earticle

영어

In this paper, a Manhattan distance measurement method is generalized and added by taking an absolute value in each axis direction, and a distance measurement method for two and three dimensions is presented. It is also used to apply it to the Worley noise function and implement it. Existing methods can only calculate for two dimensions, but in the proposed method, it can be applied to both two and three dimensions. In addition, with the newly proposed method, a wider range of pattern changes can be made when applied to the Worley noise function using Manhattan distance. In addition, since the concept of distance is a basic concept used in a wide variety of fields, generalizing it can be said to have a very important meaning. Focusing on the fact that the existing Manhattan distance appears in the form of a rhombus for two dimensions and an octahedron for three dimensions, we intend to expand it. The proposed method presents a generalized concept of distance by extending the existing Euclidean distance and Manhattan distance concepts for two and three dimensions using a very simple method. By applying this extended distance concept to the Worley noise function, richer and more diverse forms can be obtained, and procedural texture patterns based on the Worley noise can also produce more diverse results. In this study, the usefulness of the proposed distance calculation method can be confirmed by experimenting with patterns that can be obtained using the newly proposed method and showing examples of extended results of patterns that can be obtained from existing distance concepts.

한국어

본 논문에서는 각 축 방향으로 절대값을 취해 더하는 형태의 맨해튼 거리 측정법을 일반화하 여 2차원 및 3차원에 대한 거리 측정 방법을 제시한다. 또한 이를 이용하여 Worley 노이즈 함수에 적용하여 구현하는데 이용한다. 기존의 방법으로는 2차원에 대해서만 계산이 가능했으 나 제안된 방법에서는 2차원과 3차원에 모두 적용 가능하다. 또한 새로 제안된 방법을 사용하 면 맨해튼 거리를 사용하는 Worley noise함수에 적용할 경우 더 광범위한 패턴 변화를 줄 수 있다. 또한 거리 개념은 매우 다양한 분야에 사용하는 기본 개념이므로 이를 일반화하는 것은 매우 중요한 의미를 가진다고 할 수 있다. 기존의 맨해튼 거리가 2차원에 대해서는 마름모 형 태와 3차원에 대해서는 8면체의 형태로 나타나는 점에 착안하여 이를 확장하고자 한다. 제안 된 방법에서는 매우 간단한 방법을 사용하여 2차원과 3차원에 대해 기존의 유클리드 거리와 맨해튼 거리 개념을 확장하여 일반화된 거리 개념을 제시한다. 이러한 확장된 거리 개념을 Worley 노이즈 함수에 적용함으로써 더 풍부하고 다양한 형태를 얻을 수 있으며 이에 따라 Worley 노이즈를 기반으로 한 프로시저럴 텍스처 패턴 또한 더 다양한 결과를 생성할 수 있 게 된다. 본 연구에서는 새로 제안된 방법을 사용하여 얻을 수 있는 패턴을 실험하여 기존의 거리 개념에서 얻을 수 있는 패턴의 확장된 결과의 예시를 보여줌으로써 제안된 거리 계산 방 법의 유용성을 확인할 수 있도록 한다.