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구조화된 격자구조 상의 유동 데이터를 위한 병렬 가시화 기법
이중연(Joong-Youn Lee) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.2B
구조화된 격자 상에 정의된 유동 데이터는 다양한 과학 및 공학 분야에서 매우 중요하게 다루어진다. 이러한 데이터는 데카르트 격자 상의 데이터에 비해 많은 처리시간을 필요로 하는데, 이는 여러 대의 컴퓨터를 이용한 병렬화를 통해 해결이 가능하다. 그러나 인접한 셀들과의 밀접하게 정보를 주고받으며 계산하는 유동 가시화의 특성 상 임의로 데이터를 분할하는 것은 매우 빈번한 노드 간 통신을 야기하여 전체 성능을 떨어트리게 한다. 본 논문에서는 전체 유동 데이터의 클러스터링을 통해 데이터를 분할하여 최대한 노드 간 통신을 줄이는 방법으로 병렬화 성능을 높이는 방안을 제안한다. 이러한 방법을 이용해서 병렬 유동 가시화 시간을 최대 2.7배 향상시킬 수 있었다.
꼭지점 및 픽셀 쉐이더를 이용한 3D 텍스쳐 기반의 빠른 볼륨 렌더링 기법
이중연 ( Joong-youn Lee ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.1
PC 그래픽스 하드웨어의 급격한 발전에 따라 슈퍼컴퓨터 또는 여러 대의 컴퓨터를 이용한 병렬/분산 처리로나 가능하였던 실시간 볼륨 렌더링을 한대의 일반 PC에서 수행하려는 시도가 계속되고 있다. PC 그래픽스 하드웨어의 꼭지점 및 픽셀 쉐이더는 수치 계산에 최적화된 벡터 연산으로 빠른 볼륨 렌더링을 가능하게 하였을 뿐만 아니라 기존의 고정된 그래픽스 파이프라인에서 벗어나 사용자가 렌더링 과정에 개입하여 프로그래밍을 할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 이러한 그래픽스 하드웨어의 프로그래밍 기능 중 텍스쳐 좌표의 조작을 이용하여 다양한 종류의 볼륨 데이터를 빠르게 렌더링하고 픽셀 쉐이더의 여러 기능들을 이용하여 퐁 쉐이딩 연산, 이른 깊이 테스트, 팔진트리 텍스쳐등을 구현하여 고품질 영상을 실시간으로 얻고자 하였다.
3차원 텍스쳐 맵핑 및 텍스쳐 좌표 조작을 통한 대용량 볼륨 데이터의 효과적인 가시화 기법
이중연(Joong-Youn Lee) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅱ
PC 그래픽스 하드웨어의 급격한 발전에 따라 과거 슈퍼컴퓨터 급에서나 가능하였던 대용랑 데이터의 볼륨 렌더링을 일반 PC에서 수행하려는 시도가 계속되고 있다. 특히 PC 그래픽스 하드웨어의 꼭지점 및 픽셀 쉐이더는 기존의 고정 된 그래픽스 파이프라인에서 벗어나 사용자가 렌더링 과정에 개입하여 프로그래밍을 할 수 있도록 하여 많은 각광을 받고 있다. 그러나 그래픽스 하드웨어의 텍스쳐 메모리의 크기보다 큰 볼륨 데이터의 가시화는 아직까지 충분히 빠르지 못하며 텍스쳐의 압축으로 인하여 영상 품질도 좋지 못하다. 본 논문에서는 이러한 그래픽스 하드웨어의 프로그래밍 기능 중 꼭지점 좌표 및 텍스쳐 좌표의 조작 그리고 픽셀 쉐이더를 통한 퐁 쉐이딩 연산을 이용하여 그래픽스 하드웨어의 메모리 크기보다 큰 대용량 볼륨 데이터를 고품질로 가시화하였다.
GPU를 이용한 3차원 텍스쳐 기반 볼륨 렌더링의 속도 향상 기법
이중연(Joong-Youn Lee),구기범(Gee Bum Koo) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.1
최신 GPU는 일반 CPU보다 10배 이상 빠른 연산능력을 갖추고 있는데다가 사용자가 직접 프로그래밍할 수 있기 때문에 이를 이용한 고속 볼륨 렌더링 알고리즘에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 스트림 프로세싱에 특화돼있는 GPU의 특성상 early ray termination과 empty space skipping을 구현하는 것이 쉽지만은 않다. 특히 지금까지 제안됐던, 프록시 도형(proxy geometry)을 사용하는 볼륨 렌더링 알고리즘은 empty space skipping은 비교적 효율적으로 구현하지만 early ray termination의 지원은 상대적으로 미비했다. 본 논문에서는 스텐실 버퍼와 OpenGL 확장(extension)을 이용한 2-pass 알고리즘을 통해서 early ray termination과 empty space skipping을 동시에 구현하는 방법을 제시하고, 그 성능을 측정했다.
계산 공간 기반 계층 트리를 이용한 구조화된 격자 상에서의 빠른 스트림라인 가시화
이중연 ( Joong-youn Lee ),구기범 ( Geebum Koo ),허영주 ( Youngju Hur ),금복희 ( Bokhee Keum ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.2
(비)구조화된 격자 상에 정의된 벡터 데이터는 다양한 과학 및 공학 분야에서 매우 중요하게 다루어진다. 이러한 데이터는 데카르트 격자 상의 데이터에 비해 많은 처리시간을 필요로 하는데, 이러한 문제는 계층 트리를 이용해서 빠르게 처리하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 구조화된 격자 데이터에 대해 계산 공간을 기반으로한 계층 트리를 생성하고 이 트리를 이용해서 빠르게 데이터 샘플링을 처리하고자 했다. 이러한 방법을 이용해서 스트림라인 생성 시간을 평균 1800배 빨라지게 하는 것이 가능했다.
사례연구 : VTK를 이용한 대용량 로터 시뮬레이션 데이터의 가시화
이중연 ( Joong-youn Lee ),허영주 ( Younju Hur ),김민아 ( Minah Kim ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.2
최근 컴퓨팅 성능의 급격한 발전으로 이를 통해 생산되는 데이터의 크기 역시 매우 커지고 있다. 이는 로터 시뮬레이션 분야에서도 마찬가지인데, 과거에는 백만개 정도의 격자 데이터 정도만을 다루었던 것에 비해 최근에는 1억개 이상의 격자 데이터를 다루려는 시도가 계속되고 있다. 그러나 이렇게 생산된 대용량의 시변환(time-variant) 유동 데이터는 그 크기가 매우 크기 때문에 일반 PC에서는 실시간으로 가시화하기에 곤란한 경우가 많다. 또, 이러한 로터 시뮬레이션 데이터는 매우 복잡한 구조를 가지고 있기 때문에 초보자가 이 데이터에서 vortex와 같은 중요한 정보를 뽑아서 가시화하는 데에는 많은 어려움이 있어 왔다. 본 논문에서는 일반 PC에서 가시화하기 어려운 대용량 로터 시뮬레이션 데이터를 고성능 가시화 컴퓨터와 VTK를 이용해서 빠르게 가시화하기 위한 방법을 서술한다. 또, 복잡한 데이터 내부의 중요한 정보들을 자동으로 빠르고 간편하게 표출하기 위한 방법을 제안한다.
사례연구 : 테라 스케일 로터 시뮬레이션 데이터 가시화
이중연 ( Joong-youn Lee ),김민아 ( Minah Kim ),허영주 ( Youngju Hur ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.2
테라 스케일의 대용량 로터 시뮬레이션 데이터는 그 크기가 매우 크기 때문에 일반 PC에서는 가시화 하기에 곤란한 경우가 많다. 또, 로터 시뮬레이션 데이터는 매우 복잡한 구조를 가지고 있기 때문에 초보자가 이 데이터에서 vortex와 같은 중요한 정보를 뽑아서 가시화하는 데에는 많은 어려움이 있어왔다. 본 논문에서는 일반 PC에서 가시화하기 어려운 거대용량의 로터 시뮬레이션 데이터를 고성능 가시화 클러스터와 VTK를 이용해서 빠르게 가시화하고자 한다. 한 대의 PC를 이용해서 가시화했을 경우에 비해 클러스터를 이용해서 병렬처리를 했을 경우 약 20배의 성능 향상을 보였다.
GLOVE: 대용량 과학 데이터를 위한 분산공유메모리 기반 병렬 가시화 도구
이중연 ( Joong Youn Lee ),김민아 ( Min Ah Kim ),이세훈 ( Sehoon Lee ),허영주 ( Young Ju Hur ) 한국정보처리학회 2016 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.5 No.6
가시화 도구는 데이터 입출력, 시각적 변환, 상호작용적인 렌더링의 세 구성요소로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 거대용량의 과학 데이터를 실시간으로 가시화하기 위해 가시화 도구의 세 구성요소에 대한 요구사항을 분석, 정의하고 이를 만족시키기 위한 방안을 제시하고자 한다. 특히, 효율적인 가시화 도구의 개발을 위해 공개 소프트웨어 도구를 최대한 활용하고자 하였으며, 서로 다른 용도로 개발된 각 공개 소프트웨어 도구를 통합하여 하나의 가시화 도구로 개발하는 방안과 시공간적인 과학 데이터의 실시간 가시화를 위한 최적화 방법에 대해 논한다. 이를통해 분산공유메모리 기반의 과학 데이터 병렬 가시화 도구인 GLOVE를 제안하였으며, 유동해석 분야 과학 데이터를 이용한 실험을 통해 GLOVE와 다른 데이터 가시화 소프트웨어와의 성능을 비교 분석했다 Visualization tool can be divided by three components - data I/O, visual transformation and interactive rendering. In this paper, we present requirements of three major components on visualization tools for massive scientific dataset and propose strategies to develop the tool which satisfies those requirements. In particular, we present how to utilize open source softwares to efficiently realize our goal. Furthermore, we also study the way to combine several open source softwares which are separately made to produce a single visualization software and optimize it for realtime visualization of massiv espatio-temporal scientific dataset. Finally, we propose a distributed shared memory based scientific visualization tool which is called “GLOVE”. We present a performance comparison among GLOVE and well known open source visualization tools such as ParaView and VisIt.