Ray-object intersection is an important element in ray tracing that takes up a substantial amount of computing time. In general, such spatial data structure as kd-tree has been frequently used for static scenes to accelerate the intersection computation. Recently, a few variants of kd-tree traversal have been proposed suitable for the GPU that has a relatively restricted computing architecture compared to the CPU. In this article, we propose yet another two implementation techniques that can improve those previous ones. First, we present a cached stack method that is aimed to reduce the costly global memory access time needed when the stack is allocated to global memory. Secondly, we present a rope-with-short-stack method that eases the substantial memory requirement, often necessary for the previous rope method. In order to show the effectiveness of our techniques, we compare their performances with those of the previous GPU traversal methods. The experimental results will provide prospective GPU ray tracer developers with valuable information, helping them choose a proper kd-tree traversal method.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.12
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pp.3469-3476
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1999
In spatial database based on spatial data structures, instead of one-dimensional indexing structure, new indexing structure which corresponds to multi-dimensional features of spatial objects is required. In order to meet those requirements, in this paper we proposed new indexing structure for efficient retrieval of spatial database by carrying through the feature analysis of conventional multi-dimensional indexing structures. To improve the sequential search method of supernodes in the conventional X-tree and to reduce the retrieval time in case of generating the huge supernode, we proposed a indexing structure integrating the kd-tree based on point index structure into the X-tree. We implemented the proposed indexing structure and analyzed its retrieval time according to the dimension and distribution of experimental data.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.6
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pp.523-528
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2015
In this paper, we propose a new multiresolutional and dynamic approach of the EM algorithm. EM is a very popular and powerful clustering algorithm. EM, however, has problems that indexes multiresolution data and requires a priori information on a proper number of clusters in many applications, To solve such problems, the proposed EM algorithm can impose a multiresolution kd-tree structure in the E-step and allocates a cluster based on sequential data. To validate clusters, we use a merge criteria for cluster merging. We demonstrate the proposed EM algorithm outperforms for texture image segmentation.
Spatial partitioning trees are needed for processing collision detections efficiently. In order to select split planes for spatial partitioning trees, the tree balance and the number of polygons overlapped with the split plane should be considered. In this paper, the heuristic algorithm controlling weight values of tree build criteria is proposed for spatial partitioning trees of 3D games. As the weight values are changed, tree build time, T-junction elimination time which can cause visual artifacts in splitting polygons overlapped with the split plane, rendering speed (frame per second: FPS) according to tree balance are analysed under 3D game simulations.
In this paper, a new adaptive vertex clustering using a KD-tree is presented for 3D mesh partitioning. A vertex clustering is used to divide a huge 3D mesh into several partitions for various mesh processing. An octree-based clustering and K-means clustering are currently leading techniques. However, the octree-based methods practice uniform space divisions and so each partitioned mesh has non-uniformly distributed number of vertices and the difference in its size. The K-means clustering produces uniformly partitioned meshes but takes much time due to many repetitions and optimizations. Therefore, we propose to use a KD-tree to efficiently partition meshes with uniform number of vertices. The bounding box region of the given mesh is adaptively subdivided according to the number of vertices included and dynamically determined axis. As a result, the partitioned meshes have a property of compactness with uniformly distributed vertices.
It is common to achieve lower performance in traversing tree data structures in GPU than one expects. In this paper, we analyze the reason of lower-than-expected performance in GPU tree traversal and present that the warp divergences is caused by the branch instructions ("if${\ldots}$ else") which appear commonly in tree traversal CUDA codes. Also, we compare the parallel shifted sort algorithm which can reduce the number of warp divergences with a kd-tree CUDA implementation to show that the shifted sort algorithm can work faster than the kd-tree CUDA implementation thanks to less warp divergences. As the analysis result, the shifted sort algorithm worked about 16-fold faster than the kd-tree CUDA implementation for $2^{23}$ query points and $2^{23}$ data points in $R^3$ space. The performance gaps tend to increase in proportion to the number of query points and data points.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10a
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pp.130-134
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2006
본 논문에서는 메타 테이블(meta table)을 이용한 광선(ray)과 삼각형(triangle)들의 교차검사를 할 수 있는 효율적인 레이트레이싱 알고리즘을 제안한다. 기존의 kd-tree 탐색은 깊이 우선 탐색을 하면서 이미 방문했던 노드들을 방문하지 않기 위해서 스택을 이용하는 방법을 택하고 있는데, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 스택을 사용하지 않고 읽기 전용으로만 쓰이는 메타 테이블을 둠으로써 기존의 트리 탐색 과정보다 효율적으로 트리의 리프 노드들에 접근할 수 있도록 하였다. 실험결과 제안된 레이트레이싱 알고리즘이 기존의 kd-tree의 트리 탐색보다 노드 방문을 5배 이상 적게 하였고, 이미지 렌더링 시간도 총 2배 정도 향상됨을 볼 수 있었다.
Supporting NNS method in KD-Tree algorithm is essential in multidimensional data applications. In this paper, we propose HD-Tree, a high-performance Lock-Free KD-Tree that supports NNS in situations where reads and writes occurs concurrently. HD-Tree reduced the number of synchronization nodes used in NNS and requires less atomic operations during Lock-Free method execution. Comparing with existing algorithms, in a multi-core system with 8 core 16 thread, HD-Tree's performance has improved up to 95% on NNS and 15% on modifying in oversubscription situation.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.43
no.12
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pp.1079-1088
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2015
Parallelism and performance enhancement of calculating view factors in KSDS developed by KARI is introduced in this paper. View factor is an essential parameters of radiation thermal analysis for a spacecraft, and the amount of computation of them is not negligible. Especially, independent integration of view factors at each position of the orbit because the relative displace between solar panel and main body of a satellite varies with the position on the orbit. This paper introduces a range of parallelism of computing view factor and their performance, detection of obstructions by spatial search algorithm based on KD-Tree, and the reduction of the calculation of view factors of a satellite with relative motion between solar panel and main body, called updating fractional view factor matrix, for satellite thermal analysis.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.10
no.9
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pp.243-250
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2021
Recently, with the development of cloud computing, interest in database outsourcing is increasing. However, when the database is outsourced, there is a problem in that the information of the data owner is exposed to internal and external attackers. Therefore, in this paper, we propose a parallel range query processing algorithm that supports privacy protection. The proposed algorithm uses the Paillier encryption system to support data protection, query protection, and access pattern protection. To reduce the operation cost of a checking protocol (SRO) for overlapping regions in the existing algorithm, the efficiency of the SRO protocol is improved through a garbled circuit. The proposed parallel range query processing algorithm is largely composed of two steps. It consists of a parallel kd-tree search step that searches the kd-tree in parallel and safely extracts the data of the leaf node including the query, and a parallel data search step through multiple threads for retrieving the data included in the query area. On the other hand, the proposed algorithm provides high query processing performance through parallelization of secure protocols and index search. We show that the performance of the proposed parallel range query processing algorithm increases in proportion to the number of threads and the proposed algorithm shows performance improvement by about 5 times compared with the existing algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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