컴퓨터 게임에 볼륨 가시화 기법이 적용되면서, 하나의 화면에 표면 데이터와 볼륨 데이터를 혼합하여 가시화하려는 요구가 발생하고 있다. 최신 그래픽스 하드웨어의 범용 연산 기능을 사용하면 혼합 가시화를 수행할 수 있으나, 컴퓨터 게임은 저사양 하드웨어에서도 동작해야 하는 경우도 있어 혼합 가시화를 수행하기 어렵다. 본 연구는 DirectX 9.0 기반의 범용 하드웨어에서 볼륨-표면 혼합 가시화를 수행하는 방법을 제안한다. 우선, 표면 데이터를 가시화하여 다중 깊이 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 이때, 생성 시간을 단축하는 깊이 복잡도 축소 방법을 제안한다. 이후, 생성된 다중 깊이 영상을 이용하여, 볼륨-표면 혼합 가시화를 수행한다. 혼합 가시화 과정에서 표면 데이터와 볼륨 데이터 사이의 좌표계 변환 방법과 혼합 가시화의 가속화 방법을 제안한다. 이를 통해 볼륨-표면 혼합 가시화를 효율적으로 수행할 수 있다.
복잡한 인체기관의 해부학적 형태 및 상대적 관계를 파악하기 위하여 단일 볼륨에 대한가시화 뿐 아니라 다중 볼륨에 대한 가시화가 요구된다. 본 논문에서는 특정기관의 표면을 추출하여 가시화하는 선택적 렌더링 방법과 투명도 가중치 혼합 방법을 이용한 다중 볼륨렌더링 방법을 제안한다. 해부학적 형태로부터 관심부위의 표면을 추출하여 가시화하는 선택적 렌더링 방법은 분할된 외곽선으로부터 거리변환을 통하여 거리볼륨을 생성하고 이를 렌더링하는 방법으로 거리볼륨을 이용함으로써 가시화시간을 가속화시킬 수 있으며, 다중 볼륨 렌더링 방법은 투명도 가중치 혼합방법을 사용한 렌더링 방법으로 심장의 해부학적 형태와 좌심실, 우심실 간의 혼합된 렌더링 결과를 제시한다. 본 제안방법은 단일 볼륨 렌더링의 한계를 극복하여 복잡한 해부학적 형태로부터 관심부위의 형태와 상대적 관계를 효과적으로 나타낼 수 있다.
본 연구는 복합지식 객체를 기반으로 다차원적인 관계를 쉽게 식별하고 검색할 수 있도록 복합지식의 3D 가시화방법을 제안한다. 이를 위해 복합지식을 네트워크 형태의 의미화된 링크와 노드로 구조화하고 3차원 형태로 보여줄 수 있도록 SOM을 이용한 가시화방법을 제안하였다. 또한, 3D 공간상에서 복합지식을 배치하고 사용자에게 제공함으로써 보다 실감적이고 직관적인 정보검색의 기회를 제공하기 위해서 객체 유사도를 이용한 복합지식의 3D 클러스터링 방법을 제안하였다. SOM을 이용한 복합지식의 3D 가시화와 클러스터링은 복합지식의 맥락과 연계성을 시공간에 가시화하는데 최적의 방법이 될 수 있다.
전자상거래 상의 방대한 데이터베이스의 자료 중에서 검색한 정보를 직관적으로 선택할 수 있도록 하기 위해서는 효율적인 검색 기능뿐만 아니라 검색된 결과의 표현 및 가시화에 대한 부분이 중요하다. 현재까지 검색 방법의 효율성에 대한 연구는 많이 진행되고 있으나 검색 결과의 가시화 방법에 대한 연구는 미미한 형편이다. 본 연구에서는 전자상거래를 위한 검색 결과를 유사도를 기준으로 가시화 시키는 데이터 가시화에 대한 연구를 하였다. 유사도는 유클리드 거리를 기준으로 Nearest Neighbor 방법을 사용하여 2차원 평면상에 상품을 가시화하도록 하는 전자상거래 상품 가시화 에이전트를 설계하고 구현한다.
본 논문은 약 134 GB에 이르는 시간 가변 해양 볼륨 데이터론 효과적으로 가시화 하기 위한 두 가지 접근 방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 고화질의 동영상을 생성하기 위한 오프라인 병렬 볼륨 렌더링 기법으로, 볼륨광선추적법과 등가면 기법을 통합한 렌더링 알고리즘을 적용하여 고해상도의 영상을 생성할 수 있다. 두 번째 방법은, 그래픽스 하드웨어 가속기능을 통해 대화식 가시화가 가능한 멀티 파이프 렌더링을 구현하는 것으로, 복수개의 그래픽스 파이프라인과 3차원 텍스춰 맵핑 가속기능을 이용해 시간의 변화에 따른 해양의 변화를 효과적으로 가시화하고 분석할 수 있다.
상용 게임 엔진이 개인에게 공개되면서, 게임 엔진을 범용 연구에 사용하려는 시도가 계속되고 있다. 본 연구는 의료 시뮬레이션 개발에 게임 엔진을 이용하려 한다. 구체적 방법으로, 인체의 주요한 부분을 사용자가 선택하면, 선택한 부분의 가시화 파라미터를 두드러지게 변경하는 초점 배경 가시화를 볼륨 데이터에 적용하려 한다. 그 과정에서 본 연구는 누적 기반 초점 배경 볼륨 가시화 방법을 제안하며, 배경 부분은 초점 부분과 자연스럽게 투명해져 융합된다. 또한 제안 방법은 기존 볼륨 가시화 방법과 잘 결합되기 때문에 절개와 같은 가상 수술 기능이 원활하게 수행된다. 충돌처리 및 사용자 입력 기능을 가진 게임 엔진은 범용 연구를 효율적으로 개발하는 데 도움이 된다.
본 논문에서는 3차원 볼륨영상에서 객체를 빠르게 분할하고 동시에 대화식으로 분할과정을 가시화하기 위하여 그래픽 하드웨어를 사용한 레벨-셋 방법을 제안한다. 이를 위하여 첫째, GPU 내에서 효율적 연산을 수행하기 위해 메모리 관리방법을 제안한다. 이는 GPU 내 텍스쳐 메모리 형식에 적합하게 데이터를 패킹하고, CPU의 주메모리와 GPU의 텍스쳐 메모리를 관리하는 방법을 제시한다. 둘째, GPU 내에서 레벨-셋 값을 갱신하는 과정을 9가지 경우로 나누어 연산을 수행하게 함으로써 연산의 효율성을 높힌다. 셋째, front의 변화를 대화식으로 확인하고, 파라미터 변경에 따른 분할 과정을 효과적으로 측정하기 위하여 그래픽 하드웨어 기반 빠른 가시화 방법을 제안한다. 본 논문에서는 제안방법을 평가하기 위하여 3차원 폐 CT 영상데이터를 사용하여 육안평가를 수행하고, 기존 소프트웨어 기반 레벨-셋 방법과 수행시간 측면에서 비교 분석한다. 본 제안방법은 소프트웨어 기반 레벨-셋 방법보다 빠르게 영상을 분할하고 동시에 가시화함으로써 데이터 량이 많은 의료응용에 효율적으로 적용이 가능하다.
체적가시화(Volume Rendering)는 단면촬영기나 표면인식치 등을 이용해 읽어 들인 Data를 원래의 형태로 화면상에 보여 주는 것으로 일반적인 방법이 Sur face Rendering과 Volume Rendering이 있다. Volume Rendering은 Data 처리속도 문제와 한정적인 메모리 양으로 인해 지존의 알고리즘을 그대로 적용하는 경우 실시간 가시화가 힘들 뿐만 아니라 3차원 영상의 질이 저하되는 문제가 있었다 따라서, 본 연구는 3차원 영상의 질 저하 없이 실시간으로 MR Angio의 3차원 Volume 가시화를 구현한다 본 연구해서 사용되는 속도 개선 알고리즘은 Marc Levoy가 제안한 8진Tree(Octree) 자료구조를 이용하며, 또한 Volume Data 내에 존재하는 공기와 같이 가시화될 필요가 없는 부분에 대해 불필요한 계산을 피하고 가시화하고자 하는 부분만을 계산함으로써 Rendering에 소요되는 시간을 줄이는 방법을 사용한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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