• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.927-930
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• 2006

마이크로프로세서 제조업체의 대명사로 불리는 인텔이 비메모리 시장을 거의 독점하고 있는 가운데, IBM, Sony, Toshiba 인 세 개의 기업이 도전적으로 힘을 합하여 차세대 엔터테인먼트 프로세서라고 불리는 멀티코어 기반의 Cell 프로세서를 개발하였다. Cell 프로세서는 기존의 Power 라는 아키텍쳐를 기반으로 하는 코어 PPE (Power processor Element)를 중심으로 8개의 데이터 처리용 코어 SPE(Synergistic processor Element)를 포함하고 있으며, SIMD(Single Input Multiple Data) 데이터 처리 방식을 지원하여 데이터 처리량이 많은 멀티미디어나 게임 어플리케이션을 처리하는데 최적화되도록 설계된 프로세서로서, 기본적으로는 Power 마이크로프로세서 아키텍쳐 및 구조에 대한 혁신적인 확장 기능을 포함하고 있다. 본 논문에서는 현존하는 프로세서 중 가장 성능이 우수하다고 평가받는 Cell 마이크로프로세서의 설계 개념과 그 구조에 대하여 분석한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.119-128
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• 2011

본 논문에서는 모바일 초음파(mobile ultrasound) 영상신호의 빔포밍 알고리즘에서 요구되는 고성능 및 저전력을 만족시키는 매니코어 프로세서에 대한 디자인 공간 탐색 방법을 소개한다. 매니코어 프로세서의 디자인 공간 탐색을 위해 매니코어의 각 프로세싱 엘리먼트(Processing Element, PE)당 초음파 영상신호 데이터의 수를 변화시키는 실험을 통해 실행시간, 에너지 효율 및 시스템 면적 효율을 측정하고, 측정된 결과를 바탕으로 최적의 매니코어 프로세서 구조를 선택하였다. 모의실험 결과, PE 개수가 4096일 때 에너지 효율이 가장 높았으며, PE 개수가 1024일 때 가장 높은 시스템 면적 효율을 보였다. 또한, PE 개수가 4096인 매니코어 아키텍처는 초음파 영상장치에 가장 많이 사용되는 TI DSP C6416보다 각각 에너지 효율에서 46배, 시스템 면적 효율에서 10배의 향상을 보였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권3호
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• pp.339-349
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• 2017

본 논문에서는 주행 중인 차량의 차선 인식을 위해 4단계로 구성된 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 관심영역 추출한다. 두 번째 단계에서는 신호 잡음을 제기하기 위해 중간 값 필터를 이용한다. 세 번째 단계에서는 입력되는 이미지의 배경과 전경의 두 클래스로 구분하기 위한 이진화 알고리즘을 수행한다. 마지막 단계에서는 이진화 과정 후에 남아 있는 노이즈나 불완전한 에지 등을 제거하여 선명한 차선을 얻기 위해 이미지 침식 알고리즘을 이용한다. 하지만 이러한 차선 인식 앍고리즘은 높은 계산량을 요구하여 실시간 처리가 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 멀티코어 아키텍처를 이용하여 실시간 차선이탈 감지 알고리즘을 병렬구현 한다. 또한, 차선이탈 감지 알고리즘을 위한 최적의 멀티코어 아키텍처의 구조를 탐색하기 위해 총 8가지의 서로 다른 프로세싱 엘리먼트 구조를 이용하여 실험하였고, 모의실험 결과 40×40의 프로세싱 엘리먼트 구조에서 최적의 성능, 에너지 효율 및 면적 효율을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제30권5호
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• pp.281-294
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• 2011

물리적 모델링 기반 음 합성 알고리즘은 음 합성 시 많은 연산량을 요구하며 이는 실시간 음 합성을 저해한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 물리적 모델링 기반 현악기 사운드 엔진을 멀티코어 프로세서에 구현하고, 사운드 엔진을 위한 최적의 멀티코어 프로세서 구조를 제안한다. 대상 현악기의 단위음을 합성하기 위해 각 프로세싱 엘리먼트 (processing element, PE)당 합성하는 샘플 (sample-per-processing element, SPE) 수를 변화시키는 실험을 통해 시스템의 성능 (system performance), 시스템 면적 효율 (area efficiency), 에너지 효율 (energy efficiency)을 각각 측정하고, 측정된 결과를 바탕으로 최적의 멀티코어 프로세서 구조를 선택하였다. 모의실험 결과, 어쿠스틱 기타는 SPE가 5,513과 2,756일 때 가장 높은 시스템 면적 효율과 에너지 효율을 보였으며, 클래식 기타는 SPE가 22,050과 5,513일 때 시스템 면적 효율과 에너지 효율이 가장 높았다. 또한 이를 이용하여 44.1 kHz의 샘플링율을 갖도록 대상 악기의 단위음을 합성한 결과 원음과 스펙트럼에서 매우 유사함을 확인할 수 있었고, 울산대학교 대학원생 및 교수 10명을 대상으로 실시한 MUSHRA 주관 청취 테스트에서도 좋은 결과를 얻었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.65-67
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• 2013

최근의 네트워크 장비들은 고성능이 요구되고, 또한 높은 네트워크 대역폭의 활용을 요구하고 있다. 이를 위해 점차 멀티 코어 프로세서를 사용한 고성능 네트워크 서버 장비를 개발 하는 추세이다. 이런 고성능과 높은 네트워크 처리율을 향상시키기 위한 방법으로 멀티 코어의 특성을 고려한 네트워크 서브시스템의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 멀티 코어를 최대한 활용함으로 성능을 최적화 하고 통신 성능을 향상시키는 방법을 실험을 통해서 확인한다. 통신 프로세스의 성능 향상은 멀티 코어 프로세서 구조, 프로세스의 네트워크 집중도, 각 코어에 걸리는 오버헤드, 인터럽트 친화도에 따른 네트워크 처리량을 기반으로 해당 프로세스에 최적의 코어를 결정해 주도록 한다. 실험은 리눅스 커널에서 구현하였으며, 실험을 통해 네트워크 처리량을 30%까지 향상 시키고, 프로세서의 오버헤드는 최대 10%까지 줄여 리눅스 통신 프로세스의 성능 향상을 가져옴을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권5C호
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• pp.512-521
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• 2002

최근에 성능의 한계를 드러내고 있는 수퍼스칼라 RISC를 대체할 새로운 프로세서 구조로서 SMT(Simultaneous Multi-Threading)이 활발히 연구되고 있다. SMT는 하나의 프로세서에 여러 개의 스레드가 하드웨어 자원을 동적으로 공유하며 동시에 수행되는 구조이다. 이러한 환경에서는 프로세서 안에 존재하는 여러 스레드로부터 명령어를 원활하게 공급하여 주는 것이 중요하다. SMT 프로세서는 기존의 프로세서에 비하여 사이클 당 실제 처리되는 명령어 수가 월등히 많기 때문에, 사이클 당 명령어 페치량과 페치된 명령어를 임시 저장하는 페치 큐의 엔트리수가 신중하게 결정되어야 한다. 또한 사이클마다 페치할 스레드와 각 스레드의 페치량을 결정하는 것이 성능에 큰 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 이러한 요소들이 프로세서 전체의 성능에 미치는 영향을 분석하고 그 결과를 바탕으로 SMT 프로세서에 최적화된 명령어 페치 전략에 대하여 논한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제41권3호
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• pp.128-137
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• 2020

Cardiac electrophysiology studies often use simulation to predict how cardiac will behave under various conditions. To observe the cardiac tissue movement, it needs to use the high--resolution heart mesh with a sophisticated and large number of nodes. The higher resolution mesh is, the more computation time is needed. To improve computation speed and performance, parallel processing using multi-core processes and network computing resources is performed. In this study, we compared the computational speeds of CPU parallelization and GPU parallelization in virtual heart simulation for efficiently calculating a series of ordinary differential equations (ODE) and partial differential equations (PDE) and determined the optimal CPU and GPU parallelization architecture. We used 2D tissue model and 3D ventricular model to compared the computation performance. Then, we measured the time required to the calculation of ODEs and PDEs, respectively. In conclusion, for the most efficient computation, using GPU parallelization rather than CPU parallelization can improve performance by 4.3 times and 2.3 times in calculations of ODEs and PDE, respectively. In CPU parallelization, it is best to use the number of processors just before the communication cost between each processor is incurred.