Volume rendering is a method which extracts meaningful information from volume data and visualizes those information. In general, since the size of volume data gets larger, it is very important to devise acceleration methods for interactive rendering speed. Min-max octree is data structure for high-speed volume rendering, however, its creation time becomes long as the data size increases. In this paper, we propose acceleration method of min-max octree generation using CUDA. Firstly, we convert one-dimensional array from volume data using space filling curve. Then we make min-max octree structures from the sequential array and apply them to acceleration of volume ray casting.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.661-663
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2004
여러 분야에서 산출되고 있는 볼륨 데이터의 크기는 점점 더 방대해지고 있는 추세에 있으며, 이러한 방대한 데이터 속에 내재된 유용한 정보를 알아내기 위해 데이터 전체가 아니라 어떤 특정 부분을 효과적으로 액세스하고 이를 고해상도로 가시화 하는 것은 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 방대한 볼륨 데이터 가시화를 위친 개발된 클라이언트-서버 기반의 볼륨 렌더링 시스템에 대해 소개한다. 범용 PC상에서 GUI형태로 구현된 클라이언트는 데이터 서버와 접속하여 특정 영역에 대한 부분 볼륨 데이터를 요청하는데, 이때 데이터 서버가 전송하는 데이터는 클라이언트의 텍스춰 메모리 크기보다 작거나 같도록 리샘플링된 것이며, 클라이언트는 이를 받아 실시간 렌더링을 수행한다. 또한 특정 영역에 대한 고해상도의 영상을 원하는 경우, 클라이언트는 렌더링 서버와 접속하여 다양한 형태의 고화질 영상을 얻을 수 있다. 본 시스템은 매우 방대한 크기의 데이터에 대한 가시화가 필수적인 자연과학, 의학, 공학 분야에서 효과적으로 응용될 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.641-643
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1999
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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.1411-1414
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2005
볼륨 데이터는 시뮬레이션 통해 생성되거나 고성능 측정 장비를 이용해 측정된 값으로 구성되는 고차원 데이터의 한 형태로서 다양한 자연과학과 공학분야에서 폭넓게 활용되고 있다. 최근에는 각 분야에서 생성되는 계산 데이터의 용량이 점점 더 증가하고 있기 때문에 이런 대용량의 볼륨 데이터를 효과적으로 처리하기 위한 기법들에 관한 연구가 수행되고 있으며, 특히 대용량 볼륨 데이터 압축 기법에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 Daubechies 웨이블릿 변환과 zerobit 인코딩 스킴을 응용한 새로운 볼륨 데이터 압축 기법을 제안한다. 이 방법은 기존의 압축 방법에 비해 복원 데이터의 손실이 낮기 때문에 정밀한 영상을 요구하는 대용량 데이터 압축에 유용하게 사용될 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04a
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pp.91-93
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2001
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.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.499-501
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2000
음함수 곡면 모델의 대표적인 구조 요소인 메타볼은 다양한 형태의 곡면을 모델링하는데 뛰어난 성능을 갖는다[1]. 그러나 복잡한 형태의 물체는 곡면 뿐 아니라 평면적인 요소를 포함하기 때문에 메타볼만으로 부정형 물체를 모델링하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 메타큐브는 메타볼의 장점을 수용하면서 적은 수의 데이터로 평면 형태의 물체가지 모델링할 수 있는 메타볼의 확장 형태로서, 두 개의 매개변수만으로 구에서 정육면체까지 자유로운 확장이 가능하다[2]. 본 논문은 메타큐브를 이용하여 볼륨 데이터로부터 3차원 물체를 자동 모델링하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 볼륨 데이터의 형태에 기반하여 분할된 볼륨 트리를 이용하여 비교적 빠른 시간에 볼륨 데이터로부터 비슷한 형태의 3차원 물체를 재구성하는 메타큐브 집합을 추출한다. 다양한 볼륨데이타에 대한 실험 결과를 제시함으로써 제안 방법의 효용성을 증명한다.
Maximum Intensity Projection (MIP) identifies patients' anatomical structures from MR or CT data sets. Recently, it becomes possible to generate MIP images with interactive speed by exploiting Graphics Processing Unit (GPU) even in large volume data sets. Generally, volume boundary plane is obliquely crossed with view-aligned texture plane in hardware-texture based volume rendering. Since the ray sampling distance is not increased at volume boundary in volume rendering, the aliasing problem occurs due to data loss. In this paper, we propose an efficient method to overcome this problem by Re-rendering volume boundary planes. Our method improves image quality to make dense distances between samples near volume boundary which is a high frequency area. Since it is only 6 clipping planes are additionally needed for Re-rendering, high quality rendering can be performed without sacrificing computational efficiency. Furthermore, our method couldbe applied to Minimum Intensity Projection (MinIP) volume rendering.
Volume rendering is a method of displaying volumetric data as a sequence two-dimensional image. Because this algorithm has an advantage of visualizing structures within objects, it has recently been used to analyze medical images i.e, MRI, PET, and SPECT. In this paper. we suggested a method for creating images easily from sampled volumetric data and applied the interpolation method to medical images. Additionally, we implemented and applied two kinds of interpolation methods to improve the image quality, linear interpolation and cubic interpolation at the sampling stage. Subsequently, we compared the results of volume rendered data using a transfer function. We anticipate a significant contribution to diagnosis through image reconstruction using a volumetric data set, because volume rendering techniques of medical images are the result of 3-dimensional data.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10b
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pp.359-361
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1998
MIDAS-II(Multiuser Index-based Data Access System II)는 한국전자통신연구원에서 개발한 바다 DBMS의 저장 시스템이다. MIDAS-II에서 데이터의 논리적 저장 단위인 파일을 저장하는 디스크 영역을 볼륨(volume)이라 부른다. 본 논문에선,s MIDAS-II가 대용량 멀티미디어 데이터 서버의 저장 시스템으로 가능하도록 광 디스크 쥬크박스 또는 테이프 라이브러리와 같이 복수 개의 자장매체(platter, 예를 들어 디스크 또는 카트리지 테이프)로 구성된 Tera 바이트 급의 3차 저장장치를 장착할 경우 이를 위한 볼륨 구조를 제안한다. 제안된 볼륨 구조에서는 3차 저장장치를 활용할 경우 발생되는 성능 저하를 극복하기 위하여 디스크 캐쉬 영역을 두고 있으며, 이를 활용하여 3차 저장장치에 저장된 데이터를 읽지 전용 모드로 검색하는 것 뿐 아니라 LOB을 비롯한 새로운 데이터를 생성하여 3차 저장장치에 저장하는 과정을 모두 효율적으로 지원한다. 그리고, 응용 프로그램에게 볼륨이 저장된 저장장치에 대한 투명성을 제공하기 위하여 기존 MIDAS-II API를 그대로 유지하였으므로 기존의 디스크 볼륨과 제안된 3차 저장장치 볼륨이 모두 기존 API를 통해 접근이 가능하다. 또한, 3차 저장장치의 각 저장매체로서 WORM의 사용도 가능하며, 각 저장매체는 데이터와 해당 메타 데이터를 함께 저장하여 저장매체로서의 독립성을 지니게 됨으로써 개별적으로 저장장치에/로부터 삽입/제거할 수 있게 하였다
데이터 압축 기술은 대용량의 데이터를 효율적으로 저장할 수 있게 해주는 기술로, 여러 분야에서 생성되는 데이터의 용량이 커지고 네트워크를 통한 데이터 전송에 대한 필요성이 증가함에 따라 그 중요도가 점점 더 커지고 있는 추세다. 특히 다양한 과학 분야에서 시뮬레이션의 결과로 산출되는 볼륨 데이터는 컴퓨팅 기술의 발전에 힘입어 점점 더 용량이 방대해지고 있는 추세이기 때문에 볼륨 데이터 압축에 대한 요구는 계속 커지고 있다. 본 논문에서는 Daubechies의 D4 기저함수를 이용한 웨이블릿 필터 변환과 zerobit 인코딩 기법을 응용한 유닛 기반의 볼륨 데이터 압축 기법을 제안한다. 유닛 기반 인코딩 기법은 복원 데이터의 손실율이 낮기 때문에 적은 웨이블릿 변환 계수로 화질이 좋은 이미지를 얻을 수 있다. 따라서 정밀한 영상을 요구하는 대용량 데이터의 압축 및 렌더링에 유용하게 사용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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