Earticle

초록

한국어

의료영상 데이터를 이용한 의료 시뮬레이션 시스템은 피부조직과 같은 장기의 실제 거동을 모방하기 위해 물리 연산 이 필요하다. 의료 시뮬레이션 프로그램은 크기가 큰 데이터를 사용하므로 연산 속도에 대한 제약을 받는다. 본 논 문에서는 정밀성과 속도를 적절히 고려하여 위치 기반 역학(Position Based Dynamics, PBD) 기반의 시뮬레이 션을 실행한다. 그리고 GPU 병렬 처리를 통해 PBD를 고속으로 움직임을 계산할 수 있도록, Nvidia의 CUDA C/C++를 기반으로 프로그램을 구현하였다. 병렬화 과정에서 발생하는 반복되는 커널 실행의 비효율성 문제를 스 레드 독립성을 이용하여 해결하였고, 변형체 해상도에 따른 성능 변화를 CPU와 GPU별로 비교하였다. 또한, CPU 및 GPU를 사용한 병렬 처리에서 병렬성의 한계를 검토하였다. GPU 병렬 처리를 통해 CPU 병렬 처리에서는 불가 능한 큰 변형체에 대한 시뮬레이션의 대화적 시간의 확보에 성공하였다.

영어

A simulation system using medical image data requires calculation to imitate the actual behavior of an organ such as skin tissue. Medical simulation programs have a problem in that they take a long calculation time because they use large amounts of data. In this paper, we conducted a simulation based on Position Based Dynamics(PBD) with consideration of precision and speed. In addition, we programmed a simulation system based on Nvidia's CUDA C/C++ so that PBD can be calculated at high speed through GPU parallel processing. Using thread independence property, we addressed efficiency of iterative kernel launch in the parallelization process and we compared the performance of CPU and GPU according to the resolution of the deformable object. In addition we examined the efficiency limitations of parallel processing in CPU and GPU. With GPU parallel processing, we succeeded in securing interactive time for simulations on medical deformable object that are not possible in CPU parallel processing.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 Position Based Dynamics 개요
2.2 거리 제약
3. 본론
3.1 SimCell의 정의
3.2 데이터에 따른 엣지의 증가
3.3 연구목표
3.4 엣지 연산 독립성과 종속성
3.5 ParallelizableEdgeGroups 정의
3.6 PBD 구현
4. GPU 구현
4.1 GPU 메모리 관리
4.2 스레드 생성과 커널 실행
5. 실험 결과
6. 결론
7. 감사의 글
참고문헌

저자

• 서지완 [ Jiwan Seo | 한성대학교 컴퓨터공학부 ]
• 박채림 [ Chailim Park | 한성대학교 컴퓨터공학부 ]
• 조세홍 [ Sae-Hong Cho | 한성대학교 컴퓨터공학부 ]
• 계희원 [ Heewon Kye | 한성대학교 컴퓨터공학부 ] 교신저자

참고문헌