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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.07
- 수록면
- 105 - 113 (9page)
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물리 기반 유체 시뮬레이션은 고해상도 연산을 위해 많은 시간이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 저해상도 유체 시뮬레이션의 한계를 딥 러닝으로 보완하는 연구들이 있으며, 그중에서는 저해상도의 시뮬레이션 데이터를 고해상도로 변환해주는 Super-resolution 분야가 있다. 하지만 기존 기법들은 전체 데이터 공간에서 밀도 데이터가 없는 부분까지 연산하므로 전체 시뮬레이션 속도 면에서 효율성이 떨어지며, 입력 해상도가 큰 경우에는 GPU 메모리가 부족해 연산할 수 없는 경우가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 공간 분할 법 중 하나인 쿼드 트리를 활용하여 시뮬레이션 공간을 분할 및 분류하여 Super-resolution 하는 기법을 제안한다. 본 기법은 필요 공간만 Super-resolution 하므로 전체 시뮬레이션 가속화가 가능하고, 입력 데이터를 분할 연산하므로 GPU 메모리 문제를 해결할 수 있게 된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. Method
4. 실험 및 분석
5. 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
J. Tompson / 2017 / Accelerating eulerian fluid simulation with convolutional networks / International Conference on Machine Learning(ICML) :3424~3433
Xiangyun Xiao / 2018 / A Novel CNN-based Poisson Solver for Fluid Simulation / IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG) :1~1
Mengyu Chu / 2017 / data-Driven Synthesis of Smoke Flows with CNN-based Feature Descriptors / ACM Transactions on Graphics (TOG) 36(4)
You Xie / 2018 / tempoGAN : a temporally coherent, volumetric GAN for super-resolution fluid flow / ACM Transactions on Graphics (TOG) 37(4)
Chao Dong / 2016 / Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) 38(2):295~307
Xiangyun Xiao / 2018 / A Novel CNN-based Poisson Solver for Fluid Simulation / IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG) :1~1
Mengyu Chu / 2017 / data-Driven Synthesis of Smoke Flows with CNN-based Feature Descriptors / ACM Transactions on Graphics (TOG) 36(4)
You Xie / 2018 / tempoGAN : a temporally coherent, volumetric GAN for super-resolution fluid flow / ACM Transactions on Graphics (TOG) 37(4)
Chao Dong / 2016 / Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) 38(2):295~307
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