볼륨프로는 일반 PC상에서도 실시간 볼륨렌더링이 가능하도록 고안된 하드웨어이다. 그러나 볼륨프로는 직교투영(orthographic projection) 기능만 제공하기 때문에 가상 내시경과 같이 투시투영 (perspective projection)이 필요한 분야에는 이용할 수 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 볼륨 데이터를 여러 개의 슬랩(slab)으로 분할하여 투시투영을 근사 하는 방법이 소개되었으나 이 방법은 시각 절두체에 포함되지 않은 부분까지 렌더링 하기 때문에 처리시간이 길어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 볼륨프로의 크로핑(cropping) 기능을 이용하여 볼륨 데이타를 여러 개의 서브볼륨으로 분할함으로써 효율적인 투시투영이 가능하도록 하는 방법을 제안한다. 이 방법은 시각 절두체(view frustum)에 포함되는 부분만 렌더링하므로 슬랩을 이용하는 기존 방법과 동일한 화질을 가지면서 처리시간을 단축시킨다.
볼륨렌더링(volume rendering)은 3차원의 물체 내부를 가시화하기 위한 기법이다. 여기서는 물체를 복셀(voxel)이라 불리는 미소한 입방체나 미립자의 집합으로 표현하며 의료영상 등 다양한 분야에 이용된다. 볼륨렌더링은 전통적인 렌더링 방법으로 표현할 수 없는 물체의 내부나 반투명한 물체를 표현할 수 있는 장점이 있다. 하지만 방대한 데이터를 다루기 때문에 컴퓨터의 성능이 좋아야 하고 처리시간이 오래 걸린다. 미츠비시사는 PC에서 쉬어-웝(shear-warf) 방법을 기반으로 실시간 볼륨렌더링을 할 수 있는 전용 하드웨어인 볼륨프로(VolumePro)를 발표했다. 하지만 볼륨프로는 직교투영만을 하기 때문에 투시투영을 하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 볼륨프로의 크로핑(Cropping)을 이용한 서브볼륨(Subvo1ume)을 활용하여 투시투영에 근접한 효과를 보여주는 방법을 제안한다.
여러 학계와 산업계로부터 인체영상과 같은 정적인 볼륨 데이터뿐만 아니라, 유체 흐름과 같은 동적으로 움직이는 Time-Variant 볼륨 데이터에 대한 실시간 렌더링의 요구가 계속되고 있다. 일반적으로 Time-Variant 데이터는 그 크기가 정적 볼륨 데이터의 수배에서 수백 배에 이르러, 이를 실시간으로 가시화하는 데에 많은 어려움이 있어왔다. 한편, PC 그래픽스 하드웨어의 급격한 발전에 따라 슈퍼컴퓨터나 다수의 컴퓨터들을 이용한 병렬/분산 렌더링으로나 가능했던 Time-Variant 볼륨 데이터의 실시간 볼륨 렌더링을 한대의 일반 PC에서 수행하려는 시도가 계속되고 있다. GPU의 꼭지점 및 프래그먼트 쉐이더(vertex & fragment shader)는 수치 계산에 최적화된 벡터 연산과 사용자 프로그래밍 기능으로 빠른 볼륨 렌더링을 일반 PC에서도 가능하게 했다. 본 논문에서는 GPU를 이용해서 Time-Variant 볼륨 데이터를 빠르게 가시화하고, 이렇게 개발한 GPU 볼륨 렌더링 프로그램을 사용자가 사용하기 편리하도록 사용자 친화적인 유저 인터페이스를 설계하고 구현하였다. 특히, 시간에 따라 동적으로 변화해야 하는 전이함수를 최대한 편리하게 생성할 수 있도록 전이함수 에디터에 중점을 두었다.
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.
볼륨 렌더링(Volume Rendering)은 과학, 의학, 공학 등의 분야에서 3차원 볼륨 데이터(Volume Date)를 효과적으로 시각화(Visualization)하는 목적으로 널리 사용되고 있으며 고화질 영상 요구로 인해 3차원 볼륨 데이터의 크기는 점차 대용량화되어 가는 추세이다. 이러한 대용량 데이터의 고성능 처리를 위해서는 병렬입출력이 필수적이다. 본 논문에서는 병렬볼륨 렌더링에 최적화된 병렬화일시스템 PBS(Parallel Block Server)을 제안한다. PBS는 고성능 입출력 제공을 위해서 데이터입출력에 대한 응용 프로그램의 집적 통제를 위한 다양한 기능을 제공하도록 설계되어 있다. 이러한 직접통제의 단점인 복잡한 인터페이스 문제를 해결하기 위해서 볼륨 렌더링에 최적화된 데이터 입출력 전략을 자동화시킨 PBS 기반 라이브러리 VRPIO(Volume Rendering Parallel Input Output)를 제공한다.
공유디스크 모델을 사용하는 다중 서버 DBMS에서는 서버 프로세스들이 서로 독립된 메모리를 가지므로, 특정 서버 프로세스가 데이터베이스를 수정하더라도 다른 서버 프로세스들의 버퍼에는 수정된 내용이 반영되지 않는다. 따라서, 다른 서버 프로세스들이 수정되기 전 내용에 대하여 데이터 처리 요청을 수행하면 문제가 발생한다. 본 논문에서는 큰 단위의 로크(여기서는 볼륨 로크)를 사용하는 DBMS에서 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 이 방법에서는 서버 프로세스가 트랜잭션을 커밋할 때 수정한 페이지의 식별자와 타임스탬프를 일관성 볼륨에 저장하고, 이 정보를 통하여 다른 서버 프로세스가 로크를 획득하는 시점에 일관성 볼륨에서 다른 프로세스가 먼저 수정하였는지 여부를 확인하여 해당 페이지를 버퍼에서 무효화시켜 디스크에서 최신의 버전을 새로 읽어 들인다. 이 방법은 매우 작은 크기의 일관성 볼륨만을 사용하고, 액세스하는 데이터의 양이 적어서 성능이 매우 빠르다.
볼륨랜더링은 연속적인 2차원 영상들을 기반으로 하여 3차원 데이터로 만드는 것이다. 오브젝트의 내부영역까지도 가시화 할 수 있는 장점 때문에, 최근 MRI, PET, SPECT같은 의료 영상의 경우 볼릅랜더링을 이용해서 진단에 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 볼륨랜더링을 쉽게 할 수 있도록 2차원 데이터를 바탕으로 볼륨데이터를 만드는 방법을 제시하고, 볼륨랜더링 기법을 이용해 의료 영상에 적용시켜 보았다. 또한 2차원 데이터를 추출하는 샘플링 단계에서 해상도를 향상시키기 위해 linear interpolation과 cubic interpolation을 통해 볼륨랜더링된 영상의 공간 해상도를 조절하도록 설계 및 구현하여 보았으며, 변형함수(transfer function)를 이용하여 각각의 결과를 비교하였다 2차원 영상의 샘플링에 사용되는 interpolation 방법을 3차원 영상에 적용하여 구현하였다. 의료영상의 볼륨랜더링 기법은 3차원 입체 데이터로 구현되는 것이므로 영상 분석을 통한 진단에 크게 기여 할 것으로 기대된다.
MIDAS-II(Multiuser Index-based Data Access System II)는 한국전자통신연구원에서 개발한 바다 DBMS의 저장 시스템이다. MIDAS-II에서 데이터의 논리적 저장 단위인 파일을 저장하는 디스크 영역을 볼륨(volume)이라 부른다. 본 논문에선,s MIDAS-II가 대용량 멀티미디어 데이터 서버의 저장 시스템으로 가능하도록 광 디스크 쥬크박스 또는 테이프 라이브러리와 같이 복수 개의 자장매체(platter, 예를 들어 디스크 또는 카트리지 테이프)로 구성된 Tera 바이트 급의 3차 저장장치를 장착할 경우 이를 위한 볼륨 구조를 제안한다. 제안된 볼륨 구조에서는 3차 저장장치를 활용할 경우 발생되는 성능 저하를 극복하기 위하여 디스크 캐쉬 영역을 두고 있으며, 이를 활용하여 3차 저장장치에 저장된 데이터를 읽지 전용 모드로 검색하는 것 뿐 아니라 LOB을 비롯한 새로운 데이터를 생성하여 3차 저장장치에 저장하는 과정을 모두 효율적으로 지원한다. 그리고, 응용 프로그램에게 볼륨이 저장된 저장장치에 대한 투명성을 제공하기 위하여 기존 MIDAS-II API를 그대로 유지하였으므로 기존의 디스크 볼륨과 제안된 3차 저장장치 볼륨이 모두 기존 API를 통해 접근이 가능하다. 또한, 3차 저장장치의 각 저장매체로서 WORM의 사용도 가능하며, 각 저장매체는 데이터와 해당 메타 데이터를 함께 저장하여 저장매체로서의 독립성을 지니게 됨으로써 개별적으로 저장장치에/로부터 삽입/제거할 수 있게 하였다
본 논문에서는 경계표현 모델에 특징형상기반 단순화를 적용하는 방법을 제안한다. 특징형상기반 단순화를 위해, 경계표현 모델로부터 볼륨분해 트리가 생성된다. 볼륨분해 트리는 가산적 볼륨, 감산적 볼륨 및 필렛/라운드/모따기 볼륨들의 정규화된 불리언 연산으로 표현되며, 필렛/라운드/모따기 분해, 랩어라운드 분해, 볼륨분할 분해 및 셀 기반 분해로 구성된 단계적 볼륨분해를 이용해 생성된다. 볼륨분해 트리는 중위연산 형태로 변환되고, 볼륨들의 순서를 변경하여 CAD 모델을 단순화시킨다. 제안한 방법의 검증을 위해, 프로토타입 시스템을 구현했고, 테스트 케이스에 대한 CAD 모델 단순화 실험을 수행하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 경계표현 기반 CAD 모델의 단순화에 유용함을 확인하였다.
본 논문에서는 볼륨렌더링을 위한 빠른 병렬 알고리즘을 제안하고, 이를 4,096개의 프로세서를 가진 MasPar MP-2범용병렬 컴퓨터에서 C 언어와 MPL(MasPar Programming Language)언어를 이용하여 구현하였다. 본 알고리즘은 현재 가장 빠른 순차 볼륨 렌더링 알고리즘으로 알려진 Lacroute의 Shear-Warp 알고리즘을 병렬화한 것이다. 본 병렬 알고리즘은 밀림변환 공간 분할 기법과 이전의 렌더링 단계에서 얻은 부하정보를 이용하여 다음 렌더링시 부하를 균형화하는 부하균형화 기법을 이용함으로써 통신 오버헤드를 줄이며, 연속길이부호화 기법에 의한 볼륨 데이터 구조를 이용함으로써 처리할 복셀의 수를 크게 줄인다. MasPar MP-23에서 $128\times128\times128$복셀로 구성된 인체 두뇌 볼륨 데이터세트에 대하여 실험한 결과 초당 3~4프레임의 속도로 렌더링하였으며 본 알고리즘의 확장성에 의하여 16,384개의 프로세서를 가진 MasPar MP-2 시스템에서는 초당 12~16프레임의 렌더링이 가능할 것으로 기대된다. 또한 더 큰 볼륨에 대해서도 최근의 SIMD 또는 MIMD 머신상에서는 초당 30~60프레임의 렌더링이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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