많은 처리시간을 요구하는 대규모 3차원 데이터의 영사화(대규모 볼륨렌더링)에서는 병렬처리가 반드시 요구된다. 대규모 볼륨렌더링의 처리시간은 크게 데이터입력 시간과 입력된 데이터의 영상화(연산) 시간으로 구성된다. 따라서 데이터 입력 과정과 연산 과정 모두를 병렬화할 필요가 있다. 입출력 병렬화 및 알고리즘 병렬화는 각각 독립적으로 적용가능하다. 본 논문에서는 (1)순차 볼륨렌더링, (2)병렬연산 기반 볼륨렌더링, (3)병렬입출력 기반 볼륨렌더링, (4) 병렬연산 및 병렬입출력 기반 볼륨렌더링 등 네 가지 경우를 각각 구현하여 성능을 비교하였다. 실험결과에서는 병렬연산 및 병렬 입출력이 동시에 적용되는 (4)가 가장 좋은 성능을 보이는 것으로 나타났다.
대용량 볼륨 데이타를 가시화하는 효과적인 방법인 후-정열 병렬 렌더링은 부하균형에 의해 성능이 결정된다. 기존의 정적 데이타 분할 방법은 태스크 병렬성만의 관점에서는 자기균형을 쉽게 얻을 수 있었지만, 데이타 내부의 빈 공간을 고려하지 않았기 때문에 데이타 병렬성의 관점에서는 심각한 불균형을 초래할 수 있었다. 본 논문은 태스크 병렬성과 데이타 병렬성이 함께 고려된, 적응적이며 확장적인 부하 균형 기법을 제안한다. 우리는 계층적 자료 구조인 옥트리와 BSP-트리를 효과적으로 결합하여 볼륨 데이타의 실제 영역만을 추출하여 렌더링 노드들로 균등하게 분산시켰으며, 각 렌더링 노드들에서는 3차원 클러스터링 알고리즘을 적용하여 렌더링 순서를 효과적으로 결정하였다. 제안하는 방법은 기존의 정적 데이타 분산 기법에 비해 최대 22배의 병렬성을 높였고 동기화 비용을 낮추어 렌더링 성능을 크게 향상시켰음을 실험을 통해 알 수 있었다.
본 논문에서는 분산 메모리 구조를 갖는 병렬 컴퓨터 상에서 방대한 크기를 갖는 볼륨 데이터의 효과적인 가시화를 위한 병렬 광선 투사법을 제안한다. 데이터의 압축을 기반으로 하는 본 기법은 다른 프로세서의 메모리로부터 데이터를 읽기보다는 자신의 지역 메모리에 존재하는 압축된 데이터를 빠르게 복원함으로써 병렬 렌더링 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 기법은 객체-순서와 영상-순서 탐색 알고리즘 모두의 정점을 이용하여 성능을 향상시켰다. 즉, 블록 단위의 최대-최소 팔진트리의 탐색과 각 픽셀의 불투명도 값을 동적으로 유지하는 실시간 사진트리를 응용함으로써 객체-공간과 영상-공간 각각의 응집성을 이용하였다. 본 논문에서 제안하는 압축 기반 병렬 볼륨 렌더링 방법은 렌더링 수행 중 발생하는 프로세서간의 통신을 최소화하도록 구현되었는데, 이러한 특징은 프로세서 사이의 상당히 높은 데이터 통신 비용을 감수하여야 하는 PC 및 워크스테이션의 클러스터와 같은 더욱 실용적인 분산 환경에서 매우 유용하다. 본 논문에서는 Cray T3E 병렬 컴퓨터 상에서 Visible Man 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.
볼륨 렌더링(Volume Rendering)은 과학, 의학, 공학 등의 분야에서 3차원 볼륨 데이터(Volume Date)를 효과적으로 시각화(Visualization)하는 목적으로 널리 사용되고 있으며 고화질 영상 요구로 인해 3차원 볼륨 데이터의 크기는 점차 대용량화되어 가는 추세이다. 이러한 대용량 데이터의 고성능 처리를 위해서는 병렬입출력이 필수적이다. 본 논문에서는 병렬볼륨 렌더링에 최적화된 병렬화일시스템 PBS(Parallel Block Server)을 제안한다. PBS는 고성능 입출력 제공을 위해서 데이터입출력에 대한 응용 프로그램의 집적 통제를 위한 다양한 기능을 제공하도록 설계되어 있다. 이러한 직접통제의 단점인 복잡한 인터페이스 문제를 해결하기 위해서 볼륨 렌더링에 최적화된 데이터 입출력 전략을 자동화시킨 PBS 기반 라이브러리 VRPIO(Volume Rendering Parallel Input Output)를 제공한다.
본 논문에서는 볼륨렌더링을 위한 빠른 병렬 알고리즘을 제안하고, 이를 4,096개의 프로세서를 가진 MasPar MP-2범용병렬 컴퓨터에서 C 언어와 MPL(MasPar Programming Language)언어를 이용하여 구현하였다. 본 알고리즘은 현재 가장 빠른 순차 볼륨 렌더링 알고리즘으로 알려진 Lacroute의 Shear-Warp 알고리즘을 병렬화한 것이다. 본 병렬 알고리즘은 밀림변환 공간 분할 기법과 이전의 렌더링 단계에서 얻은 부하정보를 이용하여 다음 렌더링시 부하를 균형화하는 부하균형화 기법을 이용함으로써 통신 오버헤드를 줄이며, 연속길이부호화 기법에 의한 볼륨 데이터 구조를 이용함으로써 처리할 복셀의 수를 크게 줄인다. MasPar MP-23에서 $128\times128\times128$복셀로 구성된 인체 두뇌 볼륨 데이터세트에 대하여 실험한 결과 초당 3~4프레임의 속도로 렌더링하였으며 본 알고리즘의 확장성에 의하여 16,384개의 프로세서를 가진 MasPar MP-2 시스템에서는 초당 12~16프레임의 렌더링이 가능할 것으로 기대된다. 또한 더 큰 볼륨에 대해서도 최근의 SIMD 또는 MIMD 머신상에서는 초당 30~60프레임의 렌더링이 가능할 것으로 기대된다.
모델링 시뮬레이션 그리고 센서 장비 기술의 지속적인 발전으로 최근에 매우 높은 해상도를 갖는 방대한 크기의 볼륨 데이타들이 일반화되고 있다. 과학적 가시화 분야에서, 이러한 데이타를 고성능 병렬 컴퓨터를 사용하여 효과적으로 가시화하기 위한 다양한 대화식 실시간 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 모바일 클라이언트, 게이트웨이, 병렬 렌더링 서버로 구성되는 모바일 볼륨 가시화 시스템의 개발에 관해 설명한다. 모바일 클라이언트는 병렬 렌더링 서버에게 전달할 렌더링 / 뷰잉 파라미터를 설정할 수 있는 기능뿐만 아니라, 관심이 있는 특정 영역을 점진적으로 높은 해상도의 영상을 이용해 탐색할 수 있는 기능을 제공한다. 게이트웨이는 안정적인 서비스를 위해 모바일 클라이언트와 병렬 렌더링 서버 사이에서 주고받는 요청과 응답을 관리하는 역할을 한다. 병렬 렌더링 서버는 클라이언트로부터 전달받은 렌더링 컨텍스트를 이용하여 정의된 특정 부분 볼륨을 가시화하고, 고해상도의 최종 영상을 클라이언트에게 되돌려 주는 작업을 수행한다. 제안된 시스템은 PDA를 갖고 있는 여러 사용자가 협력작업(CSCW) 모드를 통해 동시에 볼륨 데이타 가운데 공통으로 관심을 갖는 특정 부분, 렌더링 컨텍스트, 그리고 최종 영상을 공유할 수 있도록 설계되었다.
기존의 병렬 볼륨 렌더링 방법들은 프로세서간의 발생하는 많은 통신량 때문에 통신 속도가 매우 빠른 병렬컴퓨터를 이용하였고 통신속도가 느린 분산 환경에서는 구현이 불가능해 보였다. 또한 가시화하려는 볼륨 데이터도 점점 방대해지고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 통신 속도에 구애받지 앉을뿐더러 매우 큰 볼륨데이터를 다루는 병렬/분산 볼륨 렌더링을 제안한다. 본 방법은 고비용을 필요로 하는 원격 메모리 접근 대신에 압축을 기반으로 하여 필요한 데이터를 지역 메모리에서 빠르게 복원함으로써 좋은 성능향상(speedup)을 나타낸다. 이것은 각 프로세서가 전체 볼륨 데이터를 모두 적재하고 있다는 것을 의미한다. 다라서 렌더링 과정중에 발생하는 프로세서간의 통신을 최소화할 수 있었고, 이런 방식은 높은 통신 비용으로 효율적 병렬/분산 처리가 힘든 분산 메모리 병렬 컴퓨터나 PC/워크스테이션 클러스터상에서 매우 적합하다.
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.
광선 추적법(Ray-Tracer)은 물체에 직.간접적으로 영향을 미치는 빛의 반사 및 굴절 경로를 역추적함으로써 실제감있는 이미지를 생성하는 렌더링(rendering)기법이다. 이러한 광성 추적법을 장시간의 계산을 필요로 하는 단점이 있으나. 각각의 광선을 병렬적으로 추적함으로써 속도의 향상을 피할 수 있다. 본 논문에서는 자바를 사용하는 메시지 기반 병렬 프로그래밍 시스템인 JPVM 상에서 동작하는 병렬 광선 추적기를 구현하였다. 병렬 광성 추적기를 사용자에 의해 지정된 장면 정의 파일(Scene Defintion File)을 읽어 들여 피싱(parsing)한후, 생성된 장면 객체를 각 worker프로그램에게 전송한다. 병렬 광선 추적기는 전체 화면 영역을 분활하여 각 worker 프로그램에 할당하며, worker프로그램들은 자신에게 할당된 영역의 이미지를 병렬적으로 생성한다. 실험 결과, 병렬 광선 추적기는 단일 광선 추적기에 비해 빠르게 렌더링을 수행하였으며, worker프로그램의 수가 증가함에 따라 수행 속도가 향상되었다.
볼륨 렌더링은 물체의 겉면만이 아니라 내부에 있는 모든 3차원 데이터를 이용해서 렌더링 하는 기법이다. 따라서 기존의 폴리곤 렌더링에선 불가능했던 물체 내부에 대한 표현이 가능하기 때문에 과학, 의료 분야 등 물체 전체에 대한 데이터 처리가 필요한 곳에서 많이 쓰이고 있다. 하지만 이러한 볼륨데이터의 크기는 일반적으로 1024$^3$Bytes 이상이기 때문에 기존의 단일 그래픽 가속기로는 메모리 크기나 연산 능력면에서 처리하기에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이런 기가급 볼륨데이터를 처리하기 위한 병렬 볼륨 렌더링 구조를 제시하고, 전송된 부분 이미지 합성을 위한 블렌딩 순서를 결정하는 시점 추적 (point-tracking)기법과 네트웍에 의한 성능저하를 최소화 할 수 있는 ‘프레임간 유사성(frame-to-frame coherency)을 이용한 RGBA데이터 압축기법’을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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