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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.
전산유체역학 응용에서의 효율적인 최적 2차 변수 계산 경로 추정 기법
이중연(Joong-Youn Lee),김민아(Min Ah Kim),허영주(Youngju Hur) 한국콘텐츠학회 2016 한국콘텐츠학회논문지 Vol.16 No.12
전산유체역학은 유체현상을 기술하는 미분방정식의 근사해를 컴퓨터를 이용하여 풀고 해석하는 학문으로, 다양한 종류의 변수의 계산을 필요로 한다. 대용량의 유동해석 데이터의 경우, 스토리지의 제약으로 계산한 변수들 중 필수적인 변수만을 저장하고, 데이터 분석 시점에 필요한 2차 변수를 계산하는 경우가 많다. 본 논문에서는 전산유체역학 응용에서 많이 사용하는 2차 변수의 종류를 정리하고, 임의의 초기 변수가 주어졌을 때 최적의 2차 변수 계산 경로를 효율적으로 추정하기 위한 방법으로 2차 변수 종속 그래프를 일반적인 유향 그래프로 변환하는 기법과 이를 이용한 최단 경로 탐색 기법을 소개한다. 또한 제안하는 기법을 실제 데이터 분석 및 가시화 도구에 적용하여 효용성을 측정하였다. Computational Fluid Dynamics(CFD) is a branch of fluid mechanics that solves partial differential equations which represent fluid flows by a set of algebraic equations using computers. Even though it requires multifarious variables, only selected ones are stored because of the lack of storage capacity. It causes the requirement of secondary variable calculations at analyzing time. In this paper, we suggest an efficient method to estimate optimal calculation paths for secondary variables. First, we suggest a converting technique from a dependency graph to a ordinary directed graph. We also suggest a technique to find the shortest path from any initial variables to target variables. We applied our method to a tool for data analysis and visualization to evaluate the efficiency of the proposed method.
대용량 유동해석 데이터에서의 중요도 기반 스트림라인 생성 방법
이중연(Joong-Youn Lee),김민아(Min Ah Kim),이세훈(Sehoon Lee) 한국콘텐츠학회 2018 한국콘텐츠학회논문지 Vol.18 No.6
스트림라인 생성은 유동해석 데이터에서 유동의 흐름을 해석하기 위한 대표적인 가시화 기법이다. 그러나 효과적인 스트림라인 배치를 위한 씨드 포인트의 위치를 결정하는 것은 매우 어려운 문제이다. 한편, 대용량의 유동해석 데이터에서 씨드 포인트 결정과 스트림라인 생성 계산은 매우 오랜 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 효과적인 스트림라인 배치를 위해 유동해석 데이터의 중요도를 기반으로 한 씨드 포인트 결정 방법과 분산병렬 가시화 시스템 환경에서의 병렬 처리 기법을 제안한다. 또한, GLOVE 가시화 시스템에서 실제 유동해석 데이터를 이용한 구현 결과를 소개하고 이를 통해 본 논문의 제안 방법을 검증하고자 한다. Streamline generation is one of the most representative visualization methods to analyze the flow stream of fluid dynamics dataset. It is a challenging problem, however, to determine the seed locations for effective streamline visualization. Meanwhile, it needs much time to compute effective seed locations and streamlines on the massive flow dataset. In this paper, we propose not only an importance based method to determine seed locations for the effective streamline placements but also a parallel streamline visualization method on the distributed visualization system. Moreover, we introduce case studies on the real fluid dynamics dataset using GLOVE visualization system to evaluate the proposed method.
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.
GPU 클러스터 및 타일형 디스플레이를 이용한 볼륨 데이터의 고해상도 가시화
이중연 ( Joong-youn Lee ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.2
볼륨 렌더링은 3차원이나 그 이상의 차원의 볼륨 데이터에서 의미있는 정보를 추출해 내어 직관적으로 표출하는 가시화 기법을 말하며 의료영상, 기상학, 유체역학 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 한편, 최근 PC 하드웨어의 급격한 발전으로 과거에는 슈퍼컴퓨터에서나 가능했던 대용량 볼륨 데이터의 가시화가 일반 PC 환경에서도 가능하게 되었다. GPU의 꼭지점 및 픽셀 쉐이더의 수치 계산에 최적화된 벡터 연산으로 빠른 볼륨 가시화를 가능하게 한 것이다. 그러나 GPU의 메모리 용량의 한계로 대용량의 볼륨 데이터를 빠르게 가시화하는 것은 지금까지 어려운 문제로 남아있다. 본 논문에서는 GPU의 텍스쳐 메모리 크기보다 큰 볼륨 데이터를 여러 개의 GPU 메모리에 분산시키고 이를 꼭지점 및 픽셀 쉐이더를 이용하여 빠르게 렌더링하여 타일형 디스플레이에서 고해상도로 가시화하는 시스템을 디자인하고 구현하고자 하였다.
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.