• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.333-335
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• 2019

본 논문에서는 많은 개체와의 충돌검사를 요구하는 입자 기반 시스템에서 부채꼴 영역의 동적인 변화를 이용하여 효율적으로 충돌검사를 가속화시킬 수 있는 프레임워크를 제안한다. 부채꼴 영역의 동적인 변화를 계산하기 위해 입자의 위치와 속도를 이용하여 부채꼴의 영역을 결정하였으며, 이 영역 내에 있는 입자들만을 이용하여 충돌 검사를 빠르게 수행한다. 본 연구에서 제안하는 가속화 방법은 트리 자료구조를 명시적으로 만들지 않고, 닫힌 형태 방정식(Closed form equation)으로 실행되기 때문에 간단하게 구현되며 모든 결과에서 충돌검사 성능이 3배 정도 개선되었다.

• Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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• 2002.09a
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• pp.364-370
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• 2002

본 논문에서는 양자물리학 분야에서 Lanczos 방법의 수렴을 가속화하기 위해 개발된 바 있는 행렬의 거듭제곱 기법을 동역학 분야의 Lanczos 순환식에 도입함으로써 구조물의 고유치 해석의 효율성을 향상시켰다 행렬의 거듭제곱 기법을 도입한 Lanczos 방법이 기존의 방법보다 수렴성이 더욱 우수하다. 수치예제를 통해 행렬의 거듭제곱 기법을 도입한 Lanczos 방법의 효율성을 검증하였으며 제안방법을 통한 고유치 해석에 있어서 가장 적합한 거듭제곱값을 제시하였다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.13 no.4
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• pp.161-171
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• 2008

The most important reason for increasing web traffic and overloaded web servers is a dramatic growth of web users which leads to a great dissatisfaction of each individual user. For overcoming this situation, studies for an acceleration of web content have been conducted actively. We use web caching technology for reducing the load of the web system and traffic in the network. In this paper, we proposed a new web caching technology with the related web object which based on the unit of web processing and characteristics of the web object. Also we verified the availability of the proposed system with comparison and experiments.,

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1418-1420
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• 2013

GPU는 범용 CPU와는 달리 수백 개의 코어로 이루어져 병렬처리에 특화된 형태로 발전되어 왔으며, 이미지 및 동영상 처리, 유체 역학 시뮬레이션, 의료, 지진 분석 등 점차 많은 영역에서 사용 되고 있다. 최근에는 GPU를 이용하여 볼륨 렌더링을 가속화하는 많은 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 볼륨 렌더링을 가속화하기 위한 GPU 기반의 쉐아-스큐 워프 기법을 제안한다. 여기서는 GPU를 이용하여 효율적인 메모리 사용, 코어의 활성화, 뱅크 충돌 감소 기법을 이용하여 기존의 CPU 기반 볼륨 렌더링 기법과 비교하여 빠른 시간에 동일한 결과물을 생성한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.115-117
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• 2014

최근 OpenCL, CUDA와 같은 이종 병렬 컴퓨팅 프레임워크가 등장함에 따라, 많은 연산량을 요구하는 알고리즘에 대한 이종 병렬 처리 연구가 늘고 있다. 본 논문에서는 연산량이 많은 지문개선(fingerprint enhancement) 알고리즘을 OpenCL을 이용해 병렬화하고 최적화하여 연산 시간을 단축하고자 한다. 이를 위하여 2차원 FFT 및 필터링 알고리즘을 병렬화하고, Loop Unrolling 및 메모리 접근 최적화 등의 기법을 적용하였다. 실험을 통하여 CPU의 순차적 처리기법과 비교하여 개선된 가속화 기법을 이용한 지문개선 알고리즘이 최대 25배의 성능이 향상하였음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.430-432
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• 2002

위성기술의 발달로 대규모의 고해상도 지형정보 생성이 가속화되고, 사실적 지형묘사 요구는 더욱 높아지고 있으므로 대규모 지형자료를 효율적으로 처리하여 실제감을 주는 고 충실도 렌더링 기법이 필수적이다. 본 연구에서는 지형 셀의 쿼드트리 구조를 기반으로 지형특성을 고려한 고속의 시계범위 컬링기법, 시각 거슬림 현상을 최소화하기 위한 연속적인 다단계 상세도 기법 및 기하모핑 기법, 일정한 폴리곤 수에 맞도륵 렌더링하는 프레임 균일화 기법 및 텍스쳐 관리기법 등의 효율적인 장면처리 기법을 제안한다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.7
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• pp.100-106
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• 2015

In this paper, we propose a fast algorithm for low-power image enhancement method for mobile LCD. In the proposed fast algorithm, the spatial resolution of the input image is significantly reduced, and the image characteristics are analyzed on the reduced resolution image to find a dimming rate adaptive to the image content, thereby saving power. The proposed fast adaptive dimming and image enhancement algorithm is implemented as an application that runs on an Android device. Image quality evaluation and running time analysis experiments on the device indicate that the proposed fast algorithm jointly minimizes the quality degradation and power consumption, reducing the required computation load by over 95%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.709-711
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• 2003

위성기술의 발달로 대규모의 고해상도 지형정보 생성이 가속화되고, 사실적 지형묘사 요구는 더욱 높아지고 있으므로 대규모 지형자료를 효율적으로 처리하여 실제감(realism)을 주는 실시간 렌더링 기법이 필수적이다. 본 연구에서는 지형 셀의 쿼드트리 구조를 기반으로 시각 거슬림 현상을 최소화하기 위한 연속적인 다단계 상세도 기법 및 기하모핑 기법을 적용할 때 발생할 수 있는 기하모핑 크랙을 제거하기 위한 확장된 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.10-12
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• 2012

얼굴인식은 보안 등 다수의 응용분야에서 중요하게 이용되는데, 얼굴인식을 위한 학습은 많은 계산시간이 소요되기 때문에 신속한 학습이 필요한 경우 가속화가 필요하다. 한편, 그래픽스 프로세서 유닛(GPU)은 대용량 정보처리를 빠르게 수행할 수 있어 최근 폭넓은 분야에서 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 주성분 기반의 얼굴인식 알고리즘을 GPU 에서 병렬 수행하여 가속하는 기법을 제안하였다. 주성분 기반의 얼굴인식 각각의 과정들의 병렬성을 분석하여 가속화 이득을 최대하였고, C/OpenCV[2]로 구현된 순차적인 버전[3]과 비교했을 때, 전체 학습시스템에서 최대 약 40 배의 성능이득을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.415-417
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• 2012

본 논문에서는 산업용 CT 영상에서 다중 해상도 기반의 밝기값 정보와 형태 정보를 이용하여 내부 기공결함을 정확하고 빠르게 검출하는 기법을 제안한다. 첫째, 대용량 CT 데이터에서 계산량을 줄이기 위하여 1/2 해상도로 변환 후 관심영역을 자동 산정하고, 링 또는 금속 인공물 등의 잡음을 제거하기 위해 비등방성 확산 필터링을 수행한다. 둘째, 기공 결함 후보군을 검출하기 위해 밝기값 기반의 결함 검출 기법을 제안한다. 셋째, 결함 검출의 민감도를 향상시키기 위해 형태 정보를 이용한 기공 결함 검출 기법을 제안한다. 넷째, 수행시간 가속화를 위하여 다중 해상도 영상 처리 및 Open MP를 적용한다. 제안방법의 평가를 위하여 육안평가와 정확성 평가, 수행시간을 측정하였다. 정확성 평가는 실제 기공 결함과 제안방법 적용 후 결함 간 중복 픽셀 수로 측정하였다. 실험 결과 평균 중복 픽셀 비율은 91%로 측정되었고, 가장 큰 비율은 99%, 가장 작은 비율은 80%로 측정되었다. 다중 해상도 기법 및 Open MP를 적용함으로써 해상도 데이터 수행시간보다 90% 가속화되었다.