일반적인 입자 기반 유체 폭발 시뮬레이션과는 다르게 탄성을 지닌 유체의 폭발을 시뮬레이션 하는 경우 물질의 사실적인 변형을 표현하기 위한 여러 가지 특수한 방법이 필요하다. 기존 입자 기반의 점탄 성체 연구에서는 물체가 힘을 받아 압축이 되었을 때 한계치 이상의 힘을 받으면 변형되는 최대 변형에 너지 이론과 물체의 부피가 일정 수준 이상 줄어들었을 때 변형되는 최대 전단응력 이론을 이용하여 진 흙이나 페인트 같이 소성변형을 하는 물체의 변형을 다루었지만 실리콘이나 탄성이 강한 고무줄과 같이 한계치 이상의 힘을 받았을 때 여러 부분으로 쪼개지는 취성변형을 표현하지는 못하였다. 본 논문은 물 체가 받은 힘을 변형된 길이나 부피로 표현한 기존의 입자 기반 시뮬레이션과 달리, 힘을 받았을 때 물 체에 발생하는 최대응력이 물체의 파단응력에 도달하였을 때 항복이 일어난다는 취성 변형에 적합한 쿨 롱-모어 이론을 제안한다. 쿨롱-모어 이론을 적용한 강한 탄성을 가진 반유동체가 힘을 받은 경계면이 파단응력에 도달하였을 때 물체가 현실감 있게 파괴되는 과정을 표현할 수 있음을 확인하였다. 반유동체 가 지면에 부딪혀 힘을 받았을 때 쿨롱-모어 이론을 적용하여 물체의 파괴를 표현하였다.

이 논문에서는 의료용 초음파 볼륨 데이터의 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 방법을 제안 한다. 초음파 영상은 잡음이 심하여 필터링이 필요하다. 기존의 2차원 필터링은 인접한 슬라이 스 간 정보를 무시하고 기존의 3차원 필터링은 속도가 느리거나 잡음 제거 효과가 떨어지는 필 터를 적용하였고 또한 초음파 데이터의 샘플링 특성을 고려치 않아 균등하게 필터링 하지 않았 다. 이를 해결하기 위해 잡음제거에 효과적인 양방향 필터를 병렬로 빠르게 처리하고 필터 영 역에 따라 윈도우 크기를 달리하는 기법을 제안한다. 공간 필터의 합산영역 테이블을 이용하여 병렬로 빠르게 필터링하고 윈도우 크기는 필터 영역에 따라 비례적으로 결정한다. 실험은 평균 필터와 양방향 필터, 양방향 적응 필터를 적용한 초음파 볼륨 렌더링 영상에서 잡음 제거와 원 본 손실 정도를 비교한다. 이렇게 하여 양방향 필터링을 빠르게 수행하면서 기존 보다 균등하 게 필터링하여 잡음을 효과적으로 정확하게 제거할 수 있다.

입자 기반 유체 시뮬레이션에서 유체와 완전탄성체의 중간 형태인 점탄성체는 유체와는 달리 물질의 변형에 대한 항복응력(yield stress)이 필요하다. 기존 입자 기반의 점탄성체 연구에서는 폰 미제스(von Mises) 항복조건을 사용해 점탄성체의 변형을 표현하였으나 폭발을 표현하지는 못하였다. 본 논문은 물체가 받는 수많은 방향의 힘을 계산해야 하는 폰 미제스의 항복조건과는 달리 최대 주응력과 최소 주응력의 차를 이용해 쉽게 근사 할 수 있는 트레스카(Tresca)의 항복조건을 변형한 이상적 점탄성체 항복조건을 제안한다. 폰 미제스의 항복조건을 쉽게 근사화하기 위해 물체가 받는 힘을 변형된 길이로 표현한 기존 입자 기반의 시뮬레이션과 달리, 본 논문은 트레스카의 항복조건을 바탕으로 2차원 물체가 힘을 받아 변형된 넓이를 주응력으로 가정한다. 가장 큰 힘을 받는 순간을 최대주응력, 가장 적은 힘을 받는 순간을 최소 주응력으로 근사 화하여 차이를 계산한다. 점탄성체의 경계면이 이상적 항복 조건 이상으로 줄어들 때 물체가 한계응력을 이기지 못하고 현실감 있게 폭발하는 과정을 표현할 수 있음을 확인하였다.

고해상도의 지형 데이터는 용량이 크기 때문에 GPU메모리에 데이터 전체를 적재할 수 없다. 따라서 out-of-core기반의 방법이 많이 사용된다. 그러나 보조기억장치의 대역폭 한계로 인하여 실시간으로 지형을 렌더링하기 어렵기 때문에 GPU로 웨이블릿 변환을 수행하여 압축된 DEM 데이터를 전송한 후 압축 해제하여 렌더링 하는 방법이 사용된다. 하지만 이 방법은 텍스처로부터 주기적으로 값을 읽어와 정점을 변환하고 메쉬를 생성해야하므로 비효율적이다. 이 논문에서는 웨이블릿 압축된 근사 계수 값을 정점의 속성으로 저장하고 기하 쉐이더에서 압축을 해제해 지형을 효율적으로 렌더링 하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 근사 계수 값을 정점의 속성으로 주어 지형 텍스처의 전송량을 줄일 수 있다. 또한 지형 텍스처로부터 별도의 업로드 과정 없이 메쉬의 생성이 가능하므로 오버헤드가 발생하지 않아 효율적인 렌더링이 가능하다.

파티클 기반의 유체 시뮬레이션에서 파티클 들이 경계면에 부딪쳐 쇄파를 일으키는 경우 과도한 움직임으로 인해 자연스러운 흐름을 표현하기 어렵다. 파티클이 이동하는 시간 간격을 세분화하여 선형보간 함으로써 이 문제를 해결할 수 있다. 이렇게 하면 경계면에 모여 압력이 높아진 파티클 들의 가속도 벡터가 부드럽게 변한다. 하지만 보간을 하기위한 최소 샘플수가 높기 때문에 파티클 들이 점성을 가진 액체처럼 뭉치는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 가중치 보간 방식을 사용한다. 가중치 보간은 파티클의 현재 가속벡터와 이전 가속벡터에 서로 다른 가중치를 주며 차례로 더해 이동벡터를 구한다. 가중치 보간 방식을 쓰면 비슷한 흐름을 표현하는데 필요한 샘플수가 선형 보간 방식보다 적다. 그 결과로 점성을 가진 액체처럼 뭉치는 선형보간 방식의 문제점을 해결할 수 있다.

대용량 지형 데이터는 전체를 CPU나 GPU메모리에 적재할 수 없기 때문에 하드디스크와 같은 보조기억장치에서 필요한 부분을 읽어와 렌더링하는 out-of-core기반의 방법이 사용된다. 하지만 out-of-core 기반의 방법은 하드디스크로부터 GPU메모리까지 데이터를 읽어올 때 대역폭한계로 인해 데이터의 전송시간이 길어진다. 이 논문에서는 Direct Compute를 이용하여 대용량 지형 데이터를 GPU에서 웨이블릿 기법으로 압축한 후 계수들을 이미지의 RGBA채널에 대응시켜 저장하고 렌더링 단계에서 이를 압축 해제하여 사용하는 방법을 제안한다. 이 방법은 GPU를 이용하여 압축된 지형 데이터를 빠르게 압축 해제해 사용함으로써 데이터의 전송량을 줄이고 웨이블릿 계산을 병렬적으로 수행하므로 전체 렌더링 시간을 단축할 수 있다.

볼륨 광선 투사법은 볼륨 데이터를 가시화하는 기법 중 고화질 영상을 만들어내는 기법이다. 하지만 일반적으로 볼륨 데이터는 매우 크기 때문에 렌더링 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 이를 보완하기 위하여 최근에는 GPU를 이용하여 볼륨 광선 투사법을 가속화하는 많은 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 볼륨 광선 투사법을 가속화하기 위한 GPU 기반의 옥트리 탐색을 통한 효과적인 빈 공간 도약 기법을 제안한다. 여기서는 최대-최소 옥트리를 생성하고 옥트리의 루트 노드부터 정점분할을 이용하여 빈 공간을 식별한다. 찾아낸 빈 공간을 삭제함으로써 볼륨 데이터에서 의미 있는 객체를 둘러싸는 바운딩 다면체를 최소화 시킨다. 최소화 된 바운딩 다면체에 대해서만 렌더링을 진행함으로써 기존의 볼륨 광선 투사법과 비교하여 빠른 시간에 동일한 결과물을 생성한다.

최근의 3D게임이나 가상현실을 위한 지형 시각화 응용에서는 사실적인 장면을 렌더링 하기 위해 고화질 영상을 실시간에 제공하는 GPU기반의 광선투사법을 이용한다. 이 방법은 지형데이터의 크기가 증가할수록 샘플링 해야 하는 텍셀의 개수가 증가하기 때문에 렌더링 속도가 저하된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 GPU에서 사진트리를 기반으로 수행되는 바운딩 박스 세분화를 이용하여 빈 공간이 제거된 바운딩 박스를 생성하고 이를 이용하여 광선투사법을 가속화하는 방법을 제안한다. 이 방법은 각 광선마다 빈 공간 도약을 위해 트리를 탐색하여 중복된 탐색연산을 수행해야 했던 기존의 방법과 달리 바운딩 박스를 이용하여 탐색 연산을 단 1번만 수행하도록 하여 수행속도를 가속화 하였다.

최근 지형렌더링에서 사용되는 DEM(digital elevation map) 데이터들은 일반 컴퓨터에서 처리 가능한 메모리 용량을 초과하기 때문에 밉맵(mipmap)을 이용한 상세단계(LOD : level-of-detail) 기법들을 사용하는 외부 메모리 처리(out-of-core) 기법들이 많이 연구되고 있다. 하지만 밉맵을 이용한 상세단계 기법들은 높은 레벨의 상세단계에서 데이터의 간략화에 따른 기하오차가 발생한다. 이러한 기하오차는 시점이 이동할 때 상세단계가 변화하는 부분에서 기하파핑(geometry popping) 현상을 유발한다. 본 논문에선 기하오차를 줄이기 위해 정점 응집맵을 제안한다. 전처리 단계에서 생성되는 정점 응집맵은 벡터를 저장한 텍스쳐이다. 이 벡터들은 상대적으로 기울기 변화량이 큰 위치로 주변의 정점들을 응집시켜 지형의 기하오차를 줄이기 때문에 단순히 밉맵을 이용하여 지형을 렌더링 했을 때 나타나는 기하파핑 현상을 효과적으로 줄일 수 있다.

본 논문에서는 기상 위성으로부터 수신된 2차원 영상들을 구름 모델링 기법을 이용하여 3차원 입체 영상으로 재구성하는 구름 애니메이션 방법을 제안한다. 먼저 위성 영상들에 다수의 제어점을 분포시킨 후, 박판 스플라인 워핑 해석을 통하여 구름의 움직임을 모델링한다. 이에 더하여 가시채널과 적외채널 영상으로부터 구름의 양과 높낮이 정보를 추출하여 입체감을 가진 3차원 구름을 모델링한다. 구름 가시화를 위하여 적은 수의 볼륨데이터 슬라이스로도 우수한 품질의 영상을 빠르게 얻을 수 있는 선적분 볼륨 렌더링 방식을 사용한다. 제안 기법으로 2차원 위성 영상으로부터 적절한 속도와 화질을 갖는 3차원 구름 애니메이션이 가능하다.

볼륨 렌더링은 볼륨 데이터로부터 유용한 정보를 추출하여 시각화 하는 방법이다. 일반적으로 볼륨 렌더링에서 사용하는 데이터가 크기 때문에 실시간 처리가 가능한 수준의 빠른 렌더링을 위한 가속기법들이 중요하다. 최대-최소 8진트리는 고속 볼륨 렌더링을 위한 자료구조이지만, 볼륨데이터가 클수록 생성시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 CUDA를 이용하여 GPU에서 최대-최소 8진트리의 생성을 가속화 하는 방법을 제안한다. 먼저 볼륨데이터에 Space Filling Curve를 적용하여 3차원의 데이터를 연속적인 1차원 배열형태로 변환한다. 이렇게 변환된 데이터로부터 최대-최소 8진트리 자료구조를 만들어 빈공간 도약기법에 적용함으로써 렌더링 속도를 향상시킬 수 있다.

볼륨 데이터는 용량이 크고 논리적으로 3차원의 형태를 가지고 있어 처리 할 때 많은 비용을 필요로 한다. 따라서 볼륨데이터의 처리 속도를 높일 수 있는 여러 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 시간 일관성을 적용해 이전 프레임에서 샘플링 한 일부 결과를 현재 프레임의 영상을 생성하는데 재활용함으로써 속도를 높이고 화질의 손실을 줄이는 방법을 제안한다. 일반적인 볼륨 광선 투사법에서 매 프레임마다 모든 픽셀에서 광선을 투사하여 렌더링 하는 것과 달리 영상 평면으로부터 투사 되는 광선을 n개씩 묶은 블록 단위로 나누고, 블록 내의 각 픽셀에서 광선을 프레임별로 나누어 투사한 후 이들을 모아서 현재 프레임의 영상에 반영한다. 따라서 n번의 프레임이 지날 때마다 1개의 완전한 영상이 만들어진다. 이 방법은 인간 시각의 잔상효과를 이용하여 단순한 화면공간 서브샘플링 방법보다 좋은 화질의 영상을 얻을 수 있으며, 처리속도는 기본 볼륨광선 투사법보다 n배 빨라진다.

메쉬 평탄화는 메쉬 표면의 잡음을 제거하는 것으로써 일반적으로 평탄화 필터를 적용하여 수행한다. 하지만 전체 과정이 CPU에서 수행되기 때문에 많은 실행 시간이 걸리는 문제점을 가진다. GPU는 부동소수점 연산에 특화되어 CPU에 비해 빠른 연산이 가능하기 때문에 복잡한 연산을 실시간으로 처리하는 것이 가능하다. 특히 메쉬 평탄화 과정은 메쉬의 각 정점이나 삼각형을 기반으로 같은 연산을 반복하기 때문에 GPU의 병렬 처리에 적합하다. 본 논문에서는 양방향 필터링에 GPU의 병렬 처리를 이용함으로써 메쉬 평탄화의 수행 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 먼저 양방향 필터링을 위해 메쉬의 각 정점에 인접하는 삼각형들을 찾고 이들의 법선 벡터의 평균을 계산하여 정점들의 법선 벡터를 구한다. 양방향 필터링으로 각 정점의 새 위치를 계산하고 앞의 과정을 다시 수행하여 정점들의 새 법선 벡터를 계산한다.

본 논문에서는 발달장애 아동의 교육 및 치료에 있어서 감각, 인지훈련을 효과적으로 할 수 있는 에듀테인먼트 플랫폼을 제시한다. 이를 위해 임베디드 하드웨어를 개발하고 여기서 재생할 콘텐츠를 제작하기 위한 저작도구, 학습 결과를 확인할 수 있는 관리도구, 학습 상황을 실시간으로 모니터링하는 도구를 개발하였다. 발달장애 아동의 특성을 관찰 분석하여 개발한 하드웨어는 주의집중을 위한 감각훈련을 집중적으로 할 수 있도록 시각, 청각, 촉각 등의 자극을 제공한다. 이와 함께 개발한 소프트웨어는 특수교사 이외의 비전문가도 쉽게 교육용 콘텐츠를 만들고 학습 현장이외에서도 학습상황을 볼 수 있도록 하는 기능을 제공한다. 또한, 학습한 결과를 다음 학습단계로 적용할 수 있도록 이를 보관하고 살펴 볼 수 있는 기능도 제공한다. 이를 통해 시간, 장소의 제한 없이 효과적으로 반복 학습을 수행이 가능하다. 개발한 플랫폼을 직접 교육현장에 적용해봄으로써 주의집중과 학습 능력을 높이는데 효과가 있음을 알 수 있었다.

사진트리 기반의 지형 시각화 기법은 많은 응용 프로그램에서 활용되어 왔다. 하지만 전체 과정이 CPU에서 수행되기 때문에 GPU를 사용하는 다른 방법들에 비해 렌더링 성능이 떨어진다. 본 논문에서는 사진트리 기반의 지형 시각화 기법을 GPU에서 수행할 수 있도록 오차텍스처와 LOD텍스처를 제안하고, 상세단계가 적용된 사진트리 블록을 동일한 해상도의 메쉬로 채워서 렌더링 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 전처리 단계에서는 보편 공간에서 사진트리의 연속된 두 단계사이에서 지형의 높이 값 차이를 계산하여 오차텍스처에 저장한다. 렌더링 단계에서는 저장된 오차 값을 이용하여 투영된 오차 값을 계산하고, 그 결과를 LOD텍스처에 저장한다. LOD텍스처에 저장된 값을 이용해서 블록단위로 시각 절두체 선별을 하고 상세단계를 선택한다. 이 방법은 부하가 큰 상세 단계 선택 작업을 GPU에서 수행하고 블록단위 연산을 함으로써 작업량을 줄일 수 있다. 상세 단계가 서로 다른 블록이 인접해 있을 경우 T-정점 때문에 크랙이 발생하는데 원본 고도 데이터의 밉맵을 활용해서 이것을 제거할 수 있다.