고속 메시 단순화를 위한 축약트리 기반의 병렬화 기법 연구 - 이현호 (The Graduate School, Ajou University, 2017)
메시(mesh) 단순화는 컴퓨터 그래픽스와 과학 계산 분야에서 원본 메시에 비해 적은 메모리 사용과 계산시간을 줄여 효율성을 높일 수 있도록 하는 중요한 과정이다. 본 연구는 메시 단순화를 가속하기 위한 병렬 알고리즘을 제안한다. 이를 통해 입력된 삼각형 메시를 임의의 개수로 줄이는데 적은 횟수를 반복하는 작업으로도 처리할 수 있는 성능을 얻었다. 많은 계산 유닛을 가진 GPU를 최대한 활용하기 위해 본 연구에서는 메시를 정보 갱신을 병렬적으로 처리할 수 있도록 축약되는 에지간의 종속성을 제거한다. 그 결과 한번에 많은 축약을 할 수 있었다. 에지간의 종속성을 제거하는 구체적인 방법으로 지연 갱신 방법을 사용한다. 지연 갱신 방법은 에지가 갱신되는 정보는 임시로 저장해두고 다음 단계에 병렬적으로 메시 정보를 갱신한다. 이러한 지연 갱신 방법에 의해 에지 병합을 위한 작은 트리 형태를 구성할 수 있도록 에지를 자유롭게 선택할 수 있었다. 만들어진 트리는 에러 한계점을 만족시키고, 각 삼각형의 법선이 뒤집히는 것을 막으며 메시의 토폴로지(topology)를 보존할 수 있도록 분할된다. 본 연구에서 다양한 크기의 여러 모델을 이용해 실험하였다. 그 결과 본 연구에서 제시하는 알고리즘은 이전의 GPU를 활용한 알고리즘[24] 보다 약 10배 이상의 성능 향상을 확인 할 수 있었다.
학위논문(박사)--아주대학교 일반대학원 :라이프미디어협동과정,2017. 2
Keywords: 메시단순화; 모델링; GPGPU