일반적으로 희소 볼륨 데이터에 대하여 고정적인 메모리 할당 방식을 사용할 경우 상당한 메모리 공간 낭비가 발생하며, 이는 대용량의 고해상도 볼륨 데이터의 경우 더 심각한 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 불필요한 메모리 낭비를 개선하기 위하여 고정적인 메모리 공간이 아닌, 유효한 정보가 저장된 복셀 만을 효과적으로 저장하는 볼륨 데이터 표현 방법을 제안하고, 이를 기존의 정적인 메모리 할당 방법, 팔진 트리 그리고 복셀 해싱 방법과 메모리 사용량 및 연산 속도 측면에서 비교 분석한다. 특히 GPU 기반의 마칭 큐브 방법의 구현에 있어 본 논문에서 제안하는 방법과 복셀 해싱 방법을 비교 분석 한다.
초음파 영상 기법은 장기, 연조직, 혈류를 검사하는데 쓰이는 영상 진단법이다. 초음파 장비를 통해 얻어진 초음파 볼륨 데이터는 장비 특성상 많은 잡음(speckle noise)을 포함하기 때문에, 깨끗한 영상을 얻기 위해서는 잡음 필터링(noise filtering)이 필요하다. 그런데, 볼륨 데이터 모든 영역에 대해 잡음 필터링을 적용할 경우 전처리 시간이 길어져 실시간으로 초음파 볼륨 데이터를 렌더링하기 어렵다. 본 논문에서는 실시간으로 입력되는 초음파 볼륨 데이터를 가시화 하기위하여 전처리 시간 없이 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 전처리 시간에 전체 볼륨 데이터에 대해 잡음 필터링을 적용하지 않고, 영상을 생성하는 동안 참조되는 복셀(voxel)에 대해서만 잡음 필터를 적용하여 얻은 값을 사용한다. 이때 필터링에 소요되는 시간을 최소화하기 위해 가장 단순한 평균화 필터를 사용한다. 그리고 복셀에 적용되는 3차원 필터를 3단계의 1차원 필터 연산 단계로 분할 한 후, 각 단계별 연산을 거친 복셀들에 대해서는 다시 연산을 하지 않도록 하여 중복을 피한다. 이를 통해 전처리 시간 없이 기존 방법과 동일한 화질을 유지하는 최종 영상을 만들어 낸다.
본 연구에서는 MRI 영상에서 위상을 조절하여 영상 대조를 증가 시키는 방법을 제안 하였다 영상하고자 하는 물체 자체가 갖는 위상에 따라 영상의 대조가 변하기 때문에 본 방법은 자화율 영상이나 유속 영상에 유용하게 쓰일 수가 있다. 본 논문에서는 위상 분포에 따른 영상의 대조를 증가 시키기 위하여 RF 펄스를 복셀 내에서 위상을 갖도록 디자인 하였다. 따라서 복셀에서의 신호의 크기는 물체자체의 위상과 RF 펄스에의하여 가해준 위상이 결합에 의하여 결정된다. 외부위상 변화에 따른 신호의 변화를 분석하였고 그때 디자인된 RF 펄스를 이용하여 자화율만의 영상과 유속만의 영상을 얻었다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과는 제안된 알고리즘이 복셀내에 위상을 갖는 물체의 영상에 유용하고 그런 물체만을 영상하는데 유용함을 보였다.
본 논문에서는 주어진 단백질 분자에 대해 3차원 보로노이 다이어그램을 계산하는 알고리즘을 제안한다. 분자는 반경이 서로 다른 구의 집합으로 표현되며, 각 구의 반경은 원자의 반데르바스 (van der Waals) 반경에 대응한다. 보로노이 다이어그램은 3차원 공간을 복셀(voxel)의 집합으로 분할한 뒤, 보로노이 다이어그램을 포함하는 복셀을 보수적으로 추출함으로써 구성된다. 분자의 계층적 성질을 이용하여 BVH(bounding volume hierarchy)를 구성하고, CUDA 프로그래밍을 통하여 그래픽 하드웨어 가속을 활용함으로써 계산 시간 효율성을 높인다. 공간이 최대 $2^{24}$개의 복셀로 분할될 경우, 단일 코어 CPU로 구현하는 알고리즘에 비해 계산 속도가 323배 가량 향상 되었다.
미디어의 발달과 함께 다양해진 유저의 플랫폼 및 기술적 환경을 동시에 충족시키는 게임 콘텐츠를 디자인하는 것은 매우 어려운 문제이다. 온라인 플랫폼과 네트워킹을 기반으로 성장한 인디게임 분야는 자본의 개입으로부터 자유로운 만큼 다양하고 창의적인 게임 콘텐츠 개발의 시도가 활발하게 이루어졌고, 행동 자율성이 높으며 커스터마이징이 가능한 샌드박스형 게임이 큰 성공을 거두면서 더욱 성장해 나갔다. 본 논문에서는 인디게임을 주도하는 샌드박스형 게임의 성장에 있어 큰 특징적 요소로 사료되는 행동 자율성과 커스터마이징 시스템에 주목하였다. 표현기법으로써 3D 복셀 그래픽이 자주 채택되고 있다는 점에서 복셀 기반 그래픽의 유용성 및 특히 게임 캐릭터 구현에 대한 현황과, 효율적인 게임 그래픽 기법으로 활용될 수 있는 가능성을 연구해 보기로 한다.
하천에 광범위하게 활착되는 식생은 수위 변화 및 흐름 저항에 절대적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 하천 시스템 전반에 영향을 미치는 중요 요소이다. 따라서 유입되는 식생의 형태와 규모를 정확하게 파악하는 것이 매우 중요함에도 불구하고 현장에서 이를 파악하기란 쉽지 않은 일이다. 따라서 최근에는 지상 레이저 스캐닝 등을 활용하여 대용량의 식생 정보를 취득하는 연구가 시도되고 있다. 그러나 식생의 복잡한 형상으로 인해 캐노피 영역의 정확한 정보를 획득하기 어려우며, 자연적인 영향에 매우 민감하게 반응한다는 한계가 있다. 본 연구에서는 3차원 지상 레이저 스캐닝을 통해 수집된 고해상도의 포인트 클라우드 데이터를 복셀 형식으로 재구현하여 식생의 물리적 구조를 분석하였다. 먼저 잎이 없는 단순한 형태, 잎이 있는 완전한 형태의 식생 및 패치 규모 식생 조건으로 설정하여 각각의 물리적 구조를 분석하였다. 이를 위해 측정된 데이터의 이상치 제거 및 불필요한 데이터의 필터링을 위해 통계적 이상치 제거 방법을 활용하여 각각 17 %, 26 %, 25 %의 포인트를 제거하였다. 또한 후처리 된 포인트 클라우드로부터 복셀 크기별 식생 형상을 재구현하여 실제 식생의 부피와 비교하였으며, 분석 결과, 오차 범위는 각 조건별로 8 %, 25 %, 63 %로 나타났다. 대상 샘플의 규모가 클수록 더 큰 오차가 발생하였으며, 복셀 크기 조정 시 식생의 표면이 시각적으로 비슷하게 보이지만 전체 식생의 부피는 이러한 변화에 매우 민감한 것으로 나타났다.
3차원 관상동맥처럼 위상 구조가 중요한 객체의 형상을 분석하기 위해서는 혈관의 분기점, 극단점, 혈관의 계층적 구조 관계 등의 정보를 함축적으로 표현할 수 있는 골격 추출이 매우 중요하다 본 논문에서는 3차원 CT 혈관조영술(3D CT Angiography)로 촬영된 영상으로부터 관상동맥의 3차원 골격을 추출하는 방법을 개발하였다. 먼저, CT 혈관조영술부터 획득한 슬라이스 이미지로부터 3차원 조작 및 수술 시뮬레이션 등을 위하여 혈관의 3차원 표면에 대한 메쉬 모델을 생성한다. 생성된 메쉬 모델이 임의로 변형된 후에도 자동으로 골격을 쉽게 추출할 수 있도록 메쉬 모델을 복셀화하는 단계를 거친다. 이렇게 얻어진 복셀모델로부터 유클리디언 거리 맵을 구성하여 discrete medial surface (DMS)을 생성하고 최종적으로 골격을 추출하게 된다. 이렇게 추출된 3차원 골격은 관상동맥 수술 시뮬레이션 등에서 다양한 형상 분석에 유용하게 사용될 수 있다.
본 논문은 여러 장의 이미지로부터 삼차원 모델을 빠르게 복원하기 위한 다각형 기반 Space Carving 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 기존의 복셀 carving 연산에 다각형 carving 연산을 추가하여 기존 복셀 carving 기법의 단점인 렌더링 품질의 저하와 느린 렌더링 속도 문제를 보완하였다. 따라서 복원된 모델은 다각형 구조를 가지며, 이로부터 텍스쳐 매핑을 이용한 빠른 속도의 고품질 렌더링 기법이 가능해진다. 또한 다각형 carving 후잉여 데이터를 삭제함으로써 복원된 모델의 품질 저하없이 메모리를 줄이고, 더욱 빠른 렌더링을 가능하게 한다.
볼륨 가시화(volume visualization)는 3차원 볼륨 데이터로부터 의미 있는 가시적 정보를 추출하도록 도와주는 연구분야이다. 볼륨 렌더링(volume rendering)은 볼륨 데이터로부터 영상(image)을 얻는 기술을 말하는데, 이러한 렌더링 기법 중 물체공간(object space)에 기반한 스플래팅(splatting) 기법은 볼륨 데이터에 존재하는 응집성(coherence)의 이점을 이용할 수 있는 팔진트리(octree)나 피라미드(pyramid)와 같은 계층구조를 적용하기 쉽다. 본 논문에서는 볼륨 데이터에 팔진트리를 적용한 기존의 스플래팅 기법에 영상공간(image space)에서의 응집성의 이점을 이용하기 위한 계층구조로 4진트리(quadtree)와 범위트리(range tree)를 적용하는 새로운 스플래팅 기법을 제안한다. 이 기법은 볼륨 데이터내의 불투명한 복셀(voxel)들에 의해 가려지는 복셀들에 대한 방문을 가능한 한 피함으로써 전체적인 스플래팅의 속도를 향상시킨다. 이 기법은 잘 알려진 팔진트리, 4진트리 그리고 범위트리를 사용함으로써 그 구현이 쉽고, 추가적으로 많은 메모리를 사용하지 않으면서도 렌더링의 속도를 효율적으로 향상시킬 수 있는 기법이다.
This study concerns an advanced 3D surface reconstruction method that the vertices of surface model can be completely matched to the unstructured point cloud measured from arbitrary complex shapes. The concept of bounding voxel model is introduced to generate the mesh model well-representing the geometrical and topological characteristics of point cloud. In the reconstruction processes, the application of various methodologies such as shrink-wrapping, mesh simplification, local subdivision surface fitting, insertion of is isolated points, mesh optimization and so on, are required. Especially, the effectiveness, rapidity and reliability of the proposed surface reconstruction method are demonstrated by the simulation results for the geometrically and topologically complex shapes like dragon and human mouth.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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