• International Journal of CAD/CAM
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• 제9권1호
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• pp.111-120
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• 2010

In this paper, we propose a volume rendering method using grid computing for large-scale volume data. Grid computing is attractive because medical institutions and research facilities often have a large number of idle computers. A large-scale volume data is divided into sub-volumes and the sub-volumes are rendered using grid computing. When using grid computing, different computers rarely have the same processor speeds. Thus the return order of results rarely matches the sending order. However order is vital when combining results to create a final image. Job-Scheduling is important in grid computing for volume rendering, so we use an obstacle-flag which changes priorities dynamically to manage sub-volume results. Obstacle-Flags manage visibility of each sub-volume when line of sight from the view point is obscured by other subvolumes. The proposed Dynamic Job-Scheduling based on visibility substantially increases efficiency. Our Dynamic Job-Scheduling method was implemented on our university's campus grid and we conducted comparative experiments, which showed that the proposed method provides significant improvements in efficiency for large-scale volume rendering.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제13권5호
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• pp.1-8
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• 2019

최근 항공기 운용 장비는 시스템 수 및 무게, 전력 소비량 플랫폼 중복성을 줄이기 위해 기존 연합형(Federated) 구조에서 멀티코어를 이용한 모듈형(Integrated Modular) 구조로 변화하고 있다. 이러한 변화로 다수의 기능을 하나의 모듈에 통합함에 따라 디스플레이 장치를 통해 조종사에게 제공해야할 정보량이 증가하게 되었으며, 이로 인해 시스템 운용주기 내에 처리해야할 그래픽양이 증가하게 되었다. 본 논문에서는 멀티코어 시스템을 운용하기 위한 AMP(Asymmetric Multi-Processing) 방식의 파티셔닝 운용 시스템(Partition Operating System)에서 항공기 시스템의 운용주기 내에 보다 많은 그래픽을 처리하기 위해 단일코어로 처리되는 기존의 그래픽스 렌더링 엔진 구조를 멀티코어로 분산하여 처리할 수 있는 그래픽스 렌더링 엔진 분산처리방안을 제시한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권3호
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• pp.304-313
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• 2016

본 논문은 비정렬 격자 볼륨 렌더링을 위한 다중 코어 CPU기반의 메모리 효율적 광선 투사 병렬처리 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 Bunyk 광선 투사(ray casting) 알고리즘에 기반을 두며, Bunyk 알고리즘의 높은 메모리 소모량 문제를 개선하기 위해 스레드별로 고정된 크기의 지역 버퍼를 할당한다. 지역 버퍼는 최근 방문된 면(face)의 정보를 저장하며, 이 정보는 다른 광선들에 의해 재사용되거나 다른 면의 정보로 대체된다. 지역 버퍼에 저장된 정보의 활용률을 높이기 위해 본 연구는 이미지 평면을 기반으로 일관성(coherency)이 높은 광선들을 하나의 광선 그룹으로 묶고, 생성된 광선 그룹들을 스레드들에게 분배한다. 각각의 스레드들은 할당 받은 광선 그룹들을 지역 버퍼를 활용하여 독립적으로 처리한다. 본 연구는 또한 지역 버퍼 활용률을 더욱 높이기 위해 면의 번호에 기반을 둔 해시 함수를 제안한다. 본 연구의 효용성을 확인하기 위해 제안하는 알고리즘을 서로 다른 크기의 비정렬 격자에 적용하였으며, 면 정보 저장을 위해 Bunyk 알고리즘 대비 약 6%의 메모리만 사용하여 정확한 볼륨 렌더링을 수행할 수 있었다. 이처럼 훨씬 적은 메모리 사용에도 불구하고 Bunyk 알고리즘과 대등한 성능을 보여주었으며, 대용량 데이터에 대해서는 최대 22% 높은 성능을 보여주었다. 이는 본 연구의 효용성 및 대용량 데이터의 볼륨 렌더링에 대한 적합성을 증명하는 결과이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제6권5호
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• pp.457-467
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• 2000

본 논문에서는 분산 메모리 구조를 갖는 병렬 컴퓨터 상에서 방대한 크기를 갖는 볼륨 데이터의 효과적인 가시화를 위한 병렬 광선 투사법을 제안한다. 데이터의 압축을 기반으로 하는 본 기법은 다른 프로세서의 메모리로부터 데이터를 읽기보다는 자신의 지역 메모리에 존재하는 압축된 데이터를 빠르게 복원함으로써 병렬 렌더링 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 기법은 객체-순서와 영상-순서 탐색 알고리즘 모두의 정점을 이용하여 성능을 향상시켰다. 즉, 블록 단위의 최대-최소 팔진트리의 탐색과 각 픽셀의 불투명도 값을 동적으로 유지하는 실시간 사진트리를 응용함으로써 객체-공간과 영상-공간 각각의 응집성을 이용하였다. 본 논문에서 제안하는 압축 기반 병렬 볼륨 렌더링 방법은 렌더링 수행 중 발생하는 프로세서간의 통신을 최소화하도록 구현되었는데, 이러한 특징은 프로세서 사이의 상당히 높은 데이터 통신 비용을 감수하여야 하는 PC 및 워크스테이션의 클러스터와 같은 더욱 실용적인 분산 환경에서 매우 유용하다. 본 논문에서는 Cray T3E 병렬 컴퓨터 상에서 Visible Man 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.

• 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.