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    가상현실을 통한 볼륨렌더링 깊이 인식 향상 = Improvement Depth Perception of Volume Rendering using Virtual Reality

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    Direct volume rendering (DVR) is a commonly used method to visualize inner structures in 3D volumetric datasets. However, conventional volume rendering on a 2D display lacks depth perception due to dimensionality reduction caused by ray casting. In this work, we investigate how emerging Virtual Reality (VR) can improve the usability of direct volume rendering. We developed real-time high-resolution DVR system in virtual reality, and measures the usefulness of volume rendering with improved depth perception via a user study conducted by 38 participants. The result indicates that virtual reality significantly improves the usability of DVR by allowing better depth perception.
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    Direct volume rendering (DVR) is a commonly used method to visualize inner structures in 3D volumetric datasets. However, conventional volume rendering on a 2D display lacks depth perception due to dimensionality reduction caused by ray casting. In th...

    Direct volume rendering (DVR) is a commonly used method to visualize inner structures in 3D volumetric datasets. However, conventional volume rendering on a 2D display lacks depth perception due to dimensionality reduction caused by ray casting. In this work, we investigate how emerging Virtual Reality (VR) can improve the usability of direct volume rendering. We developed real-time high-resolution DVR system in virtual reality, and measures the usefulness of volume rendering with improved depth perception via a user study conducted by 38 participants. The result indicates that virtual reality significantly improves the usability of DVR by allowing better depth perception.

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    직접볼륨렌더링(DVR)은 3차원 볼륨 데이터의 내부 구조를 시각화하는 데 일반적으로 사용되는 방법이다. 그러나, 2차원 디스플레이 상의 기존의 볼륨 렌더링은 광선 투사법에 의한 차원 감소로 인해 깊이 인식이 부족하다. 본 연구에서는 가상현실이 볼륨렌더링의 유용성을 어떻게 향상시킬 수 있는지 조사한다. 우리는 가상 현실에서 실시간 고해상도 볼륨렌더링 시스템을 개발하고 38명의 참가자를 통한 사용자 연구를 통해 깊이 인식의 향상에 따른 볼륨렌더링의 유용성을 측정한다. 결과는 가상 현실이 뛰어난 깊이 인식을 가능하게 함으로써 볼륨렌더링의 유용성을 향상 시킨다는 것을 보여준다.
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    직접볼륨렌더링(DVR)은 3차원 볼륨 데이터의 내부 구조를 시각화하는 데 일반적으로 사용되는 방법이다. 그러나, 2차원 디스플레이 상의 기존의 볼륨 렌더링은 광선 투사법에 의한 차원 감소...

    직접볼륨렌더링(DVR)은 3차원 볼륨 데이터의 내부 구조를 시각화하는 데 일반적으로 사용되는 방법이다. 그러나, 2차원 디스플레이 상의 기존의 볼륨 렌더링은 광선 투사법에 의한 차원 감소로 인해 깊이 인식이 부족하다. 본 연구에서는 가상현실이 볼륨렌더링의 유용성을 어떻게 향상시킬 수 있는지 조사한다. 우리는 가상 현실에서 실시간 고해상도 볼륨렌더링 시스템을 개발하고 38명의 참가자를 통한 사용자 연구를 통해 깊이 인식의 향상에 따른 볼륨렌더링의 유용성을 측정한다. 결과는 가상 현실이 뛰어난 깊이 인식을 가능하게 함으로써 볼륨렌더링의 유용성을 향상 시킨다는 것을 보여준다.

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    참고문헌 (Reference)

    1 H. Guo, "Wysiwyg (what you see is what you get) volume visualization" 17 (17): 2106-2114, 2011

    2 M. Sousa, "Vrrrroom: Virtual reality for radiologists in the reading room" ACM 4057-4062, 2017

    3 R. A. Drebin, "Volume rendering" ACM 65-74, 1988

    4 A. Patney, "Towards foveated rendering for gaze-tracked virtual reality" 35 (35): 179:1-179:12, 2016

    5 P. Ljung, "State of the art in transfer functions for direct volume rendering" 35 (35): 669-691, 2016

    6 C. Correa, "Size-based Transfer Functions: A New Volume Exploration Technique" 14 (14): 1380-1387, 2008

    7 L.-L. Cai, "Rule-Enhanced Transfer Function Generation for Medical Volume Visualization" 34 (34): 121-130, 2015

    8 M. Hadwiger, "Real-time Volume Graphics" A. K. Peters, Ltd 2006

    9 K. P. Soundararajan, "Learning Probabilistic Transfer Functions: A Comparative Study of Classifiers" 34 (34): 111-120, 2015

    10 J. G. Magnus, "Interactive dynamic volume illumination with refraction and caustics" 2017

    1 H. Guo, "Wysiwyg (what you see is what you get) volume visualization" 17 (17): 2106-2114, 2011

    2 M. Sousa, "Vrrrroom: Virtual reality for radiologists in the reading room" ACM 4057-4062, 2017

    3 R. A. Drebin, "Volume rendering" ACM 65-74, 1988

    4 A. Patney, "Towards foveated rendering for gaze-tracked virtual reality" 35 (35): 179:1-179:12, 2016

    5 P. Ljung, "State of the art in transfer functions for direct volume rendering" 35 (35): 669-691, 2016

    6 C. Correa, "Size-based Transfer Functions: A New Volume Exploration Technique" 14 (14): 1380-1387, 2008

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    9 K. P. Soundararajan, "Learning Probabilistic Transfer Functions: A Comparative Study of Classifiers" 34 (34): 111-120, 2015

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    11 B. T. Phong, "Illumination for computer generated pictures" 18 (18): 311-317, 1975

    12 S. J. Adelson, "Fast stereoscopic images with ray-traced volume rendering" ACM 3-9, 1994

    13 A. P. Grosset, "Evaluation of depth of field for depth perception in dvr" IEEE 81-88, 2013

    14 L. Zheng, "Enhancing volume visualization with lightness anchoring theory" ACM 20-, 2017

    15 M. Mauderer, "Depth perception with gaze-contingent depth of field" ACM 217-226, 2014

    16 M. Schott, "Depth of field effects for interactive direct volume rendering" 30 (30): 941-950, 2011

    17 T. M. Quan, "An intelligent system approach for probabilistic volume rendering using hierarchical 3d convolutional sparse coding" 2017

    18 J. Kruger, "Acceleration techniques for gpu-based volume rendering" IEEE Computer Society 38-, 2003

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