Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10c
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pp.19-21
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2001
현재 실시간의 실감 영상을 위한 다양한 기법들에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다. 영상 기반 렌더링은 새롭게 주목 받고 있는 렌더링 방법으로 기존의 기하학 기반 렌더링과는 다르게 모델을 작성하는데 쉽게 사용될 뿐 아니라. 실감 영상을 만들어 내는 것에도 탁월한 성능을 나타내고 있다. 현재 사용하는 그래픽 가속기는 기하학 기반 렌더링의 방법을 위주의 설계되고 있는 추세이다. 이에 영상 기반 렌더링을 지원하는 구조의 제안을 통해서 실시간 영상의 생성을 가능하게 하였다. 또한 기존의 그래픽 가속기와의 통합을 통해 하드웨어 비용을 절감하며 효율적으로 두 가지 기법을 지원하는 구조를 제안하였다.
Mobile communication devices such as PDAs, cellular phones, etc., need to perform several kinds of computation-intensive functions including H.264 encoding/decoding and 3D graphics processing. In this paper, new reconfigurable architecture is described, which can perform either motion estimation for H.264 or rendering for 3D graphics. The proposed motion estimation techniques use new efficient SAD computation ordering, DAU, and FDVS algorithms. The new approach can reduce the computation by 70% on the average than that of JM 8.2, without affecting the quality. In 3D rendering, midline traversal algorithm is used for parallel processing to increase throughput. Memories are partitioned into 8 blocks so that 2.4Mbits (47%) of memory is shared and selective power shutdown is possible during motion estimation and 3D graphics rendering. Processing elements are also shared to further reduce the chip area by 7%.
In this paper, we propose an implementation of a neural network accelerator for reducing the rendering noise. Among the rendering algorithms, we selects a ray tracing to assure a high-definition graphics. Ray tracing rendering uses ray to render. Less use of the ray will result in noise, and if used too much, it will produce a higher quality image, but will take longer. In order to quickly process such lace rendering, an algorithm is used that uses less rays and removes the noise generated. Among such algorithms, there is an algorithm using a neural network, and a neural network accelerator which obtains a filter parameter used in an operation is implemented in order to speed up the operation speed. The time it takes to calculate the parameters used for a pixel is 11.44us.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07a
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pp.685-687
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2005
본 논문에서는 깊이 영상기반 3차원 물체(depth image-based 3-D object)의 고속 렌더링 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 그래픽 가속기가 지원하는 shader programming 기법을 이용하여 하드웨어 가속을 직접 이용하도록 설계되었다. 또한, 기존의 영상 기반 렌더링의 한계를 극복하여 조명 효과를 표현할 수 있으며 렌더링시 각 화소당 Splat 크기를 하드웨어에서 직접 조절하여 고속 렌더링이 가능하다. 모의 실험결과, 소프트웨어 렌더링 또는 OpenGL 기반의 렌더링에 비해 괄목할 만한 렌더링 속도의 향상이 이루어졌다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10c
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pp.310-312
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2002
볼륨 렌더링은 물체의 겉면만이 아니라 내부에 있는 모든 3차원 데이터를 이용해서 렌더링 하는 기법이다. 따라서 기존의 폴리곤 렌더링에선 불가능했던 물체 내부에 대한 표현이 가능하기 때문에 과학, 의료 분야 등 물체 전체에 대한 데이터 처리가 필요한 곳에서 많이 쓰이고 있다. 하지만 이러한 볼륨데이터의 크기는 일반적으로 1024$^3$Bytes 이상이기 때문에 기존의 단일 그래픽 가속기로는 메모리 크기나 연산 능력면에서 처리하기에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이런 기가급 볼륨데이터를 처리하기 위한 병렬 볼륨 렌더링 구조를 제시하고, 전송된 부분 이미지 합성을 위한 블렌딩 순서를 결정하는 시점 추적 (point-tracking)기법과 네트웍에 의한 성능저하를 최소화 할 수 있는 ‘프레임간 유사성(frame-to-frame coherency)을 이용한 RGBA데이터 압축기법’을 제안한다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.41
no.11
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pp.105-113
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2004
This paper proposes 3D graphics accelerator, especially rendering unit, for portable devices. The existing 3D architecture is not suitable for portable devices because of its huge size. To reduce the size, we use iterative architecture and fixed-point calculation. In this paper, we suggest the format of fixed-point comparing with the result images, and some special technique to control. Finally, it is implemented with FPGA and 0.25um ASIC technology respectively. The ASIC chip can execute 47.88M pixels per second. The size of ASIC chip is 4.9287mm*4.9847mm and the power consumption is 263.7mW with 50MHz operation frequency.
Vector Graphics describes an image with mathematical statements instead of pixel information. Which enables easy scalability without loss in image quality and usually results in a much smaller file size compared with bitmap images. In this paper, we propose Vector Graphics Accelerator for mobile device with scan-line edge flag algorithm to render vector image without sorting process of edge. Proposed Vector Graphics Accelerator was verified with OpenVG 2D Vector image. The estimated processing time of proposed Accelerator with Tiger image is 12ms on Tessellation process, and total rendering time is 208ms. Estimated rendering performance with Tiger image is about 5 frame per second
It is difficult to run 3D graphics based application on the embedded system with hardware constraints. Therefore, such a system must have a systematic infrastructure which can process various operations with respect to 3D graphics through any graphic acceleration module. In this paper, we present a method to implement 3D graphics acceleration device driver on Tiny X platform which provide an open source graphics windowing environment. The proposed method is to initialize the driver step by step so that the direct rendering infrastructure can use it properly. Moreover, we evaluated overall 3D graphics performance of an implemented driver through a simple but effective benchmark program.
재조명(relighting) 렌더링은 장면 내에 새로운 광원의 추가 또는 기존 광원 속성의 변경으로 인한 영상의 변화를 효율적으로 계산하는 과정을 말한다. 본 논문에서는 쉐이딩(shading) 계산에서 광원에 독립적인 파라메터를 미리 텍스쳐 이미지 형태로 캐시화하여 재조명 렌더링 과정에서의 계산량을 줄이는 방법을 사용하였다. 이러한 쉐이딩 파라메터들의 캐시 이미지들은 사용자가 카메라 시점을 바꾸고자 할 경우 새로 생성을 하여야 하는데, 이 계산에 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 새로운 시점에서의 캐시 이미지들를 영상 기반 렌더링(image-based rendering) 기법을 이용하여 실시간에 구하는 방법을 제시한다. 먼저 여러 개의 지정된 카메라 시점에 대한 캐시 이미지들을 미리 생성해 둔다. 다음 원하는 시점의 캐시 이미지는 각 픽셀에 투영되는 3차원 표면점을 역시점변환(inverse viewing transform)을 통해 구하고, 이 점을 지정된 카메라 시점으로 다시 투영하여 캐시 이미지에서의 대응 픽셀을 찾는다. 대응 픽셀의 파라메터 값들을 평균하여 새 캐시 이미지에 써준다. 이 과정들은 하드웨어 그래픽 가속기의 단편 쉐이더(fragment shader)를 이용하여 실시간으로 수행된다.
3차원 그래픽 렌더링은 화면상의 각 화소에 대하여 색깔뿐만 아니라 깊이 정보가지 계산해야 하기 때문에 방대한 계산량과 메모리 접근, 그리고 데이터 전송량을 필요로 하기 때문이다. 따라서 실시간 3차원 그래픽 처리를 위해서 병렬 처리 기법을 도입한다. 그러나 기존 그래픽 가속엔진은 병렬처리 기법으로 영상-병렬성을 이용한 화면 분할 방식을 사용하기 때문에 크게 두 가지 단점이 발생한다. 첫 번재는 화면 영역의 경게에 위치하는 다각형들에 대한 중복계산이고, 두 번째는 낮은 PE(Processing Element) 활용도이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 객체 기반 렌더링(OBR : Object Based Rendering)방식을 바탕으로 하는 그래픽 가속엔진을 제안하였다. OBR 시스템의 목적은 화면 분할 방식의 불필요한 오버헤드를 제거하여 수행 성능을 높이고, 자원을 효율적으로 사용하여 하드웨어 구성비용을 줄이는 것이다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 OBR 시스템이 화면 분할 방식의 대표적인 그래픽 가속기인 PixelFlow와의 성능을 상대적으로 비교하였다. 결론적으로 OBR 시스템은 화면 분할 방식보다 더 적은 하드웨어 자원으로 보다 효율적으로 렌더링을 수해하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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