본 기술은 그래픽 모델 정점 좌표와 엔드 토큰을 입력 열로 삼아, 들로네 삼각분할을 사전 학습한 포인터 네트워크로 삼각형 꼭짓점을 순차 선택해 메쉬 구조를 생성하는 그래픽 처리 장치입니다. 디코더 유닛별 어텐션 가중치가 최대인 정점을 고르고 3개씩 묶어 삼각형 엘리먼트를 구성합니다.
메쉬 구조는 비행기 기류 해석 등 물리 시뮬레이션에 널리 쓰이며 삼각형 엘리먼트가 이상적 형상에 가까울수록 결과가 정확해집니다. 그러나 기존 메쉬 모델링 기법은 삼각형 엘리먼트의 형상 품질을 고려하지 않는 경우가 많아 시뮬레이션 정확도가 떨어지는 문제가 있었습니다.
본 기술은 삼각형 단위가 완성되는 3k+1번째 디코더 유닛 이외에서 엔드 토큰의 어텐션 스코어에 음수 값을 더해 불완전한 삼각형 출력을 막고, 소프트맥스로 정점을 선택합니다. 학습된 모델이 정삼각형에 가까운 엘리먼트를 우선 생성해 메쉬 품질이 높아집니다. 전산유체해석·구조해석용 CAE 전처리, 3D 모델링 및 게임 그래픽 엔진 등에 적용될 수 있어 수작업 보정 없이도 시뮬레이션 신뢰도가 높은 메쉬를 빠르게 얻을 수 있습니다.
본 발명은 과학기술정보통신부의 기하 딥러닝 기술을 이용한 데이터 기반의 메쉬 알고리즘 연구 지원을 통해 개발되었습니다.
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