KR102440389B1 - 유체 해석 시뮬레이션에서 ｓｔｌ 파일의 전처리 방법 및 유체 해석 시뮬레이션 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 유체 해석 시뮬레이션에서 분석 대상의 STL 파일의 전처리 후 PLT 파일로 변환하여 시뮬레이션에 이용하도록 함으로써 시뮬레이션 결과에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있으며, STL 파일의 전처리를 자동으로 수행할 수 있도록 하여 STL 파일 전처리 작업을 수행하는데 소모되는 시간 및 인력을 절감할 수 있는 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법 및 유체 해석 시뮬레이션 방법에 관한 것이다.
Description
본 발명은 혈류 등의 유체를 분석하는 유체 해석 시뮬레이션에서 STL(stereo lithography) 파일의 형상을 전처리하는 방법 및 유체 해석 시뮬레이션 방법에 관한 것이다.
전산 유체에서는 분석하고자 하는 대상에 따라 다양한 시뮬레이션 프로그램(solver)을 사용하게 되는데, 혈류와 같은 마이크로 단위의 유체를 분석하고자 할 때에는 LBM(Lattice Boltzmann Method) 방식의 프로그램을 사용해 시뮬레이션을 한다. 이는 특히 의학과 관련하여 활용성이 높은데, 분석 대상의 CT 형상 파일만 있으면 측정기를 대상에 직접 투입하거나 부착하지 않고도 시뮬레이션을 통해 혈관 내부에서의 유체역학적 특성을 분석할 수 있으며, 이를 통해 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다.
일반적으로 CT로 촬영된 분석 대상의 CT 형상은 STL 파일 형식으로 받게 되는데, 기존의 LBM 방식 프로그램에서는 이를 PLT 파일 형식으로 변환한 후 분석을 진행하게 된다. 즉, 기존의 LBM 방식 프로그램에는 STL 파일을 PLT 파일로 변환하는 알고리즘을 포함하고 있다. 여기에서 STL(stereo lithography) 파일은 3D 모델링된 데이터를 표준 형식의 파일로 저장하는데 사용되는 포맷이며 대부분의 3D 파일은 STL 파일로 저장되는데, STL 파일은 물체의 표면을 삼각형화시켜 저장하는 방식으로서 서로 이웃하는 삼각형 면들의 두 꼭지점(노드)들이 만나도록 삼각형 면들이 연결되어 있는 형태로 입체 모형을 구성한 파일이다. 그리고 PLT 파일은 각 노드에 대해 위치 정보 외에도 형상의 내부와 외부를 구분하여 내부의 노드는 유체로 선언하는 파일이다.
그런데 기존의 LBM 프로그램으로 CT 형상의 STL 파일을 그대로 PLT 파일로 변환하게 되면, 분석 대상의 입체 형상에서 입구(inlet) 및 출구(outlet) 부근에서 형상 내부에 빈 공간이 생기게 된다.
도 1은 입구 및 출구가 뚫려있는 상태의 STL 파일 형상을 나타낸 그림이며, 도 2는 입구 및 출구가 뚫려있는 상태의 STL 파일을 그대로 PLT 파일로 변환할 때 내부 노드로 선언되지 않는 부분을 나타낸 개념도이다.
즉, 도 1과 같이 분석 대상의 STL 파일 형상(10)에서는 입구(11)와 출구(12)가 뚫려있는 상태이므로, STL 파일을 그대로 PLT 파일로 변환 시 도 2와 같이 입구 및 출구에서 형상 표면 노드가 정의되지 않기 때문에 내부로 선언되지 않은 노드들이 생기게 되며, 이에 따라 시뮬레이션 결과 값이 발산하게 되는 문제가 발생한다.
이를 해결하기 위해 기존에는 변환된 PLT 파일을 작업자의 수작업을 통해 수정한 후 시뮬레이션을 수행해야 했는데, 이 수정 작업을 수행하는데 많은 시간과 인력이 소모되며, 작업을 수행하는 작업자에 따라서 그 시뮬레이션 결과가 달라질 수 있어 시뮬레이션 결과에 대한 신뢰성을 저하시키는 요인이 된다.
본 발명은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 분석 대상의 STL 파일을 PLT 파일로 변환하기 전에 분석 대상의 STL 파일 형상에서 뚫려있는 입구 및 출구를 채워 막는 수정 작업인 STL 파일 전처리 작업을 수행하여, 시뮬레이션 결과에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법 및 유체 해석 시뮬레이션 방법을 제공하는 것이다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법은, 분석 대상에 대한 STL 파일의 정보를 데이터베이스에 저장하는 STL 형상 정보 저장 단계; 상기 STL 파일의 형상에서 개방된 입구 및 출구 각각의 둘레를 구성하는 삼각형들의 정보를 데이터베이스에 저장하는 입출구 정보 저장 단계; 상기 저장된 입구 및 출구 둘레의 삼각형들 상의 꼭지점들의 좌표 평균값을 이용해 입구와 출구의 중심점을 설정하는 입출구 중심점 설정 단계; 및 상기 입구 및 출구 각각의 중심점과 둘레 상의 인접한 두 꼭지점을 잇는 삼각형 면을 연속으로 추가하여 개방된 입구 및 출구를 채우는 입출구 채움 단계; 를 포함하여 이루어질 수 있다.
또한, 상기 STL 형상 정보 저장 단계에서는, STL 파일에서 정의되는 삼각형들의 순서와 그에 해당되는 꼭지점들의 좌표를 데이터베이스에 배열 및 저장할 수 있다.
또한, 상기 입출구 정보 저장 단계에서는, 상기 삼각형들 중 두 변에 대해서만 인접한 삼각형을 갖는 삼각형들을 찾아 이를 상기 입구 및 출구의 둘레를 구성하는 삼각형들로 설정한 후, 상기 입구 및 출구의 둘레를 구성하는 삼각형들의 순서 및 해당되는 꼭지점들의 좌표를 데이터베이스에 배열 및 저장할 수 있다.
또한, 상기 입구 및 출구의 둘레를 구성하는 삼각형들의 꼭지점들 중 서로 이웃하는 삼각형들의 꼭지점이 만나는 교점을 상기 입구 및 출구의 둘레를 구성하는 점들로 설정하여, 이 점들의 좌표를 데이터베이스에 배열 및 저장할 수 있다.
또한, 상기 입출구 중심점 설정 단계에서는, 상기 입구 및 출구의 둘레를 구성하는 점들로 설정된 꼭지점들의 좌표에 대한 평균값으로 상기 입구 및 출구의 중심점을 설정할 수 있다.
또한, 상기 입출구 채움 단계에서는, 상기 입구 및 출구에서 각각 중심점과 둘레 상의 인접한 두 꼭지점을 잇는 삼각형 면들에 대한 법선 벡터를 설정한 후, 상기 입구 및 출구 각각의 둘레 상의 꼭지점들, 중심점 및 법선 벡터로 구성되는 삼각형 면들을 연속으로 추가하여 개방된 입구 및 출구를 채울 수 있다.
또한, 상기 STL 형상 정보 저장 단계, 입출구 정보 저장 단계, 입출구 중심점 설정 단계 및 입출구 채움 단계는 소스코드를 이용해 자동으로 수행될 수 있다.
그리고 상기 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법은 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 저장한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용할 수 있다.
또한, 본 발명의 유체 해석 시뮬레이션 방법은, CT 촬영된 영상에서 분석 대상에 대한 STL 파일을 획득하는 STL 파일 획득 단계; 상기 STL 파일의 형상에서 개방된 입구 및 출구 각각을 채우는 STL 파일 전처리 단계; 상기 STL 파일 전처리 단계를 거친 STL 파일을 PLT 파일 형식으로 변환하는 파일 변환 단계; 및 상기 파일 변환 단계를 거쳐 생성된 PLT 파일을 이용해 유체 해석 시뮬레이션을 수행하는 시뮬레이션 단계; 를 포함하여 이루어질 수 있다.
또한, 상기 STL 파일 전처리 단계는, 상기 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법을 이용할 수 있다.
또한, 상기 유체 해석 시뮬레이션 방법들은 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 저장한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용할 수 있다.
본 발명의 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법 및 유체 해석 시뮬레이션 방법은 분석 대상의 STL 파일의 전처리 후 PLT 파일로 변환하여 시뮬레이션에 이용하도록 함으로써, 시뮬레이션 결과에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 장점이 있다.
또한, 분석 대상의 STL 파일 형상에서 뚫려있는 입구 및 출구를 채워 막는 수정 작업인 STL 파일 전처리 작업을 자동으로 수행할 수 있어, STL 파일 전처리 작업을 수행하는데 소모되는 시간 및 인력을 절감할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 입구 및 출구가 뚫려있는 상태의 STL 파일 형상을 나타낸 그림이다.
도 2는 입구 및 출구가 뚫려있는 상태의 STL 파일을 그대로 PLT 파일로 변환할 때 내부 노드로 선언되지 않는 부분을 나타낸 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법을 나타낸 단계도이다.
도 4 내지 도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법의 각 단계들을 수행하는 과정을 순차적으로 나타낸 개념도이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법을 이용해 입구 및 출구가 채워져 막힌 전처리 후 STL 파일 형상을 나타낸 그림이다.
도 11 및 도 12는 본 발명의 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법 및 유체 해석 시뮬레이션 방법에서 분석 대상의 일례인 심혈관 중 단일 혈관 및 다중 혈관을 나타낸 그림이다.
도 13 및 도 14는 종래와 같이 STL 파일의 전처리를 하지 않은 상태(전처리 미적용)로 PLT 파일로 변환했을 때(좌측)와 본 발명의 STL 파일 전처리를 적용한 후 PLT 파일로 변환했을 때(우측)를 비교하여 나타낸 그림이다.
도 2는 입구 및 출구가 뚫려있는 상태의 STL 파일을 그대로 PLT 파일로 변환할 때 내부 노드로 선언되지 않는 부분을 나타낸 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법을 나타낸 단계도이다.
도 4 내지 도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법의 각 단계들을 수행하는 과정을 순차적으로 나타낸 개념도이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법을 이용해 입구 및 출구가 채워져 막힌 전처리 후 STL 파일 형상을 나타낸 그림이다.
도 11 및 도 12는 본 발명의 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법 및 유체 해석 시뮬레이션 방법에서 분석 대상의 일례인 심혈관 중 단일 혈관 및 다중 혈관을 나타낸 그림이다.
도 13 및 도 14는 종래와 같이 STL 파일의 전처리를 하지 않은 상태(전처리 미적용)로 PLT 파일로 변환했을 때(좌측)와 본 발명의 STL 파일 전처리를 적용한 후 PLT 파일로 변환했을 때(우측)를 비교하여 나타낸 그림이다.
이하, 상기한 바와 같은 구성을 갖는 본 발명의 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법 및 유체 해석 시뮬레이션 방법을 첨부된 도면을 참고하여 상세하게 설명한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법을 나타낸 단계도이며, 도 4 내지 도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법의 각 단계들을 수행하는 과정을 순차적으로 나타낸 개념도이다.
우선, 도 3과 같이 본 발명의 일실시예에 따른 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법은 크게 STL 형상 정보 저장 단계(S10), 입출구 정보 저장 단계(S20), 입출구 중심점 설정 단계(S30) 및 입출구 채움 단계(S40)로 구성될 수 있다.
STL 형상 정보 저장 단계(S10)는 분석하고자 하는 대상에 대한 STL 파일의 정보를 데이터베이스에 저장하는 단계이다. 일례로 관상동맥과 같은 심혈관을 CT(computed tomography)로 촬영한 영상에서 분석 대상에 대한 STL 파일을 획득할 수 있다. 여기에서 STL(stereo lithography) 파일은 3D 모델링된 데이터를 표준 형식의 파일로 저장하는데 사용되는 포맷이며, STL 파일은 물체의 표면을 삼각형화시켜 저장하는 방식으로서 서로 이웃하는 삼각형 면들의 두 꼭지점(노드)들이 만나도록 삼각형 면들이 연결되어 있는 형태로 입체 모형을 구성한 파일이다. 즉, 도 4를 참조하면 분석 대상의 STL 파일 형상(100)은 이웃하는 삼각형(110)들의 두 꼭지점(111)들끼리 만나는 형태로 연결된 삼각형(110) 면들로 구성된 관 형태로 형성되며, STL 파일 형상(100)에서 입구 또는 출구에 해당되는 우측단(112)은 개방되어 있는 형태가 될 수 있다. 그리고 STL 형상 정보 저장 단계(S10)에서는 STL 파일에서 정의되는 삼각형들의 순서와 그 순서에 해당되는 삼각형의 꼭지점들의 좌표를 찾아서 소스코드 상에 배열 및 저장함으로써 데이터베이스로 구축될 수 있다.
입출구 정보 저장 단계(S20)는 STL 파일의 형상(100)에서 개방된 입구 및 출구 각각의 둘레(200)를 구성하는 삼각형(120)들의 정보를 데이터베이스에 저장하는 단계이다. 도 5를 참조하면, 입구 및 출구 각각의 둘레(200)를 구성하는 삼각형(120)들은 두 변에 대해서만 인접한 삼각형(110)을 갖고 있으므로, 이들을 찾아서 입구 및 출구의 둘레 구성하는 삼각형(120)들로 설정할 수 있다. 이후 입구 및 출구의 둘레를 구성하는 삼각형(120)들의 순서 및 그 순서에 해당되는 삼각형(120)의 꼭지점(121)들의 좌표를 데이터베이스에 배열 및 저장할 수 있다.
입출구 중심점 설정 단계(S30)는 상기한 입출구 정보 저장 단계(S20)에서 저장된 입구 및 출구 각각의 중심점을 설정하는 단계이다. 그리고 도 6을 참조하면 입출구 중심점 설정 단계(S30)에서는 입구 및 출구의 둘레(200)를 구성하는 삼각형(120)들의 꼭지점(121)들 중 서로 이웃하는 삼각형(120)들의 꼭지점(121)들이 서로 만나는 교점을 입구 및 출구의 둘레(200)를 구성하는 점들로 설정할 수 있으며, 이 점들의 좌표를 데이터베이스에 배열 및 저장할 수 있다. 또한, 입출구 중심점 설정 단계(S30)에서는 입구 및 출구의 둘레(200)를 구성하는 점들로 설정된 꼭지점(121)들의 좌표에 대한 평균값으로 입구 및 출구 각각의 중심점(300)을 설정할 수 있다. 또한, 입구 및 출구 각각의 중심점은 아래의 수식을 통해 구할 수 있다.
여기에서, Pc는 입구 및 출구 각각의 중심점 좌표이고, Pi는 입구 및 출구 각각의 둘레의 점 좌표이며, n은 입구 및 출구 각각의 둘레의 점의 개수이다.
그리하여 도 7과 같이 입구 및 출구 각각의 중심점(300)을 설정할 수 있다.
입출구 채움 단계(S40)는 STL 파일 형상에서 개방된 입구 및 출구를 면으로 채워서 막힌 형태로 만드는 단계이다. 그리고 입출구 채움 단계(S40)에서는 입구 및 출구 각각에서 중심점(300)과 둘레(200) 상의 인접한 두 꼭지점(121)들을 잇는 삼각형(130) 면을 연속으로 추가하여 개방된 입구 및 출구를 채울 수 있다. 이때, 도 8과 같이 입출구 채움 단계(S40)에서는 입구 및 출구를 채우는 삼각형(130) 면들에 대한 법선 벡터(400)를 설정한 후, 도 9와 같이 입구 및 출구 각각의 둘레 상의 꼭지점(121)들, 중심점(300) 및 법선 벡터(400)로 구성되는 삼각형 면들을 연속으로 추가할 수 있다. 또한, 삼각형(130) 면들의 법선 벡터(400)는 그 방향을 자동을 찾을 수 있도록 하는 것이 바람직하며, 발생할 수 있는 모든 경우의 수에 대해 법선 벡터가 정의될 수 있도록 해야 한다.
그리하여 도 10과 같이 본 발명의 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법을 이용해 수정된 전처리 후 STL 파일 형상(10)은 입구(11) 및 출구(12)가 채워져 막음면(20)에 의해 막힌 형태가 될 수 있다.
여기에서 STL 형상 정보 저장 단계(S10), 입출구 정보 저장 단계(S20), 입출구 중심점 설정 단계(S30) 및 입출구 채움 단계(S40)는 소스코드를 이용해 자동으로 수행될 수 있다. 즉, 일례로 상기한 각 단계들을 자동으로 수행할 수 있는 소스코드를 유체해석 시뮬레이션 프로그램 중 하나인 LBM(Lattice Boltzmann Method) 프로그램에 추가하여, STL 파일의 전처리 방법을 자동으로 수행할 수 있다.
또한, 본 발명의 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법을 수행할 수 있도록 기록매체에 프로그램으로 저장될 수 있으며 컴퓨터를 이용해 읽어서 실행시킬 수 있다.
그리고 본 발명의 유체 해석 시뮬레이션 방법은 STL 파일 획득 단계, STL 파일 전처리 단계, 파일 변환 단계 및 시뮬레이션 단계로 구성될 수 있다.
STL 파일 획득 단계는 CT 영상에서 분석 대상에 대한 STL 파일을 획득할 수 있다.
STL 파일 전처리 단계는 STL 파일의 형상에서 개방된 입구 및 출구 각각을 채우는 단계이며, STL 파일 전처리 단계는 상기한 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법을 이용할 수 있다.
파일 변환 단계는 STL 파일 전처리 단계를 거쳐 입구 및 출구가 채워져 막힌 형상의 STL 파일인 전처리 후 STL 파일을 PLT 파일 형식으로 변환하는 단계이다. 여기에서 PLT 파일은 각 노드에 대해 위치 정보 외에도 형상의 내부와 외부를 구분하여 내부의 노드는 유체로 선언하는 파일이다. 즉, PLT 파일에서는 입구 및 출구에서 내부에 비어있는 부분이 없이 유체로 채워져 있는 형태가 될 수 있다. 그리고 파일 변환 단계는 기존의 유체 해석 프로그램인 LBM 프로그램 등을 이용해 자동으로 수행될 수 있다.
시뮬레이션 단계는 파일 변환 단계를 거쳐 생성된 PLT 파일을 이용해 유체 해석 시뮬레이션을 수행하는 단계이다.
그리하여 본 발명의 유체 해석 시뮬레이션 방법은 전처리된 STL 파일을 PLT 파일로 변환한 후 이 변환된 PLT 파일을 이용해 시뮬레이션 하므로, 시뮬레이션 결과 값이 발산하지 않고 정확한 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있다.
또한, 본 발명의 유체 해석 시뮬레이션 방법을 수행할 수 있도록 기록매체에 프로그램으로 저장될 수 있으며 컴퓨터를 이용해 읽어서 실행시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법 및 유체 해석 시뮬레이션 방법에서 분석 대상은 도 11과 같이 단일 혈관이 될 수 있으며, 도 12와 같이 다중 혈관이 될 수도 있다. 그리고 도 13 및 도 14를 참조하면, 종래와 같이 STL 파일의 전처리를 하지 않은 상태(전처리 미적용)로 PLT 파일로 변환했을 때에는 좌측의 그림과 같이 관 형상의 입구 및 출구 부근에서 내부가 채워져 있지 않아 어두운색(진한 회색)으로 나타나고, 본 발명의 STL 파일 전처리를 적용한 후 PLT 파일로 변환했을 때에는 우측의 그림과 같이 관 형상의 입구 및 출구 부근에서 내부가 채워져 밝은색(흰색)으로 나타난 것을 확인할 수 있다.
아래의 표는 종래에 작업자가 수작업으로 PLT 파일을 수정하는 것과 본 발명의 STL 파일 전처리 방법을 자동으로 수행하여 STL 파일을 전처리하는 것을 비교한 것이다.
위 표에 나타난 바와 같이 종래에 작업자가 수작업으로 PLT 파일을 수정하는 것에 비해, 본 발명의 STL 파일 전처리 방법을 자동으로 수행하여 전처리하는 것이 소요되는 작업 시간을 대폭 줄일 수 있다. 그리고 분석 대상이 복잡한 형상일수록 본 발명의 효과가 현저하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 시뮬레이션 결과 값인 FFR의 경우에는 종래의 수작업과 본 발명의 STL 파일 전처리 방법을 이용한 것과 큰 차이가 없었다. 즉, 본 발명은 기존의 시뮬레이션 결과에는 영향을 주지 않으면서 전처리에 소요되는 시간 및 인력을 줄일 수 있다. 또한, 본 발명의 STL 파일 전처리 방법을 자동으로 수행되도록 하면, 시뮬레이션 결과 값에 대한 객관성이 보장될 수 있다.
이와 같이 본 발명의 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법 및 유체 해석 시뮬레이션 방법은 분석 대상의 STL 파일의 전처리 후 PLT 파일로 변환하여 시뮬레이션에 이용하도록 함으로써, 시뮬레이션 결과 값이 발산하지 않으며 시뮬레이션 결과에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 또한, 분석 대상의 STL 파일 형상에서 뚫려있는 입구 및 출구를 채워 막는 수정 작업인 STL 파일 전처리 작업을 자동으로 수행할 수 있어, STL 파일 전처리 작업을 수행하는데 소모되는 시간 및 인력을 절감할 수 있는 장점이 있다.
본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 아니하며, 적용범위가 다양함은 물론이고, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이다.
10 : STL 파일 형상 11 : 입구
12 : 출구 20 : 막음면
100 : 분석 대상의 STL 파일 형상
110 : 삼각형 111 : 꼭지점
112 : 우측단(입구 또는 출구)
120 : 삼각형 121 : 꼭지점
130 : 삼각형
200 : 둘레(입구 및 출구)
300 : 중심점
400 : 법선벡터
12 : 출구 20 : 막음면
100 : 분석 대상의 STL 파일 형상
110 : 삼각형 111 : 꼭지점
112 : 우측단(입구 또는 출구)
120 : 삼각형 121 : 꼭지점
130 : 삼각형
200 : 둘레(입구 및 출구)
300 : 중심점
400 : 법선벡터
Claims (12)
- 분석 대상에 대한 STL 파일의 정보를 데이터베이스에 저장하는 STL 형상 정보 저장 단계;
상기 STL 파일에 포함된 입체 형상의 입구 및 출구 각각의 둘레를 구성하는 삼각형들의 정보를 데이터베이스에 저장하는 입출구 정보 저장 단계 - 상기 입체 형상은 양단이 개구부인 입구 및 출구를 포함함 - ;
상기 입구 및 출구 각각의 둘레를 구성하는 삼각형들 상의 꼭지점들의 좌표 평균값을 이용해 상기 입구 및 출구 각각의 중심점을 설정하는 입출구 중심점 설정 단계; 및
상기 입구 및 출구 각각의 중심점과 둘레 상의 인접한 두 꼭지점을 잇는 삼각형 면을 연속으로 추가하여 개방된 입구 및 출구를 채우는 입출구 채움 단계;
를 포함하여 이루어지는 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 STL 형상 정보 저장 단계에서는,
STL 파일에서 정의되는 삼각형들의 순서와 그에 해당되는 꼭지점들의 좌표를 데이터베이스에 배열 및 저장하는 것을 특징으로 하는 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법.
- 제2항에 있어서,
상기 입출구 정보 저장 단계에서는,
상기 삼각형들 중 두 변에 대해서만 인접한 삼각형을 갖는 삼각형들을 찾아 이를 상기 입구 및 출구 각각의 둘레를 구성하는 삼각형들로 설정한 후, 상기 입구 및 출구 각각의 둘레를 구성하는 삼각형들의 순서 및 해당되는 꼭지점들의 좌표를 데이터베이스에 배열 및 저장하는 것을 특징으로 하는 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법.
- 제3항에 있어서,
상기 입구 및 출구 각각의 둘레를 구성하는 삼각형들의 꼭지점들 중 서로 이웃하는 삼각형들의 꼭지점이 만나는 교점을 상기 입구 및 출구 각각의 둘레를 구성하는 점들로 설정하여, 이 점들의 좌표를 데이터베이스에 배열 및 저장하는 것을 특징으로 하는 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법.
- 제4항에 있어서,
상기 입출구 중심점 설정 단계에서는,
상기 입구 및 출구 각각의 둘레를 구성하는 점들로 설정된 꼭지점들의 좌표에 대한 평균값으로 상기 입구 및 출구 각각의 중심점을 설정하는 것을 특징으로 하는 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법.
- 제5항에 있어서,
상기 입출구 채움 단계에서는,
상기 입구 및 출구 각각의 중심점과 상기 입구 및 출구 각각의 둘레 상에 배치된 인접한 두 꼭지점을 잇는 삼각형 면들에 대한 법선 벡터를 설정한 후,
상기 입구 및 출구 각각의 둘레 상에 배치된 꼭지점들, 상기 입구 및 출구 각각의 중심점 및 법선 벡터로 구성되는 삼각형 면들을 연속으로 추가하여 상기 입구 및 출구 각각을 채우는 것을 특징으로 하는 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 STL 형상 정보 저장 단계, 입출구 정보 저장 단계, 입출구 중심점 설정 단계 및 입출구 채움 단계는 소스코드를 이용해 자동으로 수행되는 것을 특징으로 하는 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법.
- 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 저장한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
- CT 촬영된 영상에서 분석 대상에 대한 STL 파일을 획득하는 STL 파일 획득 단계;
상기 STL 파일에 포함된 입체 형상에서 입구 및 출구 각각을 채우는 STL 파일 전처리 단계 - 상기 입체 형상은 양단이 개구부인 입구 및 출구를 포함함 -;
상기 STL 파일 전처리 단계를 거친 STL 파일을 PLT 파일 형식으로 변환하는 파일 변환 단계; 및
상기 파일 변환 단계를 거쳐 생성된 PLT 파일을 이용해 유체 해석 시뮬레이션을 수행하는 시뮬레이션 단계;
를 포함하여 이루어지고,
상기 STL 파일 전처리 단계는,
제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 유체 해석 시뮬레이션에서 STL 파일의 전처리 방법을 이용하는 것을 특징으로 하는 유체 해석 시뮬레이션 방법.
- 삭제
- 제9항의 유체 해석 시뮬레이션 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 저장한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
- 삭제
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200026359A KR102440389B1 (ko) | 2020-03-03 | 2020-03-03 | 유체 해석 시뮬레이션에서 ｓｔｌ 파일의 전처리 방법 및 유체 해석 시뮬레이션 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200026359A KR102440389B1 (ko) | 2020-03-03 | 2020-03-03 | 유체 해석 시뮬레이션에서 ｓｔｌ 파일의 전처리 방법 및 유체 해석 시뮬레이션 방법 |
Publications (2)
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|---|---|
| KR20210111440A KR20210111440A (ko) | 2021-09-13 |
| KR102440389B1 true KR102440389B1 (ko) | 2022-09-05 |
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ID=77796775
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020200026359A KR102440389B1 (ko) | 2020-03-03 | 2020-03-03 | 유체 해석 시뮬레이션에서 ｓｔｌ 파일의 전처리 방법 및 유체 해석 시뮬레이션 방법 |
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| KR (1) | KR102440389B1 (ko) |
Citations (2)
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| KR101266336B1 (ko) * | 2011-12-22 | 2013-05-22 | 한국생산기술연구원 | 3차원 유한체적 해석을 위한 전/후처리 방법 |
| KR101711042B1 (ko) * | 2016-11-15 | 2017-02-28 | 주식회사 대건테크 | Stl 파일 접합 방법 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3635687B1 (en) * | 2017-05-08 | 2022-07-13 | Physna Inc. | System and methods for 3d model evaluation |
| KR20190132000A (ko) | 2018-05-18 | 2019-11-27 | 강원대학교산학협력단 | 혈관 길이 기반 뇌 혈류 예비능 예측 방법 |
-
2020
- 2020-03-03 KR KR1020200026359A patent/KR102440389B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101266336B1 (ko) * | 2011-12-22 | 2013-05-22 | 한국생산기술연구원 | 3차원 유한체적 해석을 위한 전/후처리 방법 |
| KR101711042B1 (ko) * | 2016-11-15 | 2017-02-28 | 주식회사 대건테크 | Stl 파일 접합 방법 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| G. Ryu et al., Analysis of Computational Science and Engineering SW Data Format for Multi-physics and Visualization, KSII T Internet Info Vol.14, pp889-906(2020.02.29.)* |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20210111440A (ko) | 2021-09-13 |
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