벡터 그래픽스는 좌표 정보를 이용하여 이미지를 표현하기 때문에 이미지 퀄리티의 손실 없이 쉽게 확대 축소가 가능하며, 일반적으로 래스터 그래픽스로 표현되는 이미지보다 더 작은 파일 크기를 가진다. 본 논문에서 제안하는 벡터 그래픽 가속기는 개선된 스캔라인 엣지 플래그 방식을 사용하여 엣지의 정렬과정을 수행하지 않고 렌더링을 수행할 수 있도록 설계되었으며 OpenVG 2D 벡터 이미지를 사용하여 검증되었다. 본 논문에서 제안하는 가속기는 Tiger image를 기준으로, 테셀레이션을 수행하는데 12ms, 전체 이미지 렌더링에 208ms의 시간이 소요되며, Tiger image 기준으로 약 초당 5 프레임의 성능을 가진다.
목적 : 본 연구는 정상 성인을 대상으로 일상생활활동 수행하는 동안 기존의 삼차원동작분석 장비와 가속도계에서 발생하는 변수를 동시에 측정하여, 기존의 삼차원동작분석 장비와 가속도계에서 측정된 값의 상관관계를 파악하고 가속도계의 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 연구방법 : 성인 20명(남자 10명, 여자 10명)을 대상으로 전화하기, 물 마시기, 세수하기, 숟가락 사용하기를 수행하는 동안 피트미터(Model Fitmeter, Fit.Life, Korea)와 CMS-70P(Zebris Medizintechnik Gmbh, Germany)를 사용하여, 손목 관절과 팔꿉 관절에서 단일벡터크기(Signal Vector Magnitude: SVM) 합과 관절가동범위를 측정하였다. 결과 : 전화하기, 물 마시기, 세수하기, 숟가락 사용하기 수행 시 손목과 팔꿈치에서 발생하는 관절가동범위와 단일벡터크기 합은 과제에 따라 유의한 차이가 있었다(p<.001; p<.001; p<.001; p<.001). 관절가동범위와 단일벡터크기 합은 손목에서는 유의한 상관관계를 보이지 않았으나(p>.05), 팔꿈치에서는 유의한 상관관계를 보였다(p<.01; p<.001; p<.01; p<.05). 손목과 팔꿈치에서 발생하는 단일벡터크기 합의 차이는 전화하기와 세수하기는 손목과 팔꿈치에서 유의한 차이를 보였으나(p<.001; p<.05), 물 마시기와 숟가락 사용하기는 손목과 팔꿈치에서 유의한 차이를 보이지 않았다(p>.05; p>.05). 결론 : 가속도계는 일상생활활동의 역학적 변수를 측정할 때 유용하게 사용할 수 있을 것으로 생각되며, 손목보다는 팔꿈치에서 가속도계가 삼차원동작분석 장비의 기능을 대체할 수 있을 것으로 사료된다.
파티클 기반의 유체 시뮬레이션에서 파티클 들이 경계면에 부딪쳐 쇄파를 일으키는 경우 과도한 움직임으로 인해 자연스러운 흐름을 표현하기 어렵다. 파티클이 이동하는 시간 간격을 세분화하여 선형보간 함으로써 이 문제를 해결할 수 있다. 이렇게 하면 경계면에 모여 압력이 높아진 파티클 들의 가속도 벡터가 부드럽게 변한다. 하지만 보간을 하기위한 최소 샘플수가 높기 때문에 파티클 들이 점성을 가진 액체처럼 뭉치는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 가중치 보간 방식을 사용한다. 가중치 보간은 파티클의 현재 가속벡터와 이전 가속벡터에 서로 다른 가중치를 주며 차례로 더해 이동벡터를 구한다. 가중치 보간 방식을 쓰면 비슷한 흐름을 표현하는데 필요한 샘플수가 선형 보간 방식보다 적다. 그 결과로 점성을 가진 액체처럼 뭉치는 선형보간 방식의 문제점을 해결할 수 있다.
최근 휴대용 기기의 성능이 향상되면서 다양한 형태의 메뉴 구성과, 메일 및 이차원 지도 등의 표현에 벡터 그래픽을 많이 도입하고 있다. 본 논문은 모바일 기기에서 많이 사용되고 여는 이차원 벡터의 처리 기술인 OpenVG (Open Vector Graphics)의 하드웨어 가속기를 제안했다. 제안된 하드웨어 가속기는 그래픽에서 처리가 빈번한 렌더링(rendering)의 각 기능을 분석하여 하드웨어 구현에 적합하도록 나누고, 그 알고리즘을 설계 및 검증하여 HDL (Hardware Description Language)로 FPGA (Field Programmable Gate Array)에 이식하여 구현되었으며, 알렉스 처리기에 비하여 약 4배의 빠른 처리속도를 보였다.
유동 가시화란 가시화 기술의 한 영역으로, 벡터 데이터를 2차원 또는 3차원의 형태로 시각적으로 표출하는 것을 말한다. 즉, 일반적으로 벡터 데이터는 (x, y, z)의 형식으로 이루어져 있는 수열의 집합인데, 이를 사람이 그 특징을 쉽게 인지할 수 있도록 그림 또는 애니메이션으로 표시하는 것을 말한다. 유동 가시화 기법에는 여러 가지가 있지만 영상 기반 유동 가시화 기법(IBFV)은 현존하는 조밀한 인티그레이션 기법들 중 가장 빠른 기법 중 하나이다. 본 논문에서는 GPU를 이용해서 영상 기반 유동 가시화 기법을 가속하고 이를 구현했는데, 특히, 메쉬어드벡션 (mesh advection)을 꼭지점 프로그램을 이용해서 가속했다.
본 논문에서는 스마트폰에 탑재되는 모바일 GPU 를 활용하여 만화 형식의 영상을 생성하는 과정을 가속하는 방법을 제시하였다. 또한 모바일 GPU 에 적합한 벡터 데이터 타입과 벡터 명령어의 사용 및 워크 그룹 크기에 의한 영향을 고려한 최적화를 적용하였다. 제안하는 모바일 GPU 가속 기법의 검증을 위해 OpenCL API 를 이용하여 구현하였다 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 모바일 CPU 기반의 처리 방법 보다 800% 이상의 성능 향상을 있음을 확인하였다.
3차원 그래픽 가속기는 지오메트리 처리(geometry processing)와 레스터라이져(rasterizer)로 구성된다. 본 논문에서는 지오메트리 처리들 고속으로 수행할 수 있는 벡터 형태의 처리 구조(VGE)를 제안하였다. 특허 기존의 부동소수점을 계산할 수 있는 구조에 4개의 FADD, FMUL, 128개의 벡터 레지스터를 추가하여 지오메트리 연산을 가속했으며 VGE와 비슷한 H/W 비용을 갖는 Hitachi의 SH4와 비교했을 때 평균 4.7배의 성능향상을 보였다. 또한 성능 평가를 위해 범용프로세서 시뮬레이터인 Simplescalar를 수정하여 시뮬레이터를 제작했으며 Viewperf Benchmark를 입력으로 사용하였다.
본 연구에서는 가속도 센서의 값을 디지털 신호 처리 과정을 통하여 저역통과 필터(low pass filter), 벡터의 크기(vector magnitude), 롤(roll) 그리고 피치(pitch)를 계산하는 알고리즘을 적용하였다. 필터의 경우 IIR(Infinite Impulse Response)을 이용하였으며 차수는 9차로 하였다. 피험자의 연령은 $25{\pm}5$세의 10명을 기준으로 실험하였으며 앞, 뒤, 좌, 우 방향으로 직각 낙하하도록 하였고 센서 모듈은 오른쪽 허리의 정중앙에 착용하도록 하여 피험자간의 오차가 발생하지 않도록 하였다. 환자의 낙상을 검출하기 위해서 벡터의 크기를 사용하였고 롤과 피치를 이용하여 환자의 낙상 방향을 검출하였다. 결과적으로 피험자 10명의 경우 낙상의 검출률은 100% 였으며 낙상 방향에 따른 앞, 뒤, 좌, 우 판별 정확도는 95% 정도이다. 낙상 방향의 판별은 사고 후 환자를 다룰 때의 주의할 신체부위를 참고하며 재활 운동 시 하체의 어느 쪽이 낙상의 주요인인지 분석하는 보조 자료가 될 수 있다.
본 논문에서는 인간의 오감 중에서 시각을 이용하여 가상현실을 실제로 체험할 수 있는 가상현실 체감 시스템을 구현 하였다. 본 논문에서는 3 단계 검색(TSS : Three Step Search)방법을 이용, 현재 프레임에 대응되는 프레임을 인접블록에서 검색하여 두 프레임으로부터 모션벡터를 추출하였다. 구현된 시스템의 성능 평가를 위해 센서를 사용하여 측정한 시뮬레이터 축들의 가속도 값과 영상으로부터 추출한 모션벡터 값을 비교, 평가하였다. 본 논문에서 제시한 가상현실 체감 시스템이 영상의 움직임에 보다 가깝게 시뮬레이터를 동작시킬 수 있는 것으로 입증되었다.
스마트 폰을 비롯한 다양한 임베디드 환경에서 널리 쓰이는 2D 벡터 그래픽스 기술에는 OpenVG와 SVG Tiny가 대표적이다. 고해상도 화면에서 높은 재생속도의 벡터 그래픽스 응용을 위해서는, 이들을 효과적으로 가속해야 한다. 현재까지 OpenVG와 SVG Tiny의 구현방법에는, 전용 그래픽스 칩과 같은 하드웨어로 구현하는 방법과, 전체를 소프트웨어로 구현하는 방식이 있었다. 현재 시장에서 사용 가능한 벡터 그래픽스 전용 칩들은 상대적으로 고가에 큰 전력을 소비한다. 반면, 소프트웨어 구현에서는 100%에 가까운 CPU 사용률에서도 상대적으로 낮은 성능을 보이고, 이 경우에, 다른 멀티-쓰레드 응용프로그램들을 방해할 가능성이 컸다. 본 논문에서는, 현재 미디어 재생 기기들과 휴대폰들에 광범위하게 장착되어 있는 상용 멀티미디어용 하드웨어들을 사용하여 OpenVG와 SVG Tiny 양쪽 모두를 가속하는 비용대비 효과적인 방법을 제시한다. 멀티미디어 프로세서들을 효과적으로 사용함으로써, CPU 사용률과 전력소모량을 줄이면서도 OpenVG와 SVG Tiny를 최소 3.5배에서 최대 30배까지 성공적으로 가속할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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