본 논문에서는 경계표현 모델에 특징형상기반 단순화를 적용하는 방법을 제안한다. 특징형상기반 단순화를 위해, 경계표현 모델로부터 볼륨분해 트리가 생성된다. 볼륨분해 트리는 가산적 볼륨, 감산적 볼륨 및 필렛/라운드/모따기 볼륨들의 정규화된 불리언 연산으로 표현되며, 필렛/라운드/모따기 분해, 랩어라운드 분해, 볼륨분할 분해 및 셀 기반 분해로 구성된 단계적 볼륨분해를 이용해 생성된다. 볼륨분해 트리는 중위연산 형태로 변환되고, 볼륨들의 순서를 변경하여 CAD 모델을 단순화시킨다. 제안한 방법의 검증을 위해, 프로토타입 시스템을 구현했고, 테스트 케이스에 대한 CAD 모델 단순화 실험을 수행하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 경계표현 기반 CAD 모델의 단순화에 유용함을 확인하였다.
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.
볼륨 가시화(volume visualization)는 3차원 볼륨 데이터로부터 의미 있는 가시적 정보를 추출하도록 도와주는 연구분야이다. 볼륨 렌더링(volume rendering)은 볼륨 데이터로부터 영상(image)을 얻는 기술을 말하는데, 이러한 렌더링 기법 중 물체공간(object space)에 기반한 스플래팅(splatting) 기법은 볼륨 데이터에 존재하는 응집성(coherence)의 이점을 이용할 수 있는 팔진트리(octree)나 피라미드(pyramid)와 같은 계층구조를 적용하기 쉽다. 본 논문에서는 볼륨 데이터에 팔진트리를 적용한 기존의 스플래팅 기법에 영상공간(image space)에서의 응집성의 이점을 이용하기 위한 계층구조로 4진트리(quadtree)와 범위트리(range tree)를 적용하는 새로운 스플래팅 기법을 제안한다. 이 기법은 볼륨 데이터내의 불투명한 복셀(voxel)들에 의해 가려지는 복셀들에 대한 방문을 가능한 한 피함으로써 전체적인 스플래팅의 속도를 향상시킨다. 이 기법은 잘 알려진 팔진트리, 4진트리 그리고 범위트리를 사용함으로써 그 구현이 쉽고, 추가적으로 많은 메모리를 사용하지 않으면서도 렌더링의 속도를 효율적으로 향상시킬 수 있는 기법이다.
볼륨 렌더링은 3차원이나 그 이상의 차원의 볼륨 데이터에서 의미있는 정보를 추출해 내어 직관적으로 표출하는 가시화 기법을 말하며 의료영상, 기상학, 유체역학 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 한편, 최근 PC 하드웨어의 급격한 발전으로 과거에는 슈퍼컴퓨터에서나 가능했던 대용량 볼륨 데이터의 가시화가 일반 PC 환경에서도 가능하게 되었다. GPU의 꼭지점 및 픽셀 쉐이더의 수치 계산에 최적화된 벡터 연산으로 빠른 볼륨 가시화를 가능하게 한 것이다. 그러나 GPU의 메모리 용량의 한계로 대용량의 볼륨 데이터를 빠르게 가시화하는 것은 지금까지 어려운 문제로 남아있다. 본 논문에서는 GPU의 텍스쳐 메모리 크기보다 큰 볼륨 데이터를 여러 개의 GPU 메모리에 분산시키고 이를 꼭지점 및 픽셀 쉐이더를 이용하여 빠르게 렌더링하여 타일형 디스플레이에서 고해상도로 가시화하는 시스템을 디자인하고 구현하고자 하였다.
3차원 텍스쳐 기반의 볼륨 렌더링 기법은 추가적인 하드웨어가 필요 없기 때문에 개발비용이 적다는 장점이 있지만 다각형 기반 렌더링에 최적화 된 범용 그래픽 하드웨어를 그대로 사용하기 때문에 성능이 낮다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 병렬 구조의 고성능 볼륨 렌더링 시스템에서 사용되던 볼륨 정보 분한 기법을 범용 그래픽 하드웨어에 적용하는 새로운 3차원 텍스쳐 기반 볼륨 그래픽 구조를 제안한다. 제안하는 구조를 통해 볼륨 정보를 분할하여 처리하면, 번용 그래픽 하드웨어가 갖고 있던 물리적 메모리 크기의 한계성을 극복할 수 있다. 또한 전체 해상도의 알파 블렌딩이 아닌 분할된 볼륨 정보 하나가 차지하는 크기만큼의 작은 해상도로 알파 블렌딩을 수행함으로서 렌더링 단계와 프레임 버퍼간의 데이터 전송량을 1/30로 줄이고 픽셀 캐시의 적중률을 99.9%에 근접하게 높일 수 있다.
본 논문에서는 시간에 따라서 변하는 삼차원 볼륨의 집합인 볼륨 비디오 데이터의 압축 기법을 제안하고 각각의 프레임을 실시간으로 압축 해제하며 가시화하는 방법을 설명하였다. 시변 볼륨 데이터는 한 프레임의 크기 조차도 매우 크기 때문에 그 크기를 줄이는 압축 기법을 수행할 필요가 있다. 그리고 실행 과정에서 일어나는 압축 해제는 시변 볼륨 데이터를 실시간으로 가시화 하는데 있어 병목 현상의 원인이 될 수 있다. 우리는 실행중의 압축 해제 속도와 데이터의 압축률을 높이기 위하여 삼차원 볼륨 데이터를 작은 블록으로 분해하고 충분히 많이 변하는 블록들을 갱신하는 방법을 제안하였다. 이 방법을 구현한 결과 본 논문에서 제안된 압축 및 압축 해제 기법이 압축 해제 속도와 압축에서 복원된 데이터의 정확성, 그리고 압축률의 정도를 조절하여 대용량 시변 볼륨데이터의 대화형 가시화를 가능하게 함을 알 수 있다.
본 논문에서는 볼륨데이터와 전역적 형태정보를 이용하여 볼륨렌더링의 질적측면과 속도측면에서 개선할 수 있는 선택적 볼륨렌더링방법을 제안한다. 선택적 볼륨렌더링방법은 관심부위를 구성하는 외곽선으로부터 최소거리를 결정하는 거리변환을 통하여 거리변환볼륨을 생성하고 이를 렌더링하는 방법으로 형태정보를 이용함으로써 서로 다른 객체들간에 비슷한 명암도로 인해 동일 객체로 인식되는 것을 방지하고, 복잡한 형태를 효과적으로 나타낼 수 있다. 실험결과로는 EBCT 심장데이터에 선택적 볼륨렌더링방법을 적용하여 좌심실, 우심실 렌더링 결과영상과 함께 보간법에 따른 선택적 샘플링 방법 적용결과를 제시한다. 본 제안방법은 볼륨데이터로부터 얻은 형태정보로부터 관심객체 표면을 정확하고 빠르게 가시화할 수 있다.
전립선의 정확한 볼륨측정은 전립선암과 전립선비대의 진단, 치료 결정 및 예후 판정에 있어서 중요한 역할을 한다. 또한, 전립선암 선별검사에 사용하고 있는 혈청전립선특이항원(serum prostate-specific antigen)은 전립선의 볼륨과 서로 높은 상관관계를 보이기 때문에 이를 평가하기 위해서는 정확한 볼륨을 아는 것이 중요하다. 기존의 전립선 측정법이 다양하게 제시되고 있으나 전립선 모형 별 측정법에 대한 연구는 없었다. 본 연구에서는 다양한 모형의 팬텀을 제작하고 초음파를 이용하여 볼륨을 알아본 후 모형 별 측정위치를 찾아 새로운 측정방법을 제시하고자 한다. 초음파 검사를 통해 특징적인 전립선 모양 6개를 선정하였다. 이를 횡단과 종단영상을 참고하여 전립선 모형 6개를 제작하였다. 최적의 측정위치에서 각각 3회씩 반복측정 후 실제볼륨과 측정볼륨간의 유의성을 알아보기 위하여 Wilcoxon 부호순위 검정을 실시하였다. p값은 0.05이하일 때 유의한 것으로 정하였다. Axial 영상에서 돌출부위를 제외하고 안쪽으로 두고, Longitudinal 영상에서는 base와 apex의 오목한 부분에 측정 점을 놓았을 때 실제 전립선 크기와 일치도가 높았다. 실제볼륨과 측정볼륨간의 유의성은 p값 0.156으로 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 전립선 axial 영상에서 전립선 이행대의 돌출이 심할 경우 돌출부위를 배제하고 측정하는 것이 실제 볼륨에 가까웠다. 또한 longitudinal영상에서는 apex부분이 가늘고 길어질 경우에 끝부분이 아닌 안쪽으로 측정 점을 잡아 그 점을 기준으로 타원을 그려 볼륨을 측정하는 것이 실제 볼륨에 가장 가까웠다.
볼륨 렌더링은 3차원이나 그 이상의 차원의 볼륨 데이터에서 의미있는 정보를 추출해 내어 직관적으로 표출하는 가시화 기법을 말하며 의료영상 기상학, 유체역학 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 한편, 최근 PC 하드웨어의 급격한 발전으로 과거에는 슈퍼컴퓨터에서나 가능했던 대용량 볼륨 데이터의 가시화가 일반 PC 환경에서도 가능하게 되었다. PC 그래픽스 하드웨어의 꼭지점 및 픽셀 세이더의 수치 계산에 최적화된 벡터 연산으로 빠른 볼륨 가시화를 가능하게 한 것이다. 그러나 그래픽스 하드웨어의 메모리 용량의 한계로 대용량의 볼륨 데이터를 빠르게 가시화하는 것은 지금까지 어려운 문제로 남아있다. 본 논문에서는 한국과학기술정보연구원에서 제작한 대용량의 인체영상 데이터인 Visible Korean Human 데이터를 여러 개의 그래픽스 하드웨어 메모리에 분산시키고 이를 꼭지점 및 픽셀 쉐이더를 이용하여 빠르게 가시화하여 고해상도의 이미지를 얻고자 하였다.
본 논문에서는 3D 텍스쳐 매핑 하드웨어(texture mapping hardware)하에서 OpenGL를 이용하여 빠른 추출(classification) 및 음영처리(shading)를 가능하게 하는 직접 볼륨 렌더링(direct volume rendering) 방법을 제안한다. 추출과정을 위해 lookup table을 통해서 볼륨 데이터의 밀도값(density)으로부터 불투명도(opacity)값을 얻어내고, 법선 벡터 블렌딩(normal blending)방법을 제안하여 볼륨 크기에 상관없이 최종 이미지에서만 음영 처리 연산을 수행한다. 본 논문에서 제시된 볼륨 렌더링의 전과정이 그래픽스 하드웨어(graphics hardware)에서 이뤄지면, 음영처리 연산의 복잡도 감소로 인하여 상호 대화적인 볼륨 렌더링이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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