오경수 교수 연구실 | 숭실대학교 글로벌미디어학부

오경수 연구실

숭실대학교 글로벌미디어학부 오경수 교수

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오경수 연구실은 숭실대학교 글로벌미디어학부 소속 연구실로서 컴퓨터그래픽스이론을 기반으로 실시간 렌더링 품질을 개선하는 연구를 수행합니다. 특히 visibility와 shadow를 다루며, 섀도우 매핑의 아티팩트를 sub-texel 엣지 검출과 적분 기반 섀도우 필터링으로 완화하는 방법을 개발합니다. 전역조명 및 간접조명에서는 효율적인 Monte Carlo integration과 mipmap-based ray marching을 적용하고, denoising 및 edge-preserving 필터링으로 노이즈를 줄이는 방향을 함께 진행합니다. 또한 다층 motion vectors 기반 모션 블러 생성 기법을 통해 시간 효과의 색상 정확도를 개선합니다. 메타버스 융합대학원 사업에서는 XR 콘텐츠와 메타버스 UX 중심의 응용 연계 활동도 병행합니다.

실시간 렌더링물리기반 렌더링전역조명소프트 섀도우모션블러

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가시성 기반 실시간 렌더링(섀도우·전역조명·노이즈 제거) 연구

Visibility-Driven Real-Time Rendering (Shadows·Global Illumination·Denoising) Research

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가시성 기반 실시간 렌더링(섀도우·전역조명·노이즈 제거) 연구

Visibility-Driven Real-Time Rendering (Shadows·Global Illumination·Denoising) Research

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다층 모션 벡터 기반 실시간 모션 블러 연구

Real-Time Motion Blur via Multi-Layer Motion Vectors Research

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메타버스·XR 응용 소프트웨어 연구(콘텐츠·UX·연계)

Metaverse·XR Application Software Research (Content·UX·Integration)

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연구 성과 추이

표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

2총합

5개년 연도별 피인용 수

5총합

주요 논문

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article

인용수 1

2024

Real-Time Motion Blur Using Multi-Layer Motion Vectors

Dong‐Hyun Lee, Hyeoksu Kwon, Kyoungsu Oh

IF 2.5 (2024)

Applied Sciences

모션 블러에 대한 전통적 방법은 종종 단일 레이어에 의존하며, 올바른 색을 벗어나는 경향이 있다. 우리는 모션 블러 효과를 면밀하게 근사하는 멀티레이어 렌더링 방법을 제안한다. 우리의 접근법은 각 픽셀에 대한 모션 벡터를 저장하고, 이 벡터를 여러 샘플 지점으로 분할한 뒤, 현재 픽셀로부터 역방향 탐색을 수행한다. 샘플 지점에서의 색은 그 지점의 모션 벡터가 기원(원점)과 동일한 경우에 한해 샘플링한다. 이러한 절차는 레이어 전반에 걸쳐 반복되며, 깊이 테스트를 위해 가장 가까운 색 값만 샘플링된다. 각 지점에서 샘플링된 평균 색이 모션 블러의 색이 된다. 실험 결과는 본 방법이 전통적 접근에서 흔히 나타나는 색 편차를 유의하게 감소시키며, 누적 방식에 비해 상당한 개선을 나타내는 구조적 유사성 지수(SSIM) 0.8 및 0.92를 달성함을 보여준다.

https://doi.org/10.3390/app14114626

Computer vision

Motion (physics)

Computer science

Artificial intelligence

article

인용수 0

2023

Real-Time Motion Blur using Multi–layer Motion vector

Hyeok-su Kwon, Dong‐Hyun Lee, Kyoungsu Oh

Journal of Korea Game Society

본 논문에서는 다층 레이어를 사용하여 모션 블러를 생성하는 방법을 제안한다. 모션 블러를 생성하는 알고리즘 중 일부는 단일 레이어를 사용하고 이를 커버하기 위해 여러 가지 복잡한 방법을 사용하지만 단일 레이어를 사용하기 때문에 실제 색상과 차이가 있는 결과가 나오게 된다. 본 논문에서는 다중 레이어를 렌더링 하여 그 정보를 기반으로 실제 색상에 가까운 모션블러를 생성한다. 모든 픽셀들은 다중 레이어에서 자기 자신에게 도착하는 모션 벡터를 탐색하고 탐색된 모션 벡터를 거꾸로 따라가며 여러 개의 샘플 포인트를 생성한다. 샘플 포인트에서 샘플한 모션 벡터가 샘플 포인트를 생성할 때 사용한 모션 벡터와 같다면 색상을 샘플한다. 픽셀에서 모션 블러의 색상은 그 픽셀에서 성공적으로 샘플링된 샘플 포인트의 평균 색상이다. 실험 결과 단일 레이어를 사용할 때 발생한 색상 차이 문제가 해결됨과 동시에 샘플 횟수에 따른 시간 감소율이 축적 방법과 약 25배의 속도 차이를 보이며 모션블러 효과를 렌더링함을 확인했다.

http://dx.doi.org/10.7583/jkgs.2023.23.4.93

Motion (physics)

Computer vision

Motion vector

Motion blur

Artificial intelligence

Computer science

Layer (electronics)

Materials science

Image (mathematics)

article

인용수 0

2020

Indirect Illumination Algorithm with Mipmap-based Ray Marching and Denoising

Bo Zhang, Kyoungsu Oh

Journal of Korea Game Society

본 논문은 가시성 테스트를 고려한 실시간 원 바운스(One-bounce) 간접 조명 알고리즘을 소개한다. 먼저, 소수의 레이를 현재 픽셀의 반구 위로 방출시켜 씬 오브젝트들과의 첫 교차점을 계산한다. 만약 해당 교차점이 광원으로부터 직접적으로 조명을 받고 있다면, 해당 지점의 조명 컬러를 수집 한다. 그 다음, 간접 가시성을 얻기 위해 레이와 복셀의 교차점 테스트를 가속화하는 3D 밉맵 레이 마칭 알고리즘(MRM)을 사용한다. 이후 로컬 평균 교체(LMR) 방법을 이용한 에지 보존 필터링 기법을 반복하여 간접조명 이미지의 노이즈를 제거 한다. 본 연구의 방법은 고품질 전역 조명 이미지를 효율적으로 생성할 수 있다.

https://doi.org/10.7583/jkgs.2020.20.3.75

Fast marching method

Noise reduction

Algorithm

Computer science

Computer vision

Marching cubes

Artificial intelligence

Visualization

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2024년 6월-2031년 12월

|1,200,000,000원

지역지능화혁신인재양성(경남대학교)

1. 비전 : AI+Data-Driven Engineering(ADD) 기반 경남주력산업 디지털대전환 선도 및 신성장산업 육성 2. 목표가. AI+Data-Driven Engineering 기반 경남주력산업 디지털대전환을 주도할 연구개발나. 산업수요 맞춯명 AI/SW 융합형 인재 양성 다. 신성장산업 육성을 위한 지역 산업 혁신 생태계 구축

디지털전환

빅데이터

인공지능

데이터 기반 제조공학

AI/SW융합

주관|

2022년 6월-2029년 12월

|2,400,000,000원

지역지능화혁신인재양성(경북대학교)

[세부 1] 보행자(VRU) 교통 안전 서비스 제공을 위한 기술 디자인 및 구현 - VRU와 이동장치(차량, 자전거, 전동킥보드 등) 간의 상호인식 기법 연구 - VRU와 이동장치 (차량, 자전기, 전동킥보드) 사이 메시지 전송 기법 연구 [세부 2] 영상 데이터 공공 활용을 위한 개인정보 보호 기술 개발 - 실내 및 실외CCTV에서 촬영된 영상을 필요에 따라 차등화할 수 있는 커스터마이징 익명화 영상 저장 기술 - 익명화된 영상 데이터 모음에서 특정 조건을 만족하는 사람 재인식 기술 [세부 3 ] 분자진단 시약 미세 측정 키트 - 유전자 분석기 미세 시약 유량 측정 시스템 개발 계획 수립 - OCT 시스템 개발 [세부 4 ] 광융합 피부케어 시스템 - 두피 미세혈관 측정 시스템 개발 계획 수립 - 두피 미세혈관 측정 OCA 시스템 개발 [세부 5 ] 수면호흡음 분석 및 진단 시스템 - 음향신호 기반의 수면 무호흡 검출 기법 선행 연구 조사 및 연구 개발 데이터 확보 - 질환 의심자를 판정할 수 있는 알고리즘 개발 [세부 6 ] 가상 ECU 시뮬레이션 환경 연구 개발 - Classic AUTOSAR vECU V1 개발 - Classic AUTOSAR vECU V2 개발 [세부 7 ] 가상화 기반 파라미터 최적화 및 원격 제어 스마트 팩토리 - 센서 노드 연결 가상화 프레임워크 개발 - 센서-엣지-클라우드 분산협력 시스템 구성 [세부 8 ] 클라우드 기반 차세대 컴퓨팅 자원 가상화를 통한 디지털 트윈 기술 개발 - 기존 디지털 트윈 서비스 기술 분석 및 계획 수립 - 디지털 트윈 서비스 전반에 대한 워크로드 분석결과 확보

스마트시티

의료

미래자동차

스마트 팩토리

클라우드 컴퓨팅

2022년 6월-2027년 12월

|1,100,000,000원

메타버스 융합대학원(서강대학교)

- 깊은 통찰력과 세계적 수준의 실무역량을 갖춘 메타버스 고급인재 양성- 창조적 아이디어를 실감미디어 기술을 통해 발전시키는 능력 배양- 메타버스 환경과 기술을 지속가능한 사업모델로 구현- 실감미디어 이용자 및 시장에 대한 다양한 대응 역량 증대- 최적화된 XR 실감미디어를 개발할 수 있는 심화 역량 강화- 3차원 가상공간 및 이안의 가상 생명체 및 가상인...

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