3 차원 산포 볼륨 데이터의 모델링(3-D Scattered Data Modeling)은 지질구조 조사, 환경가시화, 초음파 검사 등의 분야에 사용된다. 이러한 분야에 사용되는 데이터는 마칭큐브 알고리즘에서 사용하는 규칙적인 데이터와는 다르게 일반적으로 불규칙적으로 흩어진 데이터이다. 이 논문에서는 우선 불규칙적으로 흩어진 데이터에 적합한 사면체를 영역(domain)으로 하는 볼륨 모델링 기법에 대하여 고찰한다. 다음에 사면체 영역 결정에 애매성이 발생하였을 때 점근선 판정기(asymptotic decider critrion)로 애매성을 해결하는 방법을 제안하고 수식을 구한다. 마지막으로 제안한 방법을 이용하여 간단한 가시화 시스템을 구현하여 구 판정기(sphere criterion)와 비교한다. 사면체의 영역을 결정하는데 있어서 구 판 정기는 점의 좌표만을 이용하나 점근선 판정기는 점의 좌표와 그 점이 가지고 있는 함수 값을 이용하므로 보다 정확한 영역 분할이 가능하다.
3-D data modeling of a volumetric scattered data is highly demanded for geological structure inspection, environment visualization and supersonic testing. The data used in these area are generally irregularly scattered in a volume data space, which are much different from the structured points data (cuberille data) used in Marching cube algorithm. In this paper, first we explore a volume modeling method for the scattered data based on tetrahedral domain. Next we propose a method for solving the ambiguity of tetrahedral domain decision using asymptotic decider criterion. Last we implement a simple visualization system based on the proposed asymptotic decider criterion and compare it with a system based on sphere criterion. In deciding tetrahedral domain, sphere criterion considers only positional values but asymptotic decider criterion considers not only positional values but also functional values, so asymptotic decider criterion is more accurate on deciding tetrahedral domain than sphere criterion.
