본 논문에서는 디스플레이 장치의 화면을 픽셀 단위로 구성하는 Rasterizer의 가속화를 위하여 SIMT구조의 GPGPU(General Purpose computing on Graphics Processing Units)를 사용하였다. GPU는 많은 수의 ALU를 가지고 있고, 병렬처리하기 때문에 연산처리가 매우 빠르다. 따라서 본 논문에서는 연산을 순차적으로 수행하는 CPU와 연산을 병렬적으로 수행하는 GPU를 이용하여 3D그래픽스 모델을 생성하는 rasterizer를 구현했다. 한 프레임 생성 시 Intel CPU를 이용한 rasterizer보다 본 논문에서 제안하는 rasterizer가 1.45배 좋은 성능을 확인하였다.
타일 기반 렌더링 기법은 화면의 영역을 특정한 사이즈의 타일로 분할하여 한 번에 하나의 타일씩 3D 그래픽 모델을 처리하는 방법으로 3D 그래픽 파이프라인에서 제한된 자원을 효율적으로 활용하기 위하여 사용된다. 본 논문에서는 계층 구조 타일 기반 렌더링 기법의 하위 계층 호출 빈도를 줄여 타일 기반 렌더링의 타일링 속도을 향상 시켰다. 제안하는 Rasterizer의 타일링 속도는 13.030ms로 멀티 소트 타일링의 29.614ms 보다 56%, 기존의 계층적 타일링 기법의 17.208ms 보다 24% 향상된 처리 속도를 가진다.
최근 모바일 기기성능의 비약적인 향상에도 불구하고 아직 발열과 배터리의 한계로 인하여 PC 플랫폼에 비해 성능이 제한적이다. 따라서 고화질의 렌더링을 위하여 모바일 광선 추적 기술을 적용하는데 있어, 주 광선 계산은 래스터화 기반의 OpenGL ES 렌더링으로 대치한 후 이차 광선만을 추적하는 방법을 고려할 수 있다. 이 경우 전체 렌더링 과정에서 이차 광선의 추적 비용이 대부분의 시간을 차지하게 되는데, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 동적인 장면 렌더링 시 응집성이 떨어지는 이차 광선의 탐색 성능을 개선하는 볼륨 격자 구조 방법을 제안한다. 이를 위해 가능한 모든 이차 광선을 정해진 적은 수의 샘플링 광선으로 모델링하여, 균일 격자 구조의 단점인 광선 추적 경로상의 모든 셀을 방문해야하는 문제를 완화하는 방법으로 격자 탐색의 성능을 향상시켰다. 또한 전체 렌더링 성능을 향상시키기 위하여 모바일 기기의 CPU와 GPU를 효과적으로 활용할 수 있는 하이브리드 렌더링 파이프라인을 제안한다.
3D 애니메이션에서의 라이팅 작업은 많은 노동력과 시간이 걸리는 일이다. 예를 들어서 2014년에 글로벌하게 배급된 극장용 애니메이션 Postman Pat The Movie에서는 60여명의 라이팅 아티스트가 필요했으며, 이 아티스트들은 샷의 피드백에 빠르게 대응해야 하지만, 복잡한 샷들은 많은 렌더시간을 필요로 해서 테스트 렌더링을 하며 작업 대응을 하기 힘든 문제가 있었다. 2005년 이후 이러한 상황에 대처하고자 리라이팅 기법을 사용하는 경우가 있었으나, 하지만, 기존의 리라이팅 방식으로는 그림자를 얻어낼 수가 없기 때문에 사실적이거나 자연스러운 결과물을 얻어낼수가 없어서 국내 애니메이션 제작에서 거의 사용되지 못하였다. 본 논문에서는 Rasterization된 앰비언트 어클루전을 각 라이트 별로 리라이팅 계산에 접목시켜 빠른 계산을 유지하면서도 사실적인 퀄러티를 얻어낼 수 있는 리라이팅 시스템을 구현하였다. 이 리라이팅 시스템은 2014년 글로벌하게 개봉된 헐리우드 애니메이션인 Postman Pat : The Movie에 채택되어 성공적인 제작을 해내는데 큰 기여를 하였다. 이후 애니메이션 제작에 이 방법이 더 많이 활용되어 다른 제작사에서도 제작비의 절감과 함께 좀 더 완성도 있는 결과물을 제작할 수 있는 계기가 되길 바란다.
광선 추적 기반의 렌더링은 래스터화 기반의 렌더링보다 훨씬 더 사실적인 이미지를 생성한다. 하지만 넓은 시야와 높은 디스플레이 갱신 속도를 요구하는 헤드 마운티드 디스플레이(HMD) 시스템을 대상으로 이를 구현할 때에는 여전히 많은 연산량으로 인하여 부담스럽다. 또한, HMD 화면에 고품질 이미지를 표시하기 위해서는 시각적으로 성가신 공간적/시간적 앨리어스를 줄이기 위해 픽셀당 충분한 수의 광선 샘플링을 수행해야 한다. 본 논문에서는 최근 Kim 등[1]이 제시한 선택적 포비티드 광선 추적법을 확장하여 주어진 HMD 시스템에서 고전적인 Whitted-스타일 광선 추적 수준의 렌더링 효과를 효율적으로 생성해주는 실시간 렌더링 기법을 제안한다. 특히, GPU의 광선 추적 하드웨어를 통한 가속과 시간 제한을 둔 렌더링 방법의 결합을 통하여 고속의 HMD 광선 추적에 적합한 사람의 시각 시스템에 매우 효율적인 적응적 광선 샘플링 방법을 제안한다.
차폐 선별 기법은 가시성 선별 기법 중 하나로, 다른 물체에 가려서 보이지 않는 물체나 삼각형에 대한 연산을 제외시키는 기법이다. 이는 불필요한 연산량을 효과적으로 줄이기 ??문에 복잡한 장면을 실시간으로 처리하기 위해 필수적이다. 하지만 기존의 차폐 선별 기법인 차폐 쿼리는 가시성 검사를 위해 물체 데이터를 하드웨어에 두 번 보내야 하며, 이로 인해 불필요한 연산이 발생한다. 또 다른 기존 하드웨어 차폐 선별 기법인 VCBP는 빠른 수행을 하지만 바운딩 볼륨의 검사를 지원하지 않으며 응용으로 그 결과를 보내는 기능이 없다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결한 가시성 선별과 렌더링을 한 번에 처리할 수 있는 단일 패스 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 일차적으로 3차원 가속 하드웨어의 초기 단계인 삼각형을 픽셀로 나누는 래스터화 단계에서 캐쉬를 이용하여 빠르게 가시성 선별을 수행한다. 그와 동시에 가시성 선별 과정에서는 각 프리미티브의 가시성 정보를 응용단계로 보낸다. 응용단계에서는 하드웨어로부터 받은 이전 프레임의 가시성 정보와 공간계층 트리 구조를 이용하여 하드웨어로 보내는 보이지 않는 프리미티브를 위한 데이터량을 획기적으로 줄인다. 제안하는 구조는 하드웨어 차폐 선별 쿼리를 이용하는 기존 이중 패스 알고리즘 중 S&W 대비 최대 44%, 최저 14%의 성능이 향상되었고, CHC 대비 최대 25%, 최저 17%의 성능이 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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