KR20170074160A - 대화면 홀로그램 고속 생성을 위한 그래픽 처리장치 기반 병렬처리장치 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

대화면 홀로그램 고속 생성을 위한 그래픽 처리장치 기반 병렬처리장치 및 그 방법이 개시된다. 일 실시 예에 따른 병렬처리장치는, 다수의 그래픽 처리장치와, 검색 구조를 이용하여 오브젝트 포인트들을 검색하고 검색된 오브젝트 포인트들로부터 다수의 그래픽 처리장치를 이용하여 대화면 홀로그램 생성을 병렬로 처리하는 제어기를 포함한다.

Description

대화면 홀로그램 고속 생성을 위한 그래픽 처리장치 기반 병렬처리장치 및 그 방법 {GPU-based parallel processing apparatus for high speed production of large-area holograms and method thereof}

본 발명은 영상 처리기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 컴퓨터 생성 홀로그램 기술에 관한 것이다.

홀로그램(hologram)은 광파의 세기만을 기록하는 2D 영상 기술과 달리 광파의 위상정보까지를 기록하여 광파면을 재생함으로써 마치 공간에 물체에 존재하는 것과 같은 입체감을 제공하는 3D 영상 기술이다. 물체파와 기준파의 간섭패턴을 아날로그 필름에 기록하고 다시 기준파를 조명하여 물체파를 복원하는 아날로그 홀로그램을 시작으로 하여, 최근에는 모든 과정을 디지털로 변환하여 디지털 홀로그램(digital hologram)을 생성하는 기술이 연구되고 있다. 물체파는 물체에서 발생하여 전파되는 광파이다.

컴퓨터 생성 홀로그램(Computer-Generated Hologram, CGH: 이하 CGH라 칭함)은 컴퓨터 그래픽스 등에서 사용하는 가상 오브젝트(virtual object)를 입력받아 이로부터 발생하는 물체파를 컴퓨터 시뮬레이션하여 만들어진 디지털 홀로그램이다. CGH는 공간 광 변조기(Spatial Light Modulator, SLM: 이하 SLM이라 칭함)라 불리는 디지털 디스플레이에 의하여 광학적으로 재생된다. SLM은 빛의 세기 및 위상을 변화시켜주는 디지털 광학기구이다.

CGH는 픽셀 간격이 좁은 일반적인 SLM을 그대로 사용할 경우 재생 영상의 크기가 작은 단점이 있다. 현실적으로 CGH의 재생 영상 크기를 키우기 위해서는 확대 광학계를 적용하거나 픽셀 간격이 넓은 SLM을 이용할 수 있다. 이를 위하여 만들어진 CGH를 대화면 CGH라고 부르기로 한다.

CGH의 또 다른 이슈는 높은 계산 복잡도이다. CGH의 회절각이 충분할 경우 오브젝트 표면의 하나의 포인트에서 발생한 빛은 CGH의 모든 픽셀에 영향을 미치게 된다. CGH의 높은 계산 복잡도는 홀로그램 생성 시간과 직접 관련이 있으며 홀로그램의 실시간 생성에 가장 큰 장애요인이 된다.

대화면 CGH는 넓은 픽셀 간격으로 인하여 회절각이 작아지게 되어 오브젝트의 포인트에 영향을 미치는 영역이 CGH의 일부분으로 축소되는 이점이 있다. 이 경우, 회절각이 큰 CGH에 비해 계산 복잡도는 낮아지지만 여전히 홀로그램 고속 생성의 어려움이 존재한다.

일 실시 예에 따라, 픽셀 간격이 넓은 대화면 CGH를 고속으로 생성하기 위한 그래픽 처리장치(Graphic Processing Unit: GPU, 이하 GPU라 칭함) 기반 병렬처리장치 및 그 방법을 제안한다.

일 실시 예에 따른 GPU 기반 병렬처리장치는, 다수의 GPU와, 검색 구조를 이용하여 오브젝트 포인트들을 검색하고 검색된 오브젝트 포인트들로부터 다수의 GPU를 이용하여 대화면 홀로그램 생성을 병렬로 처리하는 제어기를 포함한다.

제어기는 홀로그램 평면으로부터 오브젝트 포인트 집합을 고속으로 검색하기 위한 검색 구조를 구성할 수 있다. 제어기는 유니폼 그리드 기반의 셀 연결 리스트를 이용하여 검색 구조를 구성할 수 있다. 제어기는 오브젝트 포인트들을 홀로그램에 투영하고 유니폼 그리드로 분할한 홀로그램의 검색 구조에 투영 결과를 저장할 수 있다. 제어기는 트리 정보를 이용하여 검색 구조를 구성할 수 있다. 제어기는 홀로그램 평면 위의 좌표로부터 소정의 거리 내의 오브젝트 포인트들을 검색할 수 있다. 소정의 거리는 홀로그램의 픽셀 간격과 오브젝트 포인트의 z 좌표 값에 의해 결정될 수 있다.

검색 구조는 오브젝트 포인트를 포함한 셀과 인접한 셀에 포함되는 유효 픽셀들로 구성될 수 있다. 제어기에 의해 검색되는 오브젝트 포인트들은 클라우드 형태의 집합 구조이며, 제어기는 포인트 집합 별로 병렬 연산을 처리할 수 있다.

제어기는 검색 구조를 이용하여 홀로그램의 유효 픽셀에 영향을 주는 인접한 오브젝트 포인트들을 추출하고 추출된 인접 오브젝트 포인트들에서 홀로그램의 유효 픽셀로 진행되는 광파 값을 계산하며 계산 값을 중첩하여 홀로그램의 유효 픽셀에 저장할 수 있다. 제어기는 유효 픽셀 별로 GPU의 쓰레드를 할당하여 고속 병렬 계산할 수 있다. 제어기는 광파 값 계산을 위해 반복적으로 사용되는 값을 메모리 테이블에 사전에 저장하여 별도의 계산 없이 메모리 값을 읽어들여 사용할 수 있다.

다른 실시 예에 따른 GPU 기반 병렬처리방법은, 오브젝트 포인트들을 검색하기 위한 검색 구조를 구성하는 단계와, 검색 구조를 이용하여 오브젝트 포인트들을 검색하는 단계와, 검색된 오브젝트 포인트들로부터 다수의 GPU를 이용하여 대화면 홀로그램 생성을 병렬로 처리하는 단계를 포함한다.

검색 구조를 구성하는 단계에서, 유니폼 그리드 기반의 셀 연결 리스트 또는 트리 정보를 이용하여 검색 구조를 구성할 수 있다.

검색 구조를 구성하는 단계는, 오브젝트 포인트들을 홀로그램에 투영하는 단계와, 유니폼 그리드로 분할한 홀로그램의 검색 구조에 투영 결과를 저장하는 단계를 포함할 수 있다. 검색 구조는 오브젝트 포인트를 포함한 셀과 인접한 셀에 포함되는 유효 픽셀들로 구성될 수 있다.

오브젝트 포인트들을 검색하는 단계에서, 홀로그램 평면 위의 좌표로부터 소정의 거리 내의 오브젝트 포인트들을 검색하며, 소정의 거리는 홀로그램의 픽셀 간격과 오브젝트 포인트의 z 좌표 값에 의해 결정될 수 있다.

홀로그램 생성을 병렬로 처리하는 단계는, 검색 구조를 이용하여 홀로그램의 유효 픽셀에 영향을 주는 인접한 오브젝트 포인트들을 추출하는 단계와, 추출된 인접 오브젝트 포인트들에서 홀로그램의 유효 픽셀로 진행되는 광파 값을 계산하는 단계와, 계산 값을 중첩하여 홀로그램의 유효 픽셀에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

홀로그램 생성을 병렬로 처리하는 단계에서, 유효 픽셀 별로 GPU의 쓰레드를 할당하여 고속 병렬 계산할 수 있다. 홀로그램 생성을 병렬로 처리하는 단계에서, 광파 값 계산을 위해 반복적으로 사용되는 값을 메모리 테이블에 사전에 저장하여 별도의 계산 없이 메모리 값을 읽어들여 사용할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 현재 활용 가능한 SLM에 기반한 대화면 홀로그램의 고속 또는 실시간 생성이 가능하다. 대화면 홀로그램은 SLM의 현재 기술 수준을 고려한 가장 현실적인 홀로그램 재생 방법으로 인식되고 있으며, 모바일 기반 홀로그래픽 디스플레이 기술에 적용될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 대화면 홀로그램 고속 생성을 위한 GPU 기반 병렬처리방법의 흐름도,
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 오브젝트와 홀로그램 평면을 도시한 참조도,
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 셀 연결 리스트를 이용한 검색 구조의 사용 예를 설명하기 위한 참조도,
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 CGH 생성 단계의 세부 흐름도,
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 대화면 홀로그램 고속 생성을 위한 GPU 기반 병렬처리장치의 구성도이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이며, 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램인스트럭션들(실행 엔진)에 의해 수행될 수도 있으며, 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다.

이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다.

그리고 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명되는 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능들을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있으며, 몇 가지 대체 실시 예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하며, 또한 그 블록들 또는 단계들이 필요에 따라 해당하는 기능의 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세하게 설명한다. 그러나 다음에 예시하는 본 발명의 실시 예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 다음에 상술하는 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 실시 예는 통상의 기술자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공된다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 대화면 홀로그램 고속 생성을 위한 GPU 기반 병렬처리방법의 흐름도이다.

도 1을 참조하면, GPU 기반 병렬처리방법은 오브젝트 포인트 검색 단계(102)와, GPU를 이용한 CGH 생성 단계(103)를 포함한다.

GPU 기반 병렬처리장치는 홀로그램 생성을 위해 오브젝트 데이터와 홀로그램의 픽셀 간격 및 픽셀 개수(101)를 입력받는다. 오브젝트 데이터는 클라우드 형태의 샘플링 포인트 집합으로 구성될 수 있고, 3D 데이터일 수 있다. 홀로그램은 z=0 위에 있다고 가정한다.

이어서, GPU 기반 병렬처리장치는 오브젝트의 샘플링 포인트들(이하 '오브젝트 포인트'라 칭함)을 검색한다(102). 설명의 용이를 위해, 도 2의 오브젝트 및 홀로그램 평면을 참조로 하여 오브젝트 포인트 검색 단계(102)에 대해 설명한다. GPU 기반 병렬처리장치는 오브젝트(201) 내 오브젝트 포인트들(202)의 (x,y) 좌표만을 고려하여 홀로그램 평면(203) 위의 특정 좌표 (x0,y0)로부터 일정 거리 이하의 오브젝트 포인트 집합을 고속으로 검색할 수 있는 검색 구조(search structure)를 구성한다. 검색 구조는 유니폼 그리드(uniform grid) 기반의 셀 연결 리스트(cell linked-list)를 이용하여 구성하거나, 트리 정보를 이용하여 구성할 수 있다. 트리정보는 kd-트리(k-dimensional tree)일 수 있다.

홀로그램의 픽셀에 대하여 x,y 좌표만을 고려한 소정의 거리 이내의 오브젝트 포인트들을, 검색 구조를 이용하여 고속으로 검색할 수 있다. 이때, 소정의 거리는 홀로그램의 픽셀 간격과 오브젝트 포인트의 z 좌표값에 의존하는 나이퀴스트(Nyquist) 샘플링 조건에 의해 결정될 수 있다. 또한, 검색 구조를 이용하여 오브젝트 포인트가 영향을 주는 홀로그램 픽셀인 유효 픽셀(effective pixel)을 구분할 수 있다. 유효 픽셀에 대한 계산만으로도 전체 홀로그램 생성이 가능하므로 계산 연산량이 간단해진다.

이어서, 병렬처리장치는 검색된 오브젝트 포인트들로부터 다수의 GPU를 이용하여 홀로그램 생성을 병렬로 처리(103)하여, CGH를 생성한다(104). 다수의 GPU를 이용한 CGH 생성 프로세스(103)에 대해서는 도 4를 참조로 하여 후술한다.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 셀 연결 리스트를 이용한 검색 구조의 사용 예시도이다.

도 2 및 도 3을 참조하면, 오브젝트(201)의 샘플링 포인트들(202)을 주어진 홀로그램 평면(203)에 투영하고, 홀로그램 평면(203)을 유니폼 그리드(uniform grid)(204)로 분할한 검색 구조(306)에 투영결과를 저장한다. 검색 구조(306) 내 음영 처리된 셀들은 오브젝트 샘플링 포인트(202)를 포함한 셀과 인접한 셀로서, 이 셀에 포함된 홀로그램의 픽셀은 유효 픽셀로 간주된다. 셀의 크기는 홀로그램의 픽셀 간격에 의해 결정되는 회절 각도와 홀로그램 평면(203)과 오브젝트(201)까지의 거리에 의해 결정된다.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 CGH 생성 단계의 세부 흐름도이다.

도 1 및 도 4를 참조하면, GPU를 이용한 CGH 생성 단계(103)에서, 병렬처리장치는 검색된 오브젝트 포인트 클라우드에 대한 검색 구조 데이터와 홀로그램의 유효 픽셀의 위치 정보를 입력받는다(401).

이어서, GPU의 병렬 계산 구조를 이용하여 고속으로 최종 CGH(405)를 생성한다. 일 실시 예에 따르면, 홀로그램의 현재 유효 픽셀을 선택(402)하고, 각각에 대해 검색 구조를 이용하여 인접한 오브젝트 포인트들을 추출한다(403). 그리고 추출된 인접 오브젝트 포인트에서 구면파(spherical wave)의 진행 식을 이용하여 유효 픽셀로 진행되는 광파 값을 계산하며, 계산 값을 중첩하여 유효 픽셀에 복소수 형태로 저장한다(404). 구면파는 공간의 한 점에서 전파되는 광파이며, 구형 파면을가진다.

이때, 유효 픽셀 별로 GPU의 쓰레드(thread)를 할당하여 고속 병렬 계산할 수 있고, if 문 등의 분기점 사용이 없다. 또한, 단일 쓰레드에서 계산하므로 병렬 계산의 주요 이슈인 경쟁 상태(race condition)를 없앨 수 있어 계산 효율이 높아지게 된다. 광파 값 계산에는 삼각함수와 제곱근 등의 계산 복잡도가 높은 루틴이 사용된다. 따라서, 반복적으로 사용되는 값을 메모리 테이블에 사전에 저장하여 계산 없이 메모리 값을 불러들이는 룩업 테이블(look-up table, LUT) 방식을 적용하여 추가적으로 계산 속도를 높일 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 대화면 홀로그램 고속 생성을 위한 GPU 기반 병렬처리장치의 구성도이다.

도 5를 참조하면, 병렬처리장치(5)는 제어기(50)와 다수의 GPU(52-1,52-2,…,52-n)를 포함한다. GPU(52-1,52-2,…,52-n)는 범용 GPU(General-Purpose Graphics Processing Unit, GPGPU: 이하 GPGPU라 칭함)일 수 있다. GPU는 독립적으로 동작하는 다수의 병렬 프로세서를 가지고 있으므로, GPU의 계산 특성을 최대로 활용하여 대화면 CGH를 고속으로 생성할 수 있다. GPGPU는 컴퓨터 그래픽스를 위한 계산만 수행하던 GPU를, 전통적으로 중앙 처리장치(CPU)가 맡았던 응용 프로그램들의 계산에 사용하는 기술이다.

도 5에서 제어기(50)는 다수의 GPU(52-1,52-2,…,52-n)와 분리된 위치에 있으나, 제어기(50)는 다수의 GPU(52-1,52-2,…,52-n) 내부에 위치할 수 있다.

제어기(50)는 오브젝트 포인트들을 검색하기 위한 검색 구조를 구성하고, 검색 구조를 이용하여 오브젝트 포인트들을 검색한다. 그리고 검색된 오브젝트 포인트들로부터 다수의 GPU(52-1,52-2,…,52-n)를 이용하여 홀로그램 생성을 병렬로 처리한다.

제어기(50)는 홀로그램 평면으로부터 오브젝트 포인트 집합을 고속으로 검색하기 위한 검색 구조를 구성한다. 이때, 유니폼 그리드 기반의 셀 연결 리스트를 이용하여 검색 구조를 구성하거나, 트리 기반의 검색 구조를 구성할 수 있다. 유니폼 그리드 기반의 셀 연결 리스트를 이용하여 검색 구조를 구성하는 경우, 제어기(50)는 오브젝트 포인트들을 홀로그램에 투영하고, 유니폼 그리드로 분할한 홀로그램의 검색 구조에 투영 결과를 저장할 수 있다. 검색 구조는 오브젝트 포인트를 포함한 셀과 인접한 셀에 포함되는 유효 픽셀로 구성될 수 있다.

일 실시 예에 따른 제어기(50)는 홀로그램 평면 위의 좌표로부터 소정의 거리 내의 오브젝트 포인트들을 검색한다. 소정의 거리는 홀로그램의 픽셀 간격과 오브젝트 포인트의 z 좌표 값에 의해 결정될 수 있다. 제어기(50)에 의해 검색되는 오브젝트 포인트들은 클라우드 형태의 집합 구조로서, 제어기(50)는 포인트 집합 별로 병렬 연산을 처리할 수 있다.

일 실시 예에 따른 제어기(50)는 검색 구조를 이용하여 홀로그램의 유효 픽셀에 영향을 주는 인접한 오브젝트 포인트들을 추출하고 추출된 인접 오브젝트 포인트들에서 홀로그램의 유효 픽셀로 진행되는 광파 값을 계산한다. 그리고 계산 값을 중첩하여 홀로그램의 유효 픽셀에 저장한다. 제어기(50)는 유효 픽셀 별로 GPU의 쓰레드를 할당하여 고속 병렬 계산할 수 있다. 제어기(50)는 광파 값 계산을 위해 반복적으로 사용되는 값을 메모리 테이블에 사전에 저장하여 별도의 계산 없이 메모리 값을 읽어들여 사용할 수 있다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

50: 제어기 52-1,52-2,…,52-n: GPU

Claims (20)

1. 다수의 그래픽 처리장치; 및
   검색 구조를 이용하여 오브젝트 포인트들을 검색하고 검색된 오브젝트 포인트들로부터 상기 다수의 그래픽 처리장치를 이용하여 대화면 홀로그램 생성을 병렬로 처리하는 제어기;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 그래픽 처리장치 기반 병렬처리장치.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 제어기는
   홀로그램 평면으로부터 오브젝트 포인트 집합을 고속으로 검색하기 위한 검색 구조를 구성하는 것을 특징으로 하는 그래픽 처리장치 기반 병렬처리장치.
3. 제 2 항에 있어서, 상기 제어기는
   유니폼 그리드 기반의 셀 연결 리스트를 이용하여 검색 구조를 구성하는 것을 특징으로 하는 그래픽 처리장치 기반 병렬처리장치.
4. 제 2 항에 있어서, 상기 제어기는
   오브젝트 포인트들을 홀로그램에 투영하고 유니폼 그리드로 분할한 홀로그램의 검색 구조에 투영 결과를 저장하는 것을 특징으로 하는 그래픽 처리장치 기반 병렬처리장치.
5. 제 2 항에 있어서, 상기 제어기는
   트리 정보를 이용하여 검색 구조를 구성하는 것을 특징으로 하는 그래픽 처리장치 기반 병렬처리장치.
6. 제 1 항에 있어서, 상기 제어기는
   홀로그램 평면 위의 좌표로부터 소정의 거리 내의 오브젝트 포인트들을 검색하는 것을 특징으로 하는 그래픽 처리장치 기반 병렬처리장치.
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 소정의 거리는 홀로그램의 픽셀 간격과 오브젝트 포인트의 z 좌표 값에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 그래픽 처리장치 기반 병렬처리장치.
8. 제 1 항에 있어서,
   상기 제어기에 의해 검색되는 오브젝트 포인트들은 클라우드 형태의 집합 구조이며,
   상기 제어기는 포인트 집합 별로 병렬 연산을 처리하는 것을 특징으로 하는 그래픽 처리장치 기반 병렬처리장치.
9. 제 1 항에 있어서,
   상기 검색 구조는 오브젝트 포인트를 포함한 셀과 인접한 셀에 포함되는 유효 픽셀들로 구성되는 것을 특징으로 하는 그래픽 처리장치 기반 병렬처리장치.
10. 제 1 항에 있어서, 상기 제어기는
    상기 검색 구조를 이용하여 홀로그램의 유효 픽셀에 영향을 주는 인접한 오브젝트 포인트들을 추출하고 추출된 인접 오브젝트 포인트들에서 홀로그램의 유효 픽셀로 진행되는 광파 값을 계산하며 계산 값을 중첩하여 홀로그램의 유효 픽셀에 저장하는 것을 특징으로 하는 그래픽 처리장치 기반 병렬처리장치.
11. 제 10 항에 있어서, 상기 제어기는
    유효 픽셀 별로 그래픽 처리장치의 쓰레드를 할당하여 고속 병렬 계산하는 것을 특징으로 하는 그래픽 처리장치 기반 병렬처리장치.
12. 제 10 항에 있어서, 상기 제어기는
    광파 값 계산을 위해 반복적으로 사용되는 값을 메모리 테이블에 사전에 저장하여 별도의 계산 없이 메모리 값을 읽어들여 사용하는 것을 특징으로 하는 그래픽 처리장치 기반 병렬처리장치.
13. 오브젝트 포인트들을 검색하기 위한 검색 구조를 구성하는 단계;
    검색 구조를 이용하여 오브젝트 포인트들을 검색하는 단계; 및
    검색된 오브젝트 포인트들로부터 다수의 그래픽 처리장치를 이용하여 대화면 홀로그램 생성을 병렬로 처리하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 그래픽 처리장치 기반 병렬처리방법.
14. 제 13 항에 있어서, 상기 검색 구조를 구성하는 단계는,
    유니폼 그리드 기반의 셀 연결 리스트 또는 트리 정보를 이용하여 검색 구조를 구성하는 것을 특징으로 하는 그래픽 처리장치 기반 병렬처리방법.
15. 제 13 항에 있어서, 상기 검색 구조를 구성하는 단계는,
    오브젝트 포인트들을 홀로그램에 투영하는 단계; 및
    유니폼 그리드로 분할한 홀로그램의 검색 구조에 투영 결과를 저장하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 그래픽 처리장치 기반 병렬처리방법.
16. 제 13 항에 있어서,
    상기 검색 구조는 오브젝트 포인트를 포함한 셀과 인접한 셀에 포함되는 유효 픽셀들로 구성되는 것을 특징으로 하는 그래픽 처리장치 기반 병렬처리방법.
17. 제 13 항에 있어서, 상기 오브젝트 포인트들을 검색하는 단계는
    홀로그램 평면 위의 좌표로부터 소정의 거리 내의 오브젝트 포인트들을 검색하며,
    상기 소정의 거리는 홀로그램의 픽셀 간격과 오브젝트 포인트의 z 좌표 값에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 그래픽 처리장치 기반 병렬처리방법.
18. 제 13 항에 있어서, 상기 홀로그램 생성을 병렬로 처리하는 단계는,
    상기 검색 구조를 이용하여 홀로그램의 유효 픽셀에 영향을 주는 인접한 오브젝트 포인트들을 추출하는 단계;
    추출된 인접 오브젝트 포인트들에서 홀로그램의 유효 픽셀로 진행되는 광파 값을 계산하는 단계: 및
    계산 값을 중첩하여 홀로그램의 유효 픽셀에 저장하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 그래픽 처리장치 기반 병렬처리방법.
19. 제 13 항에 있어서, 상기 홀로그램 생성을 병렬로 처리하는 단계는,
    유효 픽셀 별로 그래픽 처리장치의 쓰레드를 할당하여 고속 병렬 계산하는 것을 특징으로 하는 그래픽 처리장치 기반 병렬처리방법.
20. 제 13 항에 있어서, 상기 홀로그램 생성을 병렬로 처리하는 단계는,
    광파 값 계산을 위해 반복적으로 사용되는 값을 메모리 테이블에 사전에 저장하여 별도의 계산 없이 메모리 값을 읽어들여 사용하는 것을 특징으로 하는 그래픽 처리장치 기반 병렬처리방법.

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