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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 신병석
- 발행연도
- 2015
- 저작권
- 인하대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
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대용량 지형 데이터는 최신의 그래픽 하드웨어를 사용해도 실시간으로 표현하기가 어렵다. 고해상도의 대용량 지형데이터는 CPU나 GPU(Graphics Process-ing Unit) 메모리에 전체 데이터를 적재할 수 없기 때문에 하드디스크와 같은 보조기억장치를 이용해 필요한 데이터를 읽어오는 out-of-core기법을 사용하여 렌더링한다.
하지만 대용량의 지형데이터를 보조기억장치에서 읽어 메모리에 적재할 때 데이터 전송 대역폭(bandwidth)의 한계로 인하여 성능의 저하가 발생된다. 이 논문에서는 대용량 지형 데이터의 효율적인 전송을 위하여 GPU에서 계산 쉐이더(compute shader)를 이용하여 웨이블릿 압축을 수행한 후 계수들을 이미지의 RGBA채널에 대응시켜 저장하고 렌더링 단계에서 압축을 해제하여 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 렌더링을 가속화하기 위해 웨이블릿 압축된 근사 계수 값을 정점 속성으로 저장하고 기하 쉐이더(geometry shader)를 이용하여 압축을 해제해 지형을 렌더링한다. 이는 GPU의 계산 쉐이더를 이용하여 지형의 압축과 압축 해제를 병렬적으로 수행할 수 있고 압축된 지형을 전송하기 때문에 데이터 전송량을 줄여 전송 대역폭의 한계로 인한 성능 저하를 막을 수 있다. 또한 근사 계수 값을 정점의 속성으로 주어 지형 텍스처의 전송량을 추가로 줄일 수 있으며 지형 텍스처로부터 별도의 업로드 과정 없이 메쉬 생성이 가능하므로 오버헤드가 발생하지 않아 효율적으로 지형을 렌더링 할 수 있다. 실험 결과 제안하는 방법이 밉맵 기반의 비압축 방법에 비해 약 46%정도의 속도 향상이 있었다.
하지만 대용량의 지형데이터를 보조기억장치에서 읽어 메모리에 적재할 때 데이터 전송 대역폭(bandwidth)의 한계로 인하여 성능의 저하가 발생된다. 이 논문에서는 대용량 지형 데이터의 효율적인 전송을 위하여 GPU에서 계산 쉐이더(compute shader)를 이용하여 웨이블릿 압축을 수행한 후 계수들을 이미지의 RGBA채널에 대응시켜 저장하고 렌더링 단계에서 압축을 해제하여 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 렌더링을 가속화하기 위해 웨이블릿 압축된 근사 계수 값을 정점 속성으로 저장하고 기하 쉐이더(geometry shader)를 이용하여 압축을 해제해 지형을 렌더링한다. 이는 GPU의 계산 쉐이더를 이용하여 지형의 압축과 압축 해제를 병렬적으로 수행할 수 있고 압축된 지형을 전송하기 때문에 데이터 전송량을 줄여 전송 대역폭의 한계로 인한 성능 저하를 막을 수 있다. 또한 근사 계수 값을 정점의 속성으로 주어 지형 텍스처의 전송량을 추가로 줄일 수 있으며 지형 텍스처로부터 별도의 업로드 과정 없이 메쉬 생성이 가능하므로 오버헤드가 발생하지 않아 효율적으로 지형을 렌더링 할 수 있다. 실험 결과 제안하는 방법이 밉맵 기반의 비압축 방법에 비해 약 46%정도의 속도 향상이 있었다.
목차
1. 서론 12. 관련 연구 32.1. 비정규 데이터를 이용한 지형 시각화 32.2. 정규 데이터를 이용한 지형 시각화 52.3. 그래픽스 처리장치 82.4. GPU를 활용한 지형 시각화 93. 웨이블릿 압축을 이용한 대용량 지형 렌더링 123.1. 웨이블릿 변환 133.2. 웨이블릿을 이용한 압축과 압축된 지형 데이터의 실시간 렌더링 143.3. 상세 단계선택 194. 실험 결과 225. 결론 26참고 문헌 27
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