잡음이 있거나 해상도가 낮은 의료 영상의 화질을 개선하기 위해 다양한 필터를 적용한다. 이것은 환자의 방사선 피폭량을 줄이고, 기존에 사용하던 영상 촬영기기의 활용도를 높이기 위해 반드시 필요한 작업이다. 기존 방법에서는 PC의 CPU를 이용하여 필터링하는 것이 일반적이었다. 하지만 병원에서 사용하는 PC의 CPU 성능만으로는 해상도가 높은 인체 영상에 각종 연산 및 필터를 적용하여 실시간으로 결과를 만들어 내기는 어렵다. 본 논문에서는 CPU 안에 탑재되어 있는 인텔 내장 GPU의 구조와 성능을 분석하고 이를 기반으로 하여 OpenCL 병렬처리 기능을 적용한 영상 필터링을 수행하는 방법을 제안하였다. 이를 통해 의료 영상에 높은 연산량을 가지는 복잡한 필터를 적용하여 고화질의 결과물을 실시간에 생성할 수 있도록 하였다.
기존의 PC나 W/S보다 이동성으로 인해 성능 상 제약이 많은 이동 컴퓨터 (mobile computer)는 인터넷을 통한 멀티미디어 서비스를 위해 프락시 서버(proxy server)를 이용하여 이미지 파일의 양을 줄이거나 모든 데이타를 문자로만 처리해서 전송 받고 있다. 그러나 기존의 프락시 서버들은 다양한 이동 컴퓨터들로부터 H/W의 사양을 전송 받지 못하기 때문에, 이동 컴퓨터의 디스플레이 크기가 다양함에도 불구하고 동일한 크기(pixels)의 이미지 파일을 이동 컴퓨터들에게 전송해야만 한다. 그리고 사용자 별로 구분된 캐시를 사용함으로써 캐시의 적중률(hit ratio)이 떨어지게 된다. 이를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 디스플레이 크기와 색상을 기준으로 다양한 이동 컴퓨터들을 클래스로 나누고, WWW의 이미지 파일을 각각의 클래스에 적합하게 변환하여 저장하는 프락시 서버인 '클래스 기반 프락시(Class-based Proxy)'를 설계하고 구현하였다. 클래스 기반 프락시는 클라이언트 장치 (client device)가 요구하는 이미지 파일을 해당 클래스의 디스플레이 크기에 비례하여 변환한다. 따라서, 이동 컴퓨터들은 해당 클래스에 맞도록 변환된 이미지 파일을 클래스 기반 프락시로부터 전송 받기 때문에 PC나 W/S에서 보던 홈페이지의 화면을 이동 컴퓨터에서도 유사하게 볼 수 있다. 또한, 클래스 기반 프락시는 캐시에 저장되어 있는 변환된 이미지 파일을 동일한 클래스의 이동 컴퓨터들이 서로 공유하도록 하였다. 본 논문에서 구현한 클래스 기반 프락시와 기존의 프락시 서버를 테스트 한 결과, 클래스 기반 프락시 는 클라이언트에게 적합하게 변환된 이미지 파일들이 캐시에 저장되어 사용될 때 기존의 프락시 서버보다 빠른 속도를 보였다. 그리고 사용자들이 늘어날수록 클래스 기반 프락시가 기존의 프락시 서버보다 빠른 처리 속도를 나타냈다. 따라서, 클래스 기반 프락시는 클래스 별로 구분된 캐시로 인해 프락시 서버의 부담을 줄임으로써, 기존의 프락시 서버들보다 확장성(scalability)이 향상되었다.
본 논문에서는 CC-NUMA 시스템을 위한 진단 소프트웨어에 대한 구현 방법 및 결과를 소개하였다. CC-NUMA 구조는 두 대 이상의 SMP 시스템들에 캐쉬 일관성을 유지하기 위한 하드웨어를 장착하고, 이들을 고속 연결망으로 연결함으로써 시스템의 성능 및 확장성을 향상시켜 준다. 그러나, CC-NUMA 시스템은 운용체제 측면에서는 단일 시스템 이미지로서 보여지는 반면, 하드웨어 구조와 밀접한 진단 소프트웨어에서는 이를 별개의 시스템으로 고려해야 한다. 이와 같은 구조 때문에 기존의 상용 관리 소프트웨어로는 CC-NUMA 시스템에 대한 진단 및 관리를 하기 어렵다. 또한, TCO(Total Cost of Ownership) 절감 측면에서 최근 대두되고 있는 원격 진단 및 관리의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구사항에 따라 CC-NUMA 구조에 적합한 진단 소프트웨어 모듈을 설계하였으며, 원격 진단 및 관리가 용이한 클라이언트-서버 구조의 진단 메커니즘을 제시하였다. 또한, 관리자가 어느 시스템에서도 서버에 접근할 수 있는 접근성을 향상시키기 위하여 자바 기반 사용자 인터페이스를 채택하였다.
피사계 심도란 카메라에서 초점이 맞은 지점을 전후로 초점이 맞은 것과 유사한 선명도를 가지는 영역을 말한다. 이 영역을 벗어난 물체들은 아웃 포커싱 되어 흐릿하게 보이게 된다. 렌더링 한 이미지에 피사계 심도 효과를 내게 되면 그렇지 않은 이미지에 비해 훨씬 사실적인 영상을 얻을 수 있다. 렌더링에서 피사계 심도 효과를 내기 위한 기존 연구는 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 먼저 분산 광선 추적법은 한 픽셀에 대해 주어진 렌즈 영역을 샘플링 하는 방법이다. 이 방법은 샘플링 횟수가 많아질수록 노이즈가 없는 정회한 영상을 얻게 되지만 그러기 위해서는 시간이 매우 많이 걸린다. 반면 후처리 방법은 광선 추적법 등을 이용하여 얻은 핀홀 카메라 이미지와 깊이 정보를 이용하여 피사계 심도 효과를 내는 것인데 분산 광선 추적법 만큼 정확하지는 않지만 훨씬 빠른 속도로 유사한 결과를 얻을 수 있어 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 후처리 방법은 핀홀 카메라에서 생성된 이미지만을 이용하므로 실제 렌즈에서 보이는 모든 정보를 알 수 없다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 형태의 방법을 각각 발전시켜 후처리 기반 피사계 심도 계산의 정확도를 높이는 방법과 분산 광선 추적법의 계산 속도를 향상시키는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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