보고서 정보
주관연구기관 |
인하대학교 InHa University |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
|
발행년월 | 2014-05 |
과제시작연도 |
2013 |
주관부처 |
미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning |
등록번호 |
TRKO201500003986 |
과제고유번호 |
1345202685 |
사업명 |
중견연구자지원 |
DB 구축일자 |
2015-05-23
|
키워드 |
기가바이트.멀티 그래픽 가속기.비기하 렌더링 기술.병렬처리.광선투사법.하이브리드.다중 분할기법.동적동기화.Gigabyte.High Definition (HD).Multi-Graphic Accelerator.Non-Geomentrical Rendering.Parallel Processing.Ray-Casting.Hybrid.Multiple Partuitioning Technique.Dynamic Synchronization.
|
DOI |
https://doi.org/10.23000/TRKO201500003986 |
초록
▼
연구의 목적 및 내용
대용량 비기하 데이터의 고화질 렌더링 기술은 상업적 가치가 큰 영화 산업, 컴퓨터게임, 교육, 의료분야에서 활발히 사용되고 있다. 이것은 주로 대용량 비기하 데이터를 이용한 특수 효과 기술을 사용하거나, 위성으로부터 획득된 대용량 지형 데이터를 이용한 지형렌더링 기술들이 활용되고 있다. 생물학 분야에서는 대용량 분자구조 데이터를 이용한 공초점 현미경 영상(confocal microscope imaging)과 같은 기술과 유체역학 분야에서의 분자 시뮬레이션 및 물리 시뮬레이션에서 많이 이용되고 있다. 최근에
연구의 목적 및 내용
대용량 비기하 데이터의 고화질 렌더링 기술은 상업적 가치가 큰 영화 산업, 컴퓨터게임, 교육, 의료분야에서 활발히 사용되고 있다. 이것은 주로 대용량 비기하 데이터를 이용한 특수 효과 기술을 사용하거나, 위성으로부터 획득된 대용량 지형 데이터를 이용한 지형렌더링 기술들이 활용되고 있다. 생물학 분야에서는 대용량 분자구조 데이터를 이용한 공초점 현미경 영상(confocal microscope imaging)과 같은 기술과 유체역학 분야에서의 분자 시뮬레이션 및 물리 시뮬레이션에서 많이 이용되고 있다. 최근에 국내에서도 의료분야의 7.0T MRI를 이용한 대용량 고화질 영상 획득 기술이 개발되고 있지만 아직 대화식 속도를 보장하는 3차원의 고화질 렌더링 가시화 연구는 미진하다.
연구결과
대용량 비기하 데이터를 대화식 수준의 속도를 내면서 HD급의 고해상도 화질로 가시화화하기 위해서 GPU 기반의 병렬 처리 기법 및 GPU 클러스터링 기술을 이용하여 대용량 비기하 데이터의 렌더링 성능을 향상시켰다, 또한 연속상세단계 및 점진적 선명화 기술을 이용하여 고화질 영상을 가시화하는 방법을 연구하여 기존의 아티팩트들을 해결하는 화질 개선 방법을 개발하였다. 그리고 렌더링을 기하데이터와 비기하 데이터를 동시에 가시화하는 멀티모달 렌더링 기법을 연구하였다.
대용량 비기하 데이터를 처리하는 방법은 고속 렌더링을 가능하게 하기 위해서 주메모리와 비디오 메모리 간의 분산 관리 기술을 개발하여 렌더링 속도를 향상시켰다. 그리고 그래픽 가속장치에서 처리하기에 적합한 크기로 대용량 데이터를 분할하는 브릭킹(bricking) 방법을 개발하였다. 이렇게 하면 주메모리에서 그래픽 가속장치의 비디오 메모리로 전송하는 속도를 향상 시킬 수 있다. 또한, 기하 데이터와 비기하 데이터를 동시에 이용하는 멀티 모달(multimodal) 렌더링 기술을 개발하였다.
고해상도의 영상 렌더링기법을 위해 개선된 광선투사법을 개발하였다. 이것은 GPU기반의 화면 분할기법과 특정 영역의 화소들을 그룹화하여 단계별로 화질을 개선하는 상세단계 기반의 다단계 렌더링 방법을 연구하였다. 또한 기하-비기하 데이터를 이용한 하이브리드(hybrid) 가시화 기법을 개발하기위해 메쉬 모델 뿐 아니라 볼륨 모델, 포인트 모델등과 같은 다양한 형태의 비기하 모델에 적합한 렌더링 기술을 개발하였다.
연구결과의 활용계획
대용량 비기하 데이터의 고해상도 가시화 기술은 국내뿐만 아니라 세계적으로 연구 되고 있으며 중요한 연구 분야이다. 이것은 영화에서의 특수효과, 실감형 3D 게임, 휴대형 3D 게임 및 내비게이션 등에 해당하는 엔터테인먼트 분야에서 고화질의 영상을 빠르게 처리할 수 있도록 한다. 또한 기상데이터 처리, 지질학 정보 가시화, 도시 모델링, 통계자료 분석 및 치리 등과 같은 과학 분야, 인체 데이터의 분석 및 가시화, 고해상도 의료 영상을 활용한 진단 및 시술, 가상 수술 등의 의료영상 분야에도 활용될 수 있다. 그 이외에도 재난 방지, 탐사, 교육 및 학습등의 분야에서도 대용량 비기하 데이터를 실시간에 렌더링 함으로써 고화질의 영상을 제공할 수 있다.
Abstract
▼
Purpose&contents
Rendering high resolution scenes using massive non-geometric data is widely used for movie, computer games, education and medical areas. This technique usually performed by using special effects which is based on massive dataset, or performs by terrain rendering technique which u
Purpose&contents
Rendering high resolution scenes using massive non-geometric data is widely used for movie, computer games, education and medical areas. This technique usually performed by using special effects which is based on massive dataset, or performs by terrain rendering technique which uses the massive data from satellites. In biology area, confocal microscope imaging technique using massive molecular structure data. In fluid dynamics area, massive data are used for molecular simulation and physical simulation are used. Recent medical science uses massive high quality scenes from 7.0T MRI. However, the researches for rendering 3D scenes in realtime is not entirely satisfied.
Result
To render the high quality scence with massive non-geometric dataset in realtime, we improved the rendering performance with GPU-based parallel processing method and GPU clustering method. Also we developed the image enhancement technique by using continuous level-of-detail and progressive sharpening which efficiently removes the current artifacts. Also we develop the multi-modal rendering technique for rendering geometric data and non-geometric data simultaneously.
For high-speed rendering of non-geometric data we used the distributed data processing for main memory and video memory. And we developed the partitioning technique called bricking which splits the massive data for graphic device. Also we developed a wavelet compression algorithm to reduce the graphic memory and the translation between main memory and graphic memeory.
For visualizing high-resolution scenes, we developed enhanced ray casting method. This separates the back buffer for GPU-based clustering and progressive rendering method by grouping the pixels of specific area. Also the hybrid rendering of geometric and non-geometric also accelerates the rendering process by combination of rasterizing the polygons and point primitives, and ray-casting method.
Expected Contribution
HD-level visualization technique for massive non-geometric data is very important research topic. It can be widely used in entertainment area such as movies, computer games, mobile 3D games and navigation by GPU-based acceleration. Also it can be used for science area (meteorology, geology, city modeling and statics), visualizing human body and medical imaging, education which uses massive data. Through this research, we can replace imported visualization software and rendering engine to our high-quality and real-time method.
목차 Contents
- 핵심연구사업 최종보고서 ... 1
- 목 차 ... 3
- 연구계획 요약문 ... 4
- 연구결과 요약문 ... 5
- 한글요약문 ... 5
- SUMMARY ... 6
- 연구내용 및 결과 ... 7
- 1. 연구개발과제의 개요 ... 7
- 2. 국내외 기술개발 현황 ... 16
- 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 22
- 4. 목표달성도 및 관련 분야에의 기여도 ... 50
- 5. 연구결과의 활용계획 ... 63
- 6. 연구과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 67
- 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 69
- 8. 참고문헌 ... 70
- 9. 연구성과 ... 74
- 10. 기타사항 ... 77
- 끝페이지 ... 87
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.