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.
깊이 영상 기반 렌더링은 깊이 정보를 활용하여 가상 시점의 영상을 생성하는 기술로 다양한 3차원 영상시스템에서 필요로 하는 기술이다. 깊이 영상 기반 렌더링에서 가장 어려운 과제는 가상 시점 영상에서 새롭게 드러나는 부분을 채우는 과정이다. 영상 인페인팅은 이 과정에서 보편적으로 활용되는 방법이다. 본 논문에서는 홀을 채우는 과정에서 발생하는 오류를 줄이고 자연스럽게 채우는 방법을 제안한다. 먼저 색상 영상의 정보와 깊이 정보를 활용하여 지역적으로 적응적 패치 크기를 선택하도록 하였다. 또한 패치 간 유사도에 따라 홀을 채우는 방법을 한 번에 채우는 경우와 부분적으로 채우는 경우로 구분하였다. 이를 통해 오류의 발생을 줄이고 깊이 영상 기반 렌더링에서 가장 큰 문제가 되는 오류의 전파를 억제하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법보다 시각적으로 자연스러운 가상 시점 영상을 생성하는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 넓은 지형에 분포하는 많은 수의 나무를 사실적이면서 효율적으로 표현하는 나무 모델 방법을 제안한다. 나무 가지의 재귀적 계층 구조와 싹으로부터 자기조직화를 통한 가지 생성 과정을 결합하여 단순화시킴으로써 보다 직관적이고 효율적으로 나무를 생성한다. 이러한 생성 과정은 사용자가 단계별 구조와 가지 길이, 분포, 방향과 같은 외형 조절을 인터랙티브하게 제어할 수 있도록 한다. 또한 많은 수의 나무를 동시에 제어하여 다양하게 성장시킬 수 있도록 하는 환경 적응형 모델을 설계하고 이를 효과적으로 처리하는 성장 환경 적용 방법을 제안한다. 여기에 넓은 지형위에 분포하는 복잡한 나무 모델의 실시간 시뮬레이션을 위해 GPU(Graphics Processing Unit)를 통한 렌더링 과정과 가지 표면의 연속적 세분화단계, 그리고 인스턴싱 기법을 도입한다. 제안한 나무 모델을 통해 넓은 지형에 다양한 나무를 사실적이고 효율적으로 표현할 수 있는지 여부를 시뮬레이션을 통해 확인한다.
The metal halide lamps are now widely used in the application and commercial lighting due to their attracting properties such as good color rendering and high efficiency. But, they have the serious problem of acoustic resonance for high frequency operation and they need the high voltage to ignite. So, they have not been applied to indoors. Over the past few years, a considerable number of studies have been conducted on the electronic ballast together with hot restarting and resonance phenomenon. But, very few attempts have been made with the adaptive ignition method according to the lamp state. In this paper, electronic ballast is proposed for metal halide lamps with an igniter for adaptive ignition. The proposed electronic ballast can generate different ignition voltages according to the arc tube state.
본 논문은 시청자의 위치에 최적화된 입체음향을 제공하는 TV 개발에 관한 것으로 2 개의 TV 스피커만으로 5.1 채널 스피커가 주는 입체음향 효과를 제공해준다. 기존의 Speaker Virtualizer 기술은 시청자가 특정 위치(Sweet Spot)를 벗어나면 입체음향 성능이 현저히 저하된다. 반면, 본 논문에서 제안하는 Adaptive Virtualizer 기술은 초음파가 장착된 리모콘을 사용하여 시청자의 위치를 인식하고 인식된 시청자의 위치 정보를 활용하여 청취위치에 해당하는 HRTF로부터 설계된 Filter를 Update 하고 두 스피커의 출력레벨 및 시간지연 값을 보정함으로써 최적의 입체음향을 재현한다. 본 논문에서는 실시간 구현을 위해 Speaker Virtualizer의 계산량을 최소화하는 기술을 제안하고 다양한 청취 위치에 해당하는 Filter를 설계하고 설계된 Filter를 효율적으로 Update 하는 Adaptive Virtualizer 기술을 제안한다. 또한, 초음파를 이용한 시청자 위치 인식 기술 및 전체 시스템 통합 기술을 제시한다.
The metal halide lamps are now widely used in the application and commercial lighting due to their attracting properties such as good color rendering and high efficiency. But they have the serious problem of acoustic resonance for high frequency operation and they need the high voltage to ignite. So, they have not been applied to indoors. Over the past few years, a considerable number of studies have been conducted on the electronic ballast together with hot restarting and resonance phenomenon. But very few attempts have been made with the adaptive ignition method according to the lamp state. In this paper, electronic ballast is proposed for metal halide lamps with an igniter for adaptive ignition. The proposed electronic ballast can generate different ignition voltages according to the arc tube state.
이 논문에서는 의료용 초음파 볼륨 데이터의 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 방법을 제안한다. 초음파 영상은 잡음이 심하여 필터링이 필요하다. 기존의 2차원 필터링은 인접한 슬라이스 간 정보를 무시하고 기존의 3차원 필터링은 속도가 느리거나 잡음 제거 효과가 떨어지는 필터를 적용하였고 또한 초음파 데이터의 샘플링 특성을 고려치 않아 균등하게 필터링 하지 않았다. 이를 해결하기 위해 잡음제거에 효과적인 양방향 필터를 병렬로 빠르게 처리하고 필터 영역에 따라 윈도우 크기를 달리하는 기법을 제안한다. 공간 필터의 합산영역 테이블을 이용하여 병렬로 빠르게 필터링하고 윈도우 크기는 필터 영역에 따라 비례적으로 결정한다. 실험은 평균 필터와 양방향 필터, 양방향 적응 필터를 적용한 초음파 볼륨 렌더링 영상에서 잡음 제거와 원본 손실 정도를 비교한다. 이렇게 하여 양방향 필터링을 빠르게 수행하면서 기존 보다 균등하게 필터링하여 잡음을 효과적으로 정확하게 제거할 수 있다.
본 논문에서는 iCAM06의 HDR (High Dynamic Range) 영상 렌더링을 위한 적응적 표준 편차를 이용한 자동레인지 고속 양방향 필터 (auto-range fast bilateral filter, FBF)를 제안한다. 다양한 노출 시간으로 촬영한 여러영상들은 전체 다이나믹 레인지를 포함한 한 장의 HDR 영상으로 만들어진다. HDR 영상 렌더링의 대표적인 알고리즘은 iCAM06이며, 이는 국부 백색 적응 (local white point adaptation), 색 순응 (color adaptation), 및 영상 처리 변환 (image processing transformation, IPT) 같은 iCAM 구조를 기초로 한다. iCAM06의 고속 양방향 필터는 레인지 필터에서 고정 표준 편차를 사용한다. 이는 넓고 낮은 분포를 가지는 고 자극치 영역에서 불필요한 고속 양방향 필터 계산의 원인이 된다. 이를 해결하기 위하여 XYZ 각 자극치 영상을 경계값에 의해 저 자극치 영상 및 고 자극치 영상으로 나눈 후, 각 자극치 영역에 대하여 히스토그램 분포에 기초한 가변 표준 편차를 이용한다. 실험 결과에서 제안한 방법이 기존의 고속 양방향 필터보다 계산 속도가 개선되었음을 확인하였다.
사진트리 기반의 지형 시각화 기법은 많은 응용 프로그램에서 활용되어 왔다. 하지만 전체 과정이 CPU에서 수행되기 때문에 GPU를 사용하는 다른 방법들에 비해 렌더링 성능이 떨어진다. 본 논문에서는 사진트리 기반의 지형 시각화 기법을 GPU에서 수행할 수 있도록 오차텍스처와 LOD텍스처를 제안하고, 상세단계가 적용된 사진트리 블록을 동일한 해상도의 메쉬로 채워서 렌더링 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 전처리 단계에서는 보편 공간에서 사진트리의 연속된 두 단계사이에서 지형의 높이 값 차이를 계산하여 오차텍스처에 저장한다. 렌더링 단계에서는 저장된 오차 값을 이용하여 투영된 오차 값을 계산하고, 그 결과를 LOD텍스처에 저장한다. LOD텍스처에 저장된 값을 이용해서 블록단위로 시각 절두체 선별을 하고 상세단계를 선택한다. 이 방법은 부하가 큰 상세 단계 선택 작업을 GPU에서 수행하고 블록단위 연산을 함으로써 작업량을 줄일 수 있다. 상세 단계가 서로 다른 블록이 인접해 있을 경우 T-정점 때문에 크랙이 발생하는데 원본 고도 데이터의 밉맵을 활용해서 이것을 제거할 수 있다.
회화적 렌더링은 색상, 방향, 크기 그리고 모양 등 브러시 스트로크의 특징을 결정하는 파라미터들에 의해서 다양한 결과를 만들어 낼 수 있다. 본 논문에서는 참조 데이터를 이용하여 소스 영상에 가장 적합한 브러시 스트로크 생성에 관한 방법을 제안하고자 한다. 색상은 실제로 화가들이 사용한 팔레트 색상을 생성하여 이용하였다. 팔레트를 생성하기 위하여 본 논문에서는 특정화가(특히, 고흐)의 작품에서 주로 사용된 색상을 참조하였으며 소스 영상에서 사용된 색상과 생성된 팔레트 색상을 비교하여 가장 비슷한 색상으로 색상을 변환하여 브러시 스트로크의 색상을 결정하였다. 방향은 반 고흐 스타일 같은 동적인 방향성을 가지는 브러시스트로크를 표현하기 위해 소스 영상의 에지방향을 참조 데이터로 사용하여 에지 주변의 브러시 스트로크의 방향을 보간하는 방법을 적용하였다. 크기는 그리고자 하는 대상의 크기에 따라 각 레이어 별로 폭이 큰 브러시에서 작은 브러시 순으로 결정하였다. 마지막으로, 모양은 소용돌이치는 듯한 반 고흐 스타일을 표현하기 위해 스플라인 곡선을 적용하였다. 이런 방법으로 만들어진 브러시 스트로크는 영영 분할된 각 레이어별로 적용하였으며 렌더링 후에 각 레이어를 합성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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