2014 Fiscal Year Annual Research Report
大規模データ可視化のための統合粒子レンダリング環境の構築
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26280043
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
小山田 耕二 京都大学, 国際高等教育院, 教授 (00305294)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
坂本 尚久 京都大学, 国際高等教育院, 主任専門業務職員 (20402745)
小野 謙二 独立行政法人理化学研究所, 計算科学研究機構, チームリーダ (90334333)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 可視化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、大規模シミュレーション結果に対する拡張性の高い半透明可視化を実現するために、提案者が開発した粒子レンダリング(Particle-Based Rendering: PBR)技術を発展させ、これを活用し、その有効性を検証することである。半透明可視化を実現するうえで、可視化対象オブジェクトのソート処理がボトルネックになる。この問題を解決するために、確率的な描画処理を使ったPBR技術を開発する。本研究の具体的目的は、確率的描画処理を使ったPBR技術の開発である。
今年度は、PBR技術において、格子投影像の画素展開において、評価される不透明度を確率として、その画素を描画するかどうか決定するGPGPUプログラム（線分・三角形・四面体データの確率的描画処理と実装）を開発し、格子数・画像解像度と描画時間の関係を明らかにした。
複数ボリュームデータ可視化の際には、ボリュームデータを構成する格子の重なりを無視することができないが、単純なPBR技術では、格子の重なりに起因する誤った画像化処理が行われてしまう。この問題を解決するために格子の投影像において深さデータを確率的に生成し、この問題を解決した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
GPGPUを使った線分・三角形の確率的描画処理、GPGPUを使った四面体の確率的描画処理、四面体の確率的描画処理の高精度化処理を実装し、その有効性を情報科学的な観点で明らかにした。当初計画では、線分、三角形、四面体データをそれぞれ単独に可視化することであったが、四面体と線分から構成される稜線とを統合して可視化する枠組みを実装し、より一般的な入力データに対しても対応することができるようになった。また評価手法に関しては、情報科学的観点以外に認知科学的な観点を取り入れたものを開発し、次年度以降、粒子レンダリングの効能評価に使えるようなシステム開発を行った。これらより当初の計画以上に研究成果が進展していると判断する。
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| Strategy for Future Research Activity |
オブジェクト空間での粒子生成に基づく粒子レンダリングをOPBRと呼び、画像空間での粒子生成に基づくものは、OPBRに対してIPBRと呼ぶ。来年度は、全体表示にはOPBRを、詳細表示にはIPBRを使った統合PBR環境を構築し、格子数・画像解像度に対して、対話性がどの程度確保されるのかを明らかにする。また、その有効性を検証するために、シームレス接続性・伝達関数の変更対する高いレスポンスが実現されるかどうかを確認する。
さらに、今年度の研究成果を用いて、実現できる複数ボリュームデータの融合可視化において、二変数が時系列的にどのように関連するのかを可視化し、変数間の相関、さらには一方の変数が他方の変数の原因になっているかどうかを明らかにするためのシステム基盤の開発を検討する。また、評価手法において、情報可視化的観点だけでなく認知科学的観点をも取り入れた方法を検討する。
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| Causes of Carryover |
2014年度の研究成果の公表手段として、当初予定していなかった2015年11月開催のSIGGRAPH ASIA 2015での口頭発表、チュートリアル、デモ等を計画しており、その旅費・参加費用・謝金を繰り越す必要があったため、次年度使用額が生じた。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
SIGGRAPH ASIA 2015での口頭発表用論文校正費・チュートリアルコンテンツ作成費用・デモコンテンツ作成費用・往復旅費・参加費用・謝金を支出する予定である。
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