• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.455-458
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• 2011

컴퓨터에서 생성된 시뮬레이션 결과는 가시화(Visualization)라는 과정을 통해 인간이 직관적으로 해석하기 쉬운 형태로 가공된다. 사람이 직관적으로 이해하기 어려운 수치의 나열로 구성돼 있던 데이터가 컴퓨터 그래픽스 기술의 적용을 통해 보다 쉽게 분석할 수 있는 형태로 변형되는 것이다. 최근에는 이런 시뮬레이션 데이터의 크기와 복잡도가 점점 증가하고 있는 추세로, 이런 추세에 따라 고해상도 디스플레이 장치나 몰입형 가상현실 장치의 필요성은 점점 증가하고 있다. 이런 이유로 클러스터 시스템을 이용한 고해상도의 디스플레이 장치에서 해당 시스템에 대한 전문적인 지식을 갖추지 않은 일반 연구자가 상호작용할 수 있는 사용자 인터페이스에 대한 필요성도 높아지고 있다. 본 논문에서는 고해상도 디스플레이 장치에서 데이터를 가시화하는 프레임워크와 그 프레임워크에서 사용하는 통합 환경 인터페이스를 소개하기로 한다. 이 인터페이스는 VR Juggler와 OSG(OpenSceneGraph)를 기반으로 하며, 다양한 형태의 디스플레이 장치와 몰입형 가상현실 환경에서 시뮬레이션 데이터와 실시간 상호작용을 통한 해석을 수행하는데 필요한 기반 환경을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1320-1321
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• 2011

온톨로지는 시멘틱 웹 등의 정보과학 분야에서 널리 사용되어 왔으며, 최근 들어 의료 분야에서 복잡한 의료 데이터간의 관계를 효과적으로 지식화하기 위해 온톨로지의 중요성이 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 온톨로지 데이터를 효과적으로 가시화하는 방안에 대해 연구하고, 이를 의료 온톨로지 데이터 적용한 가시화 툴인 메디톨로지(meditology)를 소개한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.23 no.3
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• pp.87-94
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• 2017

Due to improvements in the capabilities of commercial game engines, there are increasing instances of applying game engines to scientific visualization applications. This study describes a case of creating a virtual reality application that visualizes medical volume data based on the Unity3D game engine. When using a game engine, there is an advantage that various functions required for an application are basically provided, such as depth sorting of translucent objects or virtual reality hardware support. On the other hand, there is a restriction that the structure of the application program should be modified to suit the characteristics of the game engine. This paper describes a method for visualizing medical volume data using the structure of a game engine. As a result, we were able to create a virtual reality scene that consisted of surface data and medical volume data fragments together. And we confirmed the possibility of game engine as a future medical simulation production tool.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.751-753
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• 2005

다양한 과학 분야와 공학 분야에서는 그들이 다루고 있는 특정한 주제의 정보를 좀 더 신속하고, 명확하게 사용자에게 전달하기 위해서 여러 가지 정보가시화(information visualization) 기법을 사용한다. 정보를 가시화 할 때는 기본적으로 세 가지 과정을 거치는데, 원천 데이터(raw data)로부터 데이터 모델(data model)로 변환하고, 변환된 데이터 모델을 가시화 구조상(visual structure)에 매핑(mapping)시킨 후 정보화 모델(information model)로 변환하게 된다. 본 논문에서는 특정 행사가 진행되고 있는 건물내부에서 발생하는 시간, 공간적인 정보를 정리한 도표 메타포(metaphor)를 토대로, 해당 데이터 모델로부터 추출한 다양한 정보를 3차원 지도로 구성된 정보화 모델 상에 반영하기 위한 방법을 제안하였다. 또한, 정보를 단순히 공간상에 반영하기 보다는 사용자의 관심영역(interest area)에 따른 정보의 공간적 의미에 중점을 두어 3차원 공간상에 표현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1322-1323
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• 2011

온톨로지는 정보들간의 체계 및 상호작용을 표현하고, 이를 통해 사용자들에게 유용한 지식을 제공하는 툴로 정보과학, 전자상거래, 및 의료 분야 등에서 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 온톨로지 데이터베이스 관리 시스템인 XML/RDF 를 이용하여 대규모의 온톨로지 데이터를 효율적으로 처리하고 가시화하는 방안에 대해 연구한다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.13A no.7 s.104
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• pp.639-646
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• 2006

Data compression technologies enable us to store and transfer large amount of data efficiently, and become more and more important due to increasing data size and the network traffic. Moreover, as a result of the increase of computing power, volumetric data produced from various applied science and engineering fields has been getting much larger. In this Paper, we present a volume compression scheme which exploits Daubeches wavelet transform. The proposed scheme basically supports lossy compression for 3D volume data, and provides unit-wise random accessibility. Since our scheme shows far lower error rates than the previous compression methods based on Haar filter, it could be used well for interactive visualization applications as well as large volume data compression requiring image fidelity.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.24 no.3
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• pp.21-31
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• 2018

We introduces a system that enables fast and effective visualization of natural disaster data such as typhoons, tsunamis, floods, and flooding to help make informed decisions in disaster situations. Data containing disaster information consists of a few hundred megabytes to many tens and hundreds of gigabytes, which can not be handled by a PC. This system was implemented in the form of a client-server based service to generate and output results from high-performance servers. The server in a built-in, high-performance cluster handles client requests and sends the result of visualization to the client. Clients can receive the results in any form of images, videos, or 3D graphic model by specifying a desired time frame, effectively viewing the results with a user-friendly GUI.

• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.8
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• pp.113-118
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• 2002

한국과학기술정보연구원 (KISTI) 슈퍼컴퓨팅센터의 SeeMore는 국내에서 처음으로 구현된 시스템으로 지난 해 4월에 설치되었으며, 복잡하고 방대한 계산결과를 가상현실 공간상에서 시각화하여, 효과적인 해석을 가능하게 하는 과학적 가시화 시스템이라고 할 수 있다. SeeMore에서 활용될 수 있는 적용 분야는 가상현실, 과학적 데이터의 시각화, 복잡한 데이터의 분석, 기상모델링, 양자화학, 생물정보학, 물리적 현상의 모델링에 이르기까지 무궁무진하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.207-210
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• 2008

(비)구조화된 격자 상에 정의된 벡터 데이터는 다양한 과학 및 공학 분야에서 매우 중요하게 다루어진다. 이러한 데이터는 데카르트 격자 상의 데이터에 비해 많은 처리시간을 필요로 하는데, 이러한 문제는 계층 트리를 이용해서 빠르게 처리하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 구조화된 격자 데이터에 대해 계산 공간을 기반으로한 계층 트리를 생성하고 이 트리를 이용해서 빠르게 데이터 샘플링을 처리하고자 했다. 이러한 방법을 이용해서 스트림라인 생성 시간을 평균 1800배 빨라지게 하는 것이 가능했다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.6
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• pp.445-449
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• 2009

In this paper, we propose a computationally efficient multi GPU accelerated image registration technique to correct the motion difference between the pre-contrast CT image and post-contrast CTA image. Our method consists of two steps: multi GPU based image registration and a cerebrovascular visualization. At first, it computes a similarity measure considering the parallelism between both GPUs as well as the parallelism inside GPU for performing the voxel-based registration. Then, it subtracts a CT image transformed by optimal transformation matrix from CTA image, and visualizes the subtracted volume using GPU based volume rendering technique. In this paper, we compare our proposed method with existing methods using 5 pairs of pre-contrast brain CT image and post-contrast brain CTA image in order to prove the superiority of our method in regard to visual quality and computational time. Experimental results show that our method well visualizes a brain vessel, so it well diagnose a vessel disease. Our multi GPU based approach is 11.6 times faster than CPU based approach and 1.4 times faster than single GPU based approach for total processing.