• ETRI Journal
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• 제42권4호
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• pp.608-618
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• 2020

We present a novel GPU-based ray-casting algorithm for volume rendering of unstructured grid data. Our volume rendering system uses a ray-casting method that guarantees accurate rendering results. We also employ the per-pixel intersection list concept in the Bunyk algorithm to guarantee an accurate result for non-convex meshes. For efficient memory access for the lists on the GPU, we represent the intersection lists for all faces as an array with our novel construction algorithm. With the intersection lists, we perform ray-casting on a GPU, and a GPU thread handles each ray. To increase ray-coherency in a thread block and improve memory access efficiency, we extend a prior image-tile-based work distribution method to fit modern GPU architectures. We also show that a prior approach using a per-thread local buffer to reduce redundant computation is not appropriate for modern GPU architectures. Instead, we take an on-demand calculation strategy that achieves better performance even though it allows duplicate computations. We applied our method to three unstructured grid datasets with different characteristics. With a GPU, our method achieved up to 36.5 times higher performance for the ray-casting process and 19.7 times higher performance for the whole volume rendering process compared with the Bunyk algorithm using a CPU core. Also, our approach showed up to 8.2 times higher performance than a GPU-based cell projection method while generating more accurate rendering results. These results demonstrate the efficiency and accuracy of our method.

• 한국게임학회 논문지
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• 제12권2호
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• pp.53-62
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• 2012

볼륨 광선 투사법은 볼륨 데이터를 가시화하는 기법 중 고화질 영상을 만들어내는 기법이다. 하지만 일반적으로 볼륨 데이터는 매우 크기 때문에 렌더링 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 이를 보완하기 위하여 최근에는 GPU를 이용하여 볼륨 광선 투사법을 가속화하는 많은 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 볼륨 광선 투사법을 가속화하기 위한 GPU 기반의 옥트리 탐색을 통한 효과적인 빈 공간 도약 기법을 제안한다. 여기서는 최대-최소 옥트리를 생성하고 옥트리의 루트 노드부터 정점분할을 이용하여 빈 공간을 식별한다. 찾아낸 빈 공간을 삭제함으로써 볼륨 데이터에서 의미 있는 객체를 둘러싸는 바운딩 다면체를 최소화 시킨다. 최소화 된 바운딩 다면체에 대해서만 렌더링을 진행함으로써 기존의 볼륨 광선 투사법과 비교하여 빠른 시간에 동일한 결과물을 생성한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.17-26
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• 2015

본 연구는 클라이언트 서버 기반의 볼륨 가시화 시스템에 대해 설명한다. 소형 병원에서의 볼륨 가시화 시스템은 소수의 사용자만이 동시에 사용한다는 점에 착안하여, 단일 GPU를 장착한 PC를 렌더링 서버로 사용하고 클라이언트는 현재 대중적으로 사용하는 스마트 폰과 같은 안드로이드 기반의 모바일 장비를 사용하였다. 사용자가 클라이언트 응용 프로그램을 이용하여 렌더링 요청을 하면, 서버는 GPU를 사용하여 볼륨 가시화를 수행한다. 렌더링 영상은 서버에서 JPEG나 PNG 형식으로 압축하는데, 네트워크 전송량을 감소시켜 가시화 속도를 향상시킬 수 있다. 추가적으로 사용자가 터치 스크린을 드래그 하는 경우 반응시간을 향상하기 위해, 사용자가 발생하는 일부의 이벤트를 제거하며 서버는 제거된 이벤트를 보간을 통해 보상하는 방법을 제안한다. 그 결과로 제안 시스템은 5명의 동시 사용자에 대해 GPU를 장착한 단일 상용 하드웨어로 실시간 볼륨 가시화가 가능하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.316-324
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• 2007

의료영상에서 사용하는 MIP 볼륨 렌더링은 CT나 MR 등의 볼륨데이터에서 시각 광선으로부터 높은 밝기 값을 추출하여 혈관과 뼈와 같은 환자의 조직을 보여주는 볼륨 렌더링 기법이다. 최근 GPU를 MIP 볼륨 렌더링에 사용하여 대용량 의료영상 데이터에 대해서도 속도가 빠른 렌더링이 가능하게 되었다. 볼륨데이터를 여러 각도에서 관찰하면, 일반적으로 시각과 동일한 방향의 텍스쳐 평면과 볼륨 경계평면이 비스듬하게 교차한다. 볼륨데이터의 외부에는 값이 존재하지 않으므로 경계부분에서 공간 주파수가 높게 나타난다. 기존의 MIP 렌더링은 샘플링 간격이 일정하기 때문에 경계부분에서 데이터의 손실이 생겨 알리아싱이 나타나는 문제가 있다. 화질을 개선하기 위해 샘플링 간격을 줄여 슬라이스수를 증가시킬 수 있으나, 이때는 렌더링 수행 시간이 길어지게 된다. 이 논문에서는 기존 렌더링 결과에 볼륨 경계 평면을 추가로 렌더링하는 방법을 제안한다. 이 방법은 주파수가 높은 경계 부분의 샘플링 간격을 줄여 화질을 향상시킨다. 한편 MIP는 샘플링 순서에 무관하므로 추가된 슬라이스는 기존 렌더링 영상을 손실시키지 않는다. 증가된 슬라이스는 경계부분인 여섯 평면에 불과하므로 렌더링 수행시간에는 거의 영향을 주지 않고 화질을 개선할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권12호
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• pp.1165-1176
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• 2010

구름, 연기, 가스 등과 같은 반투과 매체 (participating media)를 사실적으로 가시화해주기 위해서는 그 내부에서 빛이 진행하는 과정을 물리적으로 시뮬레이션 해주어야 한다. 이 과정은 볼륨 렌더링 방정식이라는 적분 방정식을 통하여 표현할 수 있으나, 이를 정밀하게 푸는 것은 상당한 계산 시간을 요한다. 최근 GPU의 성능 향상에 힘입어, 반투과 매체에 대한 고속의 렌더링 기법들이 소개되고 있으나, 아직도 해결해야할 문제들이 많이 남아있다. 본 논문에서는 기존의 GPU 기반의 반투과 매체 렌더러의 기능/성능 향상을 위하여 적용한 렌더링 기법들을 설명하고, 그러한 노력들이 어떠한 개선 효과를 달성하였는지 분석한다. 이러한 기법들은 추후 각종 디지털콘텐츠 제작에 있어 특수 효과 생성을 위한 고속의 사실적인 볼륨 렌더러 구축에 유용하게 적용될 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.1229-1237
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• 2011

직접 볼륨 렌더링은 반투명한 물체에 대한 고화질 영상 생성이 가능한 기법으로 광선 투사법이 대표적이다. 이것은 각 화소별로 오브젝트 공간상의 관심 영역을 샘플링하기 때문에 높은 해상도의 영상을 생성할 수 있지만, 각 샘플점마다 반복적으로 수행하는 텍스처 참조와 누적연산 때문에 렌더링 성능이 저하되는 문제가 있다. 최근에는 연산 능력이 매우 커진 GPU를 이용해 광선 투사법을 가속화하는 기법들이 많이 연구되고 있지만 이들 역시 전처리 단계 및 추가적인 메모리 사용이 불가피하다. 본 논문에서는 반투명 물체의 표현이 가능하고, 전처리 과정 및 추가적인 텍스처 메모리를 사용하지 않으면서 기존의 방법들보다 고속으로 볼륨 데이터를 가시화할 수 있는 포인트 프리미티브 기반의 새로운 볼륨 렌더링기법을 제안한다. 이 방법은 볼륨 데이터를 샘플링하여 포인트 프리미티브를 생성하고 이를 이미지 평면상에 투영하는 방식으로 수행속도가 매우 빠르다. 또한, 생성된 포인트 프리미티브를 실행시간에 추가 및 삭제할 수 있기 때문에 OTF를 변경해도 실시간 대응이 가능하다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.1025-1030
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• 2007

여러 학계와 산업계로부터 인체영상과 같은 정적인 볼륨 데이터뿐만 아니라, 유체 흐름과 같은 동적으로 움직이는 Time-Variant 볼륨 데이터에 대한 실시간 렌더링의 요구가 계속되고 있다. 일반적으로 Time-Variant 데이터는 그 크기가 정적 볼륨 데이터의 수배에서 수백 배에 이르러, 이를 실시간으로 가시화하는 데에 많은 어려움이 있어왔다. 한편, PC 그래픽스 하드웨어의 급격한 발전에 따라 슈퍼컴퓨터나 다수의 컴퓨터들을 이용한 병렬/분산 렌더링으로나 가능했던 Time-Variant 볼륨 데이터의 실시간 볼륨 렌더링을 한대의 일반 PC에서 수행하려는 시도가 계속되고 있다. GPU의 꼭지점 및 프래그먼트 쉐이더(vertex & fragment shader)는 수치 계산에 최적화된 벡터 연산과 사용자 프로그래밍 기능으로 빠른 볼륨 렌더링을 일반 PC에서도 가능하게 했다. 본 논문에서는 GPU를 이용해서 Time-Variant 볼륨 데이터를 빠르게 가시화하고, 이렇게 개발한 GPU 볼륨 렌더링 프로그램을 사용자가 사용하기 편리하도록 사용자 친화적인 유저 인터페이스를 설계하고 구현하였다. 특히, 시간에 따라 동적으로 변화해야 하는 전이함수를 최대한 편리하게 생성할 수 있도록 전이함수 에디터에 중점을 두었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권6호
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• pp.191-196
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• 2009

볼륨 렌더링은 볼륨 데이터로부터 유용한 정보를 추출하여 시각화 하는 방법이다. 일반적으로 볼륨 렌더링에서 사용하는 데이터가 크기 때문에 실시간 처리가 가능한 수준의 빠른 렌더링을 위한 가속기법들이 중요하다. 최대-최소 8진트리는 고속 볼륨 렌더링을 위한 자료구조이지만, 볼륨데이터가 클수록 생성시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 CUDA를 이용하여 GPU에서 최대-최소 8진트리의 생성을 가속화 하는 방법을 제안한다. 먼저 볼륨데이터에 Space Filling Curve를 적용하여 3차원의 데이터를 연속적인 1차원 배열형태로 변환한다. 이렇게 변환된 데이터로부터 최대-최소 8진트리 자료구조를 만들어 빈공간 도약기법에 적용함으로써 렌더링 속도를 향상시킬 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.47-54
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• 2017

본 논문은 향상된 곡률기반 GPU 등가면 레이캐스팅 기법을 제안한다. 제안한 방법은 등가면을 계산할 때 Sigg et al. [1]이 제안한 고속연산 기법을 사용하고 미분값을 계산할 때는 드 부어 알고리즘을 사용한다. 이렇게 함으로써 추가적인 텍스쳐 읽기연산의 수를 84번에서 27번으로 줄일 수 있어, 플랫폼에 따라 편차는 있으나 결과적으로 최고 약 30%가량 성능이 향상된다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.75-83
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• 2019

직접 볼륨 렌더링은 의료영상과 같은 3차원 볼륨 데이터의 가시화에 널리 사용되는 방법이다. 본 논문은 직접 볼륨 렌더링의 깊이 인식을 향상시키기 위해 피사계 심도 효과를 볼륨 광선투사법에 적용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 인간의 지각 모델을 기반으로 카메라 모델을 적용하며 지터드 렌즈 샘플링을 사용하여 제한된 개수의 광선으로 사실적인 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 전처리 과정 없이 GPU 파이프라인 안에서 피사계 심도를 바로 계산하여 볼륨 데이터의 대화식 탐색이 가능하다. 의료영상을 포함한 여러 데이터에 적용한 실험에서 기존 방법보다 2.6~4배 빠른 시간에 피사계 심도 효과를 표현하여 깊이 인식에 보다 도움을 주는 영상을 생성하는 것을 확인하였다.