Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.889-891
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2004
본 논문은 약 134 GB에 이르는 시간 가변 해양 볼륨 데이터론 효과적으로 가시화 하기 위한 두 가지 접근 방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 고화질의 동영상을 생성하기 위한 오프라인 병렬 볼륨 렌더링 기법으로, 볼륨광선추적법과 등가면 기법을 통합한 렌더링 알고리즘을 적용하여 고해상도의 영상을 생성할 수 있다. 두 번째 방법은, 그래픽스 하드웨어 가속기능을 통해 대화식 가시화가 가능한 멀티 파이프 렌더링을 구현하는 것으로, 복수개의 그래픽스 파이프라인과 3차원 텍스춰 맵핑 가속기능을 이용해 시간의 변화에 따른 해양의 변화를 효과적으로 가시화하고 분석할 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.1623-1626
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2005
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.
Volume rendering is a powerful tool for visualizing sampled scalar values from 3D data without modeling geometric primitives to the data. The volume rendering can describe the surface-detail of a complex object. Owing to this characteristic. volume rendering has been used to visualize medical data. The size of volume data is usually too big to handle in real time. Recently, various volume rendering algorithms have been proposed in order to reduce the rendering time. However, most of the proposed algorithms are not proper for fast rendering of large non-coded volume data. In this paper, we propose a block-based fast volume rendering algorithm using a shear-warp factorization for non-coded volume data. The algorithm performs volume rendering by using the organ segmentation data as well as block-based 3D volume data, and increases the rendering speed for large non-coded volume data. The proposed algorithm is evaluated by rendering 3D X-ray CT body images and MR head images.
3 차원 볼륨 데이터를 시각화(visualization)하기 위해서는 많은 계산 량과 메모리 량을 필요로 한다. 단일컴퓨터에서 순차 알고리즘을 이용하여 데이터를 시각화하고 분석하는 것은 실시간 응용 프로그램에는 부적합하다. 기존의 병렬 볼륨 렌더링에서의 데이터 분할 방법은 대부분 정적 로드 밸런싱(static load balancing)에 기반하고 있다. 동적 로드 밸런싱에 기반한 기존의 방법들은 불륨 데이터의 정규성(regularity)을 이용할 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 3 차원 볼륨 데이터에 대하여 로컬 태스크 큐(local task queue) 기법에 기반한 새로운 로드밸런싱 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 계산에 참여할 노드(node)들을 PVM(parallel virtual machine)의 동적 프로세스 그룹(dynamic process group: DPG)을 이용하여 정적으로 그룹화(grouping)한다. 각각의 DPG들은 로컬 태스크 큐를 기반으로 단위 서브-블록에 대하여 동적 로드 밸런싱을 수행한다. 최적화된 레이 캐스팅 알고리즘들을 분산 환경에 새롭게 적용함으로써 로드 밸런싱으로 생길 수 있는 오버 헤드를 최소화하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.7
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pp.117-126
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2008
Recent advances in medical imaging technologies have enabled the high-resolution data acquisition. Therefore visualization of such large data set on standard graphics hardware became a popular research theme. Among many visualization techniques, we focused on bricking method which divided the entire volume into smaller bricks and rendered them in order. Since it switches bet\W8n bricks on main memory and bricks on GPU memory on the fly, to achieve better performance, the number of these memory swapping conditions has to be minimized. And, because the original bricking algorithm was designed for regular volume data such as CT and MR, when applying the algorithm to ultrasound volume data which is based on the toroidal coordinate space, it revealed some performance degradation. In some areas near bricks' boundaries, an orthogonal viewing ray intersects the single brick twice, and it consequently makes a single brick memory to be uploaded onto GPU twice in a single frame. To avoid this redundancy, we divided the volume into bricks allowing overlapping between the bricks. In this paper, we suggest the formula to determine an appropriate size of these shared area between the bricks. Using our formula, we could minimize the memory bandwidth. and, at the same time, we could achieve better rendering performance.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.9
no.2
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pp.23-31
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2004
This paper focuses on a boundary surface based ray casting. In general the boundary surface based ray casting is processed in two stages. The first stage finds boundary surfaces and stores them into buffers. The second stage calculates a distance from a viewpoint to the voxels of the interested area by projecting boundary surfaces on the view plane, and then starts to traverse a volume data space with the distance. Our approach differs from the general boundary surface based ray casting in processing the first stage of it. Contrast to the typical boundary surface based ray casting where all boundary surfaces of volume data are stored into buffers, they are projected on the planes aligned to the axis of volume data coordinates and these projected data are stored into 6 buffers. Such maneuver shortens time for ray casting, and reduces memory usage because it can be carried out independently from the amount of the volume data.
Volume graphics have received a lot of attention as a medical image analysis tool nowadays. In the visualization based on volume graphics, there is a process called voxelization which transforms the geometrically defined objects into the volumetric objects. It enables us to volume render the geometrically defined data with sampling data. This paper suggests a voxeliration method using the cutting surfaces of cubes, implements the method on a PC, and evaluates it with simple geometric modeling data to explore propriety of the method. This method features the ability of calculating the exact normal vector from a voxel, having no hole among voxels, having multi-resolution representation.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.652-654
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2004
PC 그래픽스 하드웨어의 급격한 발전에 따라 과거 슈퍼컴퓨터 급에서나 가능하였던 대용량 데이터의 볼륨 렌더링을 일반 PC에서 수행하려는 시도가 계속되고 있다. 특히, PC 그래픽스 하드웨어의 꼭지점 및 픽셀 쉐이더는 기존의 고정된 그래픽스 파이프라인에서 벗어나 사용자가 렌더링 과정에 개입하여 프로그래밍을 할 수 있도록 하여 많은 각광을 받고 있다. 그러나 그래픽스 하드웨어의 텍스쳐 메모리의 크기보다 큰 볼륨 데이터의 가시화는 아직까지 충분히 빠르지 못하며 텍스쳐의 압축으로 인하여 영상 품질도 좋지 못하다. 본 논문에서는 이러한 그래픽스 하드웨어의 프로그래밍 기능 중 꼭지점 좌표 및 텍스쳐 좌프의 조작, 그리고 픽셀 쉐이더를 통한 퐁 쉐이딩 연산을 이용하여 그래픽스 하드웨어의 메모리 크기보다 큰 대용량 볼륨 데이터를 고품질로 가시화하였다.
Kim, Seung-Wan;Park, Deok-Gyu;Gwun, Ou-Bong;Lee, Kun
Journal of the Korea Computer Graphics Society
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v.10
no.4
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pp.6-12
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2004
웹은 플랫폼에 의존하지 않고 모든 사람들이 공통으로 이용할 수 있는 인터페이스를 제공하기 때문에 웹브라우저상에 3차원 의료 데이터를 가시화하여 표현한다면 원격 진단, 의료 교육 등에 이용될 수 있다. 이 논문은 3차원 의료정보를 3차원 의료 볼륨 데이터, 3차원 의료 영상, 볼륨 렌더링 응용의 3 종류로 구분하여 이들을 XML로 표현하는 방법 및 텍스처 맵핑 기반의 디렉트볼륨렌더링(Direct Volume Rendering)을 SVG(Scalable Vector Graphics)으로 표현하여 SVG 뷰어 상에 표시하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 실행 결과는 웹 브라우저 상에서 의료데이터의 분석이 가능하게 하고, 또한 볼륨렌더링 응용프로그램을 SVG로 표현, 결과 이미지를 SVG 뷰어로의 표시가 가능하다는 것을 보여준다.
Visualizing a volume dataset with ray-casting which of visualization methods provides high quality image. However it spends too much time for rendering because the size of volume data are huge. Recently, various researches have been proposed to accelerate GPU-based volume rendering to solve these problems. In this paper, we propose an efficient GPU-based empty space skipping to accelerate volume ray-casting using octree traversal. This method creates min-max octree and searches empty space using vertex splitting. It minimizes the bounding polyhedron by eliminating empty space found in the octree traveral step. The rendering results of our method are identical to those of previous GPU-based volume ray-casting, with the advantage of faster run-time because of using minimized bounding polyhedron.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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