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윤성민(Seongmin Yun),이문배(Munbae Lee),박상훈(Sanghun Park) 한국정보과학회 2010 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.16 No.7
흩어진 점 데이터의 집합으로부터 음함수 곡면을 생성하는 기법들이 다양한 과학과 공학 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 본 논문에서는 다중스케일 커널을 이용하여 2차원 점 데이터를 함수 형태로 표현하고, 이것이 실시간 데이터 액세스가 필요한 그래픽스 응용에 효과적으로 활용될 수 있음을 보인다. 전처리 단계에서 계산되고 저장된 함수 계수들을 이용해, 실시간 응용 프로그램에서 임의의 위치에 대한 함수 값을 액세스하는 과정은 기존의 연구 방법들과 유사하지만, 실시간 처리 과정에서 사용자가 원하는 섬세한 레벨의 함수 값을 자유롭게 선택할 수 있다는 점에서 본 기법은 다른 기법들과 차별된다. 내재적으로 다중해상도 표현을 지원하는 함수를 계산할 수 있는 것은 멀티 스케일 커널이 갖는 수학적인 특성에 기인하며, 이 커널은 2차원뿐만 아니라 n차원 데이터의 다중해상도 표현을 위해 확장가능하다. Reconstruction of implicit surfaces from scattered point data sets have been developed in various engineering and scientific studies. In this paper, we represent a method to construct functions of 2D point data using multi-scale kernels and show it can be applied to graphics applications needed to access data in real-time. Our approach is similar to previous work in that a set of coefficients of the functions are calculated and stored in the preprocessing stage and function values at arbitrary positions are evaluated for real-time applications, however, it is different from others in that users can choose detail levels freely in real-time processing stage. The reason why the functions implicitly supports multi-resolution results from the mathematical properties of multi-scale kernels, and proposed method can be expanded to represent multi-resolution functions of n-dimensional data.
윤성민(Seongmin Yun),이문배(Munbae Lee),박상훈(Sanghun Park) 한국정보과학회 2011 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.17 No.4
실세계 모델로부터 획득된 3차원 점군을 다각형 메쉬, 매개화 곡면, 또는 음함수 곡면과 같은 명시적인 표현 형태로 변환하는 다양한 기법들이 개발되어 활용되고 있다. 본 논문에서는 커널과 다중해상도 분석 이론을 기반으로 하는 다중스케일커널을 이용하여 흩어진 점군을 다중 스케일 음함수 곡면으로 재구성하는 방법에 대해 소개한다. 이것은 이전 재구성 방법들과 달리 입력 데이터에 대한 별도의 처리 없이 다중스케일 재구성이 가능하며, 계산된 함수는 다중스케일로 분해되어 다중해상도 표현을 지원할 뿐만 아니라, ?차원 데이터를 위해 자연스럽게 확장될 수 있다. 3차원 흩어진 점군에 대한 실험을 통해 제안하는 기법의 특성과 성능에 대해 설명한다. A variety of reconstruction methods has been developed to convert a set of scattered points generated from real models into explicit forms, such as polygonal meshes, parametric or implicit surfaces. In this paper, we present a method to construct multi-scale implicit surfaces from scattered points using multi-scale kernels based on kernel and multi-resolution analysis theories. Our approach is different from other methods in that multi-scale reconstruction can be done without additional manipulation on input data, calculated functions support level of detail representation, and it can be naturally expanded for n-dimensional data. We show features and performances of the proposed method through experimental results for 3D scattered points.