광선-다각형 교차 계산은 광선 추적법 계산의 상당 부분을 차지하는 중요한 구성요소로서, 보편적으로 정적인 장면에 대해서는 kd-트리와 같은 공간 자료구조를 사용하여 교차 계산을 가속하여왔다. 최근 CPU에 비해 상대적으로 제한된 계산구조를 가지는 GPU에 적합하도록 변형된 kd-트리 탐색 기법이 몇 가지 제시되어 왔는데, 본 논문에서는 이러한 기존 방법을 보완할 수 있는 두 가지 구현 기법을 제안한다. 첫째, 트리 탐색을 위한 스택을 전역 메모리에 할당할 경우 전역 메모리 접근으로 인한 비용을 줄이고자 하는 캐쉬 적용 스택 방법과 둘째, 기존의 로프 방법의 문제점인 상당한 메모리 요구량을 줄이고자 하는 적은 깊이의 스택(short stack)을 사용한 로프 방법을 제시한다. 제안된 방법의 효용성을 보이기 위하여 기존의 GPU용 탐색 방법과의 성능 비교 분석을 수행한다. 이러한 실험 결과는 향후 GPU용 광선추적법 소프트웨어 개발자들이 상황에 맞는 적절한 kd-트리 탐색 방법을 선택할 수 있도록 해주는 중요한 정보를 제공하게 될 것이다.
공간적인 자료구조를 기반으로 하는 공간 데이터베이스에서는 일차원 색인구조와는 달리 공간객체들의 다차원적인 특성에 부합되는 새로운 색인구조가 요구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 충족시키기 위하여 기존 다차원 색인구조들의 특징 분석을 통하여 공간 데이터베이스의 효율적인 검색을 위한 새로운 색인구조를 제안하였다. 기존 X-트리에서 슈퍼노드의 순차적인 검색방법의 개선과 방대한 슈퍼노드가 생성되는 경우에도 검색시간의 단축이 가능하도록 하기 위하여, 포인트 색인구조를 갖는 kd-트리를 X-트리에 병합시킨 색인구조를 제안하였다. 제안된 색인구조를 실제로 구현하여 실험 데이터의 차원과 분포에 따라 검색시간을 분석하였다.
본 논문은 효율적인 영상 분할을 수행하기 위한 다중해상도와 동적인 성질을 가지고 있는 새로운 EM 알고리즘을 제안한다. EM 알고리즘은 가장 많이 사용되고 성능이 우수한 클러스터링 방법이다. 그러나, 기존의 EM 알고리즘은 다중해상도 데이터 처리에 대한 문제점과 클러스터 개수에 대한 사전 지식 요구라는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 E-단계에 다중해상도 kd-트리를 적용함으로써 다중해상도 데이터 처리 문제를 해결하였고, 순차적 데이터에 따라 클러스터를 할당할 수 있데 하였다. 클러스터의 유효성을 검사하기 위해서, 클러스터 병합 원칙을 이용한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘을 텍스쳐 영상 분할에 적용하였고, 우수한 성능을 보였다.
3D 게임에서 충돌 탐지를 효과적으로 하기 위해 구성하는 공간 분할 트리는 분할 평면을 결정하는데 트리 밸런스와 분할 평면과 겹치는 폴리곤의 개수 등을 고려해야 한다. 본 논문에서는 3D 게임 공간 분할 트리에서 트리 빌드 조건에 대한 가중치를 제어하는 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 가중치의 변화에 따라서 트리 빌드 시간, 분할 평면과 겹치는 폴리곤을 쪼갤 때 시각적 불일치를 유발할 수 있는 T-junction 의 제거 시간, 트리 밸런스에 따른 렌더링 속도(frame per second) 등을 3D 게임 시뮬레이션을 통하여 분석하였다.
본 논문에서는 분할 축과 평면의 위치를 동적으로 결정하는 적응형 KD 트리 구조를 이용한 정점 군집화(Adaptive Vertex Clustering) 알고리즘과 이를 이용한 새로운 메쉬 분할 방법을 소개하고자 한다. 정점 군집화는 주로 한 개의 거대한 3차원 메쉬를 여러 개의 파티션(Partition)으로 분할하여 효율적으로 처리하고자 할 때 사용되는 기법으로, 옥트리 구조를 이용한 공간 분할 기법과 K-평균 군집화(K-Means Clustering) 방법 등이 있다. 그러나 옥트리 방식은 공간 분할 축과 이에 따른 분할된 공간의 크기가 고정되어 있어서 파티션 메쉬 면의 정렬 상태가 고르지 못하고 포함된 정점의 개수가 균등하지 못한 단점이 있다. 또한, K-평균군집화는 균등한 파티션을 얻을 수 있는 반면 반복처리와 최적화를 위해 많은 시간이 소요된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적응형 정점 군집화를 통해 빠른 시간에 균등한 메쉬 분할을 생성하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 적응형 KD 트리는 메쉬가 포함된 경계상자(Bounding Box) 공간을 정점의 개수와 분할 축의 크기를 기준으로 계층적으로 분할한다. 그 결과 각 파티션 메쉬는 컴팩트성(compactness)의 특성을 유지하며 균등한 수의 정점을 포함하게 되어 각 파티션의 균등한 처리시간 및 메모리 소요량 등의 장점을 살려 향후 메쉬 간소화 및 압축 등의 다양한 메쉬 처리에 활용될 수 있기를 기대한다. 본 방법을 적용한 3차원 모델의 실험 통계와 분할된 파티션 메쉬의 시각적인 결과도 함께 제시하였다.
일반적으로 GPU 기반 트리 탐색을 수행할 경우 병렬 처리 속도가 생각보다 크게 향상되지 않는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 이러한 원인을 분석하고 그 분석 결과로 GPU 병렬 처리 하드웨어 아키텍처 내 최소 물리적 스레드 실행 단위인 warp 내에서 분기문(if문)으로 인한 warp divergence가 일어나기 때문임을 제시한다. 또한 이러한 warp divergence를 최소화할 수 있는 병렬 shifted sort 알고리즘과의 비교를 통해 shifted sort 알고리즘이 일반적인 GPU 내 트리 탐색에 비해 우수한 성능을 보이는 구조임을 제시하였다. 분석 결과 GPU 기반 kd-tree 탐색에 비해 warp divergence가 발생하지 않은 shifted sort 탐색은 3차원 공간에서 데이터나 쿼리의 수가 $2^{23}$개 일 때 16배 이상의 빠른 처리 속도를 보였으며 이 성능 차이는 데이터나 쿼리의 개수가 증가함에 따라 더 커지는 경향을 보였다.
본 논문에서는 메타 테이블(meta table)을 이용한 광선(ray)과 삼각형(triangle)들의 교차검사를 할 수 있는 효율적인 레이트레이싱 알고리즘을 제안한다. 기존의 kd-tree 탐색은 깊이 우선 탐색을 하면서 이미 방문했던 노드들을 방문하지 않기 위해서 스택을 이용하는 방법을 택하고 있는데, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 스택을 사용하지 않고 읽기 전용으로만 쓰이는 메타 테이블을 둠으로써 기존의 트리 탐색 과정보다 효율적으로 트리의 리프 노드들에 접근할 수 있도록 하였다. 실험결과 제안된 레이트레이싱 알고리즘이 기존의 kd-tree의 트리 탐색보다 노드 방문을 5배 이상 적게 하였고, 이미지 렌더링 시간도 총 2배 정도 향상됨을 볼 수 있었다.
KD-Tree에서 NNS의 구현은 다차원 데이터를 다루는 응용 프로그램에서 필수적이다. 본 논문에서는 자료구조의 동시 수정, 검색이 일어나는 멀티스레드 상황에서 NNS를 지원하는 고성능 Lock-Free KD-Tree인 HD-Tree를 제안한다. HD-Tree는 동기화에 사용되는 노드 수를 최소화하고, 사용하는 원자 연산자의 수를 감소시켜 성능을 개선하였다. 실험 결과 HD-Tree는 8코어 16스레드의 멀티코어 시스템에서 기존의 NNS보다 성능이 최대 95% 향상되었고, 삽입/삭제연산은 코어보다 스레드가 많은 상황에서 기존 알고리즘보다 최대 15%향상된 성능을 보여준다.
본 연구는 한국항공우주연구원에서 개발한 위성종합설계 SW 내의 복사계수 계산 프로그램의 병렬화 및 성능향상에 대해 논의한다. 복사계수는 복사열전달이 포함된 인공위성의 열해석을 수행하기 위한 필수적인 전초 단계로서 그 자체적인 계산량 또한 상당하다. 특히 위성 궤도상 시간에 따라 태양전지판과 본체의 상대변위가 변하기에 시간 별 독립적인 복사계수의 계산이 필요하다. 본 논문은 복사형상계수 병렬화 방법과 그 성능, KD-Tree 기반 차폐 탐색 알고리즘 및 태양전지판과 본체의 상대변위 변화에 따른 부분 복사형상계수 행렬 갱신이라고 지칭하는 계산량 저감 기법에 대해 논한다.
최근 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라 데이터베이스 아웃소싱에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 데이터베이스를 아웃소싱하는 경우, 데이터 소유자의 정보가 내부 및 외부 공격자에게 노출되는 문제점을 지닌다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호를 지원하는 병렬 영역 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Paillier 암호화 시스템을 사용하여 데이터 보호, 질의 보호, 접근 패턴 보호를 지원한다. 또한 기존 알고리즘에서 영역 겹침을 확인하는 프로토콜(SRO)의 연산 비용을 줄이기 위해 garbled 서킷(circuit) 을 통해 SRO 프로토콜의 효율성을 향상시킨다. 제안하는 병렬 영역질의 처리 알고리즘은 크게 2단계로 구성된다. 이는 kd-트리를 병렬적으로 탐색하고 질의를 포함하는 단말 노드의 데이터를 안전하게 추출하는 병렬 kd-트리 탐색 단계와 다수의 thread를 통해 질의 영역에 포함된 데이터를 병렬 탐색하는 병렬 데이터 탐색 단계로 구성된다. 한편, 제안하는 알고리즘은 암호화 연산 프로토콜과 인덱스 탐색의 병렬화를 통해 우수한 질의 처리 성능을 제공한다. 제안하는 병렬 영역 질의 처리 알고리즘은 thread 수에 비례하여 성능이 향상됨을 알 수 있고 10 thread 상에서 기존 기법은 38초, 제안하는 기법은 11초로 약 3.4배의 성능 향상이 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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