With rapid development of graphic hardware, researches on Virtual Reality and 3D Games have received more attention than before. For more realistic 3D graphic scene, objects were to be presented with lots of polygons and the number of objects shown in a scene was remarkably increased. Therefore, for effective visualization of large polygon models like this, view-frustum culling method, that visualizes only objects shown in the screen, has been widely used. In general, the bounding boxes that include objects are generated firstly, and the boxes are intersected with view-frustum to check whether object is in the visible area or not. Recently, an algorithm that can check in-out test of objects using OpenGL's selection mode, which is originally used to select the objects in the screen, is suggested. This algorithm is fast because it can use hardware acceleration. In this study, by implementing and applying this algorithm to large polygon models, we showed the efficiency of OpenGL assisted View-Frustum Culling algorithm. If this algorithm is applied to 3D games that have to process more complicated characters and landscapes, performance improvement can be expected.
대화적인 멀티미디어 시스템 구현에 있어, 실시간 가시화/시각화(visualization)는 중요한 기능을 한다. 된 논문은 실시간 지형 렌더링을 위한 효율적인 자료 구조와 알고리즘을 제안한다. 대개의 경우, 지형 데이터는 매우 방대한 크기를 가지고 있어서 있는 데이터를 그대로 실시간 렌더링하는 것은 불가능할 경우가 많다. 따라서 실시간 지형 렌더링에서는 LOD(Levels of Detail) 관리와 뷰 프러스텀 컬링이 핵심 사항이 된다. 본 논문은 계층적이면서도 간결한 지형 자료 구조, 신속한 뷰 프러스텀 컬링, 효율적인 LOD 구축 및 이에 기반한 렌더링 기법을 상세히 기술한다. 실험 결과, 제안된 기법은 일반 PC 사양에서 초당 22 프레임의 렌더링 속도를 보였다.
실시간 가시화/시각화(Visualization)을 위한 지형 가시화 분야에서의 렌더링 속도 향상은 사용자의 현실감에 있어 중요한 역할을 한다. 본 연구는 Height Field 데이터를 사용한 블록 단위 지형 렌더링 방법에서 이전 프레임 정보를 사용하여 지형 가시화 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. Height Field로 표현된 지형을 실시간에 효과적으로 렌더링 할 수 있는 방법으로CLOD(Continuous leveI Of Detail)가 있으며 대표적인 방법으로 Multiresolution TIN(Triangle Irregular Network)과 Regular Grid Method에 기반한 방법들이 있다. 대개의 경우, 지형 데이터는 매우 방대한 크기를 가지고 있어서 실시간으로 렌더링 하는 것이 불가능할 경우가 많다. 따라서 실시간 지형렌더링 에서는 LOD(Level of Detail)관리와 뷰 프러스텀 컬링이 실시간 렌더링 속도 향상을 위한 핵심 사항이 된다. 본 연구에서는 PC 기반에서 효과적으로 지형을 표현하기 위해 기존 Regular Grid Method에 기반한 방법의 가시영역 추출(View Frustum Culling)을 수정하여 실시간 지형 렌더링의 가시 영역 추출(View Frustum Culling)시 기존의 쿼드트리 방식과 함께 이전 프레임에서 블록 단위로 저장된 컬링 정보를 혼용하여 속도를 향상시키는 방법을 상세히 기술 한다.
본 논문은 복잡하고 거대한 도시장면의 빠른 렌더링을 위한 기여도 컬링에 대한 새로운 방법을 제안한다. 시각 절두체 컬링 기술은 복잡한 장면의 빠른 렌더링에 사용된다. LOD를 지원하기 위해 영상 영역을 분할하고 가중치 쿼드트리를 생성한다. 현재 카메라 위치에서 보이는 객체들만 현재 쿼드트리의 요소가 되고 가중치는 쿼드트리의 각 객체에 할당된다. 가중치는 투사된 객체의 영상 영역에 비례하기 때문에 카메라로부터 먼 거리에 있는 큰 구조물들은 가까운 거리에 있는 작은 구조물들보다 컬링될 확률이 적다. 렌더링 시간은 보이는 객체들의 수에 독립적으로 거의 일정하다. 제안된 방법을 현재 개발 중인 새로운 대도시 구역에 적용했다. 제안된 방법은 기존의 방법과 같은 렌더링 질을 보장하며 다각형의 수를 약 9% 감소시킴을 확인하였다. 제안된 렌더링 방법은 복잡하고 거대한 장면의 고품질 실간 렌더링을 위한 응용 시스템에 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 고해상도 타일 가시화 시스템의 성능 향상을 위해 전 분류 기법과 후 분류 기법을 조합하여 두 가지 병렬-타일 가시화 알고리듬을 제안하였다. 전 분류에서는 디스플레이 리스트와 시각 절두체 선별 기법을 이용하였으며, 후 분류에서는 선 탐색 부분 후 분류기법을 이용하였다. 벤치마킹 테스트를 통해 제안된 두 병렬-타일 가시화 기법의 성능을 고찰하였으며, 이 결과를 기반으로 제안된 두 가지 병렬-타일 가시화 알고리듬 중에서 주어진 가시화 모델에 대해 더 효율적인 알고리듬을 선정하는 방안을 제시하였다.
인간의 시각구조는 시야각과 가시거리에 의해 형성된다. 그러나 시지각에 기반한 대다수의 공간구조분석이론은 시야각을 반영하고 있지 않거나 평면적인 시야각만을 고려하고 있다. 일부 반영하는 이론들도 시야각에 포함된 부분과 제외된 부분을 이분법적으로 분리시킨 이론으로서 인간의 보편적 주시특성이 배제되어 있다. 본 연구는 아이트래킹 실험을 통하여 시야각의 한계를 실증적으로 파악하고 시야각별 주시확률을 도출하여, 이를 3차원 가시성 분석이론에 적용하였다. 그리고 시야각체 제한이 가능한 공간 시지각 분석어플리케이션을 제작하고 여기에 시야각별 Multiple frustum culling의 개념을 적용하여 그 가능성을 파악하였다. 주시특성 파악은 33명을 대상으로 이동형 아이트래커를 이용하여 임의의 공간에 대한 3분간의 보행과정을 측정한 데이터를 수집하였으며, 각도별로 주시고정 빈도 확률을 분석하여 데이터를 마련하였다.
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.
기존의 LOD 제어방법들은 랜더링속도를 성공적으로 증가시켜왔으나 오버헤드가 크다는 단점을 갖고 있다. 이러한 오버헤드는 각 vertex마다 view-frustum clipping, back-face culling, 스크린 공간 기하학적 오차계산과 같은 view-dependent refinement criteria를 측정하고, 메쉬의 LOD를 바꾸기 위해서 edge collapse/vertex split를 수행하기 때문이다. 제안하는 방법은 메쉬를 여러 개의 region들로 나누고 vertex가 아닌 region에 대해 view-dependent refinement criteria를 측정하므로 오버헤드가 훨씬 작다. 또한 각 region 들의 LOD가 바뀔 때 미리 만들어 둔 LOD 버전들중에서 하나를 선택하기만 하면 되므로, edge collapse/vertex split을 수행하는 오버헤드는 없다. 실험적으로 제안하는 LOD 제어방법은 기존의 방법들보다 작은 메모리를 사용하고 LOD 제어 오버헤드도 적으며, LOD 제어를 하지 않은 경우보다 2배-5배의 랜더링 속도향상을 얻었다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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