• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.3
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• pp.398-407
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• 2012

We propose a tree modeling method of expressing realistically and efficiently numerous trees distributed on a broad terrain. This method combines and simplifies the recursive hierarchy of tree branch and branch generation process through self-organizing from buds, allowing users to generate trees that can be used more intuitively and efficiently. With the generation process the leveled structure and the appearance such as branch length, distribution and direction can be controlled interactively by user. In addition, we introduce an environment-adaptive model that allows to grow a number of trees variously by controlling at the same time and we propose an efficient application method of growing environment. For the real-time rendering of the complex tree models distributed on a broad terrain, the rendering process, the LOD(level of detail) for the branch surfaces, and shader instancing are introduced through the GPU(Graphics Processing Unit). Whether the numerous trees are expressed realistically and efficiently on wide terrain by proposed models are confirmed through simulation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.38-41
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• 2021

최근 빅데이터, 인공지능 키워드를 이용한 다양한 연구들이 진행되고 있으며, 인공지능 연구를 통해 자동화 자율화를 위한 연구들이 주를 이루고 있다. 인공지능 연구를 수행하기 위해서는 거대한 데이터를 빠르게 전송해야하며, 인공지능을 손쉽게 수행하기 위한 플랫폼이 필요하다. 하지만 많은 연구기관에서는 빅데이터 전송 속도의 한계가 존재하며, 인공지능 알고리즘 수행을 위한 플랫폼 또한 부족한 것이 현실이다. 이를 해결하기 위해 ScienceDMZ 기술을 활용하여 고속의 빅데이터 전송을 위한 인프라를 구축하고, 엣지 컴퓨팅 기반의 오픈 분산 컴퓨팅 플랫폼을 개발한다. 이 시스템을 통해 사용자들에게 빅데이터를 빠르게 전송하고 전송된 데이터를 이용하여 바로 인공지능 연구를 수행하여 결과를 도출할 수 있는 시스템을 구축하고자 한다. 이 시스템을 이용하여 GPU 분산 컴퓨팅을 수행하였을 때 성능과 GPU 병렬 컴퓨팅을 수행하였을 때의 결과를 비교하여 성능을 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.499-502
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• 2012

빅 데이터 분석의 시대가 도래하면서 대용량 데이터의 특성과 계산 집약적 연산의 특성을 동시에 가지는 문제 해결에 대한 요구가 늘어나고 있다. 대용량 데이터 처리의 경우 각종 분산 파일 시스템과 분산/병렬 컴퓨팅 기술들이 이미 많이 사용되고 있으며, 계산 집약적 연산 처리의 경우에도 GPGPU 활용 기술의 발달로 보편화되는 추세에 있다. 하지만 대용량 데이터와 계산 집약적 연산 이 두 가지 특성을 모두 가지는 문제를 처리하기 위해서는 많은 제약 사항들을 해결해야 하는데, 본 논문에서는 이에 대한 대안으로 분산 컴퓨팅 프레임워크인 Hadoop MapReduce와 Nvidia의 GPU 병렬 컴퓨팅 아키텍처인 CUDA 흘 연동하는 방안을 제시하고, 이를 밀집행렬(dense matrix) 연산에 적용했을 때 얻을 수 있는 성능 개선 효과에 대해 소개하고자 한다.

• ETRI Journal
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• v.44 no.1
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• pp.62-72
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• 2022

In this study, we propose a multi-GPU-based 8KVR stitching system that operates in real time on both local and cloud machine environments. The proposed system first obtains multiple 4 K video inputs, decodes them, and generates a stitched 8KVR video stream in real time. The generated 8KVR video stream can be downloaded and rendered omnidirectionally in player apps on smartphones, tablets, and head-mounted displays. To speed up processing, we adopt group-of-pictures-based distributed decoding/encoding and buffering with the NV12 format, along with multi-GPU-based parallel processing. Furthermore, we develop several algorithms such as equirectangular projection-based color correction, real-time CG overlay, and object motion-based seam estimation and correction, to improve the stitching quality. From experiments in both local and cloud machine environments, we confirm the feasibility of the proposed 8KVR stitching system with stitching speed of up to 83.7 fps for six-channel and 62.7 fps for eight-channel inputs. In addition, in an 8KVR live streaming test on the 5G MEC/cloud, the proposed system achieves stable performances with 8 K@30 fps in both indoor and outdoor environments, even during motion.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.4 no.8
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• pp.239-244
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• 2015

WebCL was proposed for high complex computing in Javascript. Since WebCL-based applications are distributed and executed on an unspecified number of general clients, it is important to profile their performances on different clients. Several profilers have been introduced to support various programming languages but WebCL profiler has not been developed yet. In this paper, we present a WebCL profiler to evaluate WebCL-based applications and monitor the status of GPU on which they run. This profiler helps developers know the execution time of applications, memory read/write time, GPU statues such as its power consumption, temperature, and clock speed.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.211-212
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• 2016

본 논문에서는 가상화폐이자 전자 거래의 신뢰성 있는 계약을 보장해 줄 수 있는 이더리움 (Ethereum)의 채굴 과정을 소개하고 향후 활용 방안을 제안한다. 이더리움의 거래 내역은 블록체인 (BlockChain)에 저장이 되며, 반영구적으로 삭제가 불가능하다. 이로써 전자상거래의 최대 단점인 사기 거래가 사전에 방지가 되고, 안전하고 깨끗한 거래가 성사될 수 있도록 하는 것이 목표이다. 이더리움 채굴을 위해서는 비디오카드의 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하였으며, 지갑 생성, 비디오카드 드라이버 설치, pool 서버 가입, 채굴 소프트웨어 설치 및 GPU 오버클럭킹 등의 과정을 수행하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• v.20 no.2
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• pp.96-102
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• 2022

We aim to build predictive models for Airbnb's prices using a GPU-accelerated RAPIDS in a big data cluster. The Airbnb Listings datasets are used for the predictive analysis. Several machine-learning algorithms have been adopted to build models that predict the price of Airbnb listings. We compare the results of traditional and big data approaches to machine learning for price prediction and discuss the performance of the models. We built big data models using Databricks Spark Cluster, a distributed parallel computing system. Furthermore, we implemented models using multiple GPUs using RAPIDS in the spark cluster. The model was developed using the XGBoost algorithm, whereas other models were developed using traditional central processing unit (CPU)-based algorithms. This study compared all models in terms of accuracy metrics and computing time. We observed that the XGBoost model with RAPIDS using GPUs had the highest accuracy and computing time.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.45-46
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• 2016

최근 GPU를 비롯한 하드웨어의 성능이 급격이 증가하면서 인공지능, 딥러닝 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 데이터가 더욱 방대해 지면서 대용량 데이터를 처리하고 위한 딥러닝 분산 프레임워크에 대한 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 논문에서는 대규모의 분산 환경에서 딥러닝 고속 처리를 위한 분산 프레임워크를 비교 분석하였다. 특히 최근 주목받고 있는 인메모리 기반 분산 프레임워크인 Spark, SparkNet, HeteroSpark의 특징을 비교 분석하였다.

• Korean Institute of Interior Design Journal
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• v.15 no.5 s.58
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• pp.306-313
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• 2006

Digital simulation which was introduced to the architectural field due to the rapid growth of computer graphics, gave birth to a new type of contents called 'virtual reality', led by the interaction with the users and real time processing. The public attention is drawn to the virtual reality's potential as a next generational space simulation it, having the unique characteristics of 'simulation', 'interactivity', 'tole-presence', and 'immersion', is capable of taking a virtual tour of a space with a size equivalent to that of a real space, as well as proceeding with the design progress. Nonetheless, many problems impeding CPU's real time processing of an excessively loaded architectural model data have been pinpointed over the time. Yet such GPU based game engines as 'DirectX' and 'OpenGL', developed to deal with these impediments, have not been easily applied to the architectural simulation in the design process, due to the high license cost and the specific technical requirements for the system. The virtual reality has been developed and distributed centering around the gaming field, and game developers recently show a greater tendency to include level editors in the package for the expandability purpose. Thus, we plan to propose architecture simulation which utilizes level editors in this study. In addition, the compatibility of the game engine based level editors of Quake and Unreal which form the standards for the open source FPS games, based on VRML, the standard format for the virtual reality, was compared and analyzed. Taking the example of Villa Savoye of Le Corbusier, its application possibility as an architecture simulation was assessed, by measuring the extent to which the performance of such characteristic features of the virtual reality as interactivity, immersion, and tele-presence, was improved.