볼륨 렌더링은 3차원이나 그 이상의 차원의 볼륨 데이터에서 의미있는 정보를 추출해 내어 직관적으로 표출하는 가시화 기법을 말하며 의료영상 기상학, 유체역학 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 한편, 최근 PC 하드웨어의 급격한 발전으로 과거에는 슈퍼컴퓨터에서나 가능했던 대용량 볼륨 데이터의 가시화가 일반 PC 환경에서도 가능하게 되었다. PC 그래픽스 하드웨어의 꼭지점 및 픽셀 세이더의 수치 계산에 최적화된 벡터 연산으로 빠른 볼륨 가시화를 가능하게 한 것이다. 그러나 그래픽스 하드웨어의 메모리 용량의 한계로 대용량의 볼륨 데이터를 빠르게 가시화하는 것은 지금까지 어려운 문제로 남아있다. 본 논문에서는 한국과학기술정보연구원에서 제작한 대용량의 인체영상 데이터인 Visible Korean Human 데이터를 여러 개의 그래픽스 하드웨어 메모리에 분산시키고 이를 꼭지점 및 픽셀 쉐이더를 이용하여 빠르게 가시화하여 고해상도의 이미지를 얻고자 하였다.
볼륨 데이터는 시뮬레이션 통해 생성되거나 고성능 측정 장비를 이용해 측정된 값으로 구성되는 고차원 데이터의 한 형태로서 다양한 자연과학과 공학분야에서 폭넓게 활용되고 있다. 최근에는 각 분야에서 생성되는 계산 데이터의 용량이 점점 더 증가하고 있기 때문에 이런 대용량의 볼륨 데이터를 효과적으로 처리하기 위한 기법들에 관한 연구가 수행되고 있으며, 특히 대용량 볼륨 데이터 압축 기법에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 Daubechies 웨이블릿 변환과 zerobit 인코딩 스킴을 응용한 새로운 볼륨 데이터 압축 기법을 제안한다. 이 방법은 기존의 압축 방법에 비해 복원 데이터의 손실이 낮기 때문에 정밀한 영상을 요구하는 대용량 데이터 압축에 유용하게 사용될 수 있다.
볼륨 렌더링은 3차원이나 그 이상의 차원의 볼륨 데이터에서 의미있는 정보를 추출해 내어 직관적으로 표출하는 가시화 기법을 말하며 의료영상, 기상학, 유체역학 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 한편, 최근 PC 하드웨어의 급격한 발전으로 과거에는 슈퍼컴퓨터에서나 가능했던 대용량 볼륨 데이터의 가시화가 일반 PC 환경에서도 가능하게 되었다. GPU의 꼭지점 및 픽셀 쉐이더의 수치 계산에 최적화된 벡터 연산으로 빠른 볼륨 가시화를 가능하게 한 것이다. 그러나 GPU의 메모리 용량의 한계로 대용량의 볼륨 데이터를 빠르게 가시화하는 것은 지금까지 어려운 문제로 남아있다. 본 논문에서는 GPU의 텍스쳐 메모리 크기보다 큰 볼륨 데이터를 여러 개의 GPU 메모리에 분산시키고 이를 꼭지점 및 픽셀 쉐이더를 이용하여 빠르게 렌더링하여 타일형 디스플레이에서 고해상도로 가시화하는 시스템을 디자인하고 구현하고자 하였다.
볼륨 렌더링은 스칼라 데이터로 구성된 3 차원 볼륨 데이터를 가시화하는 기법을 가리키며, 유체 역학, 지진, 기상, 해안, 천문, 의료 등 다양한 분야에서 데이터를 분석하는데 널리 사용된다. 최근에는 대용량 볼륨 데이터가 생성되면서 고해상도 디스플레이에 대한 요구가 높아졌으며, 이에 따라 타일형 디스플레이 장치에서 볼륨 데이터를 가시화하려는 시도가 많이 이뤄지고 있다. 본 논문에서는 타일형 디스플레이 장치에서 볼륨 데이터를 가시화하는 기법을 구현했다. 볼륨 데이터 렌더링은 타일형 디스플레이 장치와 연결된 PC-클러스터에서 그래픽스 하드웨어를 사용하는 볼륨 렌더링 기법으로 수행했으며, 이렇게 렌더링된 결과 이미지를 컴포지팅함으로써 해당 디스플레이 장치에 적절한 이미지를 생성했다.
PC 그래픽스 하드웨어의 급격한 발전에 따라 과거 슈퍼컴퓨터 급에서나 가능하였던 대용량 데이터의 볼륨 렌더링을 일반 PC에서 수행하려는 시도가 계속되고 있다. 특히, PC 그래픽스 하드웨어의 꼭지점 및 픽셀 쉐이더는 기존의 고정된 그래픽스 파이프라인에서 벗어나 사용자가 렌더링 과정에 개입하여 프로그래밍을 할 수 있도록 하여 많은 각광을 받고 있다. 그러나 그래픽스 하드웨어의 텍스쳐 메모리의 크기보다 큰 볼륨 데이터의 가시화는 아직까지 충분히 빠르지 못하며 텍스쳐의 압축으로 인하여 영상 품질도 좋지 못하다. 본 논문에서는 이러한 그래픽스 하드웨어의 프로그래밍 기능 중 꼭지점 좌표 및 텍스쳐 좌프의 조작, 그리고 픽셀 쉐이더를 통한 퐁 쉐이딩 연산을 이용하여 그래픽스 하드웨어의 메모리 크기보다 큰 대용량 볼륨 데이터를 고품질로 가시화하였다.
데이터 압축 기술은 대용량의 데이터를 효율적으로 저장할 수 있게 해주는 기술로, 여러 분야에서 생성되는 데이터의 용량이 커지고 네트워크를 통한 데이터 전송에 대한 필요성이 증가함에 따라 그 중요도가 점점 더 커지고 있는 추세다. 특히 다양한 과학 분야에서 시뮬레이션의 결과로 산출되는 볼륨 데이터는 컴퓨팅 기술의 발전에 힘입어 점점 더 용량이 방대해지고 있는 추세이기 때문에 볼륨 데이터 압축에 대한 요구는 계속 커지고 있다. 본 논문에서는 Daubechies의 D4 기저함수를 이용한 웨이블릿 필터 변환과 zerobit 인코딩 기법을 응용한 유닛 기반의 볼륨 데이터 압축 기법을 제안한다. 유닛 기반 인코딩 기법은 복원 데이터의 손실율이 낮기 때문에 적은 웨이블릿 변환 계수로 화질이 좋은 이미지를 얻을 수 있다. 따라서 정밀한 영상을 요구하는 대용량 데이터의 압축 및 렌더링에 유용하게 사용할 수 있을 것이다.
데이터 압축 기술은 대용량의 데이터를 효율적으로 저장하고 전송할 수 있게 해주는 기술로, 요구되는 데이터의 용량이 커지고 네트워크의 트래픽이 증가함에 따라 그 중요도가 점점 더 높아지고 있다. 특히 다양한 응용과학과 공학 분야에서 산출되는 볼륨 데이터는 컴퓨팅 기술의 발전에 힘입어 그 용량이 점점 더 증가하는 추세에 있다. 본 논문에서는 Daubechies 웨이블릿 변환을 적용해서 볼륨 데이터를 압축하는 기법을 제안한다. 구현된 D4 웨이블릿 필터 기반 압축 기법은 3차원 볼륨 데이터에 대한 손실 압축과 블록 단위의 무작위 추출 복원을 지원한다. 본 기법은 기존의 Harr 필터를 이용한 압축 방식에 비해 복원 데이터의 손실율이 낮기 때문에, 정밀한 복원 영상이 중요시되는 대용량 데이터의 압축 및 인터렉티브 가시화 응용에 유용하게 사용될 수 있다.
최근 높은 해상도의 볼륨 데이터를 획득할 수 있게 되면서 제한된 용량의 메모리를 가진 그래픽 하드웨어에서 대용량 볼륨 데이터를 렌더링 하는 방법이 필요하게 되었다. 대용량 볼륨 데이터의 렌더링 방법 중 데이터를 적절히 분할하여 순차적으로 처리하는 블리킹 (bricking) 방법이 많이 사용된다. 그러나 일반적인 블리킹 방법은 직교 좌표계를 사용하는 CT와 MR 데이터를 위해 고안된 것으로, 원환체 (torus) 좌표계를 사용하는 부채꼴 형태의 초음파 볼륨 데이터에 적용하면, 관측광선이 블릭 (brick)의 곡면경계로 진입한 후 다시 빠져 나갈 때 동일한 블릭이 GPU메모리에 두번 적재되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 초음파 볼륨을 랜더링 할 때 반복적인 텍스쳐 스위칭이 발생하지 않도록 블릭의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 블릭의 경계는 곡면으로 되어 있으므로 이들의 곡률을 계산하여, 관측광선이 동일한 블록을 두 번 참조하는 영역을 찾는다. 이 영역에 해당하는 복셀들을 인접한 두 블릭들이 공유하도록 크기를 정하면 둘 중의 한 블릭에서만 재샘플링하게 함으로써 블릭이 중복 적재되는 것을 피할 수 있다.
볼륨 렌더링(Volume Rendering)은 과학, 의학, 공학 등의 분야에서 3차원 볼륨 데이터(Volume Date)를 효과적으로 시각화(Visualization)하는 목적으로 널리 사용되고 있으며 고화질 영상 요구로 인해 3차원 볼륨 데이터의 크기는 점차 대용량화되어 가는 추세이다. 이러한 대용량 데이터의 고성능 처리를 위해서는 병렬입출력이 필수적이다. 본 논문에서는 병렬볼륨 렌더링에 최적화된 병렬화일시스템 PBS(Parallel Block Server)을 제안한다. PBS는 고성능 입출력 제공을 위해서 데이터입출력에 대한 응용 프로그램의 집적 통제를 위한 다양한 기능을 제공하도록 설계되어 있다. 이러한 직접통제의 단점인 복잡한 인터페이스 문제를 해결하기 위해서 볼륨 렌더링에 최적화된 데이터 입출력 전략을 자동화시킨 PBS 기반 라이브러리 VRPIO(Volume Rendering Parallel Input Output)를 제공한다.
본 논문에서는 시간에 따라서 변하는 삼차원 볼륨의 집합인 볼륨 비디오 데이터의 압축 기법을 제안하고 각각의 프레임을 실시간으로 압축 해제하며 가시화하는 방법을 설명하였다. 시변 볼륨 데이터는 한 프레임의 크기 조차도 매우 크기 때문에 그 크기를 줄이는 압축 기법을 수행할 필요가 있다. 그리고 실행 과정에서 일어나는 압축 해제는 시변 볼륨 데이터를 실시간으로 가시화 하는데 있어 병목 현상의 원인이 될 수 있다. 우리는 실행중의 압축 해제 속도와 데이터의 압축률을 높이기 위하여 삼차원 볼륨 데이터를 작은 블록으로 분해하고 충분히 많이 변하는 블록들을 갱신하는 방법을 제안하였다. 이 방법을 구현한 결과 본 논문에서 제안된 압축 및 압축 해제 기법이 압축 해제 속도와 압축에서 복원된 데이터의 정확성, 그리고 압축률의 정도를 조절하여 대용량 시변 볼륨데이터의 대화형 가시화를 가능하게 함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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