• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.583-588
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• 2011

본 논문에서는 최종 변이영상의 정확도를 높이기 위해 영상의 특징점을 이용한 적응적 가변 정합창 방법과 교차 일치성 검사의 신뢰도를 높이는 방법을 제안한다. 제안한 적응적 가변 정합창 방법은 색상정보를 이용하여 영상을 분할하고 분할된 각 영상의 특징점을 찾아 그 특징점들의 유무에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 가변시키는 방법이다. 또한 제안한 알고리즘을 GPU를 기반으로 구현하여 연산속도가 평균 128배 빨라졌다. GPU는 NVIDIA의 GeForce GTX296를 사용하였고, CUDA를 기반으로 프로그래밍 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.346-346
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• 2022

본 연구에서는 GPU(Graphic Processing Unit) 가속 분포형모형을 실제 유역에 적용하여 강우 유출모의 결과의 정확성과 모의시간의 효율성에 대한 분석을 수행하였다. 분포형모형의 지배방정식은 운동파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되어 있으며, 운동파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. GPU 가속 모형은 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 포트란(Fortran)을 사용하여 개발된 모형으로 수치모의시 연산시간 단축을 고려한 모형이다. 모형의 정확성과 효율성은 미호천 유역에서 발생하는 강우유출현상에 GPU 가속 운동파모형을 적용하여 분석하였다. 수치모의 결과값은 대상유역에 속한 수위관측소의 관측값과 비교하여 정확성을 검증하였고, 수치모의 소요시간은 CPU(Central Processing Unit) 기반 운동파모형의 수치모의 소요시간과 비교하여 효율성을 검증하였다. GPU 가속 운동파모형의 수치모의 결과는 관측값과 유사한 결과를 나타냈으며, 수치모의 소요시간은 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권1호
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• pp.9-22
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• 2022

VR(Virtual Reality) 기술은 사용자에게 컴퓨터 그래픽으로 구성된 가상 세계를 보여줌으로써 다양한 시청각 기반 응용에 적극적으로 활용되는 인터페이스 기술이다. VR 기반 응용은 그래픽 처리 기반 응용이기 때문에 그래픽 처리를 위해 GPU(Graphics Processing Unit)가 장착된 고가의 컴퓨팅 장치가 필수적으로 요구된다. 이는 VR 응용 사용자에게 컴퓨팅 장치의 유지, 관리에 대한 비용 부담을 발생시키며, 이를 해결하는 방법의 하나로써 서비스를 클라우드 환경에서 운용하는 방법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 다수의 컨테이너가 VR 응용을 실행하기 위해 GPU를 공유하는 컨테이너 기반 고성능 클라우드 환경에서 GPU 자원 경쟁으로 인해 발생하는 컨테이너 사이의 성능 간섭 문제를 해결하기 위한 성능 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 성능 간섭으로 인한 성능 편차를 감소시켜 사용자에게 균일한 성능의 클라우드 기반 원격 VR 서비스를 제공할 수 있도록 지원한다. 또한, 본 논문에서는 실험을 통해 제안하는 기법의 효율성을 검증한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권4호
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• pp.173-180
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• 2011

본 논문은 GPU(Graphics Processing Unit) 에서 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 사용하여 실시간으로 객체를 분할하는 방법을 소개한다. 최근에 감시 시스템, 오브젝트 추적, 모션 분석 등의 많은 응용 프로그램들은 실시간 처리가 요구된다. 이러한 단계의 선행부분인 객체 분할 기법은 기존 CPU 기반의 시스템으로는 실시간 처리에 제약이 발생한다. NVIDIA에서는 Parallel Processing for General Computation 을 위해 그래픽 하드웨어 제약을 개선한 CUDA platform을 제공하고 있다. 본 논문에서는 객체 추출 단계에 대표적인 적응적 가우시안 혼합 배경 모델링(Adaptive Gaussian Mixture Background Modeling) 알고리즘과 Classification 기법으로 사용되는 CCL (Connected Component Labeling) 알고리즘을 적용하였다. 본 논문은 2.4GHz를 갖는 Core2 Quad 프로세서와 비교하여 평가하였고 그 결과 3~4배 이상의 성능향상을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.32-35
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• 2017

직접 통로(Direct Pass-through) 기반 GPU(Graphic Processing Unit) 가상화 기법은 클라우드 환경에서 가상머신에게 GPU 장치의 기능을 지원하기 위한 일반적인 방법 중 하나이다. GPU 장치는 GPGPU 기술을 통해 연산을 가속화 할 수 있기 때문에 클라우드 환경에서도 가상머신에 고성능 연산을 지원하기 위해 많이 사용되고 있다. 하지만 기존 가상머신 스케줄링 기법은 가상머신의 CPU 사용 시간을 기반으로 스케줄링 되며, GPU 자원 사용을 고려하지 않는다. 본 논문에서는 GPU와 CPU 연산을 수행하는 가상머신들이 동시에 실행되는 환경에서 성능 실험을 통해 가상머신의 GPU 연산이 다른 가상머신에게 미치는 성능 영향과 GPU 작업 길이가 다른 가상머신에게 미치는 영향을 분석한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.248-254
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• 2011

최근 모바일 환경에서도 GUI(Graphic User Interface)나 3D 컨텐츠, Flash 등 다양한 그래픽 효과를 이용한 멀티미디어 컨텐츠들이 요구 된다. 이러한 컨텐츠들을 지원하 위하여 모바일 기기에도 GPU (Graphic Processing Unit)의 탑재가 필요조건이 되었다. 본 논문에서는 모바일 환경에 적합하도록 설계된 GP-GPU를 이용하여 OpenVG 가속기를 구현하였다. OpenVG 가속기는 크로노스 그룹에서 제공하는 샘플 이미지들을 사용하여 검증하였으며, OpenVG에서 제공해야 하는 동작 및 기능들이 정상 동작함을 검증하였다. 본 논문에서 구현한 가속기는 Tiger Image 렌더링시 초당 2프레임의 성능을 가진다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.1-10
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• 2013

본 논문은3차원레이저레이더(LADAR, Laser Ladar) 영상 생성 시스템 개발을 수행함에 있어, 요구되는 실시간 처리를 구현하기 위해 CPU(Central Processing Unit) 및 GPU(Graphic Processing Unit)의 병렬처리 구조를 설계하는 CUDA(Common Unified Device Architecture) 기반 소프트웨어(SW, Software) 구현 기법에 대하여 설명한다. LADAR 시스템은 레이저 거리정보를 기반으로 3차원 영상을 생성하는 복잡도 높은 시스템으로써, 각 단계별로 많은 량의 처리 자원이 필요하다. 따라서, 한정된 시스템 자원 내에서 이를 실시간으로 처리하기 위해서는 반드시 병렬처리 구조를 설계 및 적용해야 한다. 본 논문에서는, 처리 알고리즘의 단계적 분석을 통해 분할 가능한 작업에 대하여 CUDA GPU로 할당 및 처리를 수행함으로써, 시스템에서 요구하는 실시간 처리를 달성하였으며, 처리 속도 분석을 통해 최대 46%의 처리 속도 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.461-462
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• 2017

본 논문에서는 해양관제 시스템을 위한 해무(sea-fog) 제거 기술을 제안한다. 이 기술은 실시간 동작을 위해GPU(graphic processing unit)를 기반으로 운용이 된다. 구현에 사용된 GPU는 nVidia사의 GTX 680으로 두 대의 GPU를 사용하여 실시간 동작을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.39-40
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• 2014

카메라를 갖춘 모바일 기기가 보편화되면서 모바일 환경에서 영상처리를 이용한 다양한 응용이 확산되고 있다. 영상은 다른 정보에 비해 데이터의 양이 비교적 방대하기 때문에 모바일 환경에서 영상처리를 수행하기 위해서는 처리속도, 전력, 발열 등의 물리적 제약조건이 존재할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 모바일 기기에서 코프로세서인 임베디드 GPU(Graphic Processing Unit)를 이용한 영상처리의 고속화 방법을 제시한다. 실험에서는 보편적으로 활용되는 영상처리 알고리즘에 대해 CPU(Central Processing Unit) 및 GPU 각각에서의 성능을 비교함으로써 고속화 방법의 우수성을 검증하고 특징을 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.197-199
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• 2012

최근 GPU 의 뛰어난 부동 소수점 연산 능력을 활용하여 그래픽 이외에 다양한 응용 프로그램들의 병렬화 및 성능최적화가 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 GPU 의 성능을 극대화하기 위해서는 메모리 계층구조 및 shared memory 를 비롯한 on-chip 메모리의 사용을 최적화하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 shared memory 의 사용을 최적화하기 위한 기법들을 제안하고, 이를 패턴 매칭 응용 프로그램에 적용하여 효용성을 검증한다.