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제출문
보고서 초록
요약문
SUMMARY
Contents
목차
제1장 연구개발과제의 개요 27
제1절 연구목적 및 필요성 27
1. 연구사업의 목적 27
2. 연구의 필요성 27
제2절 연구내용 및 범위 30
1. 계산과학공학 데이터 관리 및 처리 요소기술 개발 및 확보 30
2. 계산과학공학 플랫폼 가시화 기술의 수준 31
3. 플랫폼 활용커뮤니티 협력체계 활성화 32
제3절 추진전략 33
1. 연구사업 추진전략 및 방법 33
2. 대내외 추진체계도 34
제2장 국내외 기술개발 현황 분석 35
제1절 국내동향 35
1. 계산과학공학 데이터 관리 및 처리 요소기술 개발 및 확보 35
2. 플랫폼 적용을 위한 가시화 기술 동향 39
제2절 해외동향 40
1. 계산과학공학 데이터 관리 및 처리 요소기술 개발 및 확보 40
2. 플랫폼 적용을 위한 가시화 기술 동향 58
제3장 연구개발 수행 내용 및 결과 62
제1절 계산과학공학 데이터 관리 및 처리 요소기술 개발 및 확보 62
1. 계산과학 데이터 자동 분류 방안 연구 62
2. 인공지능 기반 계산과학 데이터 분석 및 공유 환경 개발 75
3. 데이터·인공지능 기반 시뮬레이션 서비스 연구 111
4. 계산과학 데이터 오류 예측 등 계산과학 데이터 기반 인공지능 모델 및 서비스 시범 개발 121
5. 계산과학플랫폼과 5호기 연동을 위한 기술 및 인터페이스 개발 132
6. 기술수준분석 139
제2절 계산과학공학 플랫폼을 위한 가시화 기술 개발 165
1. 플랫폼/가시화 서버 연동을 위한 웹 소켓 양방향 통신기술 개발 165
2. 웹 렌더링 기술 개발 173
3. 이미지 기반 렌더링 실시간 제어 기술 개발 181
4. 웹 사용자 인터페이스 개발 249
제3절 플랫폼 활용 계산과학공학 커뮤니티 협력체계 구축 및 활성화 257
1. 커뮤니티 협력체계 구축 및 활성화 257
2. 우수성과 홍보(언론 보도) 276
제4절 지적 재산권 현황 280
1. 논문게재 실적 280
2. 학술발표 실적 280
3. 특허출원 실적 281
4. 특허등록 실적 281
5. 기술료 계약실적 281
6. S/W 등록 실적 282
7. 저작권(ISBN 등) 실적 282
제4장 목표달성도 및 관련 분야에의 기여도 283
제1절 목표달성도 283
제2절 관련 분야에의 기여도 284
1. 계산과학공학 데이터 관리 및 처리 요소기술 개발 및 확보 284
2. 계산과학공학 플랫폼을 위한 가시화 기술 개발 284
제5장 연구개발결과의 활용계획 286
제1절 계산과학공학 플랫폼 프로토타입 개발 및 전문 응용 분야 적용 286
제2절 계산과학공학 플랫폼을 위한 가시화 기술 개발 287
제6장 참고문헌 288
〈Table Ⅰ-1〉 Research Strategies and Methods 33
〈Table Ⅲ-1〉 An example of the Portable Batch System(PBS) script 63
〈Table Ⅲ-2〉 The sim. I/O exploration and the structured data retrieving functions 64
〈Table Ⅲ-3〉 The number of unique dataset according to solvers in the EDISON platform 66
〈Table Ⅲ-4〉 Effective Features for Computational Science Data Classification Model 67
〈Table Ⅲ-5〉 Recursive exploration for feature extraction 68
〈Table Ⅲ-6〉 The classification model 70
〈Table Ⅲ-7〉 Decision making with a threshold technique 71
〈Table Ⅲ-8〉 The large-scale classification model 73
〈Table Ⅲ-9〉 The misclassified solvers on the large-scale classification model 75
〈Table Ⅲ-10〉 Project management module 81
〈Table Ⅲ-11〉 Problem management module 89
〈Table Ⅲ-12〉 Feature data engineering module 93
〈Table Ⅲ-13〉 Feature data module 97
〈Table Ⅲ-14〉 AI model management module 100
〈Table Ⅲ-15〉 Forum & Comment management module 108
〈Table Ⅲ-16〉 Modules in AIaaCSS Service 116
〈Table Ⅲ-17〉 Scheduler state variables of PBSPro scheduler integration plugins 136
〈Table Ⅲ-18〉 Timeline of selection and analysis of evaluation factors 140
〈Table Ⅲ-19〉 List of members of evaluation committee 140
〈Table Ⅲ-20〉 Technology functionality indicator of EDISON and HUBZero 141
〈Table Ⅲ-21〉 Technology level evaluation factor 149
〈Table Ⅲ-22〉 Definition of technology level evaluation factor 151
〈Table Ⅲ-23〉 Weight value of technology level evaluation factor 152
〈Table Ⅲ-24〉 Result of weight value of core technology with AI and data 152
〈Table Ⅲ-25〉 Result of weight value of core technology without AI 153
〈Table Ⅲ-26〉 Result of weight value of core technology without AI and data 153
〈Table Ⅲ-27〉 Result of weight value of functionality with AI and data 153
〈Table Ⅲ-28〉 Result of weight value of functionality without AI 154
〈Table Ⅲ-29〉 Result of weight value of functionality with AI and data 154
〈Table Ⅲ-30〉 Result of overall weight value with AI and data 155
〈Table Ⅲ-31〉 Result of overall weight value without AI 155
〈Table Ⅲ-32〉 Result of overall weight value without AI and data 156
〈Table Ⅲ-33〉 Analysis of functionality of the platform 156
〈Table Ⅲ-34〉 Accumulated score of functionality of EDISON and HUBZero 158
〈Table Ⅲ-35〉 Converted score of functionality of EDISON and HUBZero 160
〈Table Ⅲ-36〉 Total score of EDISON and HUBZero with AI and data 161
〈Table Ⅲ-37〉 Total score of EDISON and HUBZero without AI 162
〈Table Ⅲ-38〉 Total score of EDISON and HUBZero without AI and data 162
〈Table Ⅲ-39〉 Total score and overall ratio of EDISON and HUBZero 164
〈Table Ⅲ-40〉 Command line options for glorel(GLOVE lightweight server) 170
〈Table Ⅲ-41〉 Web visualization request messages 172
〈Table Ⅲ-42〉 Web visualization response messages 173
〈Table Ⅲ-43〉 3D widget list 177
〈Table Ⅲ-44〉 Parameter list for kvText 179
〈Table Ⅲ-45〉 Rendering test condition for web visualization 180
〈Table Ⅲ-46〉 Message header specification 184
〈Table Ⅲ-47〉 Remote rendering server request messages 184
〈Table Ⅲ-48〉 Remote rendering server response messages 185
〈Table Ⅲ-49〉 RENDER request specification 186
〈Table Ⅲ-50〉 LOAD request specification 187
〈Table Ⅲ-51〉 LOAD STATE request specification 187
〈Table Ⅲ-52〉 COPY WINDOW request specification 188
〈Table Ⅲ-53〉 SET BACKGROUND COLOR request specification 188
〈Table Ⅲ-54〉 SET BBOX VISIBLE request specification 189
〈Table Ⅲ-55〉 SET COLORMAP request specification 189
〈Table Ⅲ-56〉 SET MIRROR request specification 190
〈Table Ⅲ-57〉 NEW OBJECT request specification 191
〈Table Ⅲ-58〉 REMOVE OBJECT request specification 191
〈Table Ⅲ-59〉 SET OBJECT VISIBLE request specification 192
〈Table Ⅲ-60〉 SET OBJECT REPRESENTATION request specification 192
〈Table Ⅲ-61〉 SET CONTOURLINE THICKNESS request specification 193
〈Table Ⅲ-62〉 SET LINE REPRESENTATION request specification 193
〈Table Ⅲ-63〉 SET GLYPH SIZE request specification 194
〈Table Ⅲ-64〉 IMAGE response specification 195
〈Table Ⅲ-65〉 STATUS response specification 195
〈Table Ⅲ-66〉 Primitive types 196
〈Table Ⅲ-67〉 WKEY specification 197
〈Table Ⅲ-68〉 CAMERA specification 197
〈Table Ⅲ-69〉 VKEY usage example 198
〈Table Ⅲ-70〉 VKEY specification 199
〈Table Ⅲ-71〉 LIST specification 199
〈Table Ⅲ-72〉 MAP specification 200
〈Table Ⅲ-73〉 AGGR specification 200
〈Table Ⅲ-74〉 BBOX specification 201
〈Table Ⅲ-75〉 MESH specification 201
〈Table Ⅲ-76〉 VAR specification 202
〈Table Ⅲ-77〉 BLOCK specification 203
〈Table Ⅲ-78〉 ELEM specification 204
〈Table Ⅲ-79〉 METADATA specification 204
〈Table Ⅲ-80〉 TR specification 206
〈Table Ⅲ-81〉 MIRROR specification 206
〈Table Ⅲ-82〉 COLOR specification 207
〈Table Ⅲ-83〉 COLORMAP specification 207
〈Table Ⅲ-84〉 OBJREP specification 208
〈Table Ⅲ-85〉 OBJ specification 209
〈Table Ⅲ-86〉 TKEY specification 209
〈Table Ⅲ-87〉 WINDOW specification 210
〈Table Ⅲ-88〉 DCTX specification 211
〈Table Ⅲ-89〉 Implication of 2 least significant bits of mIndex 213
〈Table Ⅲ-90〉 Data structures for parallel traversal of celltree forest 220
〈Table Ⅲ-91〉 Member instances of the Camera class 224
〈Table Ⅲ-92〉 Benchmark dataset information 240
〈Table Ⅲ-93〉 Rendering time(sec) of different algorithms for the benchmark dataset 241
〈Table Ⅲ-94〉 Raycasting time(msec) w.r.t. the tile size 243
〈Table Ⅲ-95〉 Memory usage of VTK and OURS with different number of threads 249
〈Table Ⅲ-96〉 Web visualization user interface 251
〈Table Ⅲ-97〉 Overview of Committee member 258
〈Table Ⅲ-98〉 Participants statistics 259
〈Table Ⅲ-99〉 Timeline of PRAGMA Student Workshop 261
〈Table Ⅲ-100〉 Timeline of PRAGMA Pre-Workshop 262
〈Table Ⅲ-101〉 Timeline of PRAGMA Workshop 263
〈Table Ⅲ-102〉 Timeline of PRAGMA Workshop 264
〈Table Ⅲ-103〉 Timeline of CENTRA & PRAGMA Networking and Collaboration Day 265
〈Table Ⅲ-104〉 Introductory of Keynote 265
〈Table Ⅲ-105〉 Introductory of Presentation 266
〈Table Ⅲ-106〉 Media reports on computational science platforms 277
〈Table Ⅲ-107〉 Thesis publication in journal 280
〈Table Ⅲ-108〉 Presentation of journal 280
〈Table Ⅲ-109〉 Patent application 281
〈Table Ⅲ-110〉 Patent registration 281
〈Table Ⅲ-111〉 Technical fee contract 281
〈Table Ⅲ-112〉 S/W registration 282
〈Table Ⅲ-113〉 Copyright 282
〈Table Ⅳ-1〉 Targeted goal achievement 283
〈Figure Ⅰ-1〉 Relationship between sub-projects(R&D programs) 34
〈Figure Ⅱ-1〉 HEMOS platform 37
〈Figure Ⅱ-2〉 Concept of nano vfab 38
〈Figure Ⅱ-3〉 Screen of iBat service 38
〈Figure Ⅱ-4〉 A process of the Amazon Machine Learning Service 44
〈Figure Ⅱ-5〉 Microsoft Azure Machine Learning Studio Overview 45
〈Figure Ⅱ-6〉 AutoML services in the Google Cloud 46
〈Figure Ⅱ-7〉 The IBM chatbot build service with the Watson assistant 47
〈Figure Ⅱ-8〉 Recent competitions at the Kaggle 48
〈Figure Ⅱ-9〉 An example of machine learning dataset at the OpenML portal 49
〈Figure Ⅱ-10〉 CloudCV – Fabrik Platform 50
〈Figure Ⅱ-11〉 Materials data search at the Materials Project protal 55
〈Figure Ⅱ-12〉 SW statistics at NOMAD 56
〈Figure Ⅱ-13〉 Approximated data size at the materials field 56
〈Figure Ⅱ-14〉 NOMAD Encyclopedia 57
〈Figure Ⅱ-15〉 Data analysis tutorials at NOMAD 57
〈Figure Ⅱ-16〉 Web based Visualization Result at NanoHub 58
〈Figure Ⅱ-17〉 Web based Visualization Result at NOMAD 59
〈Figure Ⅱ-18〉 Visualization result using Deck.gl 60
〈Figure Ⅱ-19〉 Visualization result using Kepler.gl 60
〈Figure Ⅱ-20〉 Visualization result at CIMPLEX 61
〈Figure Ⅱ-21〉 Visualization Result on the web using ParaViewWeb 61
〈Figure Ⅲ-1〉 The computational science data classification development process 62
〈Figure Ⅲ-2〉 Plotting solvers between the size of data and the num. of input params 67
〈Figure Ⅲ-3〉 The performance evaluation of the classification model 70
〈Figure Ⅲ-4〉 The performance evaluation of the large-scale classification model 74
〈Figure Ⅲ-5〉 An overview of the Problem solving platform 77
〈Figure Ⅲ-6〉 Logical Entity-Relation diagram of platform 78
〈Figure Ⅲ-7〉 Physical Entity-Relation diagram of platform 79
〈Figure Ⅲ-8〉 Usecase diagram: project management 80
〈Figure Ⅲ-9〉 Sequence diagram: project management 81
〈Figure Ⅲ-10〉 Class diagram: project management module 82
〈Figure Ⅲ-11〉 List of project 82
〈Figure Ⅲ-12〉 The first phase of project registration 83
〈Figure Ⅲ-13〉 The second phase of project registration(collection) 83
〈Figure Ⅲ-14〉 The second phase of project registration(datatype) 84
〈Figure Ⅲ-15〉 The second phase of project registration(web ftp) 84
〈Figure Ⅲ-16〉 The second phase of project registration(feature data) 85
〈Figure Ⅲ-17〉 Project detail page 85
〈Figure Ⅲ-18〉 The Problem tab of project 86
〈Figure Ⅲ-19〉 The Raw Data tab of project 86
〈Figure Ⅲ-20〉 The Feature Data tab of project 86
〈Figure Ⅲ-21〉 The addition pop-up for feature data 87
〈Figure Ⅲ-22〉 The AI Model tab of project 87
〈Figure Ⅲ-23〉 The Forum tab of project 87
〈Figure Ⅲ-24〉 The AI Service tab of project 88
〈Figure Ⅲ-25〉 Usecase diagram: problem management 88
〈Figure Ⅲ-26〉 Sequence diagram: problem management 89
〈Figure Ⅲ-27〉 Class diagram: problem management 89
〈Figure Ⅲ-28〉 Problem list page 90
〈Figure Ⅲ-29〉 Problem registration(1/2) 90
〈Figure Ⅲ-30〉 Problem registration(2/2) 90
〈Figure Ⅲ-31〉 Problem detail page 91
〈Figure Ⅲ-32〉 The scenario of feature data extraction using HPC resources 92
〈Figure Ⅲ-33〉 Usecase diagram: feature data engineering module 92
〈Figure Ⅲ-34〉 Sequence diagram: feature data engineering module 93
〈Figure Ⅲ-35〉 Class diagram: pplogic module 94
〈Figure Ⅲ-36〉 The list of feature data engineering code 94
〈Figure Ⅲ-37〉 Workspace for feature data engineering management 94
〈Figure Ⅲ-38〉 The list of feature data produced by engineering 95
〈Figure Ⅲ-39〉 The example code of feature data engineering 95
〈Figure Ⅲ-40〉 Usecase diagram: feature data management 96
〈Figure Ⅲ-41〉 Sequence diagram: feature data management 96
〈Figure Ⅲ-42〉 Class diagram: feature data management 97
〈Figure Ⅲ-43〉 The list of feature data 97
〈Figure Ⅲ-44〉 The detail page of feature data 98
〈Figure Ⅲ-45〉 Usecase diagram: AI model management 99
〈Figure Ⅲ-46〉 Sequence diagram: AI model management 99
〈Figure Ⅲ-47〉 The list of AI model 100
〈Figure Ⅲ-48〉 GUI based AI model code creation(1/5) 101
〈Figure Ⅲ-49〉 Workspace of AI model(Empty code) 101
〈Figure Ⅲ-50〉 GUI based AI model creation(2/5) 101
〈Figure Ⅲ-51〉 GUI based AI model creation(3/5) 102
〈Figure Ⅲ-52〉 GUI based AI model creation(4/5) 102
〈Figure Ⅲ-53〉 GUI based AI model creation(5/5) 103
〈Figure Ⅲ-54〉 The scenario for evaluation of AI model 103
〈Figure Ⅲ-55〉 AI model detail page(Main tab) 104
〈Figure Ⅲ-56〉 AI model detail page(Code tab) 104
〈Figure Ⅲ-57〉 My profile(Main) 105
〈Figure Ⅲ-58〉 My profile(Project) 105
〈Figure Ⅲ-59〉 My profile(Problem) 105
〈Figure Ⅲ-60〉 My profile(Feature Data) 106
〈Figure Ⅲ-61〉 My profile(AI Model) 106
〈Figure Ⅲ-62〉 My profile(AI Service) 106
〈Figure Ⅲ-63〉 My profile(Forum) 107
〈Figure Ⅲ-64〉 Usecase diagram: Forum & Comment management 107
〈Figure Ⅲ-65〉 Sequence diagram: Forum & Comment management 108
〈Figure Ⅲ-66〉 Class diagram : Forum management 109
〈Figure Ⅲ-67〉 Class diagram : Comment management 109
〈Figure Ⅲ-68〉 The list of forum 109
〈Figure Ⅲ-69〉 Forum registration 110
〈Figure Ⅲ-70〉 Comment registration 110
〈Figure Ⅲ-71〉 Feature data extraction and AI model programming in AIaaCSS 113
〈Figure Ⅲ-72〉 AIaaCSS Service Flow 114
〈Figure Ⅲ-73〉 Usecase Diagram in AIaaCSS Service Management 115
〈Figure Ⅲ-74〉 Sequence Diagram in AIaaCSS Service Management 115
〈Figure Ⅲ-75〉 Sequence Diagram in AIaaCSS Service Execution 116
〈Figure Ⅲ-76〉 Class Diagram in AIaaCSS Service Management 117
〈Figure Ⅲ-77〉 AIaaCSS Service List 117
〈Figure Ⅲ-78〉 Registration of AIaaCSS Service 118
〈Figure Ⅲ-79〉 Creation of AIaaCSS Service Interface 118
〈Figure Ⅲ-80〉 AIaaCSS Service Designer 119
〈Figure Ⅲ-81〉 Defining inputs in AIaaCSS Interface Design 120
〈Figure Ⅲ-82〉 Defining AI Model in AIaaCSS Interface Design 120
〈Figure Ⅲ-83〉 Example view of AIasCSS service 121
〈Figure Ⅲ-84〉 Unpublished AIaaCSS Service 121
〈Figure Ⅲ-85〉 The energy prediction service for Quantum Espresso solver 123
〈Figure Ⅲ-86〉 Feature extraction using Quantum Espresso simulation data 123
〈Figure Ⅲ-87〉 The performance evaluation of the model for Quantum Espresso solver 124
〈Figure Ⅲ-88〉 The performance evaluation of the QE relaxation time prediction model 125
〈Figure Ⅲ-89〉 The QE relaxation time prediction service view 125
〈Figure Ⅲ-90〉 The performance evaluation of the QE relaxation success/failure prediction 126
〈Figure Ⅲ-91〉 The QE relaxation success/failure prediction service 127
〈Figure Ⅲ-92〉 An example of the inputdeck of the GAMESS solver 127
〈Figure Ⅲ-93〉 GAMESS simulation success/failure prediction service 128
〈Figure Ⅲ-94〉 The performance evaluation of the GAMESS simulation prediction model 128
〈Figure Ⅲ-95〉 An example of persistent homology of h8000317 nanoporous structure 129
〈Figure Ⅲ-96〉 The performance evaluation of the zeolite HOA prediction model 130
〈Figure Ⅲ-97〉 Monte Carlo Simulation density prediction service 131
〈Figure Ⅲ-98〉 The performance evaluation of the density prediction model 131
〈Figure Ⅲ-99〉 KFLOW AI service 132
〈Figure Ⅲ-100〉 The performance evaluation of the CL prediction model 132
〈Figure Ⅲ-101〉 Apache Shiro Architecture 133
〈Figure Ⅲ-102〉 LdapSimpleRealm Class 133
〈Figure Ⅲ-103〉 EDISON Platform Integration with Super Computer 5ᵗʰ Workflow Diagram 134
〈Figure Ⅲ-104〉 Design of EDISON Platform Storage Integration 135
〈Figure Ⅲ-105〉 Development of PBSPro plugins for Super Computer 5ᵗʰ integration 136
〈Figure Ⅲ-106〉 DrivAer analysis grid geometry 137
〈Figure Ⅲ-107〉 DrivAer workflow editing screen 138
〈Figure Ⅲ-108〉 QTP aircraft analysis grid geometry 138
〈Figure Ⅲ-109〉 Quad Tip propeller workflow editor 139
〈Figure Ⅲ-110〉 Process of selection and analysis of evaluation factor 140
〈Figure Ⅲ-111〉 1st and 2nd Evaluation Committee(2019.7.18./2019.8.14.) 148
〈Figure Ⅲ-112〉 Application of web socket communication protocol to GIP messages 166
〈Figure Ⅲ-113〉 GIP message segmentation for web socket transmission 167
〈Figure Ⅲ-114〉 Web socket server 168
〈Figure Ⅲ-115〉 Architecture of lightweight visualization server supporting web socket communication 169
〈Figure Ⅲ-116〉 Communication process among web client, web socket listener and GLOVE TCP handler 171
〈Figure Ⅲ-117〉 FPS estimation for rendering of 1,000,000 polygons 181
〈Figure Ⅲ-118〉 Previous architecture of Visualization server 182
〈Figure Ⅲ-119〉 Server architecture for Image based visualization 182
〈Figure Ⅲ-120〉 General message 183
〈Figure Ⅲ-121〉 Message header octet string 183
〈Figure Ⅲ-122〉 RENDER request octet string 186
〈Figure Ⅲ-123〉 LOAD request octet string 186
〈Figure Ⅲ-124〉 LOAD STATE request octet string 187
〈Figure Ⅲ-125〉 COPY WINDOW request octet string 187
〈Figure Ⅲ-126〉 SET BACKGROUND COLOR request octet string 188
〈Figure Ⅲ-127〉 SET BBOX VISIBLE request octet string 188
〈Figure Ⅲ-128〉 SET COLORMAP request octet string 189
〈Figure Ⅲ-129〉 SET MIRROR request octet string 190
〈Figure Ⅲ-130〉 NEW OBJECT request octet string 190
〈Figure Ⅲ-131〉 REMOVE OBJECT request octet string 191
〈Figure Ⅲ-132〉 SET OBJECT VISIBLE request octet string 191
〈Figure Ⅲ-133〉 SET OBJECT REPRESENTATION request octet string 192
〈Figure Ⅲ-134〉 SET CONTOURLINE THICKNESS request octet string 192
〈Figure Ⅲ-135〉 SET LINE REPRESENTATION request octet string 193
〈Figure Ⅲ-136〉 SET GLYPH SIZE request octet string 193
〈Figure Ⅲ-137〉 IMAGE response octet string 195
〈Figure Ⅲ-138〉 STATUS response octet string 195
〈Figure Ⅲ-139〉 WKEY octet string 197
〈Figure Ⅲ-140〉 CAMERA octet string 197
〈Figure Ⅲ-141〉 STRING octet string 198
〈Figure Ⅲ-142〉 VKEY octet string 198
〈Figure Ⅲ-143〉 LIST octet string 199
〈Figure Ⅲ-144〉 MAP octet string 199
〈Figure Ⅲ-145〉 AGGR octet string 200
〈Figure Ⅲ-146〉 BBOX octet string 201
〈Figure Ⅲ-147〉 MESH octet string 201
〈Figure Ⅲ-148〉 VAR octet string 202
〈Figure Ⅲ-149〉 BLOCK octet string 202
〈Figure Ⅲ-150〉 ELEM octet string 203
〈Figure Ⅲ-151〉 METADATA octet string 204
〈Figure Ⅲ-152〉 TR octet string 206
〈Figure Ⅲ-153〉 MIRROR octet string 206
〈Figure Ⅲ-154〉 COLOR octet string 206
〈Figure Ⅲ-155〉 COLORMAP octet string 207
〈Figure Ⅲ-156〉 OBJREP octet string 208
〈Figure Ⅲ-157〉 OBJ octet string 208
〈Figure Ⅲ-158〉 TKEY octet string 209
〈Figure Ⅲ-159〉 WINDOW octet string 209
〈Figure Ⅲ-160〉 DCTX octet string 210
〈Figure Ⅲ-161〉 Classification of volume rendering algorithms 212
〈Figure Ⅲ-162〉 Raycast algorithm(Wikipedia) 212
〈Figure Ⅲ-163〉 Celltree node 214
〈Figure Ⅲ-164〉 Bucket based computation of split position 215
〈Figure Ⅲ-165〉 Celltree traversal 217
〈Figure Ⅲ-166〉 Implementation of Classify function 219
〈Figure Ⅲ-167〉 Initialization of per-thread traversal information 220
〈Figure Ⅲ-168〉 mTreeCount, mTreeIndex and mTraverseOrder 221
〈Figure Ⅲ-169〉 Parallel traversal of celltree forest 221
〈Figure Ⅲ-170〉 Computation of mTraverseOrder 222
〈Figure Ⅲ-171〉 Parallel traversal of celltree forest 223
〈Figure Ⅲ-172〉 Specification of view frustum in the raycast engine 224
〈Figure Ⅲ-173〉 Composition of color and opacity 227
〈Figure Ⅲ-174〉 Implementation of silhouette enhancement 228
〈Figure Ⅲ-175〉 Acceleration of raycast using celltree forest 229
〈Figure Ⅲ-176〉 Generation of task indices in the global queue 229
〈Figure Ⅲ-177〉 Implementation of round robin load balancing 230
〈Figure Ⅲ-178〉 Implementation of thread safety in the global queue 231
〈Figure Ⅲ-179〉 Visualization of Q-criteria around a propeller(structured grid) 231
〈Figure Ⅲ-180〉 Enhanced silhouette of vortical structure extracted using Q-criteria 232
〈Figure Ⅲ-181〉 Visualization of Q-criteria around a propeller(unstructured grid) 232
〈Figure Ⅲ-182〉 Visualization of the evolution of the universe simulation 233
〈Figure Ⅲ-183〉 Parallel efficiency of raycast engine : rendering time(left) and speedup(right) 233
〈Figure Ⅲ-184〉 Overview of our volume rendering system 236
〈Figure Ⅲ-185〉 Two ray grouping methods when a ray group consists of 4 rays 238
〈Figure Ⅲ-186〉 Volume rendering results of three benchmark dataset 239
〈Figure Ⅲ-187〉 Rendering images of Dataset 3 241
〈Figure Ⅲ-188〉 Performance improvement for ray-casting over Bunyk algorithm 242
〈Figure Ⅲ-189〉 Ray-casting time on Dataset 1 by OURS-TILE, OURS-FULLVDFI, and GBUNYK-BUFFER with different buffer sizes 244
〈Figure Ⅲ-190〉 Extraction of geometric information(VTK) 245
〈Figure Ⅲ-191〉 Organization of local pre hash table and overview of the merge step 246
〈Figure Ⅲ-192〉 Work distribution of duplication removal 247
〈Figure Ⅲ-193〉 Geometry extraction time for Dataset 1 248
〈Figure Ⅲ-194〉 Geometry extraction time for Dataset 2 248
〈Figure Ⅲ-195〉 Geometry extraction time for Dataset 3 248
〈Figure Ⅲ-196〉 User interface layout 249
〈Figure Ⅲ-197〉 Stage of PRAGMA36 257
〈Figure Ⅲ-198〉 Overview of five participants statistics 260
〈Figure Ⅲ-199〉 Presentation of EDISON and Discussion of PRAGMA 271
〈Figure Ⅲ-200〉 Webpage of PRAGMA36 272
〈Figure Ⅲ-201〉 Booklet of CENTRA4 and PRAGMA36 273
〈Figure Ⅲ-202〉 KSCFE 9ᵗʰ Short Course Information and Timeline 274
〈Figure Ⅲ-203〉 MRS presentation of EDISON and usage of materials 274
〈Figure Ⅲ-204〉 EKC 2019 275
〈Figure Ⅲ-205〉 Timeline and presentation of PRAGMA37 276
〈Figure Ⅴ-1〉 Applicable plan of the visualization tool for computational science & engineering platform 287