• 제목/요약/키워드: 상세단계선별

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사진트리 기반 지형렌더링을 위한 GPU기반의 적응형 상세단계 조정 방법 (GPU-based Adaptive LOD control for Quadtree-Based Terrain Rendering)

  • 최인지;신병석
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.61-68
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    • 2008
  • 사진트리 기반의 지형 시각화 기법은 많은 응용 프로그램에서 활용되어 왔다. 하지만 전체 과정이 CPU에서 수행되기 때문에 GPU를 사용하는 다른 방법들에 비해 렌더링 성능이 떨어진다. 본 논문에서는 사진트리 기반의 지형 시각화 기법을 GPU에서 수행할 수 있도록 오차텍스처와 LOD텍스처를 제안하고, 상세단계가 적용된 사진트리 블록을 동일한 해상도의 메쉬로 채워서 렌더링 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 전처리 단계에서는 보편 공간에서 사진트리의 연속된 두 단계사이에서 지형의 높이 값 차이를 계산하여 오차텍스처에 저장한다. 렌더링 단계에서는 저장된 오차 값을 이용하여 투영된 오차 값을 계산하고, 그 결과를 LOD텍스처에 저장한다. LOD텍스처에 저장된 값을 이용해서 블록단위로 시각 절두체 선별을 하고 상세단계를 선택한다. 이 방법은 부하가 큰 상세 단계 선택 작업을 GPU에서 수행하고 블록단위 연산을 함으로써 작업량을 줄일 수 있다. 상세 단계가 서로 다른 블록이 인접해 있을 경우 T-정점 때문에 크랙이 발생하는데 원본 고도 데이터의 밉맵을 활용해서 이것을 제거할 수 있다.

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GPU 기반의 묶음 LOD 기법을 이용한 지형 렌더링의 가속화 기법 (An Acceleration Technique of Terrain Rendering using GPU-based Chunk LOD)

  • 김태권;이은석;신병석
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.69-76
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    • 2014
  • 대용량 지형 데이터는 최신 그래픽 하드웨어를 사용해도 실시간으로 표현하기가 어렵다. 일반적으로 이런 대용량 지형 데이터를 실시간에 처리하기 위해 연속 상세 단계 기법 같은 메쉬 간략화 기법이 사용된다. 하지만 기하 분할(geometry splitting)과 같이 기존의 GPU기반 사진트리를 사용하는 기법은 트리의 깊이가 깊어질수록 많은 정점을 사용하고 이를 다시 재전송하기 때문에 성능이 저하되며 텍스처를 이용해 트리를 구성하기 때문에 트리의 용량이 커지는 단점이 있다. 이런 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 사진트리 기반의 묶음(chunk)으로 구성된 상세 단계 선별 기법을 GPU에서 처리하는 실시간 지형 렌더링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 기하 분할 기법의 단점을 해결하기 위해 트리 탐색을 제한하고 테셀레이터(tessellator)에서 묶음을 생성한 후 렌더링함으로써 트리 탐색을 줄이고 묶음을 GPU에서 바로 생성할 수 있어 효율적으로 지형을 렌더링할 수 있다.

어플리케이션 마켓에서 카노 모델을 이용한 사용자 리뷰 선별 방법 (User Review Selection Method using Kano Model in Application Market)

  • 김능회
    • 산업융합연구
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    • 제18권2호
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    • pp.95-100
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    • 2020
  • 소비자를 파악하기 위해 활용되고 있는 사용자 중심 데이터 중 사용자 리뷰 데이터는 다량으로 상세하게 소비자의 의견을 파악할 수 있다는 장점으로 인해 주목받고 있으며 많은 소비자들이 사용자 리뷰에 의존하고 신뢰하고 있다. 많은 어플리케이션 개발사들은 중요성을 인지하고 사용자 리뷰를 관찰 및 대응하고 있지만 체계적인 방법의 부재로 고객의 만족과 관계없이 시간과 비용을 투자하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 주어진 시간과 비용에서 고객의 만족을 최대화 시킬 수 있도록 고객 만족과 서비스 품질을 다루는 카노 모델을 이용하여 어플리케이션 마켓에서 사용자 리뷰들을 선별하는 체계적인 방법을 제안하였다. 본 방법은 어플리케이션 마켓에서 사용자 리뷰들을 수집하고 요구사항을 도출하는 사용자 리뷰 수집 및 요구사항 도출 단계, 도출된 요구사항에 카노 모델을 적용하고 품질 유형으로 선별하는 카노 모델 적용 및 선별 단계, 그리고 관련자들이 모여 내부적인 측면에서 요구사항 검토 및 재정의하는 이해관계자들과 검토 및 재정의 단계로 구성되었다.

화재폭발손실지수법을 이용한 BTX 공장의 위험선별 (Risk Screening of a BTX Plant Using FEDI Method)

  • 김용하;김인태;김인원;김구회;윤인섭
    • 한국화재소방학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.20-28
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    • 2005
  • 미국, 유럽 등의 대형 화학회사들은 효율적인 위험관리를 위해 단계적 위험성평가 전략을 채택하고 있다. HAZOP이나 정량적위험성평가와 같은 상세한 평가를 수행하기 위한 사전단계로서 위험선별(risk screening)기법을 도입하였다. 본 연구에서는 Khan과 Abbasi가 제안한 위험선별방법인 화재폭발손실지수 법(Fire & Explosion Damage Index, FEDI)을 국내의 BTX플랜트에 적용시켜 보았다. 적용결과를 정량적위험성평가의 결과와 비교해 본 결과, 화재폭발손실지수법이 위험잠재성을 파악하는데 효과적으로 사용될 수 있음을 알 수 있었다. 또한 화재폭발손실지수 법에 대한 민감도분석을 수행함으로써 화재 및 폭발에 영향을 미치는 가장 큰 인자는 설비내 물질의 특성과 양(quantity)임을 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 하여 HAZOP의 사전단계로서 화재폭발손실지수 법을 적용한다면 보다 효율적인 위험성 평가가 가능할 것이다.

정점증식을 이용한 사진트리 기반 지형 시각화 기법 (Quadtree-based Terrain Visualization Using Vertex Multiplication)

  • 이은석;신병석
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제15권3호
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    • pp.27-33
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    • 2009
  • 사진트리는 지형 시각화를 위한 점진적인 메쉬 생성에 널리 사용되는 자료구조이다. 사진트리는 빠른 상세단계 선택과 효과적인 시각절두체 선별이 가능하다. 하지만 계층적인 자료구조이므로 CPU에서만 사용할 수 있고 그래픽 하드웨어의 랜더링 파이프라인에서는 활용할 수 없다. 따라서 기존의 사진트리 기반 지형 시각화 기법들은 GPU를 이용한 다른 시각화 방법들에 비하여 CPU 의존도가 크고 처리시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 정점증식을 이용하여 GPU만으로 지형을 렌더링 하는 방법을 소개한다. 이 방법은 기존의 CPU를 이용한 사진트리기반 방법들에 비하여 화질의 저하 없이 빠른 속도로 렌더링 할 수 있다.

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소나 영상 기반의 수중 물체 인식과 추종을 위한 구조 : Part 2. 확률적 후보 선택을 통한 실시간 프레임워크의 설계 및 구현 (A Framework of Recognition and Tracking for Underwater Objects based on Sonar Images : Part 2. Design and Implementation of Realtime Framework using Probabilistic Candidate Selection)

  • 이영준;김태균;이지홍;최현택
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권3호
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    • pp.164-173
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    • 2014
  • 수중 로봇 분야에서 수중 환경 인식은 매우 중요하나, 탁도 등의 제약으로 인하여 수중 광학 카메라의 사용은 제한적이다. 대안으로 기대하는 수중 영상 소나의 경우, 소나 영상의 품질이 영상 처리에 의해 자연물을 그대로 인식하기에 충분히 안정적이며 정확하지 못하다. 이를 극복하고자 본 논문의 Part 1에서 초음파의 특징을 고려한 인공 표식을 제안하였으며, 형상 행렬 기반의 인식 방법을 함께 제안하고 검증하였다. 그러나 실제 해양 환경은 복잡하고 동적인 잡음 요소가 많다. 이러한 문제를 추가로 해결하기위해 본 논문의 Part 2에서는 연속되는 소나 영상에서 확률적으로 인식 후보를 선별하여 인식하고, 추적하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 4단계, 즉 유사도 기반 관심 후보의 선정, 확률 기반 최종 후보의 선정, 선정된 후보의 인식, 그리고 인식된 물체의 추적으로 구성되어 있다. 이러한 4단계의 구조가 병렬로 처리되어 실시간 처리가 가능하며 인식 대상체의 변경이나 알고리즘의 보강을 위한 유연한 구조를 가진다. 제안한 프레임워크를 구성하는 파티클 필터 기반의 후보 선별 알고리즘과 평균-이동 (mean-shift) 기법에 의한 추적 방법을 함께 제안하였다. 수조 실험과 실해역 실험을 수행을 통하여 성능을 검증하였으며 결과에 대한 상세한 분석을 수행하였다. 인공 표식의 추적에서 얻어진 상대거리, 방향 등의 정보는 수중 로봇의 제어와 항법을 위해 사용될 것으로 기대하고 있다.