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문제 정의
- 본 연구에서는 전처리 과정에서 kd-tree의 축에 정렬된 바운딩 박스(axis-aligned bounding box) 에 대하여 그림자 검사를 미리 수행하여 이 결과를 kd-tree에 저장함으로써 그림자 검사의 연산량을 줄이는 방식을 제안한다. 이는 전처리 단계에서 각 광원에 대하여 해당 리프 노드(leaf node)가 그림자 검사를 수행해야 하는지의 여부를 판별하여 이를 해당 kd-tree의 리프 노드에 포함된 LVB(light visibility bit)에 저장한다.
제안 방법
- 각각의 유닛의 파이프라인의 수행 시간은 TRV를 8사이클, LIST를 2싸이클, IST를 36사이클로 설정하였다. 각각의 유닛들은 l단계(L1) 및 2단계 (L2) 캐시를 포함하고 있으며 [Table 2]는 각 유닛의 세부 설정내용이다.
- 광선추적은 빛의 이동 경로를 시점(view point)에서부터 물체를 거쳐 광원(light source)까지 추적하여 이미지를 생성하는 알고리즘이다. 광선이 이동하는 경로 중, 3차원 공간상에 존재하는 물체들과 교차상태를 조사하여 각 픽셀(pixel)의 색상을 결정한다. 이를 위하여 먼저 각 픽셀에 대하여 시점을 원점으로 하는 1차 광선(primary ray)을 생성하고 이 광선과 교차하는 물체를 찾는다.
- 그림자 캐싱은 그림자를 발생시킨 차폐물체(occluder) 를 캐시에 저장한다. 그리고 다음 번 그림자 광선 추적시, 일반적인 교차 검사 전에 캐시에 저장된 차폐물체(occluder)를 검사한다. 만약 광선이 이 물체와 교차한다면 그림자 검사는 종료되고 그림자가 생기는 것으로 결정된다.
- 본 과정은 물체를 포함하고 있는 각각의 리프 노드의 바운딩 박스와 각각의 광원들로 생성되는 절두체(frustum)들 각각에 대해 다른 모든 리프 노드들의 바운딩 박스와 포함 관계가 있는지 검사를 수행한다. 이 과정은 모든 리프 노드를 모든 리프 노드에 대해 검사를 수행해야 하므로 O(n2 )의 복잡도를 갖는다.
- 광선이 이동하는 경로 중, 3차원 공간상에 존재하는 물체들과 교차상태를 조사하여 각 픽셀(pixel)의 색상을 결정한다. 이를 위하여 먼저 각 픽셀에 대하여 시점을 원점으로 하는 1차 광선(primary ray)을 생성하고 이 광선과 교차하는 물체를 찾는다. 이 물체가 반사도 또는 굴절도가 있으면 물체의 교차점(hit point)에서 2차 광선(secondary ray)을 생성하고 이 과정을 재귀적(recursive)으로 처리한다.
- 의 정점(vertex) 중 광원과 가장 먼 거리를 가지는 정점(vertex)을 이용한다. 점선의 바운딩 박스 생성 후, 절두체 포함 검사(frustum inclusion test)의 목표가 되는 다른 모든 리프 노드의 바운딩 박스들이 점선의 바운딩 박스에 포함되거나 걸쳐지는지 여부를 3차원 축을 기준으로 한 SAT(Separating Axis Theorem)[9]를 이용하여 조사한다. 이 검사 결과 포함되거나 걸치는 리프 노드의 바운딩 박스는 절두체 포함 검사(frustum inclusion test)를 수행하며 그렇지 않은 바운딩 박스는 절두체(frustum)의 외부에 있는 것이므로 절두체 포함 검사(frustum inclusion test) 를 수행하지 않는다.
- 정확한 메모리 연산 시간의 시뮬레이션을 위해 GPGPU-Sim[10]의 GDDR3 시뮬레이션 코드를 이용하여 동작클락을 1GHz로 설정하였다.
- 제안하는 그림자 컬링 기법을 적용은 현재 처리 중인 광선의 LVB값을 유지하고 최종적으로 쉐이딩 단계에서 LVB값을 기반으로 그림자 광선을 생성할지 여부를 결정하게 된다. 이 때 광선의 LVB는 교차된 물체들 중 시점과 가장 가까운 물체를 포함하고 있는 리프노드의 LVB값으로 물체-광선간 교차검사 이후 교차결과가 갱신될 때 함께 갱신이 되어야 한다.
- 제안하는 방식은 전처리 과정에서 축에 정렬된 (axis-aligned) kd-tree의 리프 노드에 대하여 그림자 광선의 발생 여부인 LVB를 결정하여 이를 리프 노드에 저장하는 과정과, 이 결과를 렌더링 과정에서 사용하여 그림자 검사의 필요 여부를 결정하는 과정으로 나누어진다. 이는 2.
- 제안하는 방식을 적용하기 위해 LVB 값을 저장하는 연산과 LVB 값을 비트단위로 비교하는 연산이 추가되어야 하며 이는 전체 하드웨어 구조에 큰 영향을 주지 않으며 하드웨어 비용도 적다.
- 제안하는 방식의 성능 예측을 위해 사이클 정확도를 갖는 시뮬레이터에서 실험하였다. 실험에 사용한 사이클 정확도를 갖는 시뮬레이터는 광선누적 버퍼(ray accumulation buffer)가 적용된 T&I 엔진의 시뮬레이터[2]를 기반으로 구현하였다.
대상 데이터
- 실험에 사용한 사이클 정확도를 갖는 시뮬레이터는 광선누적 버퍼(ray accumulation buffer)가 적용된 T&I 엔진의 시뮬레이터[2]를 기반으로 구현하였다.
- 실험의 벤치마크로는 [Fig. 6]의 Stanford bunny, BART Kitchen/Robot[11]의 장면을 이용하였다. [Table 3]은 실험에 사용된 장면들의 세부 정보이다.
데이터처리
- [Table 6]은 제안하는 방식을 적용한 사이클 정확도를 갖는 시뮬레이터를 이용하여 각각의 벤치마크를 실험한 결과로 1차 광선과 그림자 광선을 모두 포함한 ‘전체’ 결과와 그림자 광선만을 포함한‘그림자’ 결과로 구분하였다.
이론/모형
- 동적인 장면에서의 그림자 검사 컬링(shadow test culling) 방법은 그림자 처리 결과의 일관성 (coherence)을 이용한다. 물체 간의 일관성은 어떤 물체가 어떠한 광선에 대해 다른 물체에 의해 가려져 있는 것으로 판명이 되었다면 인접한 광선에서도 계속 가려질 가능성이 높다는 것을 의미한다.
- 현재 대다수의 3차원 그래픽 렌더링 프로세서는 지역 조명(local illumination)을 바탕으로 하는 래스터라이제이션(rasterization) 알고리즘을 사용한다. 사실적 영상을 생성하기 위해서는 전역 조명 (global illumination) 문제의 해결이 필요하지만 래스터라이제이션 기반 알고리즘은 근본적인 해결이 불가능하기 때문에 모사기법(trick)을 사용한다. 이 과정에서 콘텐츠 제작의 생산 효율이 떨어지고 여러 제약이 발생하게 된다[1].
성능/효과
- 제안하는 방식의 성능은 싸이클 정확도를 갖는 시뮬레이터를 이용하여 예측하였으며 실험 결과 제안하는 그림자 컬링 기법으로 그림자 광선의 연산시간을 최대 17%까지 줄일 수 있다.
후속연구
- 향후 연구에서 LVB값을 계산하는 전처리과정의 연산을 공간의 재귀적 탐색으로 최적화하는 것에 주안점을 두고 있다. 이러한 최적화를 통해 정적장면으로 제한된 그림자 컬링 기법을 동적 장면에도 적용이 기능하도록 할 것이다.
- 향후 연구에서 LVB값을 계산하는 전처리과정의 연산을 공간의 재귀적 탐색으로 최적화하는 것에 주안점을 두고 있다. 이러한 최적화를 통해 정적장면으로 제한된 그림자 컬링 기법을 동적 장면에도 적용이 기능하도록 할 것이다.
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