Real-time 3D visualization of terrain data is one of the important issues in GIS(Geographic Information System) field. We present a real-time terrain rendering engine that can use several types of GIS data source such as DEM(Digital Elevation Map), DTED(Digital Terrain Elevation Data) and LIDAR(Light Detection And Ranging). Our rendering engine is a quadtree-based terrain rendering framework with several acceleration modules. This can generate an ocular and binocular image. Also it can be applied to the flight simulation, walk-through simulation and a variety of GIS applications.
수치지형모형을 시각적으로 분석하는데 있어 음영기복을 사용하고 있지만 지형의 음영 표현만을 생각하는 경우가 있어 정확한 그림자 범위를 확인하지 않고 있다. 본 연구는 GIS의 지형 표현에 사용되는 음영기복 기능을 렌더링과 비교하여 지형의 그림자 특성을 파악함으로써 각각 나타나는 수치지형모형상의 표현 차이를 분석하였다. 도로가 있는 지형으로 실험 대상지역을 선정하여 불규칙삼각망의 수치지형모형을 생성한 후 09시와 15시의 시간대별 태양의 방위각 및 고도에 따른 음영기복과 렌더링 기법을 적용하였다. 그 결과 음영기복은 태양의 광선을 받는 지형지물의 뒷부분만 어두운 상태로 나타났고, 렌더링을 통하여 투영된 그림자가 생성됨을 알 수 있었다. 이 상호 비교를 통해 음영기복을 이해할 수 있는 자료로 제시할 수 있으며, 렌더링 기법은 지형지물의 일조 분석 등에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
Rendering of 3D terrain data in real-time is difficult because of its large scale. So, it is necessary to use level-of-detail(LOD) that uses fewer data, but makes almost similar image to the original. We present an algorithm for real-time LOD generation and rendering of 3D terrain data. The algorithm applies wavelet transform to the terrain data, and then generates quadtree based view-dependent LOD using wavelet coefficients that are the output of wavelet transform. It also uses frame-to-frame coherence and view culling for high frame rates.
높이 맵으로부터 지형의 기하구조를 형성하고 그 세부 묘사를 위하여 왕 타일을 이용하여 반복적이지 않는 타일링을 할 수 있다. 타일 내에 색상 정보와 더불어 높이 정보를 추가하여 세부적인 요철의 정보를 담아 시차 맵핑을 통하여 효과적으로 표현 할 수 있다. 본 논문에서는 이를 실시간 렌더링 할 때 문제되는 부분을 해결하였으며, 지형을 위한 시차 맵핑의 보안을 제안한다.
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.
최근의 3D게임이나 가상현실을 위한 지형 시각화 응용에서는 사실적인 장면을 렌더링 하기 위해 고화질 영상을 실시간에 제공하는 GPU기반의 광선투사법을 이용한다. 이 방법은 지형데이터의 크기가 증가할수록 샘플링 해야 하는 텍셀의 개수가 증가하기 때문에 렌더링 속도가 저하된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 GPU에서 사진트리를 기반으로 수행되는 바운딩 박스 세분화를 이용하여 빈 공간이 제거된 바운딩 박스를 생성하고 이를 이용하여 광선투사법을 가속화하는 방법을 제안한다. 이 방법은 각 광선마다 빈 공간 도약을 위해 트리를 탐색하여 중복된 탐색연산을 수행해야 했던 기존의 방법과 달리 바운딩 박스를 이용하여 탐색 연산을 단 1번만 수행하도록 하여 수행속도를 가속화 하였다.
대용량 지형 데이터는 최신 그래픽 하드웨어를 사용해도 실시간으로 표현하기가 어렵다. 일반적으로 이런 대용량 지형 데이터를 실시간에 처리하기 위해 연속 상세 단계 기법 같은 메쉬 간략화 기법이 사용된다. 하지만 기하 분할(geometry splitting)과 같이 기존의 GPU기반 사진트리를 사용하는 기법은 트리의 깊이가 깊어질수록 많은 정점을 사용하고 이를 다시 재전송하기 때문에 성능이 저하되며 텍스처를 이용해 트리를 구성하기 때문에 트리의 용량이 커지는 단점이 있다. 이런 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 사진트리 기반의 묶음(chunk)으로 구성된 상세 단계 선별 기법을 GPU에서 처리하는 실시간 지형 렌더링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 기하 분할 기법의 단점을 해결하기 위해 트리 탐색을 제한하고 테셀레이터(tessellator)에서 묶음을 생성한 후 렌더링함으로써 트리 탐색을 줄이고 묶음을 GPU에서 바로 생성할 수 있어 효율적으로 지형을 렌더링할 수 있다.
The paper presents an efficient algorithm based on ROAM for visualization of large scale terrain models in real-time. The quality and smoothness of the terrain data visualization within a 3D interactive environment is preserved, while the complexity of the algorithm is kept on a reasonable level. The main contribution of the paper is an introduction of a number of efficient techniques such as implicit coordinates method within the patch array representing ROAM and the viewpoint dependent triangle rendering method for dynamic level of detail (LOD) updates. In addition, the paper presents experimental comparison of a variety of culling techniques, including a newly introduced method: relational position culling. These techniques are incorporated in the visualization software, which allows to achieve more realistic terrain representation and the real-time level of detail reduction.
대용량 지형 데이터는 전체를 CPU나 GPU메모리에 적재할 수 없기 때문에 하드디스크와 같은 보조기억장치에서 필요한 부분을 읽어와 렌더링하는 out-of-core기반의 방법이 사용된다. 하지만 out-of-core 기반의 방법은 하드디스크로부터 GPU메모리까지 데이터를 읽어올 때 대역폭한계로 인해 데이터의 전송시간이 길어진다. 이 논문에서는 Direct Compute를 이용하여 대용량 지형 데이터를 GPU에서 웨이블릿 기법으로 압축한 후 계수들을 이미지의 RGBA채널에 대응시켜 저장하고 렌더링 단계에서 이를 압축 해제하여 사용하는 방법을 제안한다. 이 방법은 GPU를 이용하여 압축된 지형 데이터를 빠르게 압축 해제해 사용함으로써 데이터의 전송량을 줄이고 웨이블릿 계산을 병렬적으로 수행하므로 전체 렌더링 시간을 단축할 수 있다.
최근의 지형시각화 연구에서는 대용량 데이터를 실시간에 처리하기 위하여 여러 가지 상세단계조절 기법을 사용한다. 하지만 상세단계조절을 통한 메쉬 간략화 과정에서 발생하는 기하오차 때문에 연속된 프레임에서 기하파핑 현상이 열어난다. 본 논문에서는 거칠기맵과 편향맵을 이용하여 기하파핑 현상을 효과적으로 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 거칠기맵과 편향맵은 지형 메쉬를 구성하는 정점이 적은 기하오차를 가지는 위치로 이동 시켜주는 역할을 한다. 거칠기맵과 편향맵은 텍스쳐로 저장되기 때문에 GPU에서 사용하기 적합하다. 또한 편향맵을 이용한 정점 이동 연산은 GPU에서 수행되므로 병렬처리를 통한 빠른 시각화가 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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