모바일 기기에 대한 다양한 멀티미디어 기능의 요구로 입체감을 제공하는 3차원 그래픽 가속기의 구현이 절실한 상황이다. 하지만 다양한 멀티미디어 기능을 가져야 하는 최근의 휴대폰의 경향과 상대적으로 발전이 더딘 배터리의 문제를 생각할 때 3차원 그래픽 가속기의 저전력화는 필수적이라고 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 내장형 3차원 그래픽 가속기 각 내부모듈별 전력소비를 측정하고 이를 내부 그래픽 처리과정과 함께 분석하였다.
Real-time 3D visualization of large datasets imposes a distributed architecture of the rendering system and dedicated hardware for image composition. Previous work on this domain has relied on prohibitively expensive cluster systems with hardware composition done by complicated schemes. In this paper we propose a low-cost hardware compositor fur a high performance visualization cluster. We show the system's design and the results obtained using Simulink [1] for our image composition scheme.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권12호
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pp.3296-3314
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2012
We present a novel approach for the simulation of color pencil effects using line integral convolution (LIC) to produce pencil drawings from images. Our key idea is to use a bilateral convolution filter to simulate the various effects of pencil strokes. Our filter resolves the drawbacks of the existing convolution-based schemes, and presents an intuitive control to mimic the properties of pencil strokes. We also present a scheme that determines stroke directions from the shapes to be drawn. Smooth tangent flows are used for the pixels close to feature lines, and partially parallel flows inside regions. The background is rendered using a flow of fixed direction. Using different styles of stroke directions increases the realism of the resulting images. This approach produces convincing pencil drawing effects from photographs.
볼륨 렌더링은 물체의 겉면만이 아니라 내부에 있는 모든 3차원 데이터를 이용해서 렌더링 하는 기법이다. 따라서 기존의 폴리곤 렌더링에선 불가능했던 물체 내부에 대한 표현이 가능하기 때문에 과학, 의료 분야 등 물체 전체에 대한 데이터 처리가 필요한 곳에서 많이 쓰이고 있다. 하지만 이러한 볼륨데이터의 크기는 일반적으로 1024$^3$Bytes 이상이기 때문에 기존의 단일 그래픽 가속기로는 메모리 크기나 연산 능력면에서 처리하기에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이런 기가급 볼륨데이터를 처리하기 위한 병렬 볼륨 렌더링 구조를 제시하고, 전송된 부분 이미지 합성을 위한 블렌딩 순서를 결정하는 시점 추적 (point-tracking)기법과 네트웍에 의한 성능저하를 최소화 할 수 있는 ‘프레임간 유사성(frame-to-frame coherency)을 이용한 RGBA데이터 압축기법’을 제안한다.
이 논문에서는 의료용 초음파 볼륨 데이터의 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 방법을 제안한다. 초음파 영상은 잡음이 심하여 필터링이 필요하다. 기존의 2차원 필터링은 인접한 슬라이스 간 정보를 무시하고 기존의 3차원 필터링은 속도가 느리거나 잡음 제거 효과가 떨어지는 필터를 적용하였고 또한 초음파 데이터의 샘플링 특성을 고려치 않아 균등하게 필터링 하지 않았다. 이를 해결하기 위해 잡음제거에 효과적인 양방향 필터를 병렬로 빠르게 처리하고 필터 영역에 따라 윈도우 크기를 달리하는 기법을 제안한다. 공간 필터의 합산영역 테이블을 이용하여 병렬로 빠르게 필터링하고 윈도우 크기는 필터 영역에 따라 비례적으로 결정한다. 실험은 평균 필터와 양방향 필터, 양방향 적응 필터를 적용한 초음파 볼륨 렌더링 영상에서 잡음 제거와 원본 손실 정도를 비교한다. 이렇게 하여 양방향 필터링을 빠르게 수행하면서 기존 보다 균등하게 필터링하여 잡음을 효과적으로 정확하게 제거할 수 있다.
이 논문은 피하산란의 정도가 다를 것으로 예상되는 얼굴의 6개의 부위를 촬영하여 각각의 산란특성을 추출하고 렌더링에 반영하여 얼굴의 사실감 있는 표현이 가능한 방법을 제안한다. 각 부위별 산란이미지는 프로젝터로부터 피부에 입사된 단위광선이 내부 산란을 거쳐 밖으로 드러나는 모양을 여러 노출로 촬영하여 HDR 이미지로 합성하고, 비선형 최소제곱합의 해법 중 Sequential Quadratic Programming을 이용하여 광선의 입사지점을 지나는 단면이 이루는 곡선에 '가우스 함수의 선형결합'을 적합한다. 가우스 함수는 산란곡선을 잘 근사하면서 필터로서 적용이 쉬운 장점을 가진다. 우리는 최소제곱합의 해가 지역 해에 빠지는 않도록 유전알고리듬을 이용해 초기 값을 설정한다. 근사된 식의 각 가우스 항은 얼굴에 입사되는 복사조도를 렌더링한 텍스처에 가우스 필터로 적용되어 피하산란효과를 표현. 이 논문에서는 최대 12회의 가우스 필터링을 효율적으로 처리하기 위해 쿠다의 병렬처리능력를 활용하였다.
본 논문은 SPH에 의한 토사 유체 유동 시뮬레이션 결과를 GPU 병렬처리를 통해 사실적이고 인터랙티브가 가능한 실시간 가시화 방법을 제안한다. 특히, 본 논문에서는 스크린 공간 메쉬기법의 GPU 가속화를 통해 토사 재해 시뮬레이션에 적용 가능한 가시화 방법을 실험을 통해 검증하고 그 타당성을 논하고자 한다. 본 논문의 기법은 시행착오를 통해 축적된 경험에 근거하여 예측하던 기본 방식의 한계를 극복할 수 있게 한다. 실시간 시뮬레이션을 통해 상호작용적 방식으로 모델을 관찰할 수 있게 하며, 효율적인 데이터 동화(Data Assimilation)를 가능하게 하여 시뮬레이션의 정확도를 효율적인 방법으로 대폭 개선할 수 있을 것이다.
적응적 메쉬 세분화(AMR)는 여러 과학과 공학 분야에서 이용되는 보편적인 계산 시뮬레이션기법이다. AMR 데이타가 계층적인 다중해상도 데이타 구조로 이뤄져 있음에도 불구하고, 어떤 적절한 자료구조로의 변형 없이, 이 데이타를 광선추적법이나 스플래팅과 같은 전통적인 볼륨 가시화 알고리즘들을 이용하여 가시화 하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 AMR 데이타로부터 생성된 k-d 트리와 팔진트리를 이용하는 계층적 다중해상도 스플래팅에 대해 설명한다. 이 기법은 최신의 범용 PC 그래픽스 하드웨어를 이용하여 AMR 데이타의 가시화를 구현하는데 적합하다. 대화식으로 변환함수와 뷰잉 / 렌더링 파라메터를 설정할 수 있는 기능을 제공하는 사용자 인터페이스에 대해서도 설명한다. nVIDIA GeForce3 그래픽스 카드를 내장한 범용의 PC를 이용해 얻은 실험 결과로부터, 제안된 기법을 이용해 AMR 데이타를 대화식으로(초당 20프레임 이상의 속도로) 렌더링 할 수 있음을 보인다. 본 기법은 시간 가변 AMR 데이터의 병렬 렌더링에도 쉽게 적응될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 적응형 및 연속적인 부호 거리장을 빠르게 계산하기 위한 새로운 GPU 기반 프레임워크를 제안하고, 이를 활용한 렌더링/충돌처리 관련 사례를 살펴본다. 삼각형 메쉬로부터 구성된 쿼드트리를 GPU 메모리로 전달하고, 이를 활용하여 삼각형에 대한 유클리디안 거리를 각 스레드 별로 병렬 처리함으로써 적응형 격자 공간에서 불연속 없이 연속적인 최단 거리를 찾는다. 이 과정에서 적응형 부호 거리장의 절단면 보기, 특정 위치에서의 거리 값 조회, 실시간 레이트레이싱 및 충돌처리 작업을 빠르고 효율적으로 수행될 수 있는지를 실험을 통해 보여준다. 제안하는 방법을 사용하면 하이폴리곤 메쉬에서도 1초 내외로 빠르게 적응형 부호 거리장을 계산할 수 있기 때문에 강체뿐만 아니라 변형체에서도 충분히 활용될 수 있는 방법이며, 다양한 모델에서도 정확하게 샘플링하고 거리 값을 나타낼 수 있는지 다양한 실험 결과를 통해 알고리즘의 안정성을 보여준다.
원근 투영에 의해 만들어 진 영상은 물체에 대한 거리감을 얻게 해 줌으로써 복잡한 구조물을 해석하는 데 도움을 준다. 현재 원근 투영 볼륨 렌더링의 가장 큰 단점은 실행시간이 길다는 점에 있다. 본 논문에서는 원근 광선들 간의 규칙성을 이용하여 원근 투영 볼륨 렌더링을 효율적으로 처리하는 방법을 소개한다. 볼륨의 한 면과 평행인 중간 화상의 각 수평 스캔라인과 수직 스캔라인으로부터 출발한 광선들에 대해 원형(template)들을 만든다. 광선 위의 샘플들은 원형에 미리 계산되어 있는 가중치를 사용하여 샘플 주변의 복셀들을 가중치 평균하여 얻는다. 이러한 원형의 사용은 볼륨 렌더링에서 많은 부분을 차지하고 있는 재샘플링 시간을 줄일 수 있게 해 준다. 뿐만 아니라, 본 알고리즘은 화상순서가 아니라 객체순서로 렌더링을 하므로 각 복셀을 한번 씩 만 접근하여 처리하고 런-길이 부호화된 볼륨을 사용하여 데이타 응집성의 특성을 이용함으로써 알고리즘을 더욱 가속화한다. 또한, 볼륨을 시점으로부터의 거리에 따라 여러 구역으로 나누어 각 구역에서 광선의 간격을 새로 조정함으로써 원근 광선의 발산으로 인해 샘플링 밀도가 감소하는 문제를 해결한다. 성능 평가 및 다른 방법과의 비교를 통해 원형의 사용과 객체순서 처리로 인한 속도 향상을 분석한다. 또한, 샘플링 밀도의 유지로 인해 화질이 향상된 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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