초록 ▼

본 연구는 대용량 데이터의 효율적인 처리할 수 있는 알고리즘 개발 및 그 구현을 목적으로 한다. 일반인들이 3D 프린팅을 할 때 사용하던 프로그램들은 단일 컴퓨터에서 동작하는 방식인데, 대상의 크기가 조금만 커지거나 정밀도가 높아진다면 변환 시간이 아주 오래 걸리는 문제점이 있었다. 예를 들어, 일정한 정밀도를 가질 때 대상의 크기가 10cm×10cm×10cm일 때의 변환시간에 비해(1~5분 내외), 100cm×100cm×100cm로 크기가 커진다면 변환시간은 아주 길어진다(약 7일 이상).
이를 구체적으로 설명한다면, 3D

본 연구는 대용량 데이터의 효율적인 처리할 수 있는 알고리즘 개발 및 그 구현을 목적으로 한다. 일반인들이 3D 프린팅을 할 때 사용하던 프로그램들은 단일 컴퓨터에서 동작하는 방식인데, 대상의 크기가 조금만 커지거나 정밀도가 높아진다면 변환 시간이 아주 오래 걸리는 문제점이 있었다. 예를 들어, 일정한 정밀도를 가질 때 대상의 크기가 10cm×10cm×10cm일 때의 변환시간에 비해(1~5분 내외), 100cm×100cm×100cm로 크기가 커진다면 변환시간은 아주 길어진다(약 7일 이상).
이를 구체적으로 설명한다면, 3D 프린터에서 대상을 출력하기 위해서는 먼저 Maya와 같은 전용 소프트웨어를 이용하여 3D 모델을 생성한 후, 이를 G-code로 변환해야 한다. 대개 3D 모델은 많은 수의 삼각형(페이셋)으로 출력하고자 하는 3차원 물체의 표면을 표현한다. 만약 대상이 커지거나 정밀도가 높아지면 하나의 페이셋 크기는 작아지면서 그 개수는 매우 많아진다. 3D 모델에는 다수의 페이셋 데이터들이 저장되어 있으며, 파일 내에 이들 간에는 특별한 규칙없이 저장되어 있다. 이에 반해 3D 프린터는 대개 대상의 아래쪽(Z축을 기준으로 0부터)부터 플레이트를 고정시킨 후 헤드를 이동하면서 잉크를 분출하여 출력하고, 다시 플레이트를 그 위쪽으로 조금 이동한 후출력하는 과정을 반복하게 된다. 이러한 동작은 3D 프린터를 위한 명령, 즉 G-code로 작성되어야 한다. 따라서 다수의 페이셋으로 구성된 3D 모델 데이터를 G-code로 변환하는 분산 알고리즘을 개발하는 것이 목표였다.
이를 위해 1차년도에는 분산 환경에서 2단계 완전 분산형 알고리즘을 개발하였다. 각 페이셋에 대하여 Z축의 가장 큰 값과 작은 값으로 뽑아내는 전처리를 수행한 후, N 등분하여 각 데이터 노드에서 처리한다. 이후 이 처리된 데이터 그룹들을 정렬한 후 다시 N등분하여 각 노드에서 G-code로 변환하도록 하였다. 각 페이셋에 대해서 G-code로 변환하는 알고리즘은 일반적인 3차원 직선의 방정식과 그 교점을 계산하는 공식을 이용하여 복잡도가 높지 않도록 하였다. 이렇게 개발한 프로그램의 성능을 비교하기 위해 변환용으로 자주 사용하는 Open Source 프로그램인 Cura의 변환시간을 Worst case로 설정한 후 성능 향상을 평가하였다. 이에 제안한 분산 기법은 데이터의 양이 커질수록 변환시간 단축 효과가 큼을 확인하였다.
2차년도에서는 1차년도에서 개발한 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해, 전처리 과정에서 미리 일정 그룹핑을 수행함으로써 분산 노드의 변환작업 수행량을 줄일 수 있는 개선된 알고리즘을 개발하였다. 그리고 범용 개발환경인 하둡에서 구현하였고, 일반 사용자들이 웹을 통해 이용할 수 있는 사용자 인터페이스도 함께 개발하였다. 하둡은 HDFS와 MapReduce 모델을 이용하여 대용량 데이터 처리 프로그램 개발을 용이하게 지원한다. 이에 1차년도에 개발한 알고리즘의 기본 개념을 하둡 모델에 적용하도록 수정하였다. 즉, 전처리–Map–Shuffling–Reduce 4단계에 걸쳐 동작하는 프로그램을 개발하였다. 하둡의 Map 기능을 활용하기 위해서는 쌍이 필요하므로, 3D 모델 데이터의 페이셋 데이터로부터 전처리를 수행하였다. 이를 여러 데이터 노드들에게 전달하여 분산방식으로 1차 변환 작업을 진행한 후(Map 단계), 마스터 노드가 이를 Key 값으로 정렬한다(Shuffling 단계). 여기서 Key는 3D 프린터의 플레이트가 위치하게 될 높이(Z-축 값)로 설정하였다. 개발된 프로그램은 1차년도 프로그램에 비해 데이터의 양이 변하더라도 성능에 미치는 효과를 아주 줄일 수 있었다. 예를 들어, 노드 4개로 구성한 하둡 시스템에서, 페이셋 데이터의 양이 약 100배 증가하더라도 변환시간은 1.8배 정도 증가한 것을 확인할 수 있었다. 또한 하둡의 마스터 노드에 웹 서버(톰캣)를 설치하여, 사용자가 웹 브라우저를 통해 자신이 작성한 3D 모델 데이터를 전송하면 이를 처리하여 전달할 수 있는 사용자 UI도 함께 개발 완료하였다.
2개년도 동안 프로그램 개발과 함께 정량적인 연구 성과도 다음과 같이 산출하였다: 국내 특허 1건 등록, 국내 논문지 1건, 국제 학술대회 3건, 국내 학술대회 4건. 그리고 현재 국제 논문지 1건과 국내 논문지 1건이 심사중에 있다.

(출처 : 연구결과 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목 차 ... 2
• Ⅰ. 연구결과 요약문 ... 3
• Ⅱ. 연구내용 및 결과 ... 4
• 1. 연구과제의 개요 ... 4
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 4
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 5
• 4. 목표 달성도 및 관련 분야에의 기여도 ... 6
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 6
• 6. 연구과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 6
• Ⅲ. 연구성과 ... 7
• 끝페이지 ... 8