• 제목/요약/키워드: Triangle Intersection Test

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CUDA 를 이용한 가상 객체들간의 병렬 충돌 검사 알고리즘 (Parallel Intersection Detection Algorithm using CUDA)

  • 이연희;김영준
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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    • pp.451-455
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    • 2008
  • CUDA 는 GPGPU 프로그래밍을 위해 nVIDIA 사에서 개발한 병렬 처리 프로그래밍 개발환경이다. 본 논문에서는 가상 객체들 간의 삼각형 충돌 검사 부분을 CUDA 를 이용해 병렬적으로 구현하였다. 삼각형 충돌 검사는 실시간 충돌 검사 시 주요 병목현상을 일으키는 부분이다. 하지만 CPU 와 GPU 간의 데이터 전송 지연 문제 때문에 기존의 오브젝트 스페이스상의 GPU 기반의 충돌 검사 방법으로는 이 병목현상을 해결하기 어려웠다. 그러나 데이터 전송 지연 문제를 크게 완화시킨 CUDA 를 이용해 데이터 전송에 소모되는 비용을 줄이고 또한 삼각형 충돌 검사를 병렬적으로 수행함으로써 가상 객체를 형성하는 삼각형 집합들의 충돌검사 알고리즘의 성능을 크게 향상시킬 수 있었다.

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CUDA를 이용한 효과적인 GPU 광선추적 가속 알고리즘 (An efficient acceleration algorithm of GPU ray tracing using CUDA)

  • 지중현;윤동호;고광희
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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    • pp.469-474
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    • 2009
  • 본 논문은 CUDA를 이용하여 GPU에서의 최적화된 kd-tree 탐색구조 환경과 광선/삼각형의 교차검사 알고리즘을 통한 실시간의 광선추적 시스템을 제안한다. 기존의 GPU 기반 kd-tree 탐색 알고리즘은 대부분 스택이 없는 GPU 하드웨어의 특성상 임의의 단말노드에서 기하요소의 교차검사가 실패할 경우 상위노드로 상향식 탐색을 진행하기 때문에 노드에 대한 중복 방문이 반드시 필요하거나 혹은 불필요한 메모리의 적재가 필요하기 때문에 큰 장면에 대한 광선추적은 어렵게 된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 CPU 방식의 kd-tree 탐색과 비슷하게 동작하도록 stack을 CUDA 프레임워크를 이용하여 GPU의 지역메모리로 구현하였기 때문에 기존의 방법 등에서의 문제점을 해결하였다. 또한 탐색구조를 통해서 찾은 말단 삼각형들의 처리를 위해서 최신의 CPU 기반의 교차검사 알고리즘인 Plucker 좌표계 검사를 CUDA로 구현하여 병렬 가속시켰다. Plucker 검사는 기존의 무게중심 좌표 대신에 광선과 삼각형 edge의 관계를 이용하는 간단한 연산만을 이용하는 장점이 있다. 전체 시스템은 단일 커널로 구성되어 있으며 병렬처리를 위한 복잡한 동기화나 광선패킷의 도입 없이 간단하게 구현되었다. 결과적으로 본 논문의 실험은 기존 알고리즘 대비 제안하는 알고리즘이 약 2배의 성능 향상이 있음을 보여 준다.

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Fuzzy system and Improved APIT (FIAPIT) combined range-free localization method for WSN

  • Li, Xiaofeng;Chen, Liangfeng;Wang, Jianping;Chu, Zhong;Li, Qiyue;Sun, Wei
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제9권7호
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    • pp.2414-2434
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    • 2015
  • Among numerous localization schemes proposed specifically for Wireless Sensor Network (WSN), the range-free localization algorithms based on the received signal strength indication (RSSI) have attracted considerable research interest for their simplicity and low cost. As a typical range-free algorithm, Approximate Point In Triangulation test (APIT) suffers from significant estimation errors due to its theoretical defects and RSSI inaccuracy. To address these problems, a novel localization method called FIAPIT, which is a combination of an improved APIT (IAPIT) and a fuzzy logic system, is proposed. The proposed IAPIT addresses the theoretical defects of APIT in near (it's defined as a point adjacent to a sensor is closer to three vertexes of a triangle area where the sensor resides simultaneously) and far (the opposite case of the near case) cases partly. To compensate for negative effects of RSSI inaccuracy, a fuzzy system, whose logic inference is based on IAPIT, is applied. Finally, the sensor's coordinates are estimated as the weighted average of centers of gravity (COGs) of triangles' intersection areas. Each COG has a different weight inferred by FIAPIT. Numerical simulations were performed to compare four algorithms with varying system parameters. The results show that IAPIT corrects the defects of APIT when adjacent nodes are enough, and FIAPIT is better than others when RSSI is inaccuracy.

변형 물체를 위한 GPU 기반 병렬 충돌 감지 (GPU-Based Parallel Collision Detection for Deformable Objects)

  • 성낙준;김민상;홍민;최유주
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제7권1호
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    • pp.25-32
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    • 2018
  • 변형물체 시뮬레이션은 강체 시뮬레이션에 비해 많은 연산량을 요구하기 때문에 효과적인 충돌 검사 방법을 필요하다. 그러나 CPU 기반의 충돌 검사 알고리즘을 그대로 GPU 환경에 적용할 경우 GPU의 성능을 제대로 사용할 수 없기 때문에 GPU 환경에 최적화된 충돌 감지 알고리즘과 자료구조가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 변형 물체 표현을 위해 널리 사용되고 있는 질량-스프링 시스템을 위한 GPU 기반의 병렬 충돌 감지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 AABB-옥트리 구조를 이용한 GPU 기반의 컬링 알고리즘을 통해 충돌 감지 비용을 줄이는 병렬 알고리즘과 자료 구조를 사용하였다. 본 연구에서는 모든 삼각형 쌍의 충돌을 병렬로 검사하는 기존 방법과의 비교실험을 통하여 제안 알고리즘의 효율성을 입증하였다. 실험결과, 제안된 방법은 기존의 방법에 비해서 평균 약 24%의 성능 개선을 보였다. 따라서 제안하는 방법을 통해서 변형 물체에 대한 실시간 시뮬레이션의 성능 개선이 가능할 것으로 기대한다.