본 논문에서는 깊이 영상기반의 3차원 그래픽 객체에 대하여 그래픽 처리 장치(Graphics Processing Unit, GPU)의 가속을 이용한 고속의 렌더링 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 최근의 그래픽 처리 장치의 새로운 특징과 프로그래밍이 가능한 쉐이더 기법을 이용하여, 속도가 느리거나 정적인 조명과 같은 기존의 일반적인 깊이 영상기반 렌더링 방법이 갖고 있는 단점을 극복할 수 있다. 깊이 영상기반 데이타의 3차원 변환 및 조명에 의한 효과 연산은 정점 쉐이더(vertex shader)에서 수행을 하고, 점 데이타의 적응적인 스플래팅(splatting)은 화소 쉐이더(fragment shader)에서 수행된다. 모의 실험결과, 소프트웨어 렌더링 또는 OpenGL 기반의 렌더링과 비교해서 괄목할 만한 렌더링 속도의 향상이 이루어졌다.
We present a novel GPU-based ray-casting algorithm for volume rendering of unstructured grid data. Our volume rendering system uses a ray-casting method that guarantees accurate rendering results. We also employ the per-pixel intersection list concept in the Bunyk algorithm to guarantee an accurate result for non-convex meshes. For efficient memory access for the lists on the GPU, we represent the intersection lists for all faces as an array with our novel construction algorithm. With the intersection lists, we perform ray-casting on a GPU, and a GPU thread handles each ray. To increase ray-coherency in a thread block and improve memory access efficiency, we extend a prior image-tile-based work distribution method to fit modern GPU architectures. We also show that a prior approach using a per-thread local buffer to reduce redundant computation is not appropriate for modern GPU architectures. Instead, we take an on-demand calculation strategy that achieves better performance even though it allows duplicate computations. We applied our method to three unstructured grid datasets with different characteristics. With a GPU, our method achieved up to 36.5 times higher performance for the ray-casting process and 19.7 times higher performance for the whole volume rendering process compared with the Bunyk algorithm using a CPU core. Also, our approach showed up to 8.2 times higher performance than a GPU-based cell projection method while generating more accurate rendering results. These results demonstrate the efficiency and accuracy of our method.
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.
본 연구에서는 지형을 Rendering 기법의 대표적인 방법인 Geometry Clipmaps와 ROAM 2.0을 분석하여 Rendering 연산에 소요되는 연산을 CPU가 아닌 GPU에 중점을 두어 보다 빠르고 넓은 가시화 영역을 보장하는 확장된 Geometry Clipmaps 알고리즘을 제안한다. 확장된 알고리즘은 LOD(Level of Detail)을 통한 각 레벨의 Mesh 구성 방법, 레벨간의 연결망 Mesh 구성 방법, VFC(View Frustum Culling)을 사용하여 Rendering을 최적화 할 수 있는 Mesh Block화 방안 그리고 최대 1m 해상도를 갖는 고해상도 영상 Mapping 방안 등을 포함하고 있다.
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.
볼륨 광선 투사법은 볼륨 데이터를 가시화하는 기법 중 고화질 영상을 만들어내는 기법이다. 하지만 일반적으로 볼륨 데이터는 매우 크기 때문에 렌더링 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 이를 보완하기 위하여 최근에는 GPU를 이용하여 볼륨 광선 투사법을 가속화하는 많은 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 볼륨 광선 투사법을 가속화하기 위한 GPU 기반의 옥트리 탐색을 통한 효과적인 빈 공간 도약 기법을 제안한다. 여기서는 최대-최소 옥트리를 생성하고 옥트리의 루트 노드부터 정점분할을 이용하여 빈 공간을 식별한다. 찾아낸 빈 공간을 삭제함으로써 볼륨 데이터에서 의미 있는 객체를 둘러싸는 바운딩 다면체를 최소화 시킨다. 최소화 된 바운딩 다면체에 대해서만 렌더링을 진행함으로써 기존의 볼륨 광선 투사법과 비교하여 빠른 시간에 동일한 결과물을 생성한다.
본 논문은 GPU를 활용한 이미지 공간 실시간 충돌 검사 기법을 설명한다. 닫힌 물체들이 충돌하지 않는 경우, 뷰잉 레이를 따라 물체의 앞면과 뒷면이 번갈아 가며 나타나는 것을 확인 할 수 있다. 그러나 물체 간 충돌이 일어나는 경우 이 현상이 깨어지게 된다. 이러한 특성에 기반하여 본 논문은 충돌 검사에 필요한 최소한의 표면 정보만 텍스쳐에 기록하여 충돌 검사를 수행하는 기법을 제안한다. 이 기법은 GPU의 framebuffer object 와 vertex buffer object, 그리고 occlusion query 등의 기능을 활용한다. 이러한 GPU의 기능을 이용하면 통상적인 이미지 기반 충돌검사에서 사용하는 multi-pass rendering 과 context switch 부하를 줄일 수 있다. 즉 기존의 이미지 기반 충돌 검사에 비해 적은 렌더링 횟수와 적은 렌더링 부하를 가진다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 변형체나 복잡한 물체에도 적용이 가능하며, 3D 게임이나 가상현실과 같은 실시간 어플리케이션에 적용될 수 있는 성능을 발휘한다.
의료영상에서 사용하는 MIP 볼륨 렌더링은 CT나 MR 등의 볼륨데이터에서 시각 광선으로부터 높은 밝기 값을 추출하여 혈관과 뼈와 같은 환자의 조직을 보여주는 볼륨 렌더링 기법이다. 최근 GPU를 MIP 볼륨 렌더링에 사용하여 대용량 의료영상 데이터에 대해서도 속도가 빠른 렌더링이 가능하게 되었다. 볼륨데이터를 여러 각도에서 관찰하면, 일반적으로 시각과 동일한 방향의 텍스쳐 평면과 볼륨 경계평면이 비스듬하게 교차한다. 볼륨데이터의 외부에는 값이 존재하지 않으므로 경계부분에서 공간 주파수가 높게 나타난다. 기존의 MIP 렌더링은 샘플링 간격이 일정하기 때문에 경계부분에서 데이터의 손실이 생겨 알리아싱이 나타나는 문제가 있다. 화질을 개선하기 위해 샘플링 간격을 줄여 슬라이스수를 증가시킬 수 있으나, 이때는 렌더링 수행 시간이 길어지게 된다. 이 논문에서는 기존 렌더링 결과에 볼륨 경계 평면을 추가로 렌더링하는 방법을 제안한다. 이 방법은 주파수가 높은 경계 부분의 샘플링 간격을 줄여 화질을 향상시킨다. 한편 MIP는 샘플링 순서에 무관하므로 추가된 슬라이스는 기존 렌더링 영상을 손실시키지 않는다. 증가된 슬라이스는 경계부분인 여섯 평면에 불과하므로 렌더링 수행시간에는 거의 영향을 주지 않고 화질을 개선할 수 있다.
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.
래디오시티(radiosity)는 디퓨즈 반사(diffuse reflection)를 효과적으로 표현하는 전역조명(global illumination) 방법으로 공간 및 물체 표면간의 에너지 교환을 모델링한다. 그러나 많은 계산량으로 인해 실시간 활용에는 제약이 존재하며, 이를 해결하기 위해 GPU(Graphics Processing Unit) 기반의 래디오시티 알고리즘이 제안되고 있다. 본 논문에서는 G. Coombe 등이 제안한 GPU 기반의 점진적 세분(progressive refinement) 래디오시티를 구현하고 HDR(High Dynamic Range) 래디언스(radiance) 맵으로 구성된 3차원 공간에 적용하여 사실적인 합성영상을 렌더링하였다. 대상 공간과 조명환경을 HDR 래디언스 맵으로 구성함으로써 영상기반(image-based) 방법의 장점인 대상 장면의 복잡도와 관계없는 결과 영상을 생성할 수 있었다 환경맵을 이루는 각 텍셀(texel)의 해상도 설정 및 밉매핑(mipmaping)의 적용에 따라 다양한 실험 결과를 분석하였으며, 기존의 HDR 레디언스 맵과 GPU를 이용한 증분 래디오시티 방법과의 비교를 통해 본 시스템의 개선된 렌더링 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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