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사진 측정에 의한 옷감의 질감 모델링 및 사실적 렌더링
김민수,김대현,김명준 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.35 No.2
Modeling and rendering of cloth texture have been regarded as one of the most important factors to enhance reality of the contents in the digital contents industry. So far, however, two major approaches to realistically describe the cloth texture were developed: building analytical reflectance model for target cloth and sometimes thread itself and obtaining overall reflectance model using optical equipments. However, yielding a plausible analytic reflection model satisfying many subtle characteristics of a cloth is not an easy task; moreover, fine-detailed modeling of the cloth pattern across the target clothes should also be accompanied by huge amount of computation. The method to obtain overall reflectance model needs expensive measurement equipments and data size becomes huge. Since it applies in the end the reflectance model obtained at one point of a cloth to across whole the visible area of the target clothes, it cannot properly reproduce the pattern of the clothes nor the texture. To address the aforementioned problems, this paper proposes a simple low cost camera rig and a novel method for realistic modeling and rendering of the cloth texture by analyzing photos taken by the proposed camera rig, which can reproduce even the texture pattern applied to the whole clothes, overcoming the one-point reflectance model. 영상 산업 분야에서 옷감의 질감 모델링과 렌더링은 영상에 사실감을 부여해주는 중요한 요소로 여겨진다. 지금까지는 옷감이나 실의 반사모델을 이론적인 방법으로 계산하거나 계측장비를 통하여 옷감의 전반적인 반사 모델을 구하여 옷감의 재질감을 표현하였다. 이론적인 방법으로는 다양한 옷감의 특성을 재현하기가 어렵고, 옷감 패턴을 견사 레벨에서 자세히 모델링해야 하므로 엄청난 계산 시간을 요한다. 기존의 계측장비를 사용할 경우, 획득된 반사모델 데이타가 너무 크고 한 점에서 측정된 반사모델을 옷감전체의 반사모델로 사용해야 하므로 옷감의 패턴이나 결의 모양을 제대로 표현할 수 없다. 본 논문에서는 손쉽게 제작할 수 있는 측정장치를 사용하여 실제 옷감을 촬영하고 분석하여 옷감의 직조패턴까지 재현하는 사실적인 질감 모델링 및 렌더링 방법을 제안한다.
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사진 측정에 의한 옷감의 질감 모델링 및 사실적 렌더링 (pp.84-93)
김민수(Min-Soo Kim),김대현(Dae-Hyun Kim),김명준(Myoung-Jun Kim) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.35 No.1·2
영상 산업 분야에서 옷감의 질감 모델링과 렌더링은 영상에 사실감을 부여해주는 중요한 요소로 여겨진다. 지금까지는 옷감이나 실의 반사모델을 이론적인 방법으로 계산하거나 계측장비를 통하여 옷감의 전반적인 반사 모델을 구하여 옷감의 재질감을 표현하였다. 이론적인 방법으로는 다양한 옷감의 특성을 재현하기가 어렵고, 옷감 패턴을 견사 레벨에서 자세히 모델링해야 하므로 엄청난 계산 시간을 요한다. 기존의 계측장비를 사용할 경우, 획득된 반사모델 데이타가 너무 크고 한 점에서 측정된 반사모델을 옷감 전체의 반사모델로 사용해야 하므로 옷감의 패턴이나 결의 모양을 제대로 표현할 수 없다. 본 논문에서는 손쉽게 제작할 수 있는 측정장치를 사용하여 실제 옷감을 촬영하고 분석하여 옷감의 직조패턴까지 재현하는 사실적인 질감 모델링 및 렌더링 방법을 제안한다. Modeling and rendering of cloth texture have been regarded as one of the most important factors to enhance reality of the contents in the digital contents industry. So far, however, two major approaches to realistically describe the cloth texture were developed: building analytical reflectance model for target cloth and sometimes thread itself and obtaining overall reflectance model using optical equipments. However, yielding a plausible analytic reflection model satisfying many subtle characteristics of a cloth is not an easy task; moreover, fine-detailed modeling of the cloth pattern across the target clothes should also be accompanied by huge amount of computation. The method to obtain overall reflectance model needs expensive measurement equipments and data size becomes huge. Since it applies in the end the reflectance model obtained at one point of a cloth to across whole the visible area of the target clothes, it cannot properly reproduce the pattern of the clothes nor the texture. To address the aforementioned problems, this paper proposes a simple low cost camera rig and a novel method for realistic modeling and rendering of the cloth texture by analyzing photos taken by the proposed camera rig, which can reproduce even the texture pattern applied to the whole clothes, overcoming the one-point reflectance model.
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FabMap: 생성형 AI 기반 가상 원단 제작을 위한 새로운 원단의 PBR 맵 데이터셋 개발과 검증
방수연,정문열 (사)한국컴퓨터그래픽스학회 2025 컴퓨터그래픽스학회논문지 Vol.31 No.2
본 연구에서는 인공신경망을 통해 생성된 원단 재질의 품질 향상을 위한, 원단 고유의 특성에 주목한 새로운 학습 데이터셋 FabMap을 제시한다. PBR(Physically Based Rendering) 맵은 재질의 고유색상, 빛 반사, 거칠기 등이 물리법칙 기반으로구성된 이미지 형태의 정보를 의미한다. 인공신경망을 통해 생성된 원단의 PBR맵을 가상의상디자인 과정에서 활용하기 위해서는, 고품질의 결과물을 위한 풍부한 원단 재질의 학습 데이터셋을 확보해야 한다. 현재 한 장의 가이드 이미지로부터PBR 맵을 생성하는 신경망 연구는 소수의 공개된 데이터셋에 의존하고 있다. 이에 고품질의 다양한 원단 재질 학습 데이터확보의 어려움을 해소하기 위해, 원단의 직조구조와 색상을 기준으로 기존의 데이터를 분류하여, 두가지 방법으로 새로운데이터셋을 개발하였다. 첫번째로, 기존 연구에서 포함되지 않은 새로운 원단 재질을 수집하였다. 두번째로, 다양한 원단종류와 색상을 가질 수 있도록 새로운 재질을 제작하여 보완한다. 이를 통해 부족한 데이터의 양을 보충하고, 원단 특성에주목한 고유의 데이터셋을 제공하여 향후 텍스쳐 생성 인공신경망 및 가상 원단 제작과 가상 의상 디자인 연구에 기여하고자한다. This study introduces FabMap, a new training dataset that focuses on the inherent characteristics of fabrics to enhance the quality of fabric materials generated by artificial neural networks. Physically Based Rendering (PBR) maps convey image-based information derived from physical properties such as color, light reflection, and roughness. To effectively use PBR maps of AIgenerated fabrics in virtual fashion design, it is essential to have a diverse and high-quality fabric dataset. However, current neural network research that generates PBR maps from a single guide image relies heavily on a limited number of publicly available datasets. To address the challenge,the existing data were classified by fabric weave structures and colors, and a new dataset was developed using two methods. First, new fabric materials not included in previous studies were collected. Second, additional fabric textures with various types and colors were created to enrich the dataset. This approach compensates for the limited data volume and offers a unique dataset focused on fabric properties, supporting future research in texture generation neural networks, virtual fabric production, and virtual fashion design.
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Yong-Yun Nam(남용윤),Sa-Soo Kim(김사수),Sang-Gap Lee(이상갑) 한국해양공학회 1996 한국해양공학회지 Vol.10 No.2
소성스핀을 취급하기 위한 이론을 살펴보면 개념적으로 현저히 다른 세가지로 압축된다. 또한 재료직조 현상이 소성스핀의 근원이라고 알려져 있지만, 그 지배인자와 발생근원에 대해서 아직 충분히 연구되어 있지 않다. 따라서 앞으로의 연구에 올바른 방향을 제시하기 위하여 소성스핀의 기본적인 거동에 대한 연구가 요구된다.<br/> 본 연구에서는 체심입방격자 다결정의 소성스핀 시뮬레이션을 통하여, 소성스핀의 거동을 조사하였는데, 재료직조, 변형경화, 변형속도, 하중역전 등의 영향을 검토하였다. 소성발생원인으로 재료직조현상이 강조되었고, 이에 관련한 주요 지배인자를 제시하였다. 무차원 소성스핀은 변형속도, 재료경화에 영향을 받으나 재료직조와 관련한 인자와 비교하여 그 영향이 작게 나타났다.
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