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게임 오브젝트 Polygon Soup 모델의 근사화 및 보간을 위한 고속 병렬 GPU 적분형 MLS 연산
Fast Parallel Integral Moving Least Square Calculation to Approximate and Interpolate Polygon Soup Models for Game Objects

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  • 발행기관
    한국컴퓨터게임학회 바로가기
  • 간행물
    컴퓨터게임및콘텐츠논문지(구 한국컴퓨터게임학회논문지) KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제25권 제1호 (2012.03)바로가기
  • 페이지
    pp.179-192
  • 저자
    박태정
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A171630

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원문정보

초록

영어
Most 3D models which are easily available on the Internet or designed by designers are polygon soups - they do not have topology information; some triangles are missing; or there exist some T-junctions. Due to this issue, it is often impossible to apply advanced geometry techniques to those polygon soups because most advanced methods assume that the 3D models are perfect manifold meshes. To address this problem, an integral MLS method which calculates integration, not summation over sample points to generate smooth implicit surfaces. However, those methods basically require global calculations for all the triangles so that it is very hard to accelerate the operations only with one CPU core. In this paper, we present a GPU-based parallelization technique for the analytic approach of the integral MLS method. Also, we discuss the difference between integral MLS and conventional one which was not fully explained in other papers. In our experiment, using GPU, we achieve that 250-fold speedup over the single CPU core.
한국어
일반적으로 게임 디자인 시에 웹과 같은 매체를 통해 구하거나 디자이너들이 디자인 툴로 제작한 3차원 기하 모델은 polygon soup 형태가 대부분이다. 따라서 이러한 polygon soup 모델은 일반적으로 완전한 매시로 가정해서 적용하는 여러 기법들을 적용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하고 보다 매끈한 곡면을 얻기 위해서 MLS(Moving Least Squares) 방법을 점 단위가 아니라 삼각형 면 단위로 확장한 적분형 MLS 기법이 제안되었다. 그러나 이 기법은 본질적으로 전역(global) 계산의 한계로 인한 계산 속도의 한계가 불가피한 특징이 있었다. 본 논문에서는 분석적 해를 바탕으로 한 전역 계산 속도를 보다 가속화하기 위한 GPU 기반 병렬 기법을 제안하고 또한 기존 논문에서 충분히 논의하지 않았던 적분형 MLS 기법과 일반 MLS 기법의 차이점을 설명한다. 특히 GPU를 통한 가속 결과, 연산 정밀도의 감소없이 CPU 코어 1개로 계산하는 경우보다 평균 250배의 속도 향상을 얻을 수 있었다.

목차

요약
 ABSTRACT
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 관련 연구
 Ⅲ. 점 집합에서의 MLS
 Ⅳ. 적분형 MLS
  1. Shen et al.[2]의 개요
  2. Shen et al.[2]의 문제점
  3. Park et. al [3]에 대한 개요
 V. 병렬화 기법
  1. NVIDIA GPU 아키텍처와 CUDA
  2. 적분형 MLS의 CUDA기반 병렬화
 VI. 결과 비교 및 분석
  1. 단일 코어 CPU와 제안하는 GPU 병렬처리의 연산 복잡성 비교
  2. 실험 방법 및 환경
  3. 결과 분석
 VII. 결론
 참고문헌

저자

  • 박태정 [ Tae jung Park | 고려대학교 컴퓨터그래픽스 연구실 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국컴퓨터게임학회 [Korean Society for Computer Game]
  • 설립연도
    2002
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 게임산업을 활성화 하고, 2. 게임기술과 기술 인력을 양산할 수 있도록 교육기관의 교과과정을 개발하고, 3. 관련기술에 대한 연구발표회, 강연회, 강습회 등을 개최하며, 4. 학회지, 논문지 및 관련 문헌을 발간하고, 5. 게임 기술 개발을 위한 국제화, 표준화 등을 지원하고, 6. 산.학.연.관이 협동할 수 있는 국제적 학술교류 및 협력을 지원하고, 7. 회원 상호간의 공동 이익과 친목을 증진시킨다.

간행물

  • 간행물명
    컴퓨터게임및콘텐츠논문지(구 한국컴퓨터게임학회논문지) [Journal of Computer Games and Contents]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    3091-7409
  • eISSN
    3092-3638
  • 수록기간
    2002~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 691 DDC 793

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