Octree 기반 딥러닝 3D smoke super-resolution 가속화
저자
발행사항
서울 : 고려대학교 대학원, 2020
학위논문사항
학위논문(석사)-- 고려대학교 대학원: 영상정보처리협동과정 2020. 2
발행연도
2020
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
41장 : 천연색삽화, 도표 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 김창헌
참고문헌: 장 36-40
UCI식별코드
I804:11009-000000127227
DOI식별코드
소장기관
물리 기반 연기 시뮬레이션은 고해상도 연산을 위해 많은 시간이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 연기시뮬레이션의 한계를 딥 러닝으로 보완하는 연구들이 있으며, 그 중에서는 저해상도의 시뮬레이션 데이터를 고해상도로 변환해주는 Super-resolution 분야가 있다. 하지만 기존 Super-resolution 기법들은 전체 데이터 공간에서 밀도 데이터가 없는 부분까지 연산하므로 전체 시뮬레이션 속도 면에서 효율성이 떨어지며, 입력 해상도가 큰 경우에는 GPU 메모리가 부족해 연산할 수 없는 경우가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 입력 데이터의 시뮬레이션 공간을 분할하여, 분할된 공간을 Super-resolution 가능여부에 따라 분류한다. 이렇게 분류된 공간을 트리 구조를 활용하여 Adaptive한 공간으로 만들어 필요한 공간만 효율적으로 Super-resolution 하는 기법을 제안한다. 본 기법은 필요한 공간만 Super-resolution 하므로 전체 시뮬레이션 가속화가 가능하고, 입력 데이터를 분할 연산하므로 초 고해상도 데이터도 효율적으로 Super-resolution 할 수 있게 된다.
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