VTK와 OSG는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 널리 사용되는 오픈 소스 라이브러리이다. VTK는 데이터 가시화에 초점을 맞추어 개발된 라이브러리로 다양한 격자 구조의 수치 데이터를 위한 고수준의 가시화 알고리즘을 제공한다. OSG는 다수의 폴리곤으로 구성된 복잡한 전경을 빠르고 효율적으로 렌더링할 수 있도록 하는 라이브러리로 전경 그래프(scene graph)와 다양한 실시간 렌더링 기술을 제공한다. VTK와 OSG는 서로 다른 목적으로 개발된 라이브러리이기 때문에 어느 한 라이브러리만을 이용해서 대용량의 수치 데이터를 가시화하는 것은 많은 노력을 필요로 한다. 따라서 VTK의 고수준 가시화 알고리즘과 OSG의 실시간 렌더링 기술을 접목하여 대용량 데이터를 빠르게 가시화하고자 하는 시도가 여러 연구 그룹에서 꾸준히 있어왔다. 본 논문에서는 테라 스케일의 거대 용량 수치 데이터를 빠르게 가시화하기 위한 방법으로 병렬 VTK 엔진과 OSG 실시간 렌더링 엔진을 접목한 병렬 가시화 시스템을 제안하고자 한다. 또, 본 논문에서 제안하는 가시화 시스템을 이용해서 실제 테라 스케일 데이터에 적용한 사례를 소개한다.
본 연구에서는 도시홍수 피해 저감 및 회복을 위한 도시홍수 연관 데이터 가시화 및 GIS 기반 LoD 1 수준 가시화 기술 개발을 진행하였다. 도시홍수는 불투수지역의 증가로 인한 첨두 홍수의 증가 및 도달 시간의 단축, 도시 내수배제의 불량으로 인한 주택지 및 상가 공장지 등의 침수에 의한 피해가 발생하는 현상이며, 도시홍수 예측 모델을 수행하기 위하여 수집한 기상, 하천 및 수자원, 토양 등의 데이터를 2차원 가시화하고 도심 지역의 지형 DEM(Digital Elevation Model) 데이터 및 건축물 DSM(Digital Surface Model) 데이터를 기반으로 3D 가시화를 진행하였다. 기상, 하천 및 수자원 관측 등의 데이터를 실시간으로 수집하며 관련 데이터를 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼의 수문기상정보를 통하여 가시화 제공하며 토양 및 지리정보는 WMS 레이어를 기반으로 2D 가시화한다. 건축물 데이터의 경우 GIS 정보를 기반으로 하는 3D 객체 배치를 위하여 WGS84 타원체를 활용하여 EPSG:4326 좌표계를 적용하여 가시화하였다. 건축물 가시화는 PostgreSQL로 구축된 데이터를 Geoserver를 활용하여 자동으로 층 정보를 통한 건축물의 높이를 계산하도록 하였으며, CesiumJS를 적용하여 웹 기반 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼을 개발하였고 추후 LoD 3 수준으로의 확대 적용 기반을 마련하였다.
Geometry PIG (Pipeline Inspection Gauge)는 배관 내에 삽입되어 내부를 흐르는 매체에 의해서 추진되는 장치로서 배관의 기하학적 형상을 파악하기 위해 사용된다. Geometry PIG는 여러 종류의 센서를 지니고 배관 내부를 주행 하면서 탑재된 저장장치에 빠른 샘플링 속도로 데이터를 저장하기 때문에 획득된 많은 양의 데이터를 분석하기 위한 가시화 기법이 필요하다. 본 논문에서는 데이터의 특성을 고려하여 다양한 가시화 기법들의 스키마를 정의하고, 이러한 가시화 기법들을 이용해 geometry PIG 데이터 분석을 위한 통합된 가시화 기법을 제안한다. 통합된 가시화 기법은 각 가시화 기법들을 사용자가 원하는 형태로 배치하며 사용자가 원하는 시점에서 데이터를 파악할 수 있도록 가시화 기법에 따른 동기화와 사용자 인터페이스를 지원한다.
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.
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.
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.
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.
IDL (Interactive Data Languate)은 미국의 RSI 회사 (Research Systems inc.)에서, 데이터 처리 및 분석, 가시화를 주 목적으로 개발된 응용 소프트웨어이다. IDL은 특히 복잡한 수학적 분석을 위하여 배열 개념의 연산 처리 과정으로 설계되었으며, 시각적인 표현의 구현을 위하여 데이터의 가시화에 대한 많은 기능들을 제공한다. 따라서 종래의 프로그램 언어에서 수백 라인들로 이루어진 코드를, IDL에서는 단 몇 줄의 코드 구성으로 복잡한 데이터 처리 및 가시화가 가능하다. (중략)
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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