• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.169-172
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• 2000

직접 volume rendering 방식에서 좋은 해상도의 이미지를 얻기 위해서 계산되는 많은 trilinear interpolation은 고성능 그래픽 워크스테이션이나 특별한 목적의 하드웨어 사양을 요구하며 제한적으로 구현이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 PC 그래픽 하드웨어 상에서 2D-Texture를 이용하여 volume rendering을 MRI head set 영상을 적용하여 구현해 보았다. 또한 최근에 지원되는 PC 그래픽 보드의 multi-texturing성능을 이용하여 volume rendering 할 수 있는 방법을 보여준다. 이러한 OuenGL 확장 기능을 이용하여 픽셀 연산과 rendering 성능을 PC 기반에서 항상 시켜 보았다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.971-981
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• 2006

쉬어-왑 분해 렌더링은 볼륨 렌더링 방법 중 가장 빠르지만 영상의 화질이 좋지 않다는 단점이 있다. 본 연구에서는 쉬어-왑 렌더링의 빠른 속도를 유지하며 화질을 개선하는 방법을 제안한다. 화질 개선의 첫 번째 방법은 중간영상(intermediate image) 기반의 수퍼샘플링(supersampling) 기법이다. 객체 좌표와 영상 좌표간의 변환을 효율적으로 수행하여 임의 비율의 영상 확대를 빠르게 수행한다. 화질 개선의 두 번째 방법은 선-적분(pre-integrated) 렌더링을 사용하는 것이다. 기존의 선-적분 기반 쉬어-왑 렌더링은 빈-공간 도약(empty space leaping)을 하지 못하여 속도가 저하되는 문제가 있지만, 본 연구에서 제안하는 겹친 최소-최대 지도(overlapped min-max map) 자료구조를 사용하면 빈-공간 도약을 수행하여 속도 문제를 해결한다. 본 제안 방법을 통해 광선추적법(ray-tracing) 수준의 고화질 렌더링 영상을 빠른 시간에 생성할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.316-324
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• 2007

의료영상에서 사용하는 MIP 볼륨 렌더링은 CT나 MR 등의 볼륨데이터에서 시각 광선으로부터 높은 밝기 값을 추출하여 혈관과 뼈와 같은 환자의 조직을 보여주는 볼륨 렌더링 기법이다. 최근 GPU를 MIP 볼륨 렌더링에 사용하여 대용량 의료영상 데이터에 대해서도 속도가 빠른 렌더링이 가능하게 되었다. 볼륨데이터를 여러 각도에서 관찰하면, 일반적으로 시각과 동일한 방향의 텍스쳐 평면과 볼륨 경계평면이 비스듬하게 교차한다. 볼륨데이터의 외부에는 값이 존재하지 않으므로 경계부분에서 공간 주파수가 높게 나타난다. 기존의 MIP 렌더링은 샘플링 간격이 일정하기 때문에 경계부분에서 데이터의 손실이 생겨 알리아싱이 나타나는 문제가 있다. 화질을 개선하기 위해 샘플링 간격을 줄여 슬라이스수를 증가시킬 수 있으나, 이때는 렌더링 수행 시간이 길어지게 된다. 이 논문에서는 기존 렌더링 결과에 볼륨 경계 평면을 추가로 렌더링하는 방법을 제안한다. 이 방법은 주파수가 높은 경계 부분의 샘플링 간격을 줄여 화질을 향상시킨다. 한편 MIP는 샘플링 순서에 무관하므로 추가된 슬라이스는 기존 렌더링 영상을 손실시키지 않는다. 증가된 슬라이스는 경계부분인 여섯 평면에 불과하므로 렌더링 수행시간에는 거의 영향을 주지 않고 화질을 개선할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.158-167
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• 2015

This study presents a new method to improve the speed of high quality volume rendering. We improve the speed of ambient occlusion which is one of the global illumination techniques used in traditional volume visualization. Calculating ambient occlusion takes much time because it determines an illumination value of a sample by integrating opacities of nearby samples. This study proposes an improved method for this by using local statistics such as averages and standard deviations. We calculate local statistics for each volume block, a set of nearby samples, in pre-processing time. In the rendering process, we efficiently determine the illumination value by assuming the density distribution as a normal distribution. As the results, we can generate high quality images that combine ambient occlusion illumination with local illumination in real time.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제12권5호
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• pp.286-299
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• 2006

모델링 시뮬레이션 그리고 센서 장비 기술의 지속적인 발전으로 최근에 매우 높은 해상도를 갖는 방대한 크기의 볼륨 데이타들이 일반화되고 있다. 과학적 가시화 분야에서, 이러한 데이타를 고성능 병렬 컴퓨터를 사용하여 효과적으로 가시화하기 위한 다양한 대화식 실시간 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 모바일 클라이언트, 게이트웨이, 병렬 렌더링 서버로 구성되는 모바일 볼륨 가시화 시스템의 개발에 관해 설명한다. 모바일 클라이언트는 병렬 렌더링 서버에게 전달할 렌더링 / 뷰잉 파라미터를 설정할 수 있는 기능뿐만 아니라, 관심이 있는 특정 영역을 점진적으로 높은 해상도의 영상을 이용해 탐색할 수 있는 기능을 제공한다. 게이트웨이는 안정적인 서비스를 위해 모바일 클라이언트와 병렬 렌더링 서버 사이에서 주고받는 요청과 응답을 관리하는 역할을 한다. 병렬 렌더링 서버는 클라이언트로부터 전달받은 렌더링 컨텍스트를 이용하여 정의된 특정 부분 볼륨을 가시화하고, 고해상도의 최종 영상을 클라이언트에게 되돌려 주는 작업을 수행한다. 제안된 시스템은 PDA를 갖고 있는 여러 사용자가 협력작업(CSCW) 모드를 통해 동시에 볼륨 데이타 가운데 공통으로 관심을 갖는 특정 부분, 렌더링 컨텍스트, 그리고 최종 영상을 공유할 수 있도록 설계되었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.29-40
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• 2018

직접볼륨렌더링(DVR)은 3차원 볼륨 데이터의 내부 구조를 시각화하는 데 일반적으로 사용되는 방법이다. 그러나, 2차원 디스플레이 상의 기존의 볼륨 렌더링은 광선 투사법에 의한 차원 감소로 인해 깊이 인식이 부족하다. 본 연구에서는 가상현실이 볼륨렌더링의 유용성을 어떻게 향상시킬 수 있는지 조사한다. 우리는 가상 현실에서 실시간 고해상도 볼륨렌더링 시스템을 개발하고 38명의 참가자를 통한 사용자 연구를 통해 깊이 인식의 향상에 따른 볼륨렌더링의 유용성을 측정한다. 결과는 가상 현실이 뛰어난 깊이 인식을 가능하게 함으로써 볼륨렌더링의 유용성을 향상 시킨다는 것을 보여준다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권3호
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• pp.276-284
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• 2022

In this paper, we implemented cloud rendering using WebRTC for high-quality AR and VR services. Cloud rendering is an applied technology of cloud computing. It efficiently handles the rendering of large volumes of 3D content. The conventional VR and AR service is a method of downloading 3D content. The download time is delayed as the 3D content capacity increases. Cloud rendering is a streaming method according to the user's point of view. Therefore, stable service is possible regardless of the 3D content capacity. In this paper, we implemented cloud rendering using WebRTC and analyzed its performance. We compared latency of 100MB, 300MB, and 500MB 3D AR content in 100Mbps and 300Mbps internet environments. As a result of the analysis, cloud rendering showed stable latency regardless of data volume. On the other hand, the conventional method showed an increase in latency as the data volume increased. The results of this paper quantitatively evaluate the stability of cloud rendering. This is expected to contribute to high-quality VR and AR services

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.852-861
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• 2013

의료영상을 이용한 볼륨가시화를 수행할 때, 사용자가 관심있는 영역을 확대 관찰하는 일은 빈번하게 발생한다. 확대 영상에서 나뭇결 결함으로 불리는 문제가 발생하기 때문에, 기존 연구는 교란 샘플링을 이용하여 문제를 해결하였다. 그러나 교란 샘플링 방법은 관찰 영역 경계에서 잡음이 발생하는 문제가 있다. 본 연구는 교란 샘플링 시 경계에서 발생하는 잡음의 원인을 설명하고 그 해결 방법을 제시한다. 잡음 없이 나뭇결 결함을 제거하기 위해, 본 연구는 빈공간교란 기법과 샘플링 위치 정렬 기법을 제안한다. 제안 방법을 통해, 추가 시간 없이 고화질 볼륨가시화 영상을 생성할 수 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권6호
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• pp.191-196
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• 2009

볼륨 렌더링은 볼륨 데이터로부터 유용한 정보를 추출하여 시각화 하는 방법이다. 일반적으로 볼륨 렌더링에서 사용하는 데이터가 크기 때문에 실시간 처리가 가능한 수준의 빠른 렌더링을 위한 가속기법들이 중요하다. 최대-최소 8진트리는 고속 볼륨 렌더링을 위한 자료구조이지만, 볼륨데이터가 클수록 생성시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 CUDA를 이용하여 GPU에서 최대-최소 8진트리의 생성을 가속화 하는 방법을 제안한다. 먼저 볼륨데이터에 Space Filling Curve를 적용하여 3차원의 데이터를 연속적인 1차원 배열형태로 변환한다. 이렇게 변환된 데이터로부터 최대-최소 8진트리 자료구조를 만들어 빈공간 도약기법에 적용함으로써 렌더링 속도를 향상시킬 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.512-520
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• 2009

최대 휘소 투영(MIP) 볼륨 가시화는 의료기기 등에서 생성된 삼차원 영상 데이터로부터 관찰자가 바라보는 방향으로 최대값을 추출하여 영상을 생성하는 가시화 기법이다. MIP는 조영된 혈관 같은 높은 밀도의 구조를 가려짐 없이 드러내어 의료 영상 등에서 많이 사용된다. 본 연구는 두 단계의 가속화 방법을 제안하여 상용 CPU에서 고속으로 MIP를 수행할 수 있도록 한다. 먼저, 기존 MIP 알고리즘이 다수의 조건 분기 명령으로 구성된다는 것에 착안하여, 상용 CPU에서 제공하는 단일 명령 복수 데이터(single instruction multiple data: SIMD) 연산으로 조건 분기 명령을 제거한다. 많은 시간이 소요되는 조건 분기 명령을 제거하여 가시화 속도가 향상된다. 또한 본 연구는 메모리 참조가 순차적으로 발생하도록 알고리즘을 구성한다, 기존 가시화 방법에서 영상과 객체의 메모리 참조가 무작위로 발생하여 발생하던 속도 저하 문제를 완화시킨다. 두 가지 제안 방법을 통해 기존의 쉬어-왑 볼륨 가시화 기법에 비해 7배 이상의 성능 향상을 얻는다.