• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.1-11
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• 2002

볼륨 렌더링 기술이 실제 응용 분야에서 널리 사용되기 위해서는 사용자가 3차원 데이터에 내재되어 있는 의미있는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 대화식으로 분류 파라미터를 조절하고 그 결과 영상을 빠른 속도로 가시화시켜 주는 것이 필요하다. 이제까지 제시된 볼륨 렌더링의 가속화 방법은 전처리 과정으로 비균등한 볼륨 데이터를 균등한 볼륨으로 재구성하고 분류 작업을 수행한 후, 실행시간에 렌더링을 빠르게 수행하는데 주안점을 두고 있다. 그러나 이러한 방법은 전처리 시간이 길어지고 사용자가 실행시간에 대화식으로 분류 파라미터를 지정하여 그 결과 영상을 피이드백 받을 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 별도의 하드웨어 없이 범용 컴퓨터 상에서 대화식으로 분류 및 렌더링을 수행할 수 있는 가시화 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.9-16
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• 2018

본 논문에서는 광 회절 단층 촬영 (Optical Diffraction Tomography, ODT) 기법을 사용해 얻어진 세포 영상을 3차원 가상 공간에 시각적으로 표현하고 기존의 세포 영상들과의 일치감을 주는 색상 매핑 기술을 포함한 가시화 프레임 워크를 소개한다. 전체 볼륨을 구성하는 내부 구조에 대한 정보가 잘 알려져 있거나 명확하게 구분 가능한 인체의 장기 또는 산업 기기와 같은 기존의 볼륨 데이터와는 달리 세포 영상 데이터는 세포소기관들 간의 경계가 모호하거나 상황에 따라 형상의 변화가 다양하다는 특징을 가지고 있어, 세포의 형상에 대한 일관적인 시각 표현이 상대적으로 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해소하기 위해 세포의 3차원 형상을 실시간으로 렌더링 할 수 있는 가시화 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 우선 세포의 3차원 형상을 나타내기 위해 볼륨 데이터의 가시화에서 널리 활용되고 있는 볼륨 렌더링 기법을 ODT 영상에 맞게 적용했으며, 빈 공간 교란 기법을 통한 렌더링 결과의 개선으로 세포내 구조의 연속성을 나타낼 수 있게 했다. 또한 다중 전이 함수에 대해 레이어 기반 독립 렌더링을 적용하는 것을 통해 다수의 세포내 구조를 하나의 화면에 표현하는 복합 가시화 기법을 제안했다. ODT 영상 및 염색 영상을 동시에 촬영 가능한 현미경으로부터 얻어진 세포 영상을 가시화 하는 것을 통해 제시된 가시화 기법의 유용성을 확인했다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권6호
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• pp.705-716
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• 2002

본 논문은 MR 머리 영상 데이타를 디렉트 볼륨 렌더링하는 방법을 제안한다. MR 영상을 가시화하기 위해서는 서피스 렌더링을 많이 사용하나 이 방법은 면을 추출하는 과정에서 면 내부의 정보를 잃어버린다. 디렉트 볼륨 렌더링은 면 내부의 정보를 추출 할 수 있으나 데이타의 특성상 MR 머리 영상 데이타에 이 방법을 적용하기가 쉽지 않다. 이 논문에서는 MR 머리 영상 데이타를 뇌와 뇌 이외의 구성 요소로 분할한 다음에 뇌 복셀값을 증가시키고 원래의 영상과 다시 결합시켜 디렉트 볼륨 렌더링을 시도하였다. 뇌 경계선은 히스토그램 경계값, 모포로지 연산, 스네이크 알고리즘(snakes algorithm)을 이용하여 추출하였다. 추출된 뇌 경계선는 육안으로 추출한 것의 91~95%의 유사도를 보인다. 제안된 디렉트 볼륨 렌더링은 뇌와 뇌 이외의 구성 요소를 동시에 3차원 가시화하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제1권2호
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제20권4호
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• pp.208-215
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• 2009

2차원의 영상을 이용한 돌출형 전립선 비대증의 부피 평가방법에서 돌출부위를 포함시킬 경우와 포함시키지 않을 경우의 부피변화를 3차원 볼륨 렌더링(volume rendering, VR)을 이용하여 비교 평가하고자 한다. 돌출형 전립선 부피측정을 위한 가상 전립선 모델은 곤약을 이용해 임의로 평균 1 cm 정도로 돌출되도록 하여 10 ml에서 각각 10 ml씩 부피를 변화시켜 100 ml까지 총 10 개의 모델을 제작하였다. 이 때 제작된 모델의 부피측정은 64 channel 전산화단층촬영(computed tomography, CT)과 3.0 Tesla 자기공명영상(magnetic resonance image, MRI)을 이용하여 획득된 3차원 볼륨 영상자료로 계측하였다. 산출한 CT와 MRI영상들의 3차원 볼륨데이터 근접성 평가를 위해 wilcoxon 부호순위(signed rank) 검정을 하였다. 또한 획득한 영상자료는 3차원 영상처리를 통하여 볼륨 렌더링으로 재구성한 후 타원체부피공식법을 이용하여 돌출부위를 포함시킬 때와 포함하지 않을 때의 부피를 구하였다. 이 때 돌출 유무에 따라 각각 측정된 부피와 3차원 볼륨 렌더링의 부피를 wilcoxon 부호순위(signed rank) 검정을 사용하여 유의성을 평가했으며 상관계수(pearson's correlation coefficient, r)를 사용하여 상관관계를 분석하였다. 계측된 가상 전립선 모델의 돌출부위길이는 CT에서 $0.90{\pm}0.18\;mm$, MRI에서 $0.75{\pm}0.11\;mm$이었으며, CT와 MRI에서 계측된 3차원 영상 부피의 p-value는 0.414로 유의한 차이는 없었다. 그러나 MRI에서 측정된 3차원 영상 부피와 2차원 영상에서 돌출부위를 포함시킬 때의 p-value는 0.005인 반면 포함하지 않을 때의 p-value는 0.139로 나타났으며, CT에서도 측정된 3차원 영상 부피와 2차원 영상에서 돌출부위를 포함시킬 때의 p-value는 0.005인 반면 포함하지 않을 때의 p-value는 0.057로 나타났다. 돌출형 전립선의 부피측정은 돌출부위를 제외하고 상하길이를 측정하는 것이 3차원 볼륨 렌더링에 의한 부피 값과 더 가까운 부피 값을 얻을 수 있었다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제36권2호
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• pp.131-139
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• 2013

복부 전산화단층촬영 후 3차원 볼륨렌더링으로 재구성한 영상을 분석하여 복부대동맥에서 분지하는 복강축과 위창자간막동맥을 기준으로 해부학적 변위를 분류하여 평가하고자 하였다. 복부 전산화단층혈관촬영을 시행한 613명 환자의 3차원 볼륨렌더링 영상을 이용하여 해부학적 변위를 형태별로 분류한 결과 552명(Type I, II)은 정상 구조에 속하였고, 61명(Type III~XII)은 변위로 분류하였다. Type I이 339명 (55.31%), Type II가 213명(34.74%)으로 나타났으며 변위로 분류된 경우는 Type III은 18명(2.93%), Type IV는 12명 (1.95%), Type V는 11명 (1.79%), Type VI는 9명 (1.46%), Type VII는 6명 (0.97%)으로 나타났으며, Type VIII~XII는 각각 1명 (0.16%)으로 전혀 새로운 변위형태로 분류되었다. 결론적으로 복강축과 위창자간막동맥을 기준으로 변위를 분류한 결과 그동안 간동맥 중심의 해부학적 변위 분류에서는 관찰되지 않았던 9가지의 새로운 변위형태를 파악할 수 있었다. 이는 새로운 혈류지도를 만드는 중요한 자료로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.23-31
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• 2004

이 논문에서는 경계면을 이용하여 볼륨데이터를 고속으로 가시화하는 한 방법을 제안한다. 일반적으로 경계면을 이용한 레이캐스팅은 두 단계로 처리되는데 첫 번째 단계에서는 경계면을 찾아 관측점에서 경계면까지의 거리를 3차원 버퍼에 저장하여 놓고, 두 번째 단계에서는 이 거리를 이용하여 볼륨 공간을 고속 탐색하여 가시화한다. 제안하는 방법은 첫 번째 단계에서 일반적인 방법과 다르다. 즉 첫 번째 단계에서 경계면에 관한 정보를 볼륨데이터 좌표계 주축에 직각인 관측평면에 투영하여 6개의 2차원 깊이버퍼에 저장하여 놓고 두 번째 단계에서 이 깊이 값을 이용하여 볼륨 공간을 탐색한다. 제안한 방법은 객체의 복잡도와 관계없이 처리 시간이 거의 일정하고 사용 메모리양도 볼륨데이터 공간 xy, yz, zx 평면 해상도의 2배로 항상 일정하다. 제안된 방법에 내재하는 문제점과 해결 방법에 대해 고찰하고 구현 예를 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.118-120
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• 2006

최신 GPU는 일반 CPU보다 10배 이상 빠른 연산능력을 갖추고 있는데다가 사용자가 직접 프로그래밍 할 수 있기 때문에 이를 이용한 고속 볼륨 렌더링 알고리즘에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 스트림 프로세싱에 특화 돼있는 GPU의 특성상 early ray termination과 empty space skipping을 구현하는 것이 쉽지만은 않다. 특히 지금까지 제안됐던, 프록시 도형(proxy geometry)을 사용하는 볼륨 렌더링 알고리즘은 empty space skipping은 비교적 효율적으로 구현하지만 early ray termination의 지원은 상대적으로 미비했다. 본 논문에서는 스텐실 버퍼와 OpenGL 확장(extension)을 이용한 2-Pass 알고리즘을 통해서 early ray termination과 empty space skipping을 동시에 구현하는 방법을 제시하고, 그 성능을 측정했다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.23-30
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• 2007

본 논문에서는 CT(Computed Tomography)와 MRI(Magnetic Resonance Imaging)을 이용하여 획득한 2차원의 복부영상을 영역분할, 문턱치법 등의 전처리과정을 거쳐 3차원영상을 생성하는 방법을 제시함으로써 가상내시경(Virtual Endoscopy)에 응용하고자 한다. 3차원영상 가시화 방법으로는 개인용 컴퓨터에서 이용되는 범용의 그래픽가속기를 이용하여 빠른 속도로 렌더링을 할 수 있는 장점을 가지는 표면볼륨기법을 이용하였다. 여기에 이용한 알고리즘은 계산량이적은 Marching Cubes 이다. 그리고 워크스테션이나 전용의 프로그램이 없더라도 웹 브라우저 상에서 실행되는 가상현실모델링언어(VRML, Virtual Reality Modeling Language)양식의 3차원 영상을 생성하는 방법을 제시한다. CT의 3차원 영상 파일의 노드 수와 삼각형 수 및 크기는 각각 85,367, 174,150, 10,124이었고, MRI의 3차원 영상 파일의 노드 수와 삼각형 수 및 크기는 각각 34,029, 67,824, 3,804이었다.