• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.196-199
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• 2009

높아지는 Graphic Processing Unit (GPU)의 연산 성능과 GPU에서의 범용 프로그래밍을 위한 개발 환경의 개발, 보급으로 인해 GPU를 일반연산에 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와같이 일반 연산에 활용되고 있는 GPU로 nVidia Tesla와 AMD/ATI의 FireStream 들이 있다. 특수목적 연산 장치인 GPU를 일반 연산을 위해 프로그래밍하기 위해서는 그에 맞는 프로그램 개발 환경이 필요한데 nVidia에서 개발한 CUDA (Compute Unified Device Architecture) 환경은 자사의 GPU 프로그램 개발을 위해 제공되는 개발 환경이다. CUDA 개발 환경은 nVidia GPU 프로그래밍 뿐만 아니라 차세대 이종 병렬 프로그램 개발 환경의 공개 표준으로 논의되고 있는 OpenCL (Open Computing Language) 와 유사한 특징을 보일 것으로 예상되기 때문에 그 중요성은 특정 GPU 에만 국한되지 않는다. 본 논문에서는 경로 적분 몬테 카를로 (Path Integral Monte Carlo) 방법을 CUDA 개발 환경을 사용하여 nVidia GPU 상에서 병렬화한 결과를 제시하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.181-182
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• 2008

본 논문에서는 연산 최적화 알고리듬 중 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리듬을 NVIDIA사(社)에서 제공한 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 이용하여 새롭게 구현하였다. CUDA는 CPU가 아닌 GPU(Graphic Processing Unit)의 다양한 병렬 처리 능력을 사용해 복잡한 컴퓨팅 문제를 해결하는 소프트웨어 개발을 가능케 하는 기술이다. 이 기술을 연산 최적화 알고리듬 중 PSO에 적용함으로써 알고리듬의 수행 속도를 개선하였다. CUDA를 적용한 PSO 알고리듬의 검증을 위해 언어 기반으로 프로그래밍하고 다양한 Test Function을 통해 시뮬레이션 하였다. 그리고 기존의 PSO 알고리듬과 비교 분석하였다. 또한 알고리듬의 성능 향상으로 여러 가지 최적화 분야에 적용 할 수 있음을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.5 no.11
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• pp.2235-2253
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• 2011

Digital document file such as Adobe Acrobat or MS-Office is encrypted by its own ciphering algorithm with a user password. When this password is not known to a user or a forensic inspector, it is necessary to recover the password to open the encrypted file. Password cracking by brute-force search is a perfect approach to discover the password but a time consuming process. This paper presents a new method of speeding up password recovery on Graphic Processing Unit (GPU) using a Compute Unified Device Architecture (CUDA). PDF files are chosen as a password cracking target, and the Abode Acrobat password recovery algorithm is examined. Experimental results show that the proposed method gives high performance at low cost, with a cluster of GPU nodes significantly speeding up the password recovery by exploiting a number of computing nodes. Password cracking performance is increased linearly in proportion to the number of computing nodes and GPUs.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.22-24
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• 2011

본 논문에서는 3차원 디스플레이 시스템에서 다수의 중간 시점 영상을 실시간으로 생성할 수 있도록 GPU 기반의 고속 영상 합성기법을 제안하였으며 그에 대한 성능을 알아본다. 카메라의 기하 정보 및 참조 영상들의 깊이 정보를 이용하여 중간 시점 영상을 생성하였으며, 영상 합성 방법을 GPU에서 병렬 처리함으로써 고속화할 수 있었다. GPU를 효율적으로 다루기 위해 NVIDIA사의 CUDA(Compute Unified Device Architecture)$^TM$를 이용하였다. 제안한 기법은 CUDA의 SIMD(Single Instruction MUltiple Data) 구조를 사용하여 중간 영상 합성을 처리할 수 있도록 설계하였다. 본 논문은 고속 영상 합성에 중점을 두었고, 제안한 고속화 기법의 결과를 분석함으로써 다시점 3차원 디스플레이 시스템의 적용 가능성을 알아본다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.102-105
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• 2015

본 논문에서는 멀티미디어 및 수학 관련 알고리즘 분야에서 각광 받고 있는 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 기법을 실시간 동영상 자막 처리에 이용 한다. 실시간 고화질 동영상 자막 처리의 낮은 속도를 개선하기 위한 방법 제안으로 써, 이의 함수 구성을 제안한다. 기존의 자막 처리 방식에서는 하나의 코어만을 이용하였다. 이 방법 대신에 CUDA 를 적용 함으로써, 더 많은 코어를 이용해 실시간 자막 처리의 지각적인 성능을 향상하였다. 삽입하고자 하는 자막에 대해 비트맵 이미지를 형성하고, 이의 정보를 처리한다. Intel $Core^{TM}$ i7-4710 MQ, GTX870 환경에서 실험하였으며, 실험 결과 C code 만으로 연산을 한 것 보다 CUDA code 가 약 88% 정도의 속도 향상이 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.273-275
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• 2011

본 논문에서는 효과적인 객체 추적을 위해 가우시언 믹스처 기반의 그림자 제거 알고리즘을 제안하고, GPGPU(General Purpose GPU) 아키텍처인 NVIDIA 사의 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 이용하여 기존의 객체 추적 알고리즘의 컴퓨팅 시간을 개선하는 모델을 제안한다. 이 시스템은 GPU를 이용한 가우시언 믹스처 모델 기반의 객체 추적 알고리즘으로 전경과 배경 분리 시 CPU와 GPU의 프로세스 시간을 적절히 분배하여 소모되는 연산시간을 줄이고, 고 해상도의 이미지에서의 객체 분리 및 추적의 시스템 처리량을 최대화 한다. 객체 추출 후 효과적인 추적을 위해 예측 모델인 칼만 필터를 사용한다.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 2011.05a
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• pp.194-198
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• 2011

In this study, an efficient algorithm for Delaunay triangulation of a number of points which can be used on a GPU-based parallel computation is studied The developed algorithm is programmed using CUDA library. and the program takes full advantage of parallel computation which are concurrently performed on each of the threads on GPU. The results of partitioned triangulation collected from the GPU computation requires proper stitching between neighboring partitions and calculation of connectivities among triangular cells on CPU In this study, the effect of number of threads on the efficiency and total duration for Delaunay grid generation is studied. And it is also shown that GPU computing using CUDA for Delaunay grid generation is feasible and it saves total time required for the triangulation of the large number points compared to the sequential CPU-based triangulation programs.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.14 no.4
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• pp.663-668
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• 2011

Although multi-frame super resolution algorithm has many merits but it demands too much calculation time. Researches have shown that image processing time can be reduced using a CUDA(Compute unified device architecture) which is one of GPGPU(General purpose computing on graphics processing unit) models. In this paper, we show that the processing time of multi-frame super resolution algorithm can be reduced by employing the CUDA. It was applied not to the whole parts but to the largest time consuming parts of the program. The simulation result shows that using a CUDA can reduce an operation time dramatically. Therefore it can be possible that multi-frame super resolution algorithm is implemented in real time by using libraries of image processing algorithms which are made by a CUDA.

• Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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• v.8 no.4
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• pp.91-98
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• 2012

This paper implements 2X2 MIMO Long Term Evolution (LTE) base station using Software defined radio (SDR) technology. The implemented base station system processes baseband signals on a Graphics Processor Unit(GPU). GPU is a high-speed parallel processor which provides very important advantage of using a very powerful C-based programming environment that is Compute Unified Device Architecture (CUDA). The implemented software-based base station system processes baseband signals through GPU. It utilizes USRP2 as its RF transceiver. In order to guarantee a real-time processing of LTE baseband signals, we have adopted well-known signal processing algorithms such as frame synchronization algorithms, ML detection, etc. using GPU operating in parallel processing.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• v.20 no.4
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• pp.277-293
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• 2016

We develop an efficient numerical method for pricing the Derivative Linked Securities (DLS). The payoff structure of the hybrid DLS consists with a standard 2-Star step-down type ELS and the range accrual product which depends on the number of days in the coupon period that the index stay within the pre-determined range. We assume that the 2-dimensional Geometric Brownian Motion (GBM) as the model of two equities and a no-arbitrage interest model (One-factor Hull and White interest rate model) as a model for the interest rate. In this study, we employ the Monte Carlo simulation method with the Compute Unified Device Architecture (CUDA) parallel computing as the General Purpose computing on Graphic Processing Unit (GPGPU) technology for fast and efficient numerical valuation of DLS. Comparing the Monte Carlo method with single CPU computation or MPI implementation, the result of Monte Carlo simulation with CUDA parallel computing produces higher performance.