본 논문에서는 실시간 모바일 레이트레이싱에서 사실적인 그림자를 생성하기 위한 새로운 그림자 생성 기법을 제시한다. 일반적으로 레이트레이싱에서는 그림자 광선을 샘플링 하여 부드러운 그림자를 생성한다. 지금까지 이런 생성 방법은 처리해야 할 광선의 수를 증가시키기 때문에 성능 저하의 요인이 되어왔다. 제안하는 소프트 쉐도우 생성 기법과 하드웨어 구조는 선택적 그림자 생성과 삼각형 주소 캐싱을 통해 샘플링에 의한 성능 저하를 최소화시킴으로써 이런 문제를 해결하였다. 제안된 하드웨어 구조는 모바일 레이트레이싱 하드웨어에 통합 가능한 수준이며, FPGA상에서 성능 평가 되었다. 평가 결과 제안된 기법의 성능은 4, 8, 그리고 16 샘플에 대해서 이전 기법 대비 평균 40%, 50% 그리고 56% 수준으로 향상 되었으며, 우리는 제안된 하드웨어 구조를 통해 실시간으로 소프트 쉐도우를 생성할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 메타 테이블(meta table)을 이용한 광선(ray)과 삼각형(triangle)들의 교차검사를 할 수 있는 효율적인 레이트레이싱 알고리즘을 제안한다. 기존의 kd-tree 탐색은 깊이 우선 탐색을 하면서 이미 방문했던 노드들을 방문하지 않기 위해서 스택을 이용하는 방법을 택하고 있는데, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 스택을 사용하지 않고 읽기 전용으로만 쓰이는 메타 테이블을 둠으로써 기존의 트리 탐색 과정보다 효율적으로 트리의 리프 노드들에 접근할 수 있도록 하였다. 실험결과 제안된 레이트레이싱 알고리즘이 기존의 kd-tree의 트리 탐색보다 노드 방문을 5배 이상 적게 하였고, 이미지 렌더링 시간도 총 2배 정도 향상됨을 볼 수 있었다.
최근 그래픽 하드웨어/소프트웨어의 발전으로 실시간 환경에서 레이트레이싱 기술을 적용하려는 시도가 늘어나고 있다. 하지만 대부분의 최적화 기술들이 게임이나 설계와 같은 동적인 3D 응용에 적합한 효과적인 가속 구조 구축에 집중되어 있기 때문에 상대적으로 가속 구조 변경이 적은 UX 환경에는 적합하지 않다. 이에 본 논문에서는 3D 공간 안에 존재하는 물체의 변형보다는 물체가 사용하는 재질과 텍스쳐의 변형이 빈번한 UX 환경의 특징을 고려한 새로운 부분 렌더링 기술을 제안하고, 제안 기법이 실제 렌더링 시간을 얼마나 개선할 수 있는지를 실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 OpenCL을 이용한 랜더링 노이즈 제거를 위한 가속기 구현을 제안한다. 렌더링 알고리즘 중에 고품질 그래픽스를 보장하는 레이트레이싱을 선택하였다. 레이 트레이싱은 레이를 사용하여 렌더링하는데 레이를 적게 사용하면 노이즈가 발생한다. 레이를 많이 사용하게 되면 고화질의 이미지를 생성할 수 있으나 연산 시간이 상대적으로 길어지게 된다. 레이를 적게 사용하면서 연산시간을 줄이기 위해 뉴럴 네트워크를 이용한 LBF(Learning Based Filtering) 알고리즘을 적용하였다. 뉴럴 네트워크를 사용한다고 해서 항상 최적의 결과가 나오지는 않는다. 본 논문에서는 성능향상을 위해 일반적인 행렬 곱셈을 기반으로 하는 새로운 기법의 행렬 곱셈 접근법을 제시하였다. 개발환경으로는 고속병렬 처리가 특화된 OpneCL을 사용하였다. 제안하는 구조는 Kintex UltraScale XKU690T-2FDFG1157C FPGA 보드에서 검증하였다. 하나의 픽셀에 사용되는 파라미터를 계산 시간은 Verilog-HDL 구조보다 약 1.12배 빠른 것으로 확인했다.
본 논문에서는 렌더링 노이즈 제거를 위한 뉴럴 네트워크 가속기 구현을 제안한다. 렌더링 알고리즘 중에 고품질 그래픽스를 보장하는 레이트레이싱을 선택하였다. 레이트레이싱 렌더링은 레이를 사용해 렌더링을 한다. 레이를 적게 사용하게 되면 노이즈가 발생하게 되며, 많이 사용하게 되면 고화질의 이미지를 생성할 수 있으나 연산 시간이 길어진다. 이러한 레이트레싱 렌더링을 빠르게 처리하기 위해서 적게 레이를 사용하고 발생한 노이즈를 제거하는 알고리즘을 사용하게 된다. 그러한 알고리즘 중에 뉴럴 네트워크를 사용한 알고리즘이 있으며, 연산 속도를 빠르게 하기 위해서 연산에 사용되는 필터 파라미터를 구하는 뉴럴 네트워크 가속기를 구현했다. 하나의 픽셀에 사용되는 파라미터를 계산하기 위해 걸리는 시간은 11.44us 이다.
레이 트레이싱이나 텍스쳐 맵핑에 의한 Implicit 곡면에서의 앤티 앨리어싱을 위한 방법으로 일반적으로 stochastic 샘플링 방법이 많이 사용되고 있다. 하지만 이 방법은 복잡한 함수로 표현된 Implicit 곡면에 더 많은 복잡한 계산을 요구하며 이에 따라 처리 시간과 비용이 많이 든다. 본 논문에서는 복셀(voxel)로 표현되는 Implicit 곡면에서 효율적인 방법 및 계산으로 앨리어싱을 감소시키기 위하여 shifted 더블 Z-버퍼를 이용하였으며, 또한 box-filter와 tent-filter를 적용함으로써 양질의 Implicit 곡면 이미지를 표현하였다.
본 논문에서는 GPU 아키텍처를 이용하여 적응형 부호 거리장을 최적화하여 빠르게 구축하고 시각화 할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 쿼드트리를 효율적으로 GPU 메모리로 전달하고, 이를 활용하여 삼각형에 대해 유클리디안 거리를 각 스레드 별로 병렬처리하여 최단 거리를 찾는다. 이 과정에서 GPU를 사용하여 삼각형으로 구성된 3D 메쉬로부터 빠르게 적응형 부호 거리장을 계산할 수 있는 최적화 기법과 절단면 보기, 특정 위치의 값 조회, 실시간 레이트레이싱 및 충돌처리 작업을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있는지를 보여준다. 또한, 제안하는 프레임워크를 활용하면 하이 폴리곤 메쉬도 1초 내외로 부호 거리장을 계산할 수 있기 때문에 강체뿐만 아니라 변형체에도 충분히 활용될 수 있다.
본 논문에서는 실제 현실에서 표현되는 소리의 특징인 파동(Sound wave)과 흐름(Sound flow) 그리고 회절(Diffraction of sound)을 가상환경에서 실시간으로 표현할 수 있는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 소리가 재생되는 위치로부터 장애물 여부를 판단하고, 장애물이 존재할 시, 장애물로 인해 반사와 회절된 새로운 소리 위치를 계산한다. 이 과정에서 레이트레이싱 기반으로 장애물과의 충돌 여부를 판단하고, 충돌에 의해 굴절된 벡터를 이용하여 장애물 너머에서 들리는 소리의 크기를 계산하며, 충돌된 레이의 개수에 따라 소리의 크기를 감쇠시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용한 소리의 회절은 물리 기반 접근법에서 나타나는 회절 형태를 실시간으로 표현했으며, 장애물에 따라서 회절 패턴이 변경되고, 이에 따라 소리의 크기가 자연스럽게 조절되는 결과를 보여준다. 이 같은 실험은 실제 현실에서 나타나는 소리의 퍼짐과 같은 특징을 거의 유사하게 복원해냈다.
언제 어디서나 안정된 무선 서비스 제공을 받고자하는 사용자의 요구는 증대되고 국가적으로 유한된 전파자원을 경제적이며 효율적으로 이용하고 신도시 개발과 같은 국토 개발에 따른 국민들의 전파수요에 효과적으로 대처할 수 있는 전파분석 기술이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 형태로 취득되는 영상 및 원격탐측 자료를 처리하여 전파분석의 기본 데이터로 사용되는 3차원 공간정보를 신속하고 정확하게 구축하고 건물의 높이가 다양하고 밀집되어 있는 도심지에서 적용될 수 있는 3D Ray-Tracing을 이용하여 전파분석을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 이에 기존의 GIS데이터의 갱신주기가 길어서 발생하는 전파분석 결과의 신뢰성 저하에 대한 문제점을 Rapid Mapping 기술을 통하여 대상지역의 변화를 신속하게 추출한 후 전파분석에 이용함으로써 전파분석의 신뢰성을 높일 수 있다.
본 논문에서는 레이 트레이싱 그래픽에서 사용되는 몬테칼로 렌더링에 포함되는 잡음을 제거하기 위해 개선된 신경망구조를 설계하였다. 몬테칼로 렌더링은 그래픽의 실감을 높이는데 가장 좋은 방법이지만 픽셀마다 수천 개 이상의 빛 효과를 계산해야 하기 때문에 렌더링 처리시간이 급격히 증가하여 실시간 처리에 큰 문제를 갖고 있다. 이 문제를 개선하기 위해 픽셀에서 사용되는 빛의 수를 줄이게 되는데 이때 렌더링 잡음이 발생하게 되고 이 잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 렌더링 잡음을 제거하는데 딥러닝을 사용하며 특히, 렌더링 이미지를 확산광과 집중광으로 분리하여 이중 신경망 구조를 설계하였다. 설계결과 단일구조 신경망에 비하여 듀얼구조 신경망은 PSNR기준으로 64개 테스트 이미지에 대하여 평균 0.58db가 개선되었으며 reference image에 비하여 99.22% 빛의 수를 줄여 실시간 레이 트레이싱 렌더링을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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