• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.1-10
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• 2010

본 논문에서는 BRDF를 이용한 재질 렌더링에서 적은 수의 샘플을 사용하면서 화소(pixel) 노이즈가 없는 렌더링 방법을 제안한다. BRDF를 이용한 재질 렌더링에서 이미지 품질을 결정하는데 가장 중요한 요소 중 한가지는 모든 방향으로부터 들어오는 빛의 양을 어떻게 적분할 것인가 이다. 일반적으로 이러한 적분에는 빛의 양을 샘플값들의 합으로 근사시키는 Monte Carlo 기법이 널리 사용된다. 이 방법은 샘플링 수를 늘릴수록 실제 물체의 재질에 가깝게 렌더링이 가능하지만 많은 렌더링 연산이 필요하고, 반대로 샘플링 수를 줄이면 심각한 화소 노이즈가 발생한다. 적은 수의 샘플을 사용하면서도 화소 노이즈가 없는 렌더링을 하기 위해서, 본 논문에서는 BRDF데이터에서 렌더링 결과에 미치는 영향을 고려하여 중요한 부분을 더욱 많이 샘플링 하는 중요 샘플링 기법을 응용하며, 시점 방향에 따른 샘플들을 위치 변화를 최소화한 후, 이 인접한 시점 방향의 샘플들을 엮어서 만든 샘플 쓰레드를 제안한다. 이 샘플 쓰레드는 반사광에 따라 변화하는 샘플들의 자취를 연결한 데이터로, 이는 시점 방향에 따라 연속적으로 변하는 샘플 집합을 갖는다. 따라서 샘플 기반의 렌더링이 기본적으로 가지고 있는 화소 노이즈 현상이 발생하지 않는다. 따라서 적은 수의 샘플 쓰레드로도 노이즈가 없는 만족할만한 렌더링 결과를 얻을 수 있으며, 샘플 쓰레드를 BRDF에 따라 미리 계산해 놓을 수 있어 그래픽 하드웨어를 통한 실시간 BRDF 렌더링이 가능하다.

• 생명과학회지
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• 제26권7호
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• pp.855-867
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• 2016

말은 인류에 의해 상대적으로 일찍 가축화된 종 중 하나로써, 경주능력, 강건성 및 항병성 등과 같은 능력을 위해 인공적으로 선택되었다. 그 결과, 현재 경주마로 많이 쓰이고 있는 서러브레드의 게놈은 운동 능력에 특화된 유전자형을 많이 갖고 있다. 최근 NGS 기술의 도래와 함께 전장게놈을 대상으로 경주마의 우수한 유전형질을 찾는 연구가 유전체학의 관점에서 진행되고 있다. 그 결과 말의 게놈에 대해서도 GWAS (Genome-wide Association study)가 적용되고 있고, 우수 경주능력을 나타내는 유전자 마커가 발굴되고 있다. 아울러, 특정 샘플의 전장 전사체를 NGS 기법으로 분석할 수 있는 RNA-Seq 기법 역시 활용되고 있는데, 이를 통하여 각 개체별, 운동 전후, 한 개체의 조직별 특정 유전자의 발현 양상과 함께 전사체의 서열 등을 확인할 수 있다. DNA 서열의 변화 없이 유전자 발현을 조절하는 강력한 인자로써 DNA methylation이 주목받고 있다. 말의 게놈에 있어서도 운동 특이적 또는 개체 특이적 DNA methylation 패턴을 보여 주었고, 이는 우수 개체 선정을 위한 마커 개발에 좋은 단서를 제공해 줄 것이다. 유전자 발현을 억제하는 miRNA와, 포유동물의 유전체 내 절반 정도를 차지하고 있는 이동성 유전인자는 기능유전체 연구에 있어서 중요한 인자들이다. 이들은 인간의 게놈에서 많이 연구가 되어 왔으나, 말에서의 연구는 현재 미미한 실정이다. 하지만, 현재까지 말에서 되어 있는 위의 두 인자에 대한 연구 현황을 알아보고, 차후 우수 마 선별 연구에 적용될 가능성을 제시하였다. 기능유전체 및 후성유전체 분석 기법이 발전함에 따라 말에서도 본 연구에서 소개된 여러 가지 분석 기법이 적용되고, 우수한 경주마를 선정하는 데 많은 도움을 줄 것으로 기대하고 있다. 이에 현재까지의 우수한 경주마를 선택하기 위한 많은 연구들 및, 말 연구에 대한 앞으로의 발전 가능성에 대해 고찰하고 토의하였다.