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Visualization of AMR Volume Data for Development of Extended Reality Realistic Content

확장현실 실감 콘텐츠 개발을 위한 AMR 볼륨 데이터 변환

  • 김종용 (동국대학교 영상대학원 멀티미디어학과) ;
  • 송종훈 (비즈아이엔에프) ;
  • 황규현 (한국과학기술정보연구원) ;
  • 윤승현 (동국대학교 멀티미디어공학과) ;
  • 박상훈 (서강대학교 메타버스전문대학원)
  • Received : 2023.06.16
  • Accepted : 2023.07.05
  • Published : 2023.07.25

Abstract

In this paper, we describe the process and method of converting tens of TB of time-varying AMR (adaptive mesh refinement) volume data generated as a result of numerical model simulation into optimized data that can be used for various XR devices. AMR volume data is a useful data format for complex modeling and simulation, and it can efficiently express materials such as star clusters and gases that exist in the very wide outer space used in this study. we analyzes the metadata of AMR data, samples it at low resolution, optimizes information in important areas, and converts it into a data set that can be used even on relatively low performance XR devices. Finally, we introduces how the optimized data was utilized and visualized through the development of immersive XR content using the data set.

본 논문에서는 수치모델 시뮬레이션 결과로 생성된 수십 TB의 우주 천체 시간가변(time-varying) AMR(adaptive mesh refinement) 볼륨 데이터를 다양한 XR 디바이스에 사용할 수 있는 최적화된 데이터로 변환하는 과정과 방법에 대해 설명한다. AMR 볼륨 데이터는 복잡한 모델링과 시뮬레이션에 유용하게 활용되는 데이터 구조로 본 연구에서 사용되는 매우 넓은 우주를 구성하는 성단과 가스와 같은 물질들을 효율적으로 표현할 수 있다. AMR 데이터의 메타데이터를 분석하여 낮은 해상도로 샘플링하고, 중요한 영역의 정보를 최적화하여 상대적으로 낮은 성능의 XR 디바이스에서도 사용할 수 있는 데이터 셋으로 변환한다. 마지막으로 데이터 셋을 활용한 실감 XR 콘텐츠 개발 사례를 통해 최적화된 데이터를 어떻게 활용하고 가시화하였는지 소개한다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구이고(RS-2023-00251681), 2023년도 서강대학교 교내연구비 지원에 의한 연구임(202310038.01). 또한 본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터사업(RS-2023-00259099)과 메타버스융합대학원(RS-2022-00156318)의 연구 결과로 수행되었음. 그리고 본 연구는 한국과학기술정보연구원의 산업 및 공공분야 문제 해결을 위한 초고성능컴퓨팅 활용 기술 개발 사업(K-22-L02-C05-S01)의 지원을 받아 수행되었음.

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