컴퓨터 그래픽스에서 그림자는 그림자 자체로서 뿐 아니라 장면 내 물체들 간의 거리감에 대한 단서를 제공함으로써 사실감 제고 측면의 매우 중요한 역할을 한다. 그림자를 표현하기 위한 전통적인 방법으로 그림자 매핑이나 그림자 볼륨 등의 기법들이 사용되지만 점광원(point light)을 가정하므로 결과가 자연스럽지 못하다. 반면, 면광원(area light)을 사용할 경우 부드러운 그림자를 생성하므로 좀 더 사실적인 그림자 표현이 가능하지만 광원면(light source surface) 전체에 대한 적분을 요구하기 때문에 계산비용이 매우 비싸다. 이러한 단점을 극복하기 위해 차폐물(occluder)의 광원으로의 역투사(back-projection)나 반영(penumbra)의 크기 계산을 통한 필터링 등 여러 방안들이 소개되었지만 낮은 수준(order)의 근사로 인한 누광(light bleeding)이나 물결현상(ringing effect), 그리고 성능저하 등의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 그림자 아틀라스(shadow atlas)를 이용하여 이러한 문제들을 개선하는 방법에 대하여 기술한다.
적응적 메쉬 세분화(AMR)는 여러 과학과 공학 분야에서 이용되는 보편적인 계산 시뮬레이션기법이다. AMR 데이타가 계층적인 다중해상도 데이타 구조로 이뤄져 있음에도 불구하고, 어떤 적절한 자료구조로의 변형 없이, 이 데이타를 광선추적법이나 스플래팅과 같은 전통적인 볼륨 가시화 알고리즘들을 이용하여 가시화 하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 AMR 데이타로부터 생성된 k-d 트리와 팔진트리를 이용하는 계층적 다중해상도 스플래팅에 대해 설명한다. 이 기법은 최신의 범용 PC 그래픽스 하드웨어를 이용하여 AMR 데이타의 가시화를 구현하는데 적합하다. 대화식으로 변환함수와 뷰잉 / 렌더링 파라메터를 설정할 수 있는 기능을 제공하는 사용자 인터페이스에 대해서도 설명한다. nVIDIA GeForce3 그래픽스 카드를 내장한 범용의 PC를 이용해 얻은 실험 결과로부터, 제안된 기법을 이용해 AMR 데이타를 대화식으로(초당 20프레임 이상의 속도로) 렌더링 할 수 있음을 보인다. 본 기법은 시간 가변 AMR 데이터의 병렬 렌더링에도 쉽게 적응될 수 있을 것이다.
모델링 시뮬레이션 그리고 센서 장비 기술의 지속적인 발전으로 최근에 매우 높은 해상도를 갖는 방대한 크기의 볼륨 데이타들이 일반화되고 있다. 과학적 가시화 분야에서, 이러한 데이타를 고성능 병렬 컴퓨터를 사용하여 효과적으로 가시화하기 위한 다양한 대화식 실시간 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 모바일 클라이언트, 게이트웨이, 병렬 렌더링 서버로 구성되는 모바일 볼륨 가시화 시스템의 개발에 관해 설명한다. 모바일 클라이언트는 병렬 렌더링 서버에게 전달할 렌더링 / 뷰잉 파라미터를 설정할 수 있는 기능뿐만 아니라, 관심이 있는 특정 영역을 점진적으로 높은 해상도의 영상을 이용해 탐색할 수 있는 기능을 제공한다. 게이트웨이는 안정적인 서비스를 위해 모바일 클라이언트와 병렬 렌더링 서버 사이에서 주고받는 요청과 응답을 관리하는 역할을 한다. 병렬 렌더링 서버는 클라이언트로부터 전달받은 렌더링 컨텍스트를 이용하여 정의된 특정 부분 볼륨을 가시화하고, 고해상도의 최종 영상을 클라이언트에게 되돌려 주는 작업을 수행한다. 제안된 시스템은 PDA를 갖고 있는 여러 사용자가 협력작업(CSCW) 모드를 통해 동시에 볼륨 데이타 가운데 공통으로 관심을 갖는 특정 부분, 렌더링 컨텍스트, 그리고 최종 영상을 공유할 수 있도록 설계되었다.
최근에 GPU 기반의 볼륨 광선 투사법을 가속화하는 기법들이 많이 연구되고 있다. 하지만 이런 기법들은 CPU-GPU간 데이터 전송 시 병목 현상을 야기하고 계층구조를 표현하기 위한 추가적인 GPU 메모리 공간이 필요할 뿐만 아니라 불투명도 전이 함수가 변경되었을 때 실시간에 대응하지 못하는 문제점들이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 GPU 기반의 효율적인 빈 공간 도약 기법을 제안한다. 브릭(brick) 안에 포함되는 복셀들의 최대 밀도 값을 하나의 정점에 저장하고 불투명도 전이 함수에 의하여 투명하다고 판별된 정점들을 기하 쉐이더에서 삭제한다. 이 정점들을 랜더링 시간에 기하 쉐이더의 입력 값으로 사용해 투명하지 않은 영역의 바운딩 박스를 만들어 광선이 효과적으로 진행하도록 한다. 생성된 정점들은 렌더링 중에 시점의 변화에 무관하게 사용할 수 있지만 불투명도 전이 함수가 변경되면 투명하지 않은 정점들을 다시 생성해야 한다. 이는 기하 쉐이더를 통해서 GPU 안에서 고속으로 생성되기 때문에 대화식 처리가 가능하다. 제안하는 방법은 기존 광선 투사법의 결과와 동일한 영상을 생성하며 렌더링 속도는 기존의 방법에 비해 최대 10배 이상 향상되었다.
연기와 같은 유체의 모습을 영화나 애니메이션에서의 특수 효과에 활용하기 위해는 연기를 사실적으로 모델링하는 과정과 모델링 된 연기 내부에서의 빛의 흐름이 잘 반영된 렌더링 과정이 필요하다. 컴퓨터 그래픽스 분야에서는 연기 모델링의 사실성을 살리기 위해 물리 기반의 유체 시뮬레이션 기법을 많이 차용하고 있는데, 그동안 시뮬레이션 기법으로 주로 연구되어 온, 격자 기반의 Euler 방법과는 근본적으로 다른, 파티클 기반의 Lagrange 방법이 시뮬레이션 단계에서 얻을 수 있는 장점 때문에 최근 관심이 높아지고 있다. 연기 렌더링은 연기 모델링 방법에 종속적일 수밖에 없으므로, 결과적으로 격자 기반의 시뮬레이션 결과에 대한 렌더링 방법은 많이 연구되고 있는 데 비해, 파티클 형태로 산출된 연기 데이터에 대하여 사실적인 영상을 생성해주는 랜더링 기술에 대한 연구는 아직 부족한 상황이다. 이에, 본 논문에서는 Lagrange 기법을 적용하여 생성한 파티클 집합 형태의 연기 시뮬레이션 데이터를 사실적으로 렌더링하기 위해, 전역 조영을 위한 최신 랜더링 기술인 포톤 매핑 기법을 파티클 데이터에 맞게 변형 및 확장한 파티클맵 기법을 소개하고, 개선된 파티클템 기법을 제시하여, 기존 연구와의 차이점을 보여준다. 또한 렌더링 과정에서 효율성을 높이기 위해 볼륨 렌더링 방정식의 다중 산란 항을 미리 계산하는 광도맵이라는 방법을 제시한다.
삼차원 역전사(3D backprojection) 기법은 수백 장의 이차원 투영영상을 가지고 대상물의 공간적인 위치 파악이 가능한 단층 영상(tomography)을 생성하기 위해 사용되는 재구성 기법이다. 재구성 기법은 단층 영상을 구성하는 결과볼륨의 모든 화소로부터 각 화소 위치에 기여할 값을 이차원 투영영상에서 계산하여 얻어오기 때문에 결과볼륨이 커지거나 투영영상의 수가 증가하게 되면 전체 계산량은 상당히 증가하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 범용 그래픽스 하드웨어(graphics processing unit: GPU) 기반의 고속 삼차원 재구성 기법이 연구되었으며 상당한 성능 향상을 가져왔다. 본 논문에서는 기존의 단일 GPU 기반의 삼차원 재구성 기법을 다중 GPU기반으로 확장할 때 입력되는 투영영상 크기와 결과볼륨의 크기에 따라서 효율적으로 동작될 수 있는 두 가지 병렬 처리 구현 기법에 대해 제시하고 비교 분석한다. 제안한 병렬 처리 구현 기법은 투영영상을 입력 데이터로 간주하여 각 GPU가 모든 투영영상에 대해서 출력 데이터인 결과볼륨을 분할하여 생성하는 결과볼륨 분할생성 기법과 각 GPU가 투영영상을 분산적재하여 할당받은 입력 데이터에 대한 결과볼륨을 출력한 후 각각의 출력 결과를 CPU에서 합하는 투영영상 분산적재 기법이다. 실험 결과, 결과볼륨의 크기가 GPU에 모두 할당할 수 있는 크기인 경우에는 결과볼륨 분할생성 기법이 더 좋은 성능을 보였고, 결과볼륨의 크기가 GPU 메모리보다 큰 경우에는 투영영상 분산적재 기법이 더 유리하였다.
In this paper, we proposed new software for 3D rendering of MR images in the medical domain using C# wrapper of Visualization Toolkit (VTK) and Microsoft .NET framework. Our objective in developing this software was to provide medical image segmentation, 3D rendering and visualization of hippocampus for diagnosis of Alzheimer disease patients using DICOM Images. Such three dimensional visualization can play an important role in the diagnosis of Alzheimer disease. Segmented images can be used to reconstruct the 3D volume of the hippocampus, and it can be used for the feature extraction, measure the surface area and volume of hippocampus to assist the diagnosis process. This software has been designed with interactive user interfaces and graphic kernels based on Microsoft.NET framework to get benefited from C# programming techniques, in particular to design pattern and rapid application development nature, a preliminary interactive window is functioning by invoking C#, and the kernel of VTK is simultaneously embedded in to the window, where the graphics resources are then allocated. Representation of visualization is through an interactive window so that the data could be rendered according to user's preference.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.391-406
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2015
Social media have emerged as new communication channels between consumers and companies that generate a large volume of unstructured text data. This social media content, which contains consumers' opinions and interests, is recognized as valuable material from which businesses can mine useful information; consequently, many researchers have reported on opinion-mining frameworks, methods, techniques, and tools for business intelligence over various industries. These studies sometimes focused on how to use opinion mining in business fields or emphasized methods of analyzing content to achieve results that are more accurate. They also considered how to visualize the results to ensure easier understanding. However, we found that such approaches are often technically complex and insufficiently user-friendly to help with business decisions and planning. Therefore, in this study we attempt to formulate a more comprehensive and practical methodology to conduct social media opinion mining and apply our methodology to a case study of the oldest instant noodle product in Korea. We also present graphical tools and visualized outputs that include volume and sentiment graphs, time-series graphs, a topic word cloud, a heat map, and a valence tree map with a classification. Our resources are from public-domain social media content such as blogs, forum messages, and news articles that we analyze with natural language processing, statistics, and graphics packages in the freeware R project environment. We believe our methodology and visualization outputs can provide a practical and reliable guide for immediate use, not just in the food industry but other industries as well.
With all the recent progresses in computer hardware and software technology, the animation of fluids in real-time is still among the most challenging issues of computer graphics. The fluid animation is carried out in two steps - the physical simulation of fluids immediately followed by the visual rendering. The physical simulation is usually accomplished by numerical methods utilizing the particle dynamics equations as well as the fluid mechanics based on the Navier-Stokes equations. Particle dynamics method is usually fast in calculation, but the resulting fluid motion is conditionally unrealistic. The methods using Navier-Stokes equation, on the contrary, yield lifelike fluid motion when properly conditioned, yet the complexity of calculation restrains this method from being used in real-time applications. This article presents a rapid fluid animation method by using the continuum-based fluid mechanics and the enhanced particle dynamics equations. For real-time rendering, pre-integrated volume rendering technique was employed. The proposed method can create realistic fluid effects that can interact with the viewer in action, to be used in computer games, performances, installation arts, virtual reality and many similar multimedia applications.
최근 높은 해상도의 볼륨 데이터를 획득할 수 있게 되면서 제한된 용량의 메모리를 가진 그래픽 하드웨어에서 대용량 볼륨 데이터를 렌더링 하는 방법이 필요하게 되었다. 대용량 볼륨 데이터의 렌더링 방법 중 데이터를 적절히 분할하여 순차적으로 처리하는 블리킹 (bricking) 방법이 많이 사용된다. 그러나 일반적인 블리킹 방법은 직교 좌표계를 사용하는 CT와 MR 데이터를 위해 고안된 것으로, 원환체 (torus) 좌표계를 사용하는 부채꼴 형태의 초음파 볼륨 데이터에 적용하면, 관측광선이 블릭 (brick)의 곡면경계로 진입한 후 다시 빠져 나갈 때 동일한 블릭이 GPU메모리에 두번 적재되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 초음파 볼륨을 랜더링 할 때 반복적인 텍스쳐 스위칭이 발생하지 않도록 블릭의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 블릭의 경계는 곡면으로 되어 있으므로 이들의 곡률을 계산하여, 관측광선이 동일한 블록을 두 번 참조하는 영역을 찾는다. 이 영역에 해당하는 복셀들을 인접한 두 블릭들이 공유하도록 크기를 정하면 둘 중의 한 블릭에서만 재샘플링하게 함으로써 블릭이 중복 적재되는 것을 피할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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