3차원 복원에서 희소 볼륨 데이터의 효율적 저장을 위한 자료구조
Effective Data Structure for Sparse Volume Data in 3D Reconstruction
- 주제(키워드) 자료구조 , 3차원 복원 , 볼륨데이터
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 임인성
- 발행년도 2017
- 학위수여년월 2017. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 컴퓨터공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000061217
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
일반적으로 3차원 복원 과정에서 필요한 볼륨 메모리 공간은 고정적인 크기의 공간을 할당하여 복원에 필요한 정보들을 저장한다. 실제 세계에서 물체가 존재하는 부분과 대응되는 볼륨 공간에 그 정보를 누적하여 저장하고, 이를 이용하여 표면을 생성하는 과정을 거친다. 저해상도의 3차원 복원의 경우 이 같이 고정적 크기의 메모리 공간을 할당하는 것이 구조적 단순함과 구현의 용이성 측면에서 편리하다 측면에서 장점이 있었다. 그러나 고해상도 3차원 복원의 경우 고정적으로 할당된 메모리 공간에비해 실제 표편 정보가 누적되는 공간은 극히 작으므로 불필요한 메모리 공간의 낭비가 상당히 많이 발생한다. 뿐만 아니라 물리적으로 지원되는 메모리 크기의 한계로 인하여 복원 해상도에도 제약이 발생한다. 본 논문에서는 기존의 고정적 메모리 공간을 사용하는 방법의 불필요한 메모리 낭비를 개선하기 위하여 고정적 볼륨 공간이 아닌 유효한 정보인 복셀(voxel)만을 저장하는 방법을 제안한다. 기존의 정적인 메모리 할당 방법, 팔진트리(octree) 그리고 복셀해싱을 사용한 방법의 성능을 CPU에서 공간적, 시간적 측면에서 비교하고 분석한다. 뿐만 아니라 팔진트리의 구조를 개선하여 기존 구조에서 존재했던 단점을 극복한다. 또, GPU 가속화를 목적으로 한 복셀 해싱 방범(voxel hashing)과 본 논문이 제안하는 방법을 삼각형을 생성하는 마칭큐브(marching cubes) 단계에서 GPU로 병렬화하고 이를 비교 분석한다. 최종적으로 정적 메모리 할당법, 팔진트리, 개선된 팔진트리, 복셀해싱 그리고 본 논문이 제안하는 방법에 대하여 각각의 장단점을 분석하고 해상도에 따른 시간 및 메모리 사용량을 측정하여 최적의 방법을 제안한다.
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