볼륨 탐색을 위한 3D 가우시안 스플래팅 기반 TF 디자인 프레임워크 = 3D Gaussian Splatting-based Transfer Function Design Framework for Volume Exploration

국문 초록 (Abstract)

대용량 의료 및 과학 볼륨 데이터의 효율적인 시각화를 위한 직접 볼륨 렌더링(Direct Volume Rendering, DVR) 기법은 데이터의 내부 구조를 탐색하는 데 필수적인 역할을 수행한다. 그러나 DVR의 시각화 품질을 결정하는 전이함수(Transfer Function, TF) 설계는 스칼라 값과 광학적 속성 간의 비선형적이고 복잡한 매핑 관계에 의존하므로, 사용자가 원하는 구조를 직관적으로 식별하고 제어하는 데 많은 시행착오를 요구하는 난제로 남아 있다. 이에 본 연구는 최근 3차원 장면 복원 분야에서 주목받고 있는 3D Gaussian Splatting (3DGS) 기술을 접목하여, 기존 전이함수 설계의 비직관성을 극복하고 렌더링 이미지를 기반으로 한 새로운 개념의 직관적 볼륨 탐색 프레임워크를 제안한다. 제안하는 방법론은 3DGS의 명시적 표현력을 활용하여 기존의 수학적 파라미터 조작을 화면상의 객체 중심 구조 편집 과정으로 재정의한다. 이를 위해 먼저 기존 3DGS의 시점 의존적 색상 표현을 뷰 독립적 모델로 단순화하고 가시성 기반의 부유 가우시안(Floater) 정제 기법을 도입하여, DVR 편집에 필수적인 시각적 일관성과 구조적 명확성을 확보하였다. 또한, 단순한 물성 정보의 한계를 넘어 의미 단위의 정교한 제어를 위해 색상 기반 전역 분류와 공간 밀도 기반 지역 세분화를 결합한 2단계 계층적 클러스터링 기법을 제안하였다. 마지막으로, 구축된 계층적 가우시안 구조 위에서 사용자가 HSV 색상 공간을 통해 직관적으로 속성을 조절할 수 있는 사용자 인터페이스(GUI)를 구현하였다. 다양한 볼륨 데이터셋을 이용한 실험 결과, 제안 기법은 분석에 충분한 시각적 재구성 품질을 보존하면서도 내부 구조 탐색을 방해하는 시각적 노이즈를 효과적으로 제거하고, 기존 전이함수 방식으로는 구분이 불가능했던 공간적으로 분리된 동일 물성 구조의 독립적인 제어가 가능함을 입증하였다. 본 연구는 볼륨 시각화의 패러다임을 데이터 값 중심에서 가우시안 프리미티브 기반의 구조적 상호작용으로 전환함으로써, 전문가뿐만 아니라 일반 사용자에게도 효율적이고 해석 가능한 직관적인 탐색 환경을 제공한다는 데 의의가 있다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 1.1 연구 배경 및 목적 1
• 제2장 관련 연구 4
• 2.1 볼륨 시각화를 위한 TF 설계 4
• 2.2 볼륨 데이터의 신경망 표현 5
• 2.3 3DGS 기반 볼륨 시각화 6
• 제3장 방법 8
• 3.1 배경 이론 10
• 3.2 DVR 최적화 3DGS 학습 11
• 3.2.1 뷰 독립적 색상 모델 11
• 3.2.2 내부 부유 가우시안 정제 12
• 3.3 계층적 3D 가우시안 클러스터링 13
• 3.3.1 3D 가우시안 색상 기반 클러스터링 14
• 3.3.2 공간 밀도 기반 계층적 클러스터링 15
• 3.4 가우시안 기반 TF 디자인 16
• 3.4.1 색상 공간 변환 및 클러스터 통계 16
• 3.4.2 HSV 기반 색상 편집 16
• 3.4.3 불투명도 편집 17
• 제4장 실험 및 결과논의 18
• 4.1 실험 환경 및 시스템 구현 18
• 4.1.1 학습 데이터셋 18
• 4.1.2 구현 환경 19
• 4.2 GUI를 통한 TF 디자인 프레임워크 19
• 4.3 뷰 독립적 표현 모델의 성능 평가 21
• 4.3.1 정량적 평가 21
• 4.3.2 정성적 평가 22
• 4.4 플로터 정제 및 효과 분석 22
• 4.5 가우시안 TF 디자인 결과 25
• 4.6 색상 모델에 따른 군집화 성능 비교 31
• 제5장 결론 32
• 5.1 결론 32
• 제6장 참고문헌 34
• 참고문헌 34