새로운 엔진을 개발하기 위한 중요한 과정 중에 하나로서 엔진 연소실 가시화를 들 수 있다. 그러나 실제 운전상태에 있는 엔진 연소실을 가시화하기 위해서는 극복해야 할 여러 가지 어려운 점들이 있기 때문에, 지금까지는 간단한 실험적 접근방법 혹은 소수의 이론적 해석 방법만이 보고 된 상태이다. 본 연구에서는 가시화용 수정엔진을 개발하기 위해 필요한 몇 가지 중요한 사항들을 다루었다. 즉, 가시화용 수정엔진의 안전한 운전을 위하여 엔진 실린더 외부에 강제대류 효과를 주었고, 또한 실린더 두께 변화에 따른 온도 및 응력장의 분포를 정량적.정성적으로 고찰하였으며 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 첫째, 실린더 라이너 외벽을 강제대류로 냉각했을 경우, 열응력 감소에 매우 큰 효과를 보았다. 둘째, 가시화용 수정엔진 라이너의 최적 두께를 도출하였다. 셋째, 전통적인 주철 소재의 실린더 라이너와 비교 시, 주철 라이너는 연소에 의한 폭발 압력이 실린더 안전성에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 보고 되었으나, 수정 라이너의 경우 연소압력 및 연소에 의한 연소열 모두 중요한 설계 인자임을 입증하였다.
When users use medical volume rendering applications, selecting specific region of volume data and observing the region by magnification is a common process.As the wood-grain artifact is arise from the magnified image, the jittered sampling technique has been used to remove the problem. However, the jittered sampling leads to some noise along the volume edge. In this research, we reveal the reason of the noise, and present a solution. To remove the wood-grain artifact without the noise, we propose the empty space jittering and the sampling alignment method. Using these methods, we can produce high quality volume rendering images without noticeable time consuming.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.3
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pp.85-93
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2007
This paper describes a compression scheme for volumetric video data(3D space X 1D time) there each frame of the volume is decompressed and rendered in real-time. Since even one frame size of volume is very large, runtime decompression can be a bottleneck for real-time playback of time-varying volume data. To increase the run-time decompression speed and compression ratio, we decompose the volume into small blocks and only update significantly changing blocks. The results show that our compression scheme compromises decompression speed and image quality well enough for interactive time-varying visualization.
Streamline generation is one of the most representative visualization methods to analyze the flow stream of fluid dynamics dataset. It is a challenging problem, however, to determine the seed locations for effective streamline visualization. Meanwhile, it needs much time to compute effective seed locations and streamlines on the massive flow dataset. In this paper, we propose not only an importance based method to determine seed locations for the effective streamline placements but also a parallel streamline visualization method on the distributed visualization system. Moreover, we introduce case studies on the real fluid dynamics dataset using GLOVE visualization system to evaluate the proposed method.
In this paper, we propose a computationally efficient multi GPU accelerated image registration technique to correct the motion difference between the pre-contrast CT image and post-contrast CTA image. Our method consists of two steps: multi GPU based image registration and a cerebrovascular visualization. At first, it computes a similarity measure considering the parallelism between both GPUs as well as the parallelism inside GPU for performing the voxel-based registration. Then, it subtracts a CT image transformed by optimal transformation matrix from CTA image, and visualizes the subtracted volume using GPU based volume rendering technique. In this paper, we compare our proposed method with existing methods using 5 pairs of pre-contrast brain CT image and post-contrast brain CTA image in order to prove the superiority of our method in regard to visual quality and computational time. Experimental results show that our method well visualizes a brain vessel, so it well diagnose a vessel disease. Our multi GPU based approach is 11.6 times faster than CPU based approach and 1.4 times faster than single GPU based approach for total processing.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.637-639
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2000
다차원 정보 가시화(multidimensional information visualization)의 목적은 복잡하고 차원이 많은 정보 데이터(information data)를 이해하기 쉽게 그림이나 도표와 같은 특정한 형식을 이용하여 효과적으로 나타내고 비교하는데 있다. 그동안 제시되어 온 다차원 정보 가시화 기법의 대표적인 것으로는 Scatterplots, Perspective Wall, Parallel Coordinates, Glyph를 들 수 있다. 본 논문에서 소개하는 multidimensional rotating visualizer (MRV)이란 기존의 다차원 정보 가시화 기법들을 보완하여 다차원 데이터(multidimensional data)를 3차원 형식으로 보여주는 방법이다. MRV는 그중에서 특히 Glyph와 Parallel Coordinate의 특징을 혼합하여 화면상에 다차원 정보 데이터를 보여주는 새로운 시도라고 하겠다.
Analysis of 3-dimensional (3D) protein structure plays an important role of structural bioinformatics. The protein structure visualization is the one of the structural bioinformatics and the most fundamental problem. As the number of known protein structure increases rapidly and the study of protein-protein interaction is prevalent, the fast visualization of large scale protein structure becomes essential. The fast protein structure visualization system we proposed is sophisticated and well designed visualization system using geometry instancing technique. Because this system is optimized for recent 3D graphics hardware using geometry instancing technique, its rendering speed is faster than other visualization tools.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.389-392
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2003
MRI 영상은 뇌의 해부학적 정보와 기능적인 정보를 제공하는 유용한 도구이다. MR 뇌 영상은 2차원 영상뿐만 아니라 3차원 영상도 임상적으로 중요하다. MR 영상에서 뇌영역의 추출방법으로는 형태학적인 방법, 히스토그램을 이용한 방법, 에지 정보를 이용한 방법, 지식 기반을 이용한 방법들이 있다. 본 논문에서는 region growing을 이용하여 MR 영상에서 뇌 영역을 추출하였다. 3차원 가시화를 위하여 오픈 소스인 VTK를 이용하여 Ray Casting 알고리즘으로 구현하였다. 그리고 의료영상에서 사용되는 각종 단면을 3차원 뇌 영상에서 재구성하였다. 256×256 크기의 71 뇌MR 영상 70장을 이용하여 실험하였다. 향후 연구과제로 MR 영상에서 뇌 영역추출방법과 원영상의 전처리 과정의 연구가 필요하다.
Electrostatic precipitator is widely used to remove particulate matters in indoor air and industrial flue gas due to low pressure drop and high collection efficiency. However, it has a low collection efficiency for the submicrometer sized particles. Electrospraying is a potential method to increase the particle charging efficiency, which results in increased collection efficiency. Although particle charging efficiency is highly dependent upon droplet size, the effective measuring method of the droplets is still uncertain. Tap water was electrosprayed in this study, and the images of electrosprayed droplets were taken with a high speed camera coupled with several visualization methods in order to measure the droplets size. The droplet size distribution was determined by an image processing with an image-J program. As a result, a droplet measured by a laser visualization, had a half size of that by a Xenon light visualization. In addition, the experimentally measured droplet sizes were a good agreement with the predicted values suggested by $Fern{\acute{a}}ndez$ de la Mora and Loscertales(1994).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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