• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.9 no.4
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• pp.1-7
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• 2003

본 논문에서는 GPU와 스텐실 버퍼(stencil buffer) 및 깊이 버퍼(depth buffer)를 이용하여 가려진 픽셀들을 렌더링 단계 이전에 건너뛰는(skipping) 방법을 제시하고자 한다. 그래픽 카드에 기본적으로 제공되는 기능인 깊이 및 스텐실 버퍼 검사(depth & stencil buffer test)를 이용하여 이진 차폐 맵(binary occlusion map)을 만들고 이를 재사용하여 가려지는 부분의 픽셀들을 효과적으로 건너뛰게 하는 방법이다. 전체 볼륨 데이터는 팔진트리(octree) 구조를 가진 서브볼륨들로 나뉘어 저장되며 시점에 가까운 서브볼륨부터 렌더링에 사용된다. 서브볼륨들을 차례로 렌더링하면서 차폐 맵을 갱신하게 하면, 멀리 있는 서브볼륨들을 렌더링할 때 이미 가려진 픽셀들을 렌더링에서 제외할 수 있다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.31 no.3_4
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• pp.195-203
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• 2004

VolumePro is a real-time volume rendering hardware for consumer PCs. However it cannot be used for the applications requiring perspective projection such as virtual endoscopy since it provides only orthographic projection. Several methods have been presented to approximate perspective projection by decomposing a volume into slabs and applying successive parallel projection to thou. But it takes a lot of time since the entire region of every slab should be processed, which does not contribute to final image. In this paper, we propose an efficient perspective projection method that makes the use of several sub-volumes with cropping feature of VolumePro. It reduces the rendering time in comparison to slab-based method without image quality deterioration since it processes only the parts contained in the view frustum.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.709-711
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• 2002

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.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.1 no.2
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• pp.213-225
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• 1995

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.450-452
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• 2012

본 논문에서는 CCD 카메라에 입력된 동영상에서 Random Forest를 이용하여 휴먼 행동을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 행동 인식을 위한 특징 벡터 추출을 위해 가장 최근의 N개의 비디오 프레임들을 하나의 액션 볼륨으로 생성하고, 액션 볼륨 내에서 객체 트랙킹 된 영역을 서브 볼륨으로 생성한다. 이후 서브불륨을 $N{\times}N$개의 블록으로 나누고 각 블록에서 HOOF (Histogram of oriented optical flow)를 특징 벡터로 추출한다. 각 휴먼의 행동인식을 위해 사용된 Random Forest 분류기는 걷기, 뛰기, 발차기, 주먹질, 앉기, 쓰러지기, 넘어지기 7개의 행동을 나타내는 클래스로 분류하도록 학습되었으며 Random Forest에 의한 분류결과에 따라 어떤 행동을 취하는지 최종 판단한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.899-902
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• 2001

최근에 3 차원 가상 내시경은 환자에게 고통을 주지않고 내부 기관을 볼 수 있는 대체 방법으로 주목을 받고 있다. 인터랙티브(interacticve)한 렌더링 속도로 기관의 내부 표면을 도시하기 위해 표면 렌더링이 사용될 수 있지만, 이는 사실적인 렌더링 화질을 얻기에 부적합하고, 병변의 자세한 구조를 표현하기에 적합하지 않으며, 표면 뒤편의 조직을 도시할 수 없다. 이러한 이유로 볼륨 렌더링이 표면 렌더링의 대안으로 사용될 수 있지만 많은 계산량을 필요로 하므로, 대부분의 볼륨 렌더링 기반의 가상 내시경 시스템들은 부가적인 하드웨어나 큰 용량의 메모리를 사용한다. 본 논문은 가상 내시경을 위해 원근 레이 캐스팅 (perspective ray casting)을 이용한 볼륨 렌더링 기법의 고속화에 그 목적이 있다. 렌더링 속도를 높이기 위해서 서브샘플링(sub-sampling)된 화소들에 대해 레이 캐스팅을 수행하고, 이 과정에서 동시에 깊이 정보를 얻는다. 얻어진 깊이 정도로부터 남아있는 화소들에 대한 깊이 정보를 예측함으로써. 이를 레이 캐스팅의 속도 향상에 이용한다. 제안한 알고리즘을 이용하여 기존의 방법에 비해 기관지 내시경에서 77%, 대장 내시경에서 85%까지 렌더링 시간을 줄일 수 있고, 따라서 인터랙티브 렌더링이 가능하다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.9 no.4
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• pp.89-96
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• 2009

In general, the size of volume data is large since it has logical 3D structure so it takes long time to manipulate. Much work has been done to improve processing speed of volume data. In this paper, we propose a interlaced scanning volume rendering that reduce computation time by using temporal coherence with minimum loss of image quality. It renders a current frame by reusing information of previous frame. Conventional volume raycasting renders each frame by casting rays on every pixels. On the other hand, our methods divided an image into n-pixel blocks, then it casts a ray on a pixel of a block per each frames. Consequently, it generates an image by accumulating pixel values of previous n frames. The quality of rendered image of our method is better than that of simple screen space subsampling method since it uses afterimage effect of human cognitive system, and it is n-times faster that the previous one.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.41 no.5
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• pp.49-56
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• 2004

A low power consuming voice signal processing and control module was designed using a small $\mu$-controller for use in a totally implantable middle ear system. The module was designed that it can control the implanted system as well as process the fitting algorithm of input sound signal. In ordinary operation mode, the $\mu$-controller processes the applied sound signal for compensating the hearing loss of the patients. When the control signal is applied from the IR receiving module, the $\mu$-controller interrupts the signal processing and executes the order of the control signals such as power on/off, volume up/down. The designed module was implemented and verified the performance of the system through several experiments.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.6
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• pp.523-529
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• 2016

Stereo matching algorithm is an essential part in computer vision and photography. Accuracy and computational complexity are challenges of stereo matching algorithm. Much research has been devoted to stereo matching based on cost volume filtering of matching costs. Local stereo matching based guided image filtering (GIF) has a computational complexity of O(N), but is still not enough to provide real-time 3-dimensional (3-D) video services. The proposed algorithm concentrates reduction of computational complexity using the concept of fast guided image filter, which increase the speed up to $O(N/\small{s}^2)$ with a sub-sampling ratio $\small{s}$. Experimental results indicated that the proposed algorithm achieves effective local stereo matching as well as a fast execution time for 3-D video service.