이 연구에서는 3D 1인칭 슈팅게임의 시각적 요소를 살펴보고, 그 고유한 특징으로 인해 새롭게 구성되는 주체의 문제를 검토하였다. 3D 1인칭 슈팅게임은 현실 세계에서 인간이 갖는 시각 경험을 재매개함으로써 게이머로 하여금 몰입감을 창조한다. 주관적 시점의 구성, 상대적으로 투명한 인터페이스의 설정 등은 3D 1인칭 슈팅게임의 영상이 지니고 있는 특징이라 할 수 있다. 이러한 게임의 시각적 요소를 통해 구성되는 주체는 영화에서 봉합과 같은 장치를 통해 형성되는 주체와 다른 것이며, 게이머는 주관적 시점과 자율적인 영상 구성을 통해 시선의 주체, 행위의 주체이자 서술의 주체가 된다. 그러나 3D 1인칭 슈팅게임에서 게이머는 완전한 의미의 말하는 주체가 아니라 시야의 제한으로 인해 불완전한 수준의 주체에 머무르게 된다.

실 세계 공간에 가상 물체를 사실적으로 합성하기 위해서는 공간 내에 존재하는 조명정보 등을 분석해야 한다. 본 논문에서는 카메라에 대한 사전 교정(calibration)없이 카메라 및 조명의 위치 등을 추정하는 새로운 조명공간 재구성 방법이 제안된다. 먼저, 어안렌즈(fisheye lens)로부터 얻어진 전방향(omni-directional) 다중 노출 영상을 이용해 HDR (High Dynamic Range) 래디언스 맵(radiance map)을 생성한다. 그리고 다수의 대응점으로부터 카메라의 위치를 추정한 다음, 방향벡터를 이용해 조명의 위치를 재구성한다. 또한 대상 공간 내 많은 영향을 미치는 전역 조명과 일부 지역에 국한되어 영향을 주는 방향성을 갖는 지역 조명으로 분류하여 조명 환경을 재구성한다. 재구성된 조명환경 내에서 분산광선추적(distributed ray tracing) 방법으로 렌더링한 결과로부터 사실적인 합성영상이 얻어짐을 확인하였다. 제안된 방법은 카메라의 사전 교정 등이 필요하지 않으며 조명공간을 자동으로 재구성할 수 있는 장점이 있다.

In this paper we propose the methodology for 3D background image construction in computer games. This methodology was developed based on TIP (Tour Into the Picture) using a vanishing line Proposed by Kang et at. The methodology Proposed in this study can simply implement a 3D background for a computer game with a background model which is very complex or based on a real picture. Compared to the graphics technologies generally used, the proposed methodology does not need the process of modeling elaborate 3D information of a background, and hence can display the background even on a low grade personal computer using a small reference image. TIP technology was successfully applied to the implementation of a background model for a computer game and was found to be appropriate especially for real time games.

본 논문에서는 복잡한 랜덤 배경 하에서 위치하고 있는 게임 플레이어의 얼굴 영상을 스테레오 매칭을 이용하여 배경과 분리하여 추출할 수 있는 방법에 대하여 기술한다. 사람과의 상호 작용이 필요한 게임일수록 사람의 동작이나 각 부위에 대한 인식이 필요하다. 이 방법은 게임 이외에도 보안 시스템, 의류 시뮬레이션, 3D 모델링 그리고 로보틱스와 같은 분야에 적용될 수 있다. 스테레오 매칭에 관해서는 많은 연구가 있어왔으며, 기본적으로 영역기반 방법과 특징기반 방법으로 분류될 수 있다. 본 논문의 제안 방법 에서는 영역기반 방법으로 처리를 시작하고, 다단계 크기의 윈도우를 적용하여 물체의 경계선을 찾는 작업을 진행한다. 각 윈도우 크기에 대하여 유사성 커브가 생성되며, 이 값은 물체의 경계선을 판별하는 특징으로 사용된다. 전단계에서 생성된 코어스(coarse) 영역은 유사성 커브 방식에 의하여 머지 작업을 거치며, 최종적으로 대상 물체의 영상을 추출하게 된다.