Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
적대적 생성 신경망을 통한 기후별 현실적 지형 생성 |
| 영문제목(English Title) |
Realistic Terrain Generation by Climates using Generative Adversarial Networks |
| 저자(Author) |
이로운
강형엽
RoUn Lee
HyeongYeop Kang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 1756 ~ 1758 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
절차적 지형 생성(procedural terrain generation)은 컴퓨터 알고리즘을 통해 가상 월드에서 체험할 수 있는 무한한 지형을 생성해주는 방법이다. 게임과 메타버스 콘텐츠의 수요가 커지며, 가상 월드의 크기 또한 점점 커지고 있다. 이에 따라 가상 월드 지형 생성에 수작업을 줄일 수 있는 여러 절차적 지형 생성 방법이 제안되고 있다. 하지만, 기존 지형 생성 방법은 대부분 노이즈(noise)를 통한 지형 생성 방법이다. 노이즈는 무작위성에 의존하여 사용자가 원하는 지형을 만들기 위해 추가적인 작업이 필요하다는 것과 현실적인 지형 데이터를 반영하지 못해 사실적이지 못한 지형이 만들어진다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 현실의 위성 데이터로 cGAN(conditional generative adversarial networks)을 학습시켜 실시간으로 새로운 지형을 만들 수 있고, 사용자가 원하는 기후의 지형을 요청하면 그에 맞는 지형이 생성되는 시스템을 제안한다. 또한, 언리얼(unreal) 엔진을 통해 생성된 지형 데이터를 3D 메시(mesh)로 시각화하여 콘텐츠로의 활용 가능성을 확인한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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