This paper presents a real-time rendering algorithm of large-scale geometric data using GLSL (OpenGL shading language). It details the VAO (vertex array object) and VBO(vertex buffer object) to be used for up-loading the large-scale point clouds and polygon meshes to a graphic video memory, and describes the shader program composed by a vertex shader and a fragment shader, which manipulates those large-scale data to be rendered by GPU. In addition, we explain the global rendering procedure that creates and runs the shader program with the VAO and VBO. Finally, a rendering performance will be measured with application examples, from which it will be demonstrated that the proposed algorithm enables a real-time rendering of large amount of geometric data, almost impossible to carry out by previous techniques.
Virtual world and simulation need large scale map rendering. However, rendering too many vertices is a computationally complex and time-consuming process. Some game development companies have developed 3D LOD objects for high-speed rendering based on distance between camera and 3D object. Terrain physics simulation researchers need a way to recognize the original object shape from 3D LOD objects. In this paper, we proposed simply automatic LOD framework using point cloud data (PCD). This PCD was created using a 6-direct orthographic ray. Various experiments are performed to validate the effectiveness of the proposed method. We hope the proposed automatic LOD generation framework can play an important role in game development and terrain physic simulation.
모바일 환경에서의 지리정보 서비스는 현장에서 필요한 정보를 즉시 얻고 그것을 현장에 동적으로 적용하도록 함으로써 서비스 대상자의 비용과 효율을 높여줄 수 있다. 현재 모바일 환경에서의 지리정보 서비스는 단순한 차량 내비게이션 정도에 머물고 있으며, 대규모 지형을 포함한 복잡한 지리정보에 대한 서비스를 제공하기 위해서는 시스템 사양에 최적화된 콘텐츠의 제공과 처리 기술에 대한 연구가 필요하다.
본 논문에서는 항만컨테이너 운영 모니터링 및 계획 시뮬레이션의 결과를 3차원으로 정적 동적 개체를 포함하는 주변 환경의 거동을 시각적으로 표현하고 실제 작업이 이루어지는 애니메이션을 통해 운영모델을 직관적으로 평가가 가능한 시뮬레이션 가시화 시스템을 제안한다. 제안한 항만 시뮬레이션 가시화 시스템(PSVS)은 객체의 상태를 XML기반으로 설계하여 기존의 항만 운영 시뮬레이션(CATOS)과 상호운용성에 있어서 연동성을 극대화하고 실시간으로 대규모 객체에 대한 애니메이션 표현이 가능하도록 구현하였다. 본 논문에서는 PSVS시스템의 설계 방법에 대해서 설명하고 실험을 통해 PSVS의 타당성을 검토하였다.
A variety of medical service applications in the field of the Internet of Things (IoT) are being studied. Segmentation is important to identify meaningful regions in images and is also required in 3D images. Previous methods have been based on gray value and shape. The Visible Korean dataset consists of serially sectioned high-resolution color images. Unlike computed tomography or magnetic resonance images, automatic segmentation of color images is difficult because detecting an object's boundaries in colored images is very difficult compared to grayscale images. Therefore, skilled anatomists usually segment color images manually or semi-automatically. We present an out-of-core 3D segmentation method for large-scale image datasets. Our method can segment significant regions in the coronal and sagittal planes, as well as the axial plane, to produce a 3D image. Our system verifies the result interactively with a multi-planar reconstruction view and a 3D view. Our system can be used to train unskilled anatomists and medical students. It is also possible for a skilled anatomist to segment an image remotely since it is difficult to transfer such large amounts of data.
BIM 기술은 기존 2D 기반 도면처리에서 나아가 3D 모델링을 통한 시설물의 전 생애주기에 발생하는 데이터를 포함한다. 이러한 특성상 하나의 건물은 그 데이터의 방대한 양으로 엄청난 크기의 파일을 생산한다. 대표 표준포맷인 IFC가 그 예로, 객체 기반의 형상정보 및 속성정보를 기반으로 상당한 데이터를 포함한 대용량 처리에 대한 이슈가 종종 발생하고 있다. 이는 렌더링 속도를 증가시키고, 그래픽 카드 용량을 많이 차지하기 때문에, 화면 가시화 측면에서 비효율적이다. 대용량 데이터의 경량화 문제는 프로그램의 프로세스와 품질 측면에서 필수적으로 해결되어야 한다. 본 연구는 국내 및 해외 연구사례에서 경량화에 관련된 다양한 시도를 확인하였다. 이를 기반으로 대용량 BIM 데이터를 효과적으로 컨트롤하고 가시화하기 위해, BIM 특성을 고려하여 최대한 활용할 수 있는 데이터의 경량화 기법을 제안하고 검증하였다. 이는 웹 기반 GIS 플랫폼 상에서 대용량 시설물 데이터를 운용하는데, 최적의 시설물 유형을 분석하고 객체 기반의 IFC 특성을 최대한 활용하여 사용자 측면에서 화면전환의 품질을 확보하고 프로세스 측면에서 효과적인 메모리 운영을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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