years of experience, and forty-two non-game general respondents. Due to the small size of the novice practitioner group, the main group comparison focused on the experienced practitioner group and the non-game general group. Based on the full respondent sample, the realistic–stylized perceptual transition SF was observed at SF5 for wood, SF4 for metal, SF6 for rock, and SF6 for fabric. This suggests that the point at which a texture is perceived as stylized may differ depending on the material category, even when the same stylization-stage structure is applied. In the group comparison, the experienced practitioner group showed a tendency toward one-stage later transition SFs than the non-game general group for wood, metal, and rock, while both groups showed the same transition SF for fabric. However, because the sample size of the experienced practitioner group was limited, this group difference should be interpreted as an exploratory observation rather than as a definitive effect of professional experience. This study is significant in that it treats the stylization level of PBR textures as a multi-feature integrated visual variable and explores material-specific perceptual transition points by combining quantitative indicators with observer ratings. The findings provide exploratory data for discussing PBR texture stylization not only as a sensory or qualitative judgment, but also in relation to measurable visual properties and perceptual responses.

목차 (Table of Contents)

• 국문초록 1
• 목차 3
• 표 목차 6
• 그림 목차 8
• I. 서 론 1
• 1.1 연구 배경 및 목적 1
• 1.2 연구 범위 및 방법 7
• 1.3 논문 구성 10
• II. PBR 텍스처 양식화 12
• 2.1 3D 게임과 텍스처 표현 12
• 2.1.1 렌더링 파이프라인과 텍스처의 위치 12
• 2.1.2 게임 아트에서 텍스처 표현의 역할 13
• 2.1.3 텍스처 표현 기준과 협업 맥락 14
• 2.2 PBR 텍스처의 표현 단계 14
• 2.2.1 물리 기반 반사 모델과 실시간 PBR 워크플로우 15
• 2.2.2 PBR 6채널의 정의와 시각적 기여 16
• 2.2.3 채널 결합과 양식화 수준의 형성 19
• 2.3 시각 텍스처 복잡도 속성과 정량화 20
• 2.3.1 시각 텍스처 복잡도와 디테일 밀도 20
• 2.3.2 텍스처 분석 지표: 에지, 엔트로피, 거칠기 21
• 2.3.3 시각 혼잡도와 공간 주파수 기반 정량화 22
• 2.3.4 본 연구의 정량 지표 구성 23
• 2.4 텍스처 표현에 대한 인지 24
• 2.4.1 재질 외양과 관찰자 인식 25
• 2.4.2 비사실적 렌더링과 스타일라이즈드 표현의 지각 평가 26
• 2.4.3 사실적–양식화 표현의 연속체와 양식화 갈래 27
• 2.4.4 PBR 텍스처 양식화 인지 연구의 위치 30
• III. 실 험 설 계 33
• 3.1 자극물 제작 34
• 3.1.1 자극물 설계 원칙 35
• 3.1.2 SBS 파일 구조 고정 36
• 3.1.3 SF 함수 시스템 37
• 3.1.4 4재질 통일 워크플로우 39
• 3.1.5 최종 자극물 구성 41
• 3.2 자극물 표준화 캡처 42
• 3.2.1 표준화 캡처의 근거 42
• 3.2.2 UE5 캡처 셋업 43
• 3.2.3 일괄 캡처 절차 46
• 3.3 측정 지표 및 예비 결과 49
• 3.3.1 핵심 4지표 51
• 3.3.2 보조 3지표 52
• 3.3.3 조작 검증 기준 53
• 3.3.4 결과 제시 방식 54
• 3.4 인지 평가 설문 설계 54
• 3.4.1 설문 구조 개관 55
• 3.4.2 주 척도: 리얼리스틱–스타일라이즈드 7점 평정 56
• 3.4.3 보조 척도: 4개 속성 평정 57
• 3.4.4 주의력 확인 문항 58
• 3.4.5 표집 전략과 응답자 집단 구분 59
• 3.4.6 윤리, 익명성, 보상 59
• IV. 실험결과 및 분석 61
• 4.1 자극물 객관성 검증 61
• 4.2 응답자 구성 및 응답 품질 점검 64
• 4.3 재질별 인지 전환 임계값 도출 67
• 4.4 논 의 71
• 4.4.1 정량 지표와 주관 평정의 관계 71
• 4.4.2 재질별 인지 전환 지점의 차이 72
• 4.4.3 응답자 집단에 따른 판단 경향 73
• 4.4.4 후반부 변화 양상의 보조적 관찰 73
• 4.4.5 다속성 통합 변수로서 양식화 수준의 해석 75
• 4.4.6 자유 의견에 대한 질적 분석 76
• V. 결 론 80
• 5.1 연구결과의 종합 80
• 5.2 연구의 의의 및 한계 81
• VI. 참고문헌 88
• VII. 부 록 93
• 부록 A 설문 문항 전문 94
• 부록 B 자극물 슬롯 매핑 및 제시 순서 통제 104
• 부록 C 응답 검증 및 이상치 처리 규칙 106
• 부록 D 민감도 분석 108
• 부록 E 자극물 생성용 SD 노드 그래프 110
• 부록 F 본조사 자유 의견 111
• VIII. Abstract 116
• 〈표 목차〉
• [표 2-1] PBR 6채널 정의와 시각 기여 18
• [표 2-2] 시각 텍스처 복잡도 정량화의 학술 흐름과 본 연구 지표 대응 24
• [표 2-3] 텍스처 표현 및 인지의 주요 연구 흐름과 본 연구의 위치 32
• [표 3-1] 본 연구의 실험설계 구성 34
• [표 3-2] 4재질 SBS 제작 워크플로우의 공통 사양 41
• [표 3-3] UE5 자극물 캡처 셋업 파라미터 45
• [표 3-4] 핵심 4지표의 정의와 산출 방식 52
• [표 3-5] 보조 3지표의 정의와 산출 방식 53
• [표 3-6] 자극물 조작 검증 기준 54
• [표 3-7] 보조척도 4개 속성 정의 58
• [표 3-8] 주의력 확인 문항 구성 59
• [표 3-9] 응답자 집단 구분 기준 59
• [표 4-1] 4재질 핵심 4지표 Spearman 상관
• ρ
• 62
• [표 4-2] 응답자 집단 구성 64
• [표 4-3] 응답자 집단별 주의력 확인 문항 통과율 65
• [표 4-4] 재질별 인지 전환 임계 SF 67
• [표 4-5] 응답자 집단별 정렬 단조성 보조 분석 70
• [표 4-6] 재질별 SF6→SF7 후반부 평정 변화량: 보조 분석 75
• [표 5-1] 4재질 인지 전환 임계 SF 종합 81
• [부록A 표1-1] 설문 문항 일람표 95
• [부록A 표1-2] 보조 4속성 문항 구성 （Q-b · Matrix） 100
• [부록A 표1-3] 인구통계 문항 구성 101
• [부록B 표1-1] 자극물 구성표 104
• [부록B 표1-2] 제약 설정 105
• [부록C 표1-1] 검증 기준 항목 106
• [부록D 표1-1] 평균 평정 기준에 따른 재질별 임계 SF 민감도 분석 108
• [부록D 표1-2] 주의력 문항 통과에 따른 재질별 임계 SF 민감도 분석 108
• [부록E 표1-1] 공개 저장소의 위치 110
• [부록E 표1-2] 공개 노드 그래프 파일 목록 110
• [부록F 표1-1] 분류 요약표 112
• [부록F 표1-2] 자유 의견 전수 112
• 〈그림 목차〉
• [그림 1-1] PBR 텍스처 양식화 단계의 예시 3
• [그림 2-1] PBR 6채널 시각화와 셰이딩 결합 결과 19
• [그림 2-2] 리얼리스틱–스타일라이즈드 연속체와 본 연구 SF 단계 28
• [그림 2-3] 양식화 갈래 분류와 본 연구 SF 변이의 위치 30
• [그림 3-1] SD 내 Style_Factor 기반 선형 보간 함수 그래프 구조 39
• [그림 3-2] UE5 자극물 캡처 셋업 다이어그램 47
• [그림 3-3] 4재질 × 7단계 자극물 그리드 （총 28장） 48
• [그림 4-1] 4재질 핵심 4지표 SF1~SF7 단조 변이 곡선 63
• [그림 4-2] 제시 순서 4그룹（A·B·C·D）별 4재질 평균 평정 곡선 66
• [그림 4-3] 4재질 SF1~SF7 평균 평정 곡선 및 응답자 집단 비교 68
• [그림 4-4] 동수 조건（n=16） 부트스트랩 검증 곡선 69
• [그림 5-1] 임계 SF의 오브젝트（방패） 전이 예시 85