• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.185-188
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• 2008

과학 데이터는 대부분 과학 시뮬레이션의 결과로 얻게 되며, 사람이 직관적으로 이해하기 어려운 숫자의 나열인 경우가 많다. 이런 수치 데이터를 가시화하면 보다 쉽게 이해해서 분석할 수 있는 형태가 갖춰지게 되며, 가시화 환경을 VR 환경으로 옮기면 사용자와 상호작용하면서 사용자가 원하는 형태로 데이터를 가시화하는 것이 가능할 뿐만 아니라 몰입형 환경 덕분에 데이터에 대한 이해도도 높일 수 있다. 그러나 VR 환경의 시스템적 한계와 다양한 가시화 알고리즘에 대한 필요성 때문에 VR 환경에서 과학 데이터를 가시화하는 데는 한계가 있다. 본 논문에서는 VR 환경에서 과학데이터를 가시화하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 VTK에 기반을 둔 애플리케이션인 ParaView를 활용함으로써 과학데이터를 가시화하는 알고리즘을 제공하며, VTK와 CAVELib을 기반으로 하는 VtkCave를 활용해서 시스템에 맞는 VR 인터페이스를 제공한다. 향후에는 이 프레임워크에 보다 다양한 인터페이스와 가시화 기법을 더해서 풍부한 서비스를 제공할 수 있도록 할 예정이다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.6
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• pp.273-282
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• 2016

Visualization tool can be divided by three components - data I/O, visual transformation and interactive rendering. In this paper, we present requirements of three major components on visualization tools for massive scientific dataset and propose strategies to develop the tool which satisfies those requirements. In particular, we present how to utilize open source softwares to efficiently realize our goal. Furthermore, we also study the way to combine several open source softwares which are separately made to produce a single visualization software and optimize it for realtime visualization of massiv espatio-temporal scientific dataset. Finally, we propose a distributed shared memory based scientific visualization tool which is called "GLOVE". We present a performance comparison among GLOVE and well known open source visualization tools such as ParaView and VisIt.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.467-470
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• 2011

일반 PC의 메인 메모리에 올릴 수 없는 거대 용량의 데이터의 경우 가시화를 통한 해석을 수행하는데 어려움이 많다. 본 논문에서는 이러한 거대 용량의 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 분산 환경에서의 가시화 서버의 설계를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 가시화 서버는 가시화 관리자, 네트워크 관리자, 데이터 관리자로 구분되며 이들 관리자를 통해 복수의 사용자에 대한 가시화 서비스 제공, 거대 데이터의 실시간 동적 데이터 분할 및 할당 및 실시간 가시화를 지원한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.393-394
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• 2009

최근 컴퓨팅 성능의 급격한 발전으로 이를 통해 생산되는 데이터의 크기 역시 매우 커지고 있다. 이는 로터 시뮬레이션 분야에서도 마찬가지인데, 과거에는 백만개 정도의 격자 데이터 정도만을 다루었던 것에 비해 최근에는 1억개 이상의 격자 데이터를 다루려는 시도가 계속되고 있다. 그러나 이렇게 생산된 대용량의 시변환(time-variant) 유동 데이터는 그 크기가 매우 크기 때문에 일반 PC에서는 실시간으로 가시화하기에 곤란한 경우가 많다. 또, 이러한 로터 시뮬레이션 데이터는 매우 복잡한 구조를 가지고 있기 때문에 초보자가 이 데이터에서 vortex와 같은 중요한 정보를 뽑아서 가시화하는 데에는 많은 어려움이 있어 왔다. 본 논문에서는 일반 PC에서 가시화하기 어려운 대용량 로터 시뮬레이션 데이터를 고성능 가시화 컴퓨터와 VTK를 이용해서 빠르게 가시화하기 위한 방법을 서술한다. 또, 복잡한 데이터 내부의 중요한 정보들을 자동으로 빠르고 간편하게 표출하기 위한 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.284-287
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• 2012

GLOVE(GLObal Virtual reality visualization Environment for scientific simulation)는 컴퓨팅 자원의 성능 향상으로 데이터 양이 급속히 증가한 응용 과학과 전산 시뮬레이션 분야의 대용량 과학 데이터를 효율적으로 가시화하여 분석하기 위한 도구이다. GLOVE의 데이터 관리자인 GDM(GLOVE Data Manager)은 대용량 데이터의 분산 병렬 가시화를 위해 분산 공유 메모리를 제공하는 GA(Global Array)를 이용해 테라 바이트 단위의 데이터를 실시간으로 처리한다. 그러나 대용량 과학 데이터를 가시화 하는 과정에서 기존의 Data Locality를 고려하지 않은 데이터 접근 방식으로 인한 성능 저하를 확인했다. 본 논문은 기존 GLOVE에서 발견한 성능 저하 현상을 밝히고, 이에 대한 해결 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.811-814
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• 2010

테라 스케일의 대용량 로터 시뮬레이션 데이터는 그 크기가 매우 크기 때문에 일반 PC에서는 가시화하기에 곤란한 경우가 많다. 또, 로터 시뮬레이션 데이터는 매우 복잡한 구조를 가지고 있기 때문에 초보자가 이 데이터에서 vortex와 같은 중요한 정보를 뽑아서 가시화하는 데에는 많은 어려움이 있어왔다. 본 논문에서는 일반 PC에서 가시화하기 어려운 거대용량의 로터 시뮬레이션 데이터를 고성능 가시화 클러스터와 VTK를 이용해서 빠르게 가시화하고자 한다. 한 대의 PC를 이용해서 가시화했을 경우에 비해 클러스터를 이용해서 병렬처리를 했을 경우 약 20배의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.126-129
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• 2011

대용량 데이터의 분산/병렬 가시화를 위해서는 가시화 클라이언트와 서버 사이의 프로토콜이 필요하다. 기존 가시화 도구들은 개발 도구에 특화된 프로토콜을 사용하고 있으며, 이 때문에 클라이언트와 서버는 매우 tightly-coupled 되어 있다. 본 논문에서는 응용에 독립적인 분산/병렬 가시화를 위한 가시화 프로토콜을 설계하고 구현한다. 또한, 시변환 데이터의 효율적 가시화를 위해 animation을 구현할 수 있는 프리미티브를 설계하고 status machine으로 병렬 전송된 데이터들 간의 동기화를 구현한다. 이러한 응용 독립적 가시화 프로토콜을 도입함으로써 가시화는 병렬 분산 가시화를 수행하는 그리드의 서비스나 슈퍼컴퓨팅의 서비스로 확장될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.799-802
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• 2010

HPC에서 시뮬레이션을 수행한 결과로 생성된 데이터는 크기가 방대하고 구조가 복잡해지는 양상을 보이고 있다. 데이터 크기로만 보더라도 기가바이트를 넘어 테라바이트에 이를 정도로 대형화되는 경향을 보이고 있으며, 이렇게 복잡도가 놓은 대형 데이터는 이미 컴퓨터 한 대에서 처리하고 분석할 수 있는 범주는 넘어서고 있다. 본 논문에서는 이런 복잡한 과학 시뮬레이션 데이터 중, 특히 로터 동역학 분야의 데이터를 가시화하고 제어하는데 필요한 통합 가상현실 인터페이스를 소개하기로 한다. 현재 개발중인 GLOVE 프레임워크는 대용량 데이터를 연구자가 필요로 하는 형태로 다양하게 가공해서 가시화해서 분석할 수 있게 하는 프레임워크이며, GIVI는 그 중 사용자와의 인터페이스 부분을 담당하는 프레임워크다. GIVI는 가상현실 환경에서 시뮬레이션 데이터를 실시간으로 상호작용을 통해 분석하는데 필요한 기반환경을 제공하며, 향후에는 실시간 시뮬레이션을 위한 인터페이스로도 확장될 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.667-669
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• 2000

과학적 가시화의 여러 응용분야에서 단일 데이터로부터 생성된 시각적 형태보다 다중 데이터로부터 생성된 시각적 형태를 필요로 한다. 단일 데이터 렌더링과 다중 데이터 렌더링의 가장 큰 차이점은 데이터 혼합으로 본 논문에서는 볼륨적 데이터와 표면적 데이터를 가진 하이브리드 데이터를 단계별로 혼합하여 이를 가시화하는 시스템을 개발하고자 한다. 하이브리드 데이터를 단계별로 혼합하여 가시화하기 위하여 조명단계후 혼합이 이루어지는 깊이 정보를 고려한 혼합방법과 조명단계 전 볼륨의 우선순위에 따라 데이터를 혼합하는 우선순위를 고려한 데이터 혼합방법을 제시한다. 구현결과로는 엔진몸체 데이터와 엔진 내부 벨브 및 옆면 데이터를 혼합하여 가시화한 결과를 사용자 인터페이스 상에서 보여준다. 본 제안 시스템은 단일 데이터의 표현 한계를 극복하고, 복잡한 형태에서 관심객체의 형태와 상대적 관계 및 위치 관계를 효과적으로 나타낼 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.636-642
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• 2007

산업 전반에 적용되는 과학, 공학 분야에는 그 목적에 따라 다양한 형태의 정보가 발생한다. 정보는 이용하는 목적에 따란 가공하는 형식과 표현하는 방식이 달라지며, 정보에 직접적으로 접근하는 사용자에게 어떻게 효과적으로 전달할 것인가 하는 문제는 정보 관리 분야에서 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 정보를 사용자에게 보다 명확하게 전달하고, 관리하기 위해서는 원천 데이터를 가공하여 가시화(visualization)하는 과정을 거친다. 정보가시화는 원천데이터를 데이터모델로 정리한 후, 가시화구조(visual structure)로 재정의 한다. 실질적인 가시적 결과는 가시화 구조의 데이터들을 정보모델(information model)상에 반영할 때 이루어진다. 본 논문에서는 건물내부에서 진행되는 행사에 대한 시간-공간적인 정보를 정리한 도표 메타포(table metaphor)를 초기 데이터 모델로 사용하여 가시화 하는 과정을 수행한다. 정보 가시화 과정과 저작 과정은 증강현실(augmented reality) 환경에서 이루어진다. 행사가 진행되는 장소의 건물 구조도(map)상에서 각 장소에서 발생하는 정보들을 재배열하고 정리함으로써, 저작자로 하여금 정보 그 자체에 대한 이해뿐만이 아니라, 해당 정보에 대한 공간적인 이해도 함께 가능하게 한다. 이 같은 몰입형(immersive) 저작시스템은 정보에 대한 공간적인 분배가 필요한 저작에서는 매우 유용하며, 저작하는 환경 자체가 가시화의 결과물이 되므로 정보 저작에 대한 가시적 이해를 최대화 시킬 수 있다.