단일 볼륨랜더링과 다중 볼륨랜더링의 가장 큰 차이점은 데이타 혼합방법으로 본 논문에서는 특정 볼륨을 표면수준에 따라 선택적으로 빠르게 가시화하는 선택적 랜더링방법과 다중 볼륨을 위한 데이타 혼합방법을 제안한다. 선택적 랜더링방법은 관심부위를 구성하는 외곽선으로부터 최소거리를 결정하는 거리변환을 통하여 거리변환볼륨을 생성하고 이를 랜더링하는 방법이며, 다중 볼륨을 위한 데이타 혼합방 법은 명암도 가중치 방법, 불투병도 가중치 방법, 깊이 정보를 고려한 불투병도 가중치 방법을 이용하여 여러 개의 볼륨을 혼합하는 방법이다. 실험 결과로는 EBCT 가슴부위 영상에 선택적 랜더링방법을 적용하여 생성한 좌심실, 우심실 영상을 제시하며, 가슴부위 볼륨과 좌심실 볼륨 또는 우심실 볼륨에 세 가지 다른 혼합방법을 적용하여 얻은 혼합 영상을 제시한다. 본 제안방법은 거리변환볼륨을 사용함으로써 표면수준에 따라 특정 볼륨을 가시화하고 가시화 시간을 가속화시킬 수 있으며, 데이타 혼합을 통하여 단일 볼륨랜더링 한계를 극복하여 동일 공간 상에 다중 영상을 함께 표현함으로써 복잡한 형태로부터 관심부위의 형태와 상대적 관계를 효과적으로 나타낼 수 있다.
웹환경에서 모든 클라이언트 컴퓨터에 방대한 볼륨데이타를 저장하여 놓고 이것을 인터랙티브하게 가시화하는 것은 쉽지 않다. 한 가지 해결 방법은 볼륨데이타를 압축하여 데이타베이스 서버에 보관하여 놓고 요구에 맞추어 네트워크를 통하여 클라이언트 컴퓨터에 전송하여 가시화하는 것이다. 이러한 경우 압축에 많이 사용하는 알고리즘이 웨이블릿 변환이다. 이 논문에서는 서버 컴퓨터에서 볼륨데이타를 웨이블릿 알고리즘을 이용하여 압축하여 놓고 클라이언트 컴퓨터로 전송하여 디렉트볼륨렌더링하는 패러다임에 적합한 웨이블릿과, 압축률을 구하기 위한 실험을 한다. Engine, CThead, Bentum 볼륨데이타를 Har, Daubechies4, 12, 20 웨이블릿을 이용하여 각각 전체 데이타의 50%, 10%, 5%, 1%, 0.1%, 0.03%로 압축하여 디렉트볼륨렌더링을 이용하여 가시화한 후 육안 및 영상평가지표를 이용하여 평가하였다. 성능은 압축률이 낮은 범위에서는 Harr 웨이블릿이 우수하였고 압축률이 높은 곳에서는 Daubechies4와 Daubechies12 웨이블릿이 우수하였다. 바람직한 압축률은 육안으로 평가한 경우는 전체 데이타의 약 1%이고 영상평가지표를 이용하여 평가한 경우는 전체 데이타의 약 5-10%이었다.
본 논문에서는 볼륨데이타에서의 레이블링(labeling)을 위한 알고리즘을 제안하고자한다. 3차원 볼륨은 2차원 슬라이스 데이타의 연속으로 보고 각 슬라이스의 레이블링 정보를 바탕으로 하는 SIL(Slice Information based Labeling)방법을 제안한다. 이는 기존의 알고리즘에 비해 효율적인 메모리 사용이 가능하고 분석하고자 하는 데이타의 특성에 맞는 2차원 레이블링과의 조합이 가능한 장점이 있다. 기존 알고리즘과 제안하는 방법을 3차원 세포영상에서 비교하여 보았으며, SIL을 2차원 레이블링 CCCL(Contour based Connected Component Labeling)과 함께 볼륨데이타에 적용하여 본 결과 기존의 알고리즘 보다 약 2배 빠른 성능을 보였다. 다양한 3차원 레이블링 방법 중 적용되는 영상에 따라 각기 다른 결과를 얻었지만, 3차원 세포영상의 분석에서는 SIL 방법이 우수하다는 결론을 얻었다.
대용량 볼륨 데이타를 가시화하는 효과적인 방법인 후-정열 병렬 렌더링은 부하균형에 의해 성능이 결정된다. 기존의 정적 데이타 분할 방법은 태스크 병렬성만의 관점에서는 자기균형을 쉽게 얻을 수 있었지만, 데이타 내부의 빈 공간을 고려하지 않았기 때문에 데이타 병렬성의 관점에서는 심각한 불균형을 초래할 수 있었다. 본 논문은 태스크 병렬성과 데이타 병렬성이 함께 고려된, 적응적이며 확장적인 부하 균형 기법을 제안한다. 우리는 계층적 자료 구조인 옥트리와 BSP-트리를 효과적으로 결합하여 볼륨 데이타의 실제 영역만을 추출하여 렌더링 노드들로 균등하게 분산시켰으며, 각 렌더링 노드들에서는 3차원 클러스터링 알고리즘을 적용하여 렌더링 순서를 효과적으로 결정하였다. 제안하는 방법은 기존의 정적 데이타 분산 기법에 비해 최대 22배의 병렬성을 높였고 동기화 비용을 낮추어 렌더링 성능을 크게 향상시켰음을 실험을 통해 알 수 있었다.
본 논문은 MR 머리 영상 데이타를 디렉트 볼륨 렌더링하는 방법을 제안한다. MR 영상을 가시화하기 위해서는 서피스 렌더링을 많이 사용하나 이 방법은 면을 추출하는 과정에서 면 내부의 정보를 잃어버린다. 디렉트 볼륨 렌더링은 면 내부의 정보를 추출 할 수 있으나 데이타의 특성상 MR 머리 영상 데이타에 이 방법을 적용하기가 쉽지 않다. 이 논문에서는 MR 머리 영상 데이타를 뇌와 뇌 이외의 구성 요소로 분할한 다음에 뇌 복셀값을 증가시키고 원래의 영상과 다시 결합시켜 디렉트 볼륨 렌더링을 시도하였다. 뇌 경계선은 히스토그램 경계값, 모포로지 연산, 스네이크 알고리즘(snakes algorithm)을 이용하여 추출하였다. 추출된 뇌 경계선는 육안으로 추출한 것의 91~95%의 유사도를 보인다. 제안된 디렉트 볼륨 렌더링은 뇌와 뇌 이외의 구성 요소를 동시에 3차원 가시화하였다.
본 논문에서는 임의의 좌표를 기준으로 17가지 접근방식을 지원하는 3차원 메모리 시스템을 제안한다. 제안하는 메모리 시스템은 메모리 모듈 할당 함수와 주소 할당 함수를 토대로 선 접근방식 13가지, 사각형 접근방식 3가지, 육면체 접근방식 1가지 등 모두 17가지 접근방식을 제공한다. 즉, 임의의 좌표에서 임의의 간격을 갖고 17가지 접근방식 중 어떠한 접근방식 내에서도 다수개의 데이타에 동시접근하는 기능을 제공한다. 이를 위해 제안하는 메모리 시스템은 메모리 모듈 선택 회로, 읽기/쓰기를 위한 데이타 라우팅 회로, 주소 계산 및 라우팅 회로들로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 메모리 시스템은 응용 프로그램에 따라 쉽게 확장될 수 있으며, 메모리 시스템에 저장된 데이타를 개발자와 프로그래머가 논리적인 3차원 배열로 간주하여 처리할 수 있도록 데이타의 하드웨어 독립성을 지원한다 또한 제안한 메모리 시스템은 다양한 접근방식 내의 다수개의 데이타에 동시접근 할 수 있기 때문에 볼륨 렌더링이나 볼륨 클리핑 등과 같은 다양한 3차원 응용 분야 및 다중해상도를 지원하는 프레임 버퍼를 위한 시스템 구조의 메모리 시스템으로써 적합하다.
과학적 가시화의 한 분야인 볼륨 가시화는 3차원, 혹은 그 이상의 차원의 공간에서 정의된 추상적이고 복잡한 볼륨 데이타로부터 의미 있고 가시적인 정보를 효과적으로 추출하도록 도와주는 다양한 기술에 관한 연구 분야로서, 기상학, 의학, 계산 유체 역학 등 여러 학문 분야에서 점차 그 중요성을 더해가고 있다. 한편 가상 현실은 컴퓨터가 만든 가상의 세상에 사용자가 몰입하여 시각, 청각, 촉각 등의 감각을 이용하여 세상을 경험하고 대화식으로 정보를 주고받을 수 있도록 도와주는 여러 기술에 관련된 연구 분야로서 국내외적으로 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 CAVE라 불리는 몰입형 3차원 가상 환경 시스템 환경에서 인체 볼륨 데이타를 보다 개선된 볼륨 가시화 방법을 사용하여 실시간으로 입체 영상을 생성해주는 시스템을 설계하고 구현하였다. 이 시스템은 기존 3차원 텍스처 매핑 기반 볼륨 렌더링 방법의 느린 속도를 보완하고자, 영상 기반 렌더링에 기반을 둔 향상된 텍스처 매핑 기법을 사용하여 실시간 볼륨 입체 가시화 기능을 지원하며, 사용자를 위하여 다양한 인터페이스 기능들을 제공한다. 본 시스템의 효용성을 증명하기 위한 테스트 데이터로서 Visible Korean Human 데이타를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 입체 영상 시스템에 필요한 가시화 기법과 라이브러리, 그리고 구체적인 구현 내용에 대해서 설명한다.
모델링 시뮬레이션 그리고 센서 장비 기술의 지속적인 발전으로 최근에 매우 높은 해상도를 갖는 방대한 크기의 볼륨 데이타들이 일반화되고 있다. 과학적 가시화 분야에서, 이러한 데이타를 고성능 병렬 컴퓨터를 사용하여 효과적으로 가시화하기 위한 다양한 대화식 실시간 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 모바일 클라이언트, 게이트웨이, 병렬 렌더링 서버로 구성되는 모바일 볼륨 가시화 시스템의 개발에 관해 설명한다. 모바일 클라이언트는 병렬 렌더링 서버에게 전달할 렌더링 / 뷰잉 파라미터를 설정할 수 있는 기능뿐만 아니라, 관심이 있는 특정 영역을 점진적으로 높은 해상도의 영상을 이용해 탐색할 수 있는 기능을 제공한다. 게이트웨이는 안정적인 서비스를 위해 모바일 클라이언트와 병렬 렌더링 서버 사이에서 주고받는 요청과 응답을 관리하는 역할을 한다. 병렬 렌더링 서버는 클라이언트로부터 전달받은 렌더링 컨텍스트를 이용하여 정의된 특정 부분 볼륨을 가시화하고, 고해상도의 최종 영상을 클라이언트에게 되돌려 주는 작업을 수행한다. 제안된 시스템은 PDA를 갖고 있는 여러 사용자가 협력작업(CSCW) 모드를 통해 동시에 볼륨 데이타 가운데 공통으로 관심을 갖는 특정 부분, 렌더링 컨텍스트, 그리고 최종 영상을 공유할 수 있도록 설계되었다.
본 논문에서는 동일 환자에 대하여 시간차론 두고 촬영한 복부 CT 영상에서 환자의 움직임에 따른 두 영상 간 차이를 보정하기 위하여 지역적 거리전파를 이용한 자동 폐 정합 방법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 세 단계로 구성된다 첫 번째, 일련의 두 볼륨데이타에서 폐 경계를 추출한 후, 폐를 포함하는 최적경계볼륨을 생성하여 초기정합을 수행한다 두 번째, 초기에 촬영한 볼륨데이타에서 지역적 거리전파를 이용하여 폐 경계로부터 3차원 거리맵을 생성한다. 세 번째, 선택적 거리 측정을 통해 두 경계간에 거리차이가 최소인 위치로 영상을 정합한다. 실험으로 3명의 환자 데이타에 대하여 영상정합을 하였고, 기존의 챔퍼매칭 정합 방법과 수행속도와 견고성 측면에서 비교 평가하였다. 본 제안방법은 지역적 거리전파를 사용하여 생성된 3차원 거리맵을 이용한 선택적 거리측정을 통하여 최적의 위치로 빠르고 견고하게 정합된다.
음함수 곡면 모델의 대표적인 구조 요소인 메타볼은 다양한 형태의 곡면을 모델링하는데 뛰어난 성능을 갖는다[1]. 그러나 복잡한 형태의 물체는 곡면 뿐 아니라 평면적인 요소를 포함하기 때문에 메타볼만으로 부정형 물체를 모델링하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 메타큐브는 메타볼의 장점을 수용하면서 적은 수의 데이터로 평면 형태의 물체가지 모델링할 수 있는 메타볼의 확장 형태로서, 두 개의 매개변수만으로 구에서 정육면체까지 자유로운 확장이 가능하다[2]. 본 논문은 메타큐브를 이용하여 볼륨 데이터로부터 3차원 물체를 자동 모델링하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 볼륨 데이터의 형태에 기반하여 분할된 볼륨 트리를 이용하여 비교적 빠른 시간에 볼륨 데이터로부터 비슷한 형태의 3차원 물체를 재구성하는 메타큐브 집합을 추출한다. 다양한 볼륨데이타에 대한 실험 결과를 제시함으로써 제안 방법의 효용성을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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