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.
3D MMORPG(Massive Multi-play Outline Role Playing Game) 게임은 넓은 3차원원지형을 실시간으로 표현되어야 하며, 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 이러한 지형 처리를 위하여 메쉬나 버텍스, 혹은 폴리곤으로 사실적인 지형처리와 렌드링 속도 향상을 위하여 3차원 폴리곤을 동적으로 생성시키는 방법을 이용하려고 한다. 넓은 지형을 처리하기 위해서는 전체를 한번에 표현하기보다는 페이지 단위로 처리하기 위하여 격자화된 타일로 이루어진 맵으로 처리할 수 있다. Height field 처리 기법은 일정한 영역을 페이지 단위로 구분하고 처리할 수 있다. 옥트리를 이용하여 공간을 입체적인 컬링 방법으로 분할하고, 이를 세부 수준으로 나누어 처리하기 위해 CLOD(Continuous Level of Detail) 개념을 적용할 수 있다. 거리의 변화에 따라 지명을 표현하는 vertex들을 병합 또는 삭제함으로써 그 표현의 정도를 동적으로 달리 할 수 있는 CLOD를 이용하여 카메라의 위치와 방향에 따라 적절한 폴리곤을 생성해 낼 수 있다. 본 논문은 3 차원의 넓은 외부 지형을 실시간으로 처리할 경우 발생되는 그래픽 문제를 해결하기 위해 사용되는 방법 중에서 대표적인 방법을 통하여 효율적인 처리 기법을 제시하려 한다.
본 연구는 옥트리로 색인한 대용량 3차원 포인트 클라우드를 다중코어를 이용하여 병렬로 탐색함으로써 탐색 속도를 향상시키는 것을 목표로 한다. 특히 주어진 좌표로부터 일정 반경 내에 존재하는 포인트를 병렬로 탐색하기 위하여 다수의 리프 노드에 동시에 접근하는 방식을 개발하는 것에 초점을 두었다. 이를 위하여, 탐색 부하를 각 코어에 분배하는 과정에서 코드 중 for 루틴을 OpenMP에 의하여 자동으로 나누는 방식과 공간적 분할을 고려하는 방식 등 두 가지 병렬 탐색 방식을 제안하였다. 병렬 및 비병렬 탐색 방식을 평가하기 위하여 지상 레이저 스캐너로 취득한 약 1800만개의 3차원 포인트로부터 옥트리를 생성하고 8개 코어가 집적된 CPU가 1개 장착된 시스템에 적용하였다. 결과적으로 두 가지 병렬 탐색 방식 모두 비병렬 탐색 방식보다 수배의 성능 향상 효과를 나타내었으며, 두 병렬 방식은 탐색 반경에 따라 서로 경합하는 양상을 나타내었다. 향후 코어별 탐색 부하 분배 방식을 개선하여 병렬 탐색 속도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 실시간으로 상호작용이 가능한 광범위한 3차원의 넓은 외부영역을 렌더링하기 위해 공간문할 방법으로 제한적 옥트리를 이용하고, 충돌검출 방법으로 계층적 경계상자를 사용하여 효과적으로 충돌검출을 하는 방법을 소개한다. 넓은 외부 영역을 동적으로 빠르게 처리하기 위해 공간을 분할시켜 처리영역을 축소하고 3차원 공간을 고정볼륨 바운드를 구축한 후 이를 처리 값으로 이용한 계층적 경계상자를 이용하여 충돌처리를 한다. 옥트리는 정적인 물체에 대한 정확한 표현 시 주로 사용되나 본 논문에서는 이를 동적인 환경에 이용하기 위하여 제한적 OSF를 사용한다. 또한 폴리곤의 충돌검사를 모두 하지 않고 빠른 시간에 충돌검출을 판단할 수 있는 방법과 경계상자의 충돌검출에 대한 비용이 3차원 개체 개수에 대해 비례하여 증가하는 데에 대한 개선 방법을 제안한다.
본 논문은 3차원 텍스쳐 기반의 볼륨 가시화를 위한 GPU 대역폭에 효과적인 렌더링 기법을 제안한다. 전처리 과정에서 옥트리를 이용하여 원본 볼륨 데이터를 계층적으로 균일한 크기로 분할하여 실제 영역만을 효과적으로 검출하게 되고, 렌더링 시에는 가시순서에 따라 옥트리를 탐색하며 리프 노드의 각 부볼륨을 텍스쳐 매핑 유닛에서 처리하고 블렌딩 유닛에서 이를 합성한다. 작은 크기($16^3$ 또는 $32^3$)의 부볼륨 처리는 텍스쳐와 픽셀 캐시의 이용율을 높이고 공백 공간 생략을 가용하게 하여 GPU의 메모리 대역폭을 크게 줄여 렌더링을 가속할 수 있다. 제안하는 기법의 캐시 효율, 메모리 트래픽, 렌더링 시간 등 다양한 실험 결과와 성능분석이 제공된다. 실험 결과는 제안하는 기 법이 전통적인 렌더링 방법에 비해 평균 11배의 대역폭 감소와 3배 빠른 렌더링을 가능하게 하여 GPU를 이용한 볼륨 렌더링에 효과적인 방법임을 보여주었다.
This paper develops an octree-based algorithm for machining simulation. Most commercial machining simulators are based on the Z map model, which has several limitations in terms of achieving a high level of precision in five-axis machining simulation. Octree representation being a three-dimensional (3D) decomposition method, an octree-based algorithm is expected to be able to overcome such limitations. With the octree model, storage requirement is reduced. Moreover, recursive subdivision is processed in the boundaries, which reduces useless computations. The supersampling method is the most common form of antialiasing and is typically used with polygon mesh rendering in computer graphics. The supersampling technique is being used to advance the efficiency of the octree algorithm..
최근 하드웨어의 급속한 발전으로 3차원 그래픽의 적용 분야도 다양화 되어가고 있다. 3차원 가상도시를 배경으로 하는 3D MMORPG(Massive Multi-play Online Role Playing Game)와 같은 게임을 설계하기 위하여 필요한 세부 기술은 다양한 이론이 병합되어야 한다. 3D MMORPG 게임엔진은 거대한 3차원 도시의 수많은 빌딩과 개체론 실시간으로 빠르게 처리되어야 하기 때문에 렌드링의 처리뿐만 아니라 속도에 영향을 미치는 많은 요소를 가지고 있다. 이러한 게임엔진의 설계에서 중요하게 다루어지는 것은 처리 속도이다. 기존의 3D MMORPG에서 충돌검출의 방법으로 경계상자를 적용하지만 이 방법은 거대지형에서의 충돌 검출 시 속도가 느려지기 때문에 적용하기에는 바람직하지 않다. 따라서 본 논문은 거대지형상의 3D MMORPG 게임에서 발생되는 충돌검출 속도를 향상시키고자 한다. 즉 이러한 처리에서 본 논문은 다음과 같이 제시한다. 첫째 폴리곤의 충돌검사를 모두 하지 않고 빠른 시간에 충돌검출을 판단할 수 있다. 둘째 경계상자의 충돌검출에 대한 비용이 3차원 개체 개수에 대해 비례하여 증가하는 데에 대한 개선 방법을 제시한다. 그 처리 과정은 3D MMORPG 넓은 가상공간을 동적으로 처리하기 위해서는 제한적 OSP를 사용하여 공간분할을 한다. 분할된 3차원 공간을 계층적 경계상자를 이용함으로써 충돌검출에 필요한 개체를 검색하고 이론 통하여 충돌검출 속도를 개선시킬 수 있을 것이다.
Large number of part design for aircraft and automobile is preceded by functional or sectional design groups for efficiency. However, interferences and gaps can be found when the parts and sub-assemblies by those design groups are to be assembled. These interferences and gaps cause design changes and additional repair processes. While interference problem has been resolved by digital mockup and concurrent engineering methodology, gap problem has been covered by temporary treatment of filling gap with sealant. This kind of fast fix causes fatal problem of leakage when the gap is too big for filling or the treatment gets old. With this research, we have developed a program to find the gap automatically among parts of assembly so that users can find them to correct their design before manufacturing stage. By using decomposition model representation method, the developed program can search the gap among complex car body parts to be visualized with volumetric information. It can also define the boundary between the gap and exterior empty space automatically. Though we have proved the efficiency of the developed program by applying to automobile assembly, application of the program is not limited to car body only, but also can be extended to aircraft and ship design of large number of parts.
건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 항공사진측량기술을 이용하여 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근에는 항공라이다(LiDAR) 데이터를 이용한 건물모델링 방법에 대한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 항공라이다 데이터를 이용한 대부분의 3차원 건물모델링 연구는 보간과정을 통하여 격자구조로 변환하거나 수치지도 또는 항공영상 등의 이종 데이터간의 융합을 통하여 건물을 모델링하는 방안 등을 제시하였다. 본 논문에서는 점 데이터의 격자구조로의 변환 및 이종 데이터간의 융합 등의 방법을 배제하고 항공라이다 데이터만을 이용한 건물의 자동 모델링 방법을 제안하였다. 건물로 분류된 항공라이다 데이터를 옥트리 분할을 기반으로 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 건물의 구성요소를 추출한다. 추출되어진 건물의 구성요소를 대표하는 모델을 생성하여 전체적인 건물의 3차원 모델을 구성한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 다양한 형태의 건물 모델을 자동으로 구성할 수 있었다.
뇌의 하부 구조인 해마의 전역적 부피 감소와 국부적 형상 변화는 정신의학적 질환에 깊게 관련되어 있다. 해마 구조에 관한 형상 분석 연구는 크게 해마 형상 표현 모델을 구축하고, 이러한 형상 표현으로부터 형상 유사성을 계산하는 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 우선 해마에 관한 MRI 데이터를 입력으로 받아, 마칭큐브 알고리즘을 사용하여 다해상도 메쉬 모델을 구축한다. 이렇게 구성된 다각형 모델은 깊이맵 기반의 복셀화 방법을 이용하여 중간 단계의 이진 복셀 데이터로 변환된다. 그리고 변환된 복셀 데이터로부터 슬라이스 기반의 골격화 방법에 의하여 해마의 3차원 골격을 추출한다. 그런 후에 옥트리 기반의 다해상도 형상 표현을 얻기위해 해마의 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 계층적으로 공간 분할하여 저장하고, 광선 추적 기반의 메쉬 샘플링 방법을 적용하여 샘플 메쉬 데이터를 추출한다. 최종적으로, 형상간 유사성 측정을 위하여 추출된 골격으로부터 방사되는 광선들과 충돌되는 각 샘플 메쉬 쌍에 대하여 $L_2$과 하우스도르프 거리를 계산하고 인터랙티브한 국부적 형상 분석을 지원하기 위하여 마우스 피킹 인터페이스를 채택한다. 이것은 형상의 국부적 변화에 대하여 다양한 해상도에 기반한 형상 분석을 가능하게 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여, 제시한 형상 분석 방법이 회전과 스케일 등의 변환에 강인하고, 특히 형상의 국부적 변화 정도를 정확도를 유지하면서 빠르게 평가하는데에 효과적임을 확인하였다. 경로의 수신 신호가 완전 동기 된 수신 신호임을 확인하였다.omonas aeruginosa PA01과 $82\%$로 가장 높은 유사성을 보였고 Pseudomonas arvilla C-1와는 $71\%,$ Pseudomonas putida KT2440과는 $59\%,$ 그리고 Pseudomonas sp. CA10과는 $53\%$의 상동성이 각각 존재하는 것으로 확인하였다.)을 가지고 있음이 확인되었다. 사람에 직접적인 유해성을 가지고 있는 지 확인하기 위해 사람 방광 유래의 T-24세포와 장내 표피 유래의 Caco-2세포에 대한 부착능을 시험하였을 때, 16균주$(42.1\%)$가 T-24방광 세포에, 그리고 17균주$(44.7\%)$가 Caco-2장세포에 대해 강한 부착능을 나타내었다. 특히 11균주$(28.9\%)$는 두 세포 모두에 강한 부착능을 가지고 있었다. Filter mating method를 수행하여 이들 균주들의 독소 생산 유전자와 항생제 내성 유전자가 사람에서 분리된 균주로 전달되는 것을 확인할 수 있었다. 본 실험의 결과는 설사 중상을 나타내는 돼지로부터 분리된 용혈성 E. coli의 독성과 세포 부착능력, 그리고 항생제 내성간의 상호 연관성을 보여주지 않았으나 동물 분리 세균의 항생제 내성과 독소 생산 능력이 유전자 전달을 통해서 뿐만 아니라 세균의 직접 접촉에 의해서도 인체로 전달될 수 있는 것을 보여주는 것이다.다. 본 연구를 토대로 장시간의 체외순환에서는 신장기능을 대표하는 수치들에도
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[게시일 2004년 10월 1일]
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