• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.181-183
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• 2003

MRI 나 CT 스캔에 의해 생성된 볼륨 데이터는 일반적으로 설러 샘플 지점에서의 이산적인 수치 데이터 일뿐 데이터 상호간의 함수적 연속성은 제공되지 않고 있다. 이러한 데이터로부터 우리가 원하는 임계값(threshold)에 의한 등가면(isosurface)을 렌더링하는 방법은 보통 Marching Cube에서처럼 많은 다각형을 생성해서 렌더링 하는 방법에 의존해 왔다. 그러나 원하는 등가면을 직접 표현할 수 있는 함수가 존재할 경우 많은 양의 다각형을 추출하고 보관해야 하는 시공간적 부담이 없게 된다. 본 논문에서는 각 Cube별로 정의되는 Tri-linear Interpolation 함수를 기반으로 하여 Interval Method 에 의한 등가면 렌더링 알고리즘을 제안한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.7 no.2
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• pp.21-28
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• 2001

As a result of the recent explosive growth of scientific data, extremely large volume datasets have become increasingly commonplace. While several texture-based volume rendering algorithms have been proposed, most of them focused on volumes smaller than the hardware's available texture memory. This paper presents a new parallel volume rendering scheme for very large static and time-varying data on a multipipe system architecture. Our scheme subdivides large volumes dynamically into smaller bricks, and assigns them adaptively to graphics pipes to minimize the costs of texture swapping. With the new method, Phong shaded images can be easily created by computing the gradients on the fly and using the color matrix feature of OpenGL. We report experimental results on an SGI Onyx2 for the various large datasets.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.706-708
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• 2002

3차원 텍스쳐 기반의 볼륨 렌더링 기법은 추가적인 하드웨어가 필요 없기 때문에 개발비용이 적다는 장점이 있지만 다각형 기반 렌더링에 최적화 된 범용 그래픽 하드웨어를 그대로 사용하기 때문에 성능이 낮다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 병렬 구조의 고성능 볼륨 렌더링 시스템에서 사용되던 볼륨 정보 분한 기법을 범용 그래픽 하드웨어에 적용하는 새로운 3차원 텍스쳐 기반 볼륨 그래픽 구조를 제안한다. 제안하는 구조를 통해 볼륨 정보를 분할하여 처리하면, 번용 그래픽 하드웨어가 갖고 있던 물리적 메모리 크기의 한계성을 극복할 수 있다. 또한 전체 해상도의 알파 블렌딩이 아닌 분할된 볼륨 정보 하나가 차지하는 크기만큼의 작은 해상도로 알파 블렌딩을 수행함으로서 렌더링 단계와 프레임 버퍼간의 데이터 전송량을 1/30로 줄이고 픽셀 캐시의 적중률을 99.9%에 근접하게 높일 수 있다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.29 no.3
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• pp.105-115
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• 2023

In this paper, we describe the process and method of converting tens of TB of time-varying AMR (adaptive mesh refinement) volume data generated as a result of numerical model simulation into optimized data that can be used for various XR devices. AMR volume data is a useful data format for complex modeling and simulation, and it can efficiently express materials such as star clusters and gases that exist in the very wide outer space used in this study. we analyzes the metadata of AMR data, samples it at low resolution, optimizes information in important areas, and converts it into a data set that can be used even on relatively low performance XR devices. Finally, we introduces how the optimized data was utilized and visualized through the development of immersive XR content using the data set.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.733-735
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• 2005

모델링$\cdot$시뮬레이션 또는 첨단 센서 장비 기술의 발전으로 최근에 매우 높은 해상도를 갖는 방대한 크기의 볼륨 데이터들이 생성되고 있으며, 이러한 데이터를 효과적으로 가시화하기 위한 다양한 연구 결과들이 과학적 가시화 분야에서 발표되고 있다. 지금까지 연구된 대부분의 가시화 소프트웨어들은 워크스테이션과 PC를 기반으로 개발되었으며, 모바일 환경에서 가시화를 수행하는 소프트웨어는 아직까지 발표된 바가 없다. 본 논문에서는 PDA상에서 구현된 클라이언트와 대용량$\cdot$고성능 서버를 이용한 모바일 볼륨 가시화 시스템의 설계에 관해 설명한다. 이 시스템은 자세한 관찰이 필요한 특정 영역을 점진적으로 높은 해상도로 관찰할 수 있는 기능을 지원하여, 설정한 파라미터를 이용한 고화질 볼륨 가시화 영상의 렌더링을 요청하는 기능을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.751-753
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• 2016

볼륨 렌더링에서 가시화된 물체를 더욱 사실적으로 표현하기 위해서는 조명효과의 표현이 중요하다. 이를 위해 빛의 직접적인 영향과, 산란, 흡수에 따른 소멸, 반사등을 고려하여 빛의 에너지를 누적시켜 표현한다. 이러한 모든 연산을 수행하려면 많은 자원과 연산이 필요 하기 때문에, 여러 근사 방법들이 제안 되어 왔다. 본 논문에서는 3 차원 정보를 갖는 템플릿을 통해 광원의 위치에 상관없이 산란효과와 음영 효과를 표현한다. 램버트의 조명 모델을 기반으로 볼륨 데이터 전체에 대한 광원맵이 아닌 물체의 성질로부터 적은 자원을 차지하는 빛 분포-템플릿들을 생성한다. 생성된 템플릿들을 빛의 영향에 따라 누적 계산하여 3차원 볼륨 데이터를 가시화하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1641-1644
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• 2004

3차원 볼륨데이터에서 분할 대상영역의 밝기 값이 다양하면서 밝기 값이 유사한 영역과 인접한 경우 3차원 영역확장(region growing) 방법을 사용하여 영역을 분할하기 위해서는 영역확장의 중요한 요인인 동질성 기준 값의 적절한 선택이 요구된다. 본 논문에서는 영역 복셀(voxel)의 1차 미분 값의 크기인 기울기 크기(gradient magnitude)만으로 영역의 경계를 찾기가 쉽지않은 대상의 분할을 위해 볼륨데이터의 지역적인 밝기 값의 변화의 특징을 고려하면서 분할 대상영역의 복셀의 2차 미분(second partial derivation)을 행렬의 요소(element)로 갖는 Hessian 행렬의 고유치(eigenvalue)를 영역확장의 문턱치 결정에 이용하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 문턱치의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 3차원 영역확장의 단점을 보완하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.230-233
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• 2009

본 논문은 볼륨 데이터를 입력받아 계층성을 지원하는 등밀도 표면을 재구성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 입력 볼륨 데이터에서 볼륨 피라미드를 구성하고 해상도가 최저인 피라미드의 최상단 볼륨에서부터 셀경계표현 방법을 이용하여 조악한 초기 메쉬를 생성하며, 이 메쉬를 표면축소기법을 사용하여 반복적으로 변형하여 O(3)-인접성 조건하에서 추출한 등밀도점을 잘 근사할 수 있도록 한다. 제안된 방법은 생성되는 표면이 압축이나 점진적인 전송 등과 같은 다중 해상도 알고리즘에 활용될 수 있다는 장점이 있다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.6 no.1
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• pp.19-27
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• 2000

This paper proposes a non-self-intersecting multiresolution deformable model to extract and reconstruct three-dimensional boundaries of objects from volumetric data. Deformable models offer an attractive method for extracting and reconstructing the boundary surfaces. However, convensional deformable models have three limitations- sensitivity to model initialization, difficulties in dealing with severe object concavities, and model self-intersections. We address the initialization problem by multiresolution model representation, which progressively refines the deformable model based on multiresolution volumetric data in order to extract the boundaries of the objects in a coarse-to-fine fashion. The concavity problem is addressed by mesh size regularization, which matches its size to the unit voxel of the volumetric data. We solve the model self-intersection problem by including a non-self-intersecting force among the customary internal and external forces in the physics-based formulation. This paper presents results of applying our new deformable model to extracting a sphere surface with concavities from a computer-generated volume data and a brain cortical surface from a MR volume data.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.23 no.3
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• pp.19-29
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• 2017

When a fixed-sized memory allocation method is used for sparse volume data, a considerable memory space is in general wasted, which becomes more serious for a large volume of high resolution. In this paper, in order to reduce such unnecessary memory consumption, we propose a volume representation method to store mostly voxels that represent valid information rather than all voxels in a fixed volume space. Then our method is compared with the conventional static memory allocation method, an octree-based representation, and a voxel hashing method in terms of memory usage and computation speed. In particular, we compare the proposed method and the voxel hashing method with respect to implementation of the GPU-based Marching Cubes algorithm.