• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.271-271
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• 2018

그래픽 처리 장치(GPU: Graphic Processing Units)는 그래픽 처리에 특화된 수많은 산술논리연산자 (ALU: Arithmetic Logic Unit)와 이에 관련된 인스트럭션Instruction)으로 인해 중앙 처리 장치(CPU: Central Processing Units) 보다 훨씬 빠른 계산 처리를 수행할 수 있다. 최근에는 FORTRAN에 의해 구현된 많은 수치모형들이 현실적인 모델링 방법의 발달로 인해 더 많은 계산량과 계산시간을 필요로 한다. 이 연구에서는 GPU 상의 범용 계산GPGPU : General-Purpose computing on Graphics Processing Units) 기반 운동파 강우유출모형(Kinematic Wave Rainfall-Runoff Model)이 CUDA(Compute Unified Device Architecture) FORTRAN을 사용하여 구현되었다. CUDA FORTRAN 운동파 강우유출모형의 계산 결과는 검증된 CPU 기반 운동파 강우유출모형의 계산 결과와 비교하여 검증되었으며, 잘 일치함을 보여 주었다. CUDA FORTRAN 운동파 강우유출모형은 CPU 기반 모형에 비해 약 20 배 더 빠른 계산 시간을 보였다. 또한 계산 영역이 커짐에 따라 CPU 버전에 비해 CUDA FORTRAN 버전의 계산 효율이 향상되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.261-263
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• 2014

최근 영화 <아바타>를 필두로 영화, 방송 등 영상매체에서 다양하게 3 차원 영상기술을 적용하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 여러 가지 3 차원 영상 기술 중에서 가장 현실감이 높은 기술인 홀로그래피 (Holography)기술에 대하여 다루고자 한다. 우선 간략하게 홀로그래피 기술에 대하여 소개하고 홀로그램(Hologram)의 기록 및 복원 원리와 컴퓨터를 이용하여 홀로그래피 이미지를 만드는 컴퓨터 홀로그램 (Computer-generated hologram)에 대하여 기술하였으며, 범용 컴퓨터와 GPU(Graphics processing units)통해 컴퓨터 홀로그램 패턴을 기록 및 복원하는 실험을 진행해 보고, 시간 복잡도를 측정, 비교해 본다.

• Journal of IKEEE
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• v.19 no.3
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• pp.455-459
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• 2015

This paper proposes a dispatch unit of GP-GPU with SIMT architecture to support the acceleration of general-purpose operation as well as graphics processing. If all the information of an operand used instructions issued from the warp scheduler is decoded, an unnecessary operand load occurs, resulting in register loads. To resolve this problem, this paper proposes a method that can reduce the operand load and the load on the resister by decoding only the information of the operand using a pre-decoding method. The operand information from the dispatch unit is passed to the operand selection unit with preventing register bank collisions. Thus the overall performance are improved. In the simulation test, the total clock cycles required by processing 10,000 arbitrary instructions issued from the wrap scheduler using ModelSim SE 10.0b are measured. It shows that the application of the dispatch unit equipped with the pre-decoding function proposed in this paper can make an improvement of about 12% in processing performance compared to the conventional method.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.7 no.10
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• pp.935-943
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• 2017

CNN (Convolution neural network), which is used for image classification and speech recognition among neural networks learning based on positive data, has been continuously developed to have a high performance structure to date. There are many difficulties to utilize in an embedded system with limited resources. Therefore, we use GPU (General-Purpose Computing on Graphics Processing Units), which is used for general-purpose operation of GPU to solve the problem because we use pre-learned weights but there are still limitations. Since CNN performs simple and iterative operations, the computation speed varies greatly depending on the thread allocation and utilization method in the Single Instruction Multiple Thread (SIMT) based GPGPU. To solve this problem, there is a thread that needs to be relaxed when performing Convolution and Pooling operations with threads. The remaining threads have increased the operation speed by using the method used in the following feature maps and kernel calculations.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.4
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• pp.507-511
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• 2010

In this paper, we propose to enhance the performance of software transcoder by using GPGPU for scaling filters. Video transcoding is a technique that translates a video file to another video file that has a different coding algorithm and/or a different frame size. Its demand increases as more multimedia devices with different specification coexist in our daily life. Since transcoding is computationally intensive, a software transcoder that runs on a CPU takes long processing time. In this paper, we achieve significant speed-up by parallelizing the scaling filter using a GPGPU that can provide significantly large computation power. Through extensive experiments with various video scripts of different size and with various scaling filter options, it is verified that the enhanced transcoder could achieve 36% performance improvement in the default option, and up to 101% in a certain option.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.7
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• pp.33-40
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• 2019

As aerospace industry has been activated recently, it is required to commercialize composite analysis software. Until now, commercial software has been mainly used for analyzing composites, but it has been difficult to use due to high price and limited functions. In order to solve this problem, automatic analysis software for both in-plane and corner radius strength, which are all made on-line and generalized, has recently been developed. However, these have the disadvantage that they can not be analyzed simultaneously with multiple failure criteria. In this paper, we propose a method to greatly improve the processing speed while simultaneously handling the analysis of multiple failure criteria using a parallel processing platform that only works with a GPU equipped with a CUDA core. We have obtained satisfactory results when the analysis speed is experimented on the vast structure data.

• Journal of IKEEE
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• v.13 no.2
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• pp.253-259
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• 2009

In this paper, we propose a novel architecture of a general graphics shader processor without a dedicated hardware. Recently, mobile devices require the high performance graphics processor as well as the small size, low power. The proposed shader processor is a GP-GPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units) to execute the whole OpenGL ES 2.0 graphics pipeline by using shader instructions. It does not require the separate dedicate H/W such as rasterization on this fully programmable capability. The fully programmable 3D graphics shader processor can reduce much of the graphics hardware. The chip size of the designed shader processor is reduced 60% less than the sizes of previous processors.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.718-721
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• 2011

웹 서비스를 대상으로 하는 DDoS(Distributed Denial-of-Service) 공격 또는 유해 트래픽 유입을 탐지 또는 차단하기 위한 목적으로 HTTP(Hypertext Transfer Protocol) 트래픽을 실시간으로 분석하는 기능은 거의 모든 네트워크 트래픽 보안 솔루션들이 탑재하고 있는 필수적인 요소이다. 하지만, HTTP 트래픽의 실시간 데이터 측정 양이 시간이 지날수록 기하급수적으로 증가함에 따라, HTTP 트래픽을 실시간 패킷 단위로 분석한다는 것에 대한 성능 부담감은 날로 커지고 있는 실정이다. 이제는 응용 어플리케이션 차원에서는 성능에 대한 부담감을 해소할 수 없기 때문에 고비용의 소프트웨어 가속기나 하드웨어에 의존적인 전용 장비를 탑재하여 해결하려는 시도가 대부분이다. 본 논문에서는 현재 대부분의 PC 에 탑재되어 있는 그래픽 카드의 GPU(Graphics Processing Units)를 범용적으로 활용하고자 하는 GPGPU(General-Purpose computation on Graphics Processing Units)의 연구에 힘입어, NVIDIA사의 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 사용하여 네트워크 트래픽에서 HTTP 패킷 추출성능을 응용 어플리케이션 차원에서 향상시켜 보고자 하였다. HTTP 패킷 추출 연산만을 기준으로 GPU 의 연산속도는 CPU 에 비해 10 배 이상의 높은 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.2066-2067
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• 2009

1차년도에는 햅틱 시나리오의 비주얼 쓰레드로서의 환경을 구축하여 햅틱 렌더링과 그래픽 렌더링의 연동을 위한 연구를 수행하였고 햅틱 장비로부터 오는 다양한 데이터 처리를 위한 데이터 로딩 기법을 연구하고 이를 멀티 코어 CPU를 이용하여 단일 조명상에서 광선 추적하는 알고리즘을 개발하였다. 당해연도에는 1Khz 의 속도를 가진 햅틱 렌더링과의 불연속성을 해결하기 위하여 GPU를 이용한 보다 빠른 고품질의 광선 추적 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 위하여 NVIDIA의 범용 솔루션인 CUDA를 통해 병렬 처리를 통해 실시간으로 다중 광원을 가진 Dynamic한 장면을 갱신할 수 있도록 한다. 또한 심장, 폐, 간과 같은 반투명한 재질을 가진 신체 장기 표현을 위해 각 재질에 맞는 양방향의 표면 내부 산란 분포함수를 간략화하여 차후 년도의 연구에 반영한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.34-36
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• 2023

여러 인공지능 서비스의 보급은 초고성능 컴퓨팅 시스템 아키텍처의 변화를 야기하였고 다양한 계산 자원들의 활용이 모색되고 있다. 본 연구에서는 이러한 계산 자원들의 수용을 위해 범용적으로 사용되는 PCIe 버스를 기반으로 시스템 버스 확장 장치를 설계하고 구현하였다. PCIe 4.0 스위치를 기반으로 하는 확장 보드와 어댑터 카드를 개발하였고 GPU를 활용하여 실제 시스템으로의 활용 가능성을 검증하였다.