• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.7
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• pp.775-787
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• 2010

Unlike general-purpose CPUs, the GPUs have been specialized as many-core streaming processors, and are frequently replacing the CPUs in an increasing range of computations thanks to their outstanding parallel computing capacity. In order to respond to such trend, NVIDIA has recently issued a new parallel computing architecture called CUDA(Compute Unified Device Architecture), offering a flexible GPU programming environment for GPGPU(General Purpose GPU) computing. In general, when programmers use the CUDA API, they should clearly understand many aspects of GPU's computing architecture to produce efficient parallel software. In this article, we explain several optimization techniques for CUDA programming that we have verified through a lot of experiment and trial and error, and review how those techniques affect the performance of code execution. In particular, we use a specific problem as an example to analyze several elements that affect performances, such as effective accesses to hierarchical memory system, processor occupancy, and latency hiding. In conclusion, we present several directions that may be utilized effectively in CUDA-based parallel programming.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.767-770
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• 2000

본 논문에서는 고음질 오디오 신호에 임의로 삽입된 반향(Echo)신호가 음질에 미치는 영향을 조사하고, 이를 이용한 오디오 워터마킹 기법에 대해 다룬다. 일반적으로 오디오 신호에 반향을 첨가하게 되면 음색이 더욱 풍부해지는 효과를 얻을 수 있지만. 이 때 삽입된 반향신호의 시간 지연과 크기가 충분히 작을 경우에는 심리 음향모델의 시간영역 마스킹 효과에 의해 지각되지 않을 수도 있다 한편 오디오 신호의 구간별로 임의 삽입된 반향의 시간지연을 검출할 수 있다면, 이를 이용한 정보 감춤(data hiding)및 워터마킹 기법에 활용할 수 있다. 반향신호를 이용하여 원 신호에 정보를 삽입하게 되면 가우시안 잡음이나 PN 시퀸스를 이용하는 경우처럼 오디오 신호에 이질적인 잡음을 첨가하지 않기 때문에 청감 특성상 유리하며, 오디오 신호 고유의 통계적 특성을 유지 할수 있는 장점이 있다. 그러나 반향의 첨가가 음질의 왜곡은 초래하지 않으면서 정보의 검출이 가능하도록 하기위해서는 원 신호의 특성에 따른 반향 첨가 기술이 요구된다.