건축, 토목, 의료, 컴퓨터 그래픽스 분야 등 다양한 분야에서 이용되는 3D point cloud는 최근 레이저 스캐너의 발달로 인해 그 용량이 점점 커지게 되었다. 컴퓨터 메모리의 용량을 넘어서서 모든 데이터를 한 번에 처리할 수 없는 대용량 3D point cloud를 가시화하고 편집하기 위해 여러 전처리 및 가시화 방법들이 소개되었고 본 논문에서 비교한 QSplat의 경우 3D 모델의 형상 확인과 용량 감소를 목적으로 원본 좌표를 손실 압축하여 저장하였다. 본 논문에서 제시하는 방법은 3D point cloud를 정육면체 격자로 분할하고 center sampling을 통해 가상점 집합을 생성하며 가시화 과정에서 격자에 저장된 point 집합 취득을 통한 빠른 렌더링이 가능하다. 홍익대학교 인근 지역을 측정한 약 1억 2천만 개 point의 대용량 3D point cloud를 QSplat과 다단계 정육면체 격자 기반 방법으로 비교한 결과 전처리 과정에서는 QSplat이, 가시화 과정에서는 다단계 정육면체 격자 기반 방법이 빠른 속도를 보여주었다. 또한 다단계 정육면체 격자 기반 방법은 point의 원본 좌표를 저장하기에 추후 가시화 외에 편집, segmentation 등의 작업을 고려하여 고안되었다.
일반적으로 3차원 복셀 데이터의 가시화는 표면 복셀의 법선 벡터를 이용하여 퐁 반사 모형으로 밝기를 결정하는 일이라 할 수 있다. 표면의 변화가 부드러운 기하학적 모형의 가시화는 법선 벡터만으로 충분한 결과를 얻을 수 있지만, 표면의 굴곡이 심한 비정형의 데이터에는 적합하지 않을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 물체 표면의 굴곡에 따라 빛의 양을 조절하여 이러한 문제를 개선하는 방법을 제안하였다. 이 방법으로 물체 표면의 굴곡을 고려하지 않을 때보다 물체가 선명하게 가시화되는 결과를 얻었다.
다양한 데이터에 대해 정확한 분석이 요구되는 분야가 증가하면서, 데이터를 효율적으로 가시화하는 방법에 대한 요구도 증가하고 있다. 분석에 효율적인 가시화란 데이터의 특성을 잘 표현함으로써 분석가가 데이터를 직관적으로 이해할 수 있도록 도와주는 것을 말한다. 이를 통해 데이터를 분석하는 시간을 줄이고 정확한 결과를 얻는데 도움을 준다. 본 논문에서는 가스 배관을 검사하기 위한 Geometry 피그(PIG:Pipeline Inspection Gauge)와 MFL 피그로부터 얻어지는 데이터를 다양한 방법으로 가시화하고 분석에 효과적인 가시화와 시스템의 구현에 대해 다룬다. 각 피그의 다중 센서를 통해 얻어온 데이터를 Line graph, Pseudo Color Image, 3D Surface, Polar View, 3D Pipeline View와 같은 다양한 방법으로 가시화하고 view들 간의 동기화 및 사용자 지정 view 배치를 통해 빠르고 정확한 분석을 가능하게 하는 여러 가지 방법에 대해 설명한다.
인터렉션 가시화 기술은 네트워크상의 다양한 데이터를 기반으로 지속적으로 생성, 공유 및 재생성되는 다양한 정보와 지식의 다차원적인 연결 구조를 컴퓨터 그래픽 기술을 이용하여 지식을 직관적으로 가시화하는 가술이다. 몰입형 인터렉션 기술을 통해 지식이 혼합현실 환경에서 명시적으로 표시되고 물리적으로 사용자가 인터렉션 할 수 있도록 한다. 중요 인터렉션 가시화 기술로는 디지털 메뉴팩쳐링 방법, 3D 가시화 방법, 몰입형 디스플레이 기술 등이 있다.
본 논문은 VTK를 이용한 3차원 무릎 MRI 가시화에 대한 프로그램 기술을 제안한다. 기존의 많은 연구에서는 VTK를 사용하여 의료영상에 대한 3차원 가시화 프로그램을 제안하였으나 골관절염 진단을 목표로 한 무릎 3차원 가시화 방법은 아직 많이 제안되지 않고 있다. 본 논문에서는 볼륨렌더링(Volume redering) 기술과 다각형렌더링(Polygonal rendering)기술을 융합하여 무릎 및 연골을 효과적으로 가시화 할 수 있는 방법을 제안한다. 프로그램은 사용자 상호작용이 가능하고 VTK를 이용한 GPU기반의 프로세싱을 기반으로 하기 때문에 실시간 렌더링이 가능하다. 실험결과로부터 제안한 3차원 가시화 기술은 연골과 무릎의 관계를 직관적으로 표현할 수 있어 골관절염 조기진단에 유용하게 사용될 것으로 기대한다.
최근 컴퓨팅 성능의 급격한 발전으로 이를 통해 생산되는 데이터의 크기 역시 매우 커지고 있다. 이는 로터 시뮬레이션 분야에서도 마찬가지인데, 과거에는 백만개 정도의 격자 데이터 정도만을 다루었던 것에 비해 최근에는 1억개 이상의 격자 데이터를 다루려는 시도가 계속되고 있다. 그러나 이렇게 생산된 대용량의 시변환(time-variant) 유동 데이터는 그 크기가 매우 크기 때문에 일반 PC에서는 실시간으로 가시화하기에 곤란한 경우가 많다. 또, 이러한 로터 시뮬레이션 데이터는 매우 복잡한 구조를 가지고 있기 때문에 초보자가 이 데이터에서 vortex와 같은 중요한 정보를 뽑아서 가시화하는 데에는 많은 어려움이 있어 왔다. 본 논문에서는 일반 PC에서 가시화하기 어려운 대용량 로터 시뮬레이션 데이터를 고성능 가시화 컴퓨터와 VTK를 이용해서 빠르게 가시화하기 위한 방법을 서술한다. 또, 복잡한 데이터 내부의 중요한 정보들을 자동으로 빠르고 간편하게 표출하기 위한 방법을 제안한다.
본 논문은 3차원 볼륨데이터의 실시간 절단에 관한 연구이다. 3차원 데이터를 가시화하는 방법에는 서피스 렌더링과 볼륨렌더링이 있는데, 서피스 렌더링은 처리시간이 적게 걸리는 장점이 있고, 볼륨 렌더링은 데이터의 내부를 가시화할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 위 두 가지 방법의 장점을 이용해서, 시점에 변화를 주면서 3차원 데이터를 절단하여 내부를 실시간으로 가시화 할 수 있는 방법에 관해서 기술한다. 또한 3차원 데이터의 저장 공간을 줄여서 효율적으로 메모리를 사용할 수 있게 하였다.
미세수적과 레이저 평면광을 사용하여 새로운 유동의 가시화 방법을 제안하였다. 미세수적은 약 5 내지 $10\mu\textrm{m}$ 크기로 가정용 초음파 가습기를 사용하여 생성시켰다. 조명은 3 W의 알곤 이온 레이저와 원통형 렌즈를 사용하여 레이저 평면광을 특정 와류장 단면에 형성시켰다. 이와 같은 새로운 유동의 가시화 방법을 측정부의 크기가 $0.9 m(W){\times}$0.9 m(H){\times}2.1 m(L)$$인 공군사관학교의 소형 풍동을 통하여 적용하였다. 가시화 결과를 통하여 미세수적을 이용한 새로운 가시화 방법이 풍동실험에 적용하기에 비교적 용이하며, 안전한 방법임을 보였다. 아울러 이 방법은 일반적으로 풍동실험에 적용되고 있는 스모크 가시화의 단점들을 보완함은 물론, 좀 더 높은 유동속도에서도 적용할 수 있었다.
VTK와 OSG는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 널리 사용되는 오픈 소스 라이브러리이다. VTK는 데이터 가시화에 초점을 맞추어 개발된 라이브러리로 다양한 격자 구조의 수치 데이터를 위한 고수준의 가시화 알고리즘을 제공한다. OSG는 다수의 폴리곤으로 구성된 복잡한 전경을 빠르고 효율적으로 렌더링할 수 있도록 하는 라이브러리로 전경 그래프(scene graph)와 다양한 실시간 렌더링 기술을 제공한다. VTK와 OSG는 서로 다른 목적으로 개발된 라이브러리이기 때문에 어느 한 라이브러리만을 이용해서 대용량의 수치 데이터를 가시화하는 것은 많은 노력을 필요로 한다. 따라서 VTK의 고수준 가시화 알고리즘과 OSG의 실시간 렌더링 기술을 접목하여 대용량 데이터를 빠르게 가시화하고자 하는 시도가 여러 연구 그룹에서 꾸준히 있어왔다. 본 논문에서는 테라 스케일의 거대 용량 수치 데이터를 빠르게 가시화하기 위한 방법으로 병렬 VTK 엔진과 OSG 실시간 렌더링 엔진을 접목한 병렬 가시화 시스템을 제안하고자 한다. 또, 본 논문에서 제안하는 가시화 시스템을 이용해서 실제 테라 스케일 데이터에 적용한 사례를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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