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Volume Rendering은 3차원 공간상에 분포된 데이터를 직접적으로 가시화하는 기법으로, 데이터 내 부로 ray를 투사하여 일정 간격으로 샘플링된 각 포인트에서의 밀도와 색상 값을 합성함으로써 픽셀 의 색상과 투명도를 결정한다. 그러나 샘플링 포인트의 수가 증가할수록 렌더링 품질은 향상되나 계산 량과 메모리 사용량이 급격히 증가하여 연산 속도가 저하되는 단점이 있다. 본 연구에서는 Proximal Policy Optimization 강화학습 알고리즘을 적용하여 불필요한 샘플링 포인트를 제거함으로써 렌더링 품질을 유지하면서 기존의 Volume Rendering 대비 연산 효율성과 렌더링 속도를 효과적으로 향상시킨다.