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모바일 증강현실 기술을 활용한 유체시뮬레이션 후처리기 연구

Mobile Augmented Reality based CFD Simuation Post-Processor

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.20 no.4, 2019년, pp.523 - 533  

박상진 (한국과학기술정보연구원 가상설계센터) ,  김명일 (한국과학기술정보연구원 가상설계센터) ,  김호윤 (한국과학기술정보연구원 가상설계센터) ,  서동우 (한국과학기술정보연구원 가상설계센터)

초록
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엔지니어링과 IT기술의 융합은 학문적 연구뿐 아니라 산업에도 많은 변화를 가져오고 있다. 특히 컴퓨터 시뮬레이션 기술은 실제 물리현상을 정확히 모사하고 실시간으로 분석할 수 있는 수준으로 발전했다. 본 논문에서는 산업에서 주로 활용되는 유체해석(CFD: Computational Fluid Dynamics) 기술과 최신 가시화 기술로 떠오르고 있는 증강현실을 활용한 후처리기에 대해 기술한다. 유체해석 시뮬레이션 결과를 증강현실기술을 활용하여 가시화하는 연구가 활발히 진행되고 있으나, 결과 데이터의 사이즈가 큰 특성상 데스크탑 환경에서 기사화하는 연구에 한정되어 실제 공간에서 검토가 필요한 유체해석 시뮬레이션분야에서 활용이 제한된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법에 대해 논의한다. 이를 위해 후처리 과정에서는 유체해석결과를 분석한 후, 모바일 환경에서 원활한 구동을 지원하기 위한 데이터 경량화(70% 이상) 작업을 수행하며, 가시화 과정에서는 경량화된 데이터를 이용하여 클라우드 컴퓨팅을 활용한 실시간 추적 작업과 함께 유체해석결과를 화면에 정합하여 가시화 한다. 이를 통해 사용자는 시뮬레이션이 수행된 다양한 공간에서 유체해석결과를 효과적이고 몰입감있게 검토/분석 할 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The convergence of engineering and IT technology has brought many changes to the industry as well as academic research. In particular, computer simulation technology has evolved to a level that can accurately simulate actual physical phenomena and analyze them in real time. In this paper, we describ...

주제어

표/그림 (13)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 각 연구들은 Java3D, OpenGL, paraview, VRML 등 다양한 가시화방법을 채택하여 유체해석 시뮬레이션 결과 데이터를 증강현실 기술을 활용하여 가시화하기 위한 연구를 수행하였다. 하지만 대부분 연구들이 특정한 유체해석 시뮬레이션을 지원하는 것에 한정되어 있거나 데스크탑 기반의 가시화만을 지원하여 다양한 공간에서의 검토와 활용이 제한된다.
  • 하지만 대부분 연구들이 특정한 유체해석 시뮬레이션을 지원하는 것에 한정되어 있거나 데스크탑 기반의 가시화만을 지원하여 다양한 공간에서의 검토와 활용이 제한된다. 따라서 본 논문에서는 소프트 웨어 산업체가 가지고 있는 다양한 형태의 데이터와 폭발적으로 커지는 시뮬레이션 정보를 증강현실 환경에서 모바일과 같은 저 사양 장비에서 활용하기 위한 방법을 제안한다.
  • 유체해석결과 가시화는 데이터가 크고 계산량이 많이 요구되기 때문에 주로 데스크탑 PC환경의 가상공간에서 이루어지고 있으며, 상대적으로 하드웨어 성능이 낮은 모바일 환경에서는 구동에 어려움이 있다. 본 논문에서는 많은 계산량이 요구되는 유체해석결과 분석을 여러 개의 계산 자원으로 이루어진 서버에서 빠르게 처리할수 있도록 하였다. 서버에서는 유체해석결과 분석 및 분석결과 경량화, 상호작용 및 협업을 지원하기 위한 가시화 요소 제어를 수행한다.
  • 본 논문에서는 모바일 증강현실 기술을 이용한 유체 시뮬레이션 후처리기를 제안하였다. 이를 위해 후처리 과정에서는 유체해석결과를 분석한 후, 모바일 환경에서 원활한 구동을 지원하기 위하여 70%이상의 데이터 경량화 작업을 수행하며, 가시화 과정에서는 경량화된 데이터를 이용하여 클라우드 컴퓨팅을 활용한 실시간 추적 작업과 함께 유체해석결과를 화면에 정합하는 방법을 보여주었다.
  • 본 논문에서는 증강현실 기술을 기반으로 유체해석시뮬레이션 결과를 가시화하는 방안에 대해 기술한다. 이때 CFD 오픈소스 솔버 중 가장 널리 활용되는 SW인 Open FOAM과 Fluent 등의 상용 솔버의 해석결과를 이용하여 실내 유동 및 오염물 대류-확산 해석을 수행한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
CFD는 무엇을 어디에 이용하는가? 구조물에 작용하는 하중에 따른 구조물의 거동을 예측하는 데 사용된다. 반면에 CFD는 수학, 물리학 및 전산 소프트웨어를 사용하여 기체 또는 액체가 흐르는 방법과 기체 또는 액체가 흐르는 물체에 미치는 영향을 예측하는데 사용된다. CFD는 Navier-Stokes 방정식을 기반으로 하며이 방정식은 움직이는 유체의 속도, 압력, 온도 및 밀도가 어떻게 유체의 흐름에 영향을 미치는지 예측한다.
기존에 개발된 분석 및 시뮬레이션 소프트 웨어가 가진 문제점은 무엇인가? 20세기 초반부터 컴퓨터 기술의 획기적 발전에 힘입어 ANSYS, Abaqus, COMSOL 등과 같은 강력한 분석 및 시뮬레이션 소프트 웨어들이 개발되었다. 이러한 분석 및 시뮬레이션 소프 트웨어의 메뉴, 대화 상자 및 툴바 등의 사용자 인터페이 스는 사용자가 학습하는데 많은 시간이 소요되는 문제를 가지고 있고 시뮬레이션 결과를 직관적으로 검토하기가 어렵다.
증강현실이란 무엇인가? 증강현실은 일반적으로 VE(Virtual Environments) 혹은 가상현실에서 파생한 것으로, 실제 환경에 가상의 개체인 이미지, 모션, 애니메이션, 오디오, 정보 등을 포함하는 컴퓨터 그래픽 영상을 삽입하여 사용자로 하여금 현실에 존재하는 것처럼 보이도록 하는 실제와 가상의 영상혼합을 뜻한다[1,2]. 때로는 MR(Mixed Reality)라는 용어와 혼용되어 사용되기도 하지만, 실세계와 가상 세계 사이의 연속관계를 표현하는 범용적인 용어이다.
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참고문헌 (21)

  1. P. Sinclair, "Integrating Hypermedia techniques in augmented reality environments", Ph.D thesis, University of Southampton, 2007. 

  2. R. Azuma, "Overview of augmented reality", Proc. Of SIGGRAPH International Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques, pp. 8-12, 2004. 

  3. W. Li, A. Y. C. Nee, S. K. Ong, "A State-of-the-Art review of augmented reality in Engineering Analysis and Simulation", Multimodal Technologies Interact. Vol.1, No.3, pp.1-22, Sep. 2017. DOI: https://doi.org/10.3390/mti1030017 

  4. T. Tawara, K. Ono, "A framework for volume segmentation and visualization using augmented reality", In Proceedings of the 2010 IEEE Symposium on 3D User Interface (3DUI), pp.121-122, March 2010. DOI: https://doi.org/10.1109/3dui.2010.5444707 

  5. D. Weidlich, S. Scherer, M. Wabner, "Analyses using VR/AR visualization". IEEE Computer Graphics and Applications, Vol.28, No.5, pp.84-86, Aug. 2008. DOI: https://doi.org/10.1109/mcg.2008.89 

  6. C. J. Paulus, N. Haouchine, D. Cazier, S.Cotin, "Augmented reality during cutting and tearing of deformable objects". In Proceedings of the 2015 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR), pp.54-59, November 2015. DOI: https://doi.org/10.1109/ismar.2015.19 

  7. A. Buchau, W. M. Rucker, U. Wossner, M. Becker, "Augmented reality in teaching of electrodynamics", In. J. Comput. Math. Electr. Electron, pp.948-963, July 2009. 

  8. R. L. Silva, P. S. Rodrigues, J. C. Oliveira, G. Giraldi, "Augmented Reality for Scientific Visualization: Bringing Datasets inside the Real World", In Proceedings of the Summer Computer Simulation Conference (SCSC 2004), pp.20-24, January 2004. 

  9. R. Lakaemper, A. M. Malkawi, "Integrating robot mapping and augmented building simulation", J. Comput. Civil. Eng. Vol.23, No.2 pp.384-390, Oct. 2009. DOI: https://doi.org/10.1061/(asce)0887-3801(2009)23:6(384) 

  10. A. M. Malkawi, R. S. Srinivasan, "A new paradigm for Human-Building Interaction: the use of CFD and Augmented Reality", Automation in Construction, Vol.14, No.1 pp.71-81, Jan. 2005. DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2004.08.001 

  11. T. Fukuda, K. Mori, J. Imaizumi, "Integration of CFD, VR, AR and BIM for design feedback in a design process-an experimental study". In Proceedings of the 33rd International Conference on Education and Research in Computer Aided Architectural Design Europe (eCAADe33), pp.22-26, September 2015. 

  12. N. Yabuki, S. Furubayashi, Y. Hamada, T. Fukuda, "Collaborative visualization of environmental simulation result and sensing data using augmented reality", In Proceedings of the International Conference on Cooperative Design, Visualization and Engineering, pp.227-230, Sep. 2012. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-32609-7_32 

  13. J. Moreland, J. Wang, Y. Liu, F. Li, L. Shen, B. Wu, C. Zhou, "Integration of Augmented Reality with Computational Fluid Dynamics for Power Plant Training", In Proceedings of the International Conference on Modeling, Simulation and Visualization Methods, pp.22-25, 2013. 

  14. H. Regenbrecht, G. Baratoff, W. Wilke, "Augmented reality projects in the automotive and aerospace industries", IEEE Comput. Graph. Appl. pp.48-56, Nov. 2005. DOI: https://doi.org/10.1109/mcg.2005.124 

  15. F. Niebling, R. Griesser, U. Woessner, "Using Augmented Reality and Interactive Simulations to Realize Hybrid Prototypes", International Symposium on Visual Computing, pp.2008-1017, March 2018. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-89639-5_96 

  16. W. E. Lorensen, H. E. Cline, "Marching cubes: A high resolution 3D surface construction algorithm", In ACM siggraph computer graphics, Vol.21, No.4, pp.163-169, July. 1987. DOI: https://doi.org/10.1145/37402.37422 

  17. L. P. Chew, "Constrained Delaunay Triangulations", Algorithmica, Vol.4, No.1-4, pp.97-108, June. 1987. DOI: https://doi.org/10.1007/bf01553881 

  18. M. Garland, P. S. Heckbert, "Surface simplification using quadric error metrics", Proceedings of the 24th annual conference on Computer graphics and interactive techniques, pp.209-216, August 1997. DOI: https://doi.org/10.1145/258734.258849 

  19. Unity Manual: Optimization, https://docs.unity3d. com/Manual/MobileOptimisation.html. 

  20. E. Rosten, T. Drummond, "Machine learning for high-speed corner detection", Computer Vision - ECCV, pp.430-443, May 2006. DOI: https://doi.org/10.1007/11744023_34 

  21. M. Sarkis, K. Diepold, "Camera-Pose Estimation via Projective Newton Optimization on the Manifold". IEEE Transactions on Image Processing. Vol.21, No.4, pp. 1729-1741, April 2012. DOI: https://doi.org/10.1109/tip.2011.2177845 

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