• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.6
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• pp.27-37
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• 2018

Streamline generation is one of the most representative visualization methods to analyze the flow stream of fluid dynamics dataset. It is a challenging problem, however, to determine the seed locations for effective streamline visualization. Meanwhile, it needs much time to compute effective seed locations and streamlines on the massive flow dataset. In this paper, we propose not only an importance based method to determine seed locations for the effective streamline placements but also a parallel streamline visualization method on the distributed visualization system. Moreover, we introduce case studies on the real fluid dynamics dataset using GLOVE visualization system to evaluate the proposed method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.811-814
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• 2010

테라 스케일의 대용량 로터 시뮬레이션 데이터는 그 크기가 매우 크기 때문에 일반 PC에서는 가시화하기에 곤란한 경우가 많다. 또, 로터 시뮬레이션 데이터는 매우 복잡한 구조를 가지고 있기 때문에 초보자가 이 데이터에서 vortex와 같은 중요한 정보를 뽑아서 가시화하는 데에는 많은 어려움이 있어왔다. 본 논문에서는 일반 PC에서 가시화하기 어려운 거대용량의 로터 시뮬레이션 데이터를 고성능 가시화 클러스터와 VTK를 이용해서 빠르게 가시화하고자 한다. 한 대의 PC를 이용해서 가시화했을 경우에 비해 클러스터를 이용해서 병렬처리를 했을 경우 약 20배의 성능 향상을 보였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.33 no.1_2
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• pp.1-14
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• 2006

Sort-last parallel rendering using a cluster of GPUs has been widely used as an efficient method for visualizing large- scale volume datasets. The performance of this method is constrained by load balancing when data parallelism is included. In previous works static partitioning could lead to self-balance when only task level parallelism is included. In this paper, we present a load balancing scheme that adapts to the characteristic of volume dataset when data parallelism is also employed. We effectively combine the hierarchical data structures (octree and BSP tree) in order to skip empty regions and distribute workload to corresponding rendering nodes. Moreover, we also exploit a 3D clustering method to determine visibility order and save the AGP bandwidths on each rendering node. Experimental results show that our scheme can achieve significant performance gains compared with traditional static load distribution schemes.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.36 no.1
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• pp.55-60
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• 2012

This experimental study investigated the characteristics of flow-induced vibration of two elastically supported circular cylinders in a side-by-side arrangement. In particular, the characteristics of the flow-induced vibration of the two cylinders are investigated by changing the flow speed at each spacing ratio L/D (L is the space between two cylinders and D is the diameter of the cylinder). To clarify the mechanism generating the flow-induced vibration of the cylinders, the flow patterns around the two vibrating cylinders are also investigated using a flow visualization test that reproduces the flow-induced vibration of the cylinders with a forced vibration apparatus. As a result, it is clarified that the flow-induced vibration characteristics of the two cylinders arranged side-by-side switch among four patterns as the flow between the two cylinders is switched. Among the three arrangements considered (tandem, staggered, and side-by-side), the arrangement that generates flow-induced vibration of the two cylinders most easily is the side-by-side arrangement.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.6 no.5
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• pp.457-467
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• 2000

본 논문에서는 분산 메모리 구조를 갖는 병렬 컴퓨터 상에서 방대한 크기를 갖는 볼륨 데이터의 효과적인 가시화를 위한 병렬 광선 투사법을 제안한다. 데이터의 압축을 기반으로 하는 본 기법은 다른 프로세서의 메모리로부터 데이터를 읽기보다는 자신의 지역 메모리에 존재하는 압축된 데이터를 빠르게 복원함으로써 병렬 렌더링 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 기법은 객체-순서와 영상-순서 탐색 알고리즘 모두의 정점을 이용하여 성능을 향상시켰다. 즉, 블록 단위의 최대-최소 팔진트리의 탐색과 각 픽셀의 불투명도 값을 동적으로 유지하는 실시간 사진트리를 응용함으로써 객체-공간과 영상-공간 각각의 응집성을 이용하였다. 본 논문에서 제안하는 압축 기반 병렬 볼륨 렌더링 방법은 렌더링 수행 중 발생하는 프로세서간의 통신을 최소화하도록 구현되었는데, 이러한 특징은 프로세서 사이의 상당히 높은 데이터 통신 비용을 감수하여야 하는 PC 및 워크스테이션의 클러스터와 같은 더욱 실용적인 분산 환경에서 매우 유용하다. 본 논문에서는 Cray T3E 병렬 컴퓨터 상에서 Visible Man 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.21 no.3
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• pp.36-45
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• 2015

It is important subject of research in engineering and natural science field that creating continuing high-definition image from very large volume data. The necessity of software that helps analyze useful information in data has improved by effectively showing visual image information of high resolution data with visualization technique. In this paper, we designed multi-platform visualization system based on client-server to analyze and express earth environment data effectively constructed with observation and prediction. The visualization server comprised of cluster transfers data to clients through parallel/distributed computing, and the client is developed to be operated in various platform and visualize data. In addition, we aim user-friendly program through multi-touch, sensor and have made realistic simulation image with image-based lighting technique.

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.379-382
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• 2013

시변환 데이터(time-varying data)는 과학 시뮬레이션의 결과로 생성되는 데이터의 일종으로, 일반적인 스테디 데이터(steady data)와는 달리 시간에 따른 데이터의 변화를 담고 있다. 따라서 시변환 데이터를 가시화하는 것은 시간에 따른 데이터의 변화를 비교, 분석할 수 있는 방법을 제공해야 한다는 것을 의미한다. 일반적으로 시변환 데이터는 대용량 데이터에 해당되며, 따라서 대부분의 경우에는 일반 PC 환경에서 시변환 데이터에 대한 애니메이션을 수행하는 것이 불가능하다. 본 논문에서는 병렬 렌더링 시스템에서 대용량의 시변환 데이터에 대해 일련의 가시화 작업을 수행 함으로써 데이터의 시간에 따른 변화를 분석할 수 있게 해주는 병렬 애니메이션 프레임워크에 대해 소개한다. 본 논문에서 소개하는 애니메이션 프레임워크는 병렬 렌더링 시스템을 기반으로 시변환 데이터에 대한 애니메이션을 수행하며, 이를 위한 렌더링 동기화 프로세스를 제공한다. 이 환경은 향후 지원 분야, 지원 장비에 따라 다양한 형태로의 확장이 가능하며, 고해상도 디스플레이 환경에서 가상현실을 기반으로 사용자와 상호작용하는 것이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.284-287
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• 2012

GLOVE(GLObal Virtual reality visualization Environment for scientific simulation)는 컴퓨팅 자원의 성능 향상으로 데이터 양이 급속히 증가한 응용 과학과 전산 시뮬레이션 분야의 대용량 과학 데이터를 효율적으로 가시화하여 분석하기 위한 도구이다. GLOVE의 데이터 관리자인 GDM(GLOVE Data Manager)은 대용량 데이터의 분산 병렬 가시화를 위해 분산 공유 메모리를 제공하는 GA(Global Array)를 이용해 테라 바이트 단위의 데이터를 실시간으로 처리한다. 그러나 대용량 과학 데이터를 가시화 하는 과정에서 기존의 Data Locality를 고려하지 않은 데이터 접근 방식으로 인한 성능 저하를 확인했다. 본 논문은 기존 GLOVE에서 발견한 성능 저하 현상을 밝히고, 이에 대한 해결 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.634-636
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• 2000

기존의 병렬 볼륨 렌더링 방법들은 프로세서간의 발생하는 많은 통신량 때문에 통신 속도가 매우 빠른 병렬컴퓨터를 이용하였고 통신속도가 느린 분산 환경에서는 구현이 불가능해 보였다. 또한 가시화하려는 볼륨 데이터도 점점 방대해지고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 통신 속도에 구애받지 앉을뿐더러 매우 큰 볼륨데이터를 다루는 병렬/분산 볼륨 렌더링을 제안한다. 본 방법은 고비용을 필요로 하는 원격 메모리 접근 대신에 압축을 기반으로 하여 필요한 데이터를 지역 메모리에서 빠르게 복원함으로써 좋은 성능향상(speedup)을 나타낸다. 이것은 각 프로세서가 전체 볼륨 데이터를 모두 적재하고 있다는 것을 의미한다. 다라서 렌더링 과정중에 발생하는 프로세서간의 통신을 최소화할 수 있었고, 이런 방식은 높은 통신 비용으로 효율적 병렬/분산 처리가 힘든 분산 메모리 병렬 컴퓨터나 PC/워크스테이션 클러스터상에서 매우 적합하다.