• Title/Summary/Keyword: 입자 물리 시뮬레이션

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Generation of 3D Objects for Nuclear-Physics Simulation (입자 물리 시뮬레이션을 위한 3차원 오브젝트 생성)

  • Shin, Sung-Sik;Gwun, Ou-Bong;Song, Ju-Whan
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2008.06b
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    • pp.271-274
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    • 2008
  • 컴퓨터 산업의 발달로 인해 입자 물리 실험을 가상으로 시뮬레이션 할 수 있게 되었다. 입자 물리 시뮬레이션을 하기 위해서는 실제 환경과 같은 가상 환경을 생성해야 한다. 가상 환경을 생성하기 위한 오브젝트는 크기, 위치 정보 이외에 내부적으로 물질의 속성과 같은 입자 물리 시뮬레이션에 필요한 정보도 포함하고 있어야 한다. 그러나 이러한 오브젝트 생성은 어려운 작업이며 많은 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 입자 물리 시뮬레이션에 필요한 오브젝트를 쉽게 생성 할 수 있는데 사용자 중심의 생성 방법을 제안하며, 오브젝트 생성 시 물질의 속성과 색상 정보를 포함하여 생성하는 입자 물리 오브젝트 생성기를 구현했다.

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A Physical-based Particle Method for Small Scale Feature in Multi-phase Fluid Simulation (다상 유체 시뮬레이션에서 격자 크기 이하의 미세한 특징 표현을 위한 물리기반 입자 기법)

  • Lee, Ho-Young;Hong, Jeong-Mo;Kim, Chang-Hun
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.12 no.3
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    • pp.445-450
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    • 2009
  • This paper presents a multi-phase fluid simulation that realistically represents small scale details. We achieve this by creating escaped particles based on physical methods. Escaped particles are the remained particles after correcting levelset. Generation of escaped particles in this paper differs from previous works; this fluid simulation is extended by adding lift force and drag force to positive escaped particles. And negative escaped particles represent droplet or splash effect; when they are merged into the negative levelset value, they affect the nodes' velocity (two-way coupling). This simulation that uses positive and negative escaped particles deals with detailed fluid motions dynamically in small scale.

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Efficient Foam Sound Generation with Screened Clustering Based Sound Synthesis (스크린드 군집화 기반의 사운드 합성을 이용한 효율적인 거품 사운드 생성)

  • Shin, YoungChan;Kim, Jong-Hyun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.553-556
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    • 2022
  • 본 논문에서는 거품 입자를 활용하여 시뮬레이션 장면에 맞는 소리를 효율적으로 합성할 수 있는 기법을 제안한다. 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 소리를 표현하는 대표적인 방법은 생성과 합성이다. 사운드 생성의 경우 시뮬레이션 장면마다 물리 기반 접근법을 사용하여 소리를 생성할 수 있는데 계산 시간과 재질 표현의 어려움으로 다양한 시뮬레이션 장면에 대한 소리를 만들어 내기에는 쉽지 않다. 사운드 합성의 경우 소리 데이터를 미리 구축해야 하는 사전 준비가 필요하지만, 한 번 구축하면 비슷한 장면에서는 같은 소리 데이터를 활용할 수 있는 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 거품 시뮬레이션의 소리 합성을 위해 소리 데이터를 구축하고 거품 입자의 효율적인 군집화를 통해 계산 시간을 줄이면서 소리의 사실감은 개선할 수 있는 사운드 합성 기법을 제안한다.

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As-Rigid-As-Possible Dynamic Deformation with Oriented Particles (방향성 입자를 이용한 ARAP 동적 변형)

  • Choi, Min Gyu
    • Journal of Korea Game Society
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    • v.17 no.1
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    • pp.89-98
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    • 2017
  • This paper presents a novel ARAP (as-rigid-as-possible) approach to real-time simulation of physics-based deformation. To cope with one, two and three dimensional deformable bodies in an efficient, robust and uniform manner, we introduce a deformation graph of oriented particles and formulate the corresponding ARAP deformation energy. For stable time integration of the oriented particles, we develop an implicit integration scheme formulated in a variational form. Our method seeks the optimal positions and rotations of the oriented particles by iteratively applying an alternating local/global optimization scheme. The proposed method is easy to implement and computationally efficient to simulate complex deformable models in real time.

Particle-Based Sound Matching and Synthesis for Efficient and Realistic Foam Sound Generation (효율적이고 사실적인 거품 사운드 생성을 위한 입자 기반 사운드 매칭과 합성)

  • YoungChan Shin;Jong-Hyun Kim
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.01a
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    • pp.357-360
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    • 2023
  • 본 논문에서는 거품 입자의 물리적 속성을 활용하여 가상 시뮬레이션 장면에 맞는 거품 사운드를 합성하고 사운드의 물리적 현상을 기반으로 사운드의 크기를 효율적으로 제어할 수 있는 기법을 제안한다. 현실에서는 사운드의 근원지와 청중의 위치 관계에 따라 사운드 크기의 차이가 나타타는 것을 쉽게 관찰할 수 있다. 본 논문에서는 이 문제를 효율적으로 풀어내기 위해 복잡한 3차원 유체의 움직임을 분석하는 게 아닌, 2차원으로 투영된 입자의 유동을 분석하여 사운드를 합성하고 제어하는 방식을 소개한다. 우리의 방법은 거품 사운드의 크기를 효율적으로 조절할 수 있도록 스크린 공간에서 계산된 거품 입자의 속도와 위치를 활용하여 청중의 위치 관계 및 사운드의 방향성을 확인하고, 이를 통해 거품 사운드를 사실적으로 합성하였다.

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An Integrated Framework Environment for Automatic Simulation of Geant4 : Geant4Editor (Geant4시뮬레이션 자동화를 위한 통합 프레임워크 환경 개발 : Geant4Editor)

  • Shin, Sung-Sik;Kim, A-Mi;Kim, Seung-Wan;Song, Ju-Whan;Gwun, Ou-Bong
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.45 no.4
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    • pp.12-18
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    • 2008
  • Researches on particle physics have benefited our everyday life in many aspects. They have tested the safety of the objects we use everyday, conducted experiments to examine harmful environments to man, and treated diseases. Despite the usefulness of particle physics in a range of fields, however, it's difficult to conduct researches and experiments directly. But the advancements in the computer industry have allowed for experiments of particle physics in virtual simulations. One of the foremost simulation libraries for particle physics that have been researched actively these days, Geant4 has been put to diverse uses in particle physics. This study designed GUI so that physicists, who were not good at programming, could use a simulation library faster, more accurately, and more conveniently. It also developed the Geant4Editor, a simulation automation framework. The advantages of the Geant4Editor include automatic generations of essential classes in a simulation using Geant4 libraries and real-time reflection of user demands in a simulation. It also allows for efficient management of resources(user-created data) through the Data Manager.

Fast Access Method of Neighboring Particles Using Bitonic Sort Based GPU Hashing, and Its Applications (바이토닉 정렬 기반의 GPU 해싱을 이용한 인접 입자의 빠른 접근 기법과 그 응용 사례)

  • Lee, SuBin;Kim, Jong-Hyun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.01a
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    • pp.357-360
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    • 2022
  • 본 논문에서는 대용량 데이터에서 빠르게 주변 데이터를 접근하기 위한 자료구조인 최근접 이웃 탐색(Nearest neighbor search, NNS) 문제를 빠르게 풀 수 있는 바이토닉 정렬(Bitonic sort) 기반 해시 테이블을 GPU기반에서 설계하는 방법과 이를 통해 입자 기반 물리 시뮬레이션을 고속화할 수 있는 방법에 대해 살펴본다. 본 논문에서는 CUDA 아키텍처를 이용하여 해시 테이블을 설계하였으며, 계산양이 가장 큰 데이터 정렬부분을 최적화함으로써 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 해시 테이블보다 빠른 결과를 얻을 수 있으며, 이 자료구조를 입자 기반 시뮬레이션에 통합함으로써 고성능 시뮬레이션을 쉽게 제작할 수 있다.

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Theoretical Background on Heavy Charged Particle Therapy and Proton Monte Carlo Simulation (중하전입자 치료의 이론적 배경과 양성자에 대한 몬테칼로 시뮬레이션)

  • 이정옥;이상공;김종일;정동혁;문성록;강정구
    • Progress in Medical Physics
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    • v.8 no.1
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    • pp.47-52
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    • 1997
  • Simulations were performed using a Monte Carlo technique in order to show physical phenomena occurring when a heavy charged particle such as proton or alpha particle traverses the medium. It was confirmed that the sharp Bragg peak occurred deeper in the water with the increasing proton energy. It is found that the use of such a sharp Bragg peak due to heavy charged particles would be far superior to the case of the photon or electron, since the absorbed dose in the target tissues would be better localized, thereby minimizing the damage to the surrounding tissues.

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Particle-Based Framework for Efficiently Representation of the Physical Properties of Paint in Virtual Environment (가상환경에서 물감의 물리적 특성을 효율적으로 표현하는 입자 기반 프레임워크)

  • HyeongJun Yoo;Jong-Hyun Kim
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.01a
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    • pp.385-387
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    • 2023
  • 본 논문에서는 물감의 유체성, 확산성, 흡착성, 흡수성 및 응고성과 같은 물감의 물리적 특성을 활용하여 사실적인 페인트 시뮬레이션할 수 있는 입자 기반 프레임워크를 제안한다. 현실에서는 물감이 흐르고, 확산하는 것뿐만 아니라 흡착하거나 시간에 지남에 따라 응고되는 현상을 쉽게 관찰할 수 있다. 본 논문에서는 이런 현상을 사실적으로 표현하기 위하여 SPH(Smoothed-particle hydrodynamics) 방식을 시뮬레이션 하였으며 Isotropic kernel이 아닌 Anisotropic kernel을 사용하여 확산 과정을 표현하는 방식을 소개한다. 우리의 방법은 Fick's law를 바탕으로 물질 전달 방식을 이용한 확산 과정을 표현하였으며, 시간이 지남에 따라 굳어가는 응고성, 그리고 Van der waals 힘을 기반으로 한 흡착 과정을 동시적으로 표현하여 사실적인 페인트를 구현하였다.

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An Artificial Neural Network for Efficiently Learning Representation of Screened Foam Generation (스크린드 거품 생성을 효율적으로 학습 표현하는 인공신경망)

  • Kim, Donghui;Yun, Ju-Young;Kim, Jong-Hyun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.557-558
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    • 2022
  • 본 논문에서는 인공신경망을 통해 화면에 투영된 거품입자를 효율적으로 생성할 수 있는 기법에 대해 소개한다. 유체 시뮬레이션 기반으로 바다거품을 계산하기 위해서는 유체역학과 수치해석학에 대한 이해가 필요하며, 유속의 유기물, 풍속 등 다양한 물리적 요소를 고려해야하기 때문에 복잡하고 계산양이 커진다. 오일러리안(Eulerian)접근법에서는 격자의 해상도가 커지게 되고, 라그랑지안(Lagrangian)접근법에서는 입자의 개수가 많아지기 때문에 이 문제를 다루기 쉽지 않은 문제이다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 인공신경망을 이용한 분류 모델 학습을 통해 3차원 유체 시뮬레이션으로부터 투영된 2차원 스크린 이미지로부터 거품이 생성될 위치를 예측한다. 결과적으로 물의 스크린에 투영된 물 입자의 깊이와 가속도로부터 거품의 생성 위치를 예측함으로서 복잡한 수치해석학 없이 학습을 통해 효율적으로 거품을 표현하는 결과를 보여준다.

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