수치연산 보조프로세서로도 알려져 있는 부동 소수점 연산장치(FPU)는 컴퓨터가 사용하는 기본 마이크로프로세서보다 더 빠르게 숫자를 다를 수 있는 특별한 회로 설계 또는 마이크로프로세서를 말한다. FPU는 전적으로 대형 수학적 연산에만 초점을 맞춘 특별한 명령 셋을 가지고 있어서 그렇게 빠르게 계산을 수행할 수 있는 것이다. FPU는 오늘날의 거의 모든 PC에 장착되고 있지만, 실은 그것은 그래픽 이미지 처리나 표현 등과 같은 특별할 일을 수행할 때에 필요하다. 초창기 컴퓨터 회사들은 각기 다른 연산방식을 사용했다. 이에 따라 연산결과가 컴퓨터마다 다른 문제점을 해결하기 위해 IEEE에서는 부동 소수점에 대한 표준안을 제안하였다. 이 표준안은 IEEE Standard 754 이며, 오늘날 인텔 CPU 기반의 PC, 매킨토시 및 대부분의 유닉스 플랫폼에서 컴퓨터 상의 실수를 표현하기 위해 사용하는 가장 일반적인 표현 방식으로 발전하였다. 본 논문에서는 부동 소수점 표준안 중 32-bit 단일 정밀도 부동 소수점 가산기를 VHDL로 구현하여 FPGA칩으로 다운하고 PCI 인터페이스를 통해 Visual C++로 데이터의 입출력을 검증하였다.
본 논문에서는 얼굴을 검출하고 GPU 기반으로 얼굴을 고속으로 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 얼굴 검출에서는 깊이영상과 RGB영상을 사용하고, 기존의 방법인 Adaboost을 이용하지만 움직임 영역과 피부색 영역을 이용하여 Adaboost의 입력영상을 제한하여 얼굴을 검출하였다. 얼굴 검출과는 다르게 얼굴 추적은 깊이 정보만을 사용하였다. 기본적으로 얼굴 추적에서는 템플릿과 매칭 된 블록을 찾는 템플릿 매칭 방법을 사용하였다. 또한 고속으로 얼굴을 추적하기 위해서 GPU를 이용하여 템플릿 매칭을 병렬하여 연산하였다. 실험결과 CPU와 GPU을 비교 하였을 때 GPU 수행속도가 최대 49배까지 향상되는 것을 확인하였다.
오늘날 멀티코어 프로세서, 시스템 반도체, 그래픽처리장치를 막론하고 그것을 구성하는 기본 단위 또는 필수적으로 투입되는 CPU의 기본단위는 수퍼스칼라 프로세서이다. 따라서, 고성능의 비순차실행 수퍼스칼라 프로세서가 채택되어야만 위에서 거론된 시스템의 성능을 극대화할 수 있다. 수퍼스칼라 프로세서는 완전한 파이프라인 방식으로 재배열버퍼와 예약스테이션을 이용하여 명령어를 동적 스케줄링 함으로써, 매 싸이클 당 복수 개의 명령어를 인출, 발행, 실행 및 기록한다. 본 논문에서는 예측실행 기능이 있는 완전한 파이프라인 방식의 비순차실행 수퍼스칼라 프로세서를 VHDL로 설계하고, GHDL로 검증하였다. 모의실험 결과, ARM 명령어로 구성된 프로그램에 대한 연산을 성공적으로 수행할 수 있었다.
원자력발전소에서 발생하는 고장정지 사건에 내포된 인적오류의 발생내용을 흥미있고 현장감 있게 묘사시킴과 동시에 종사원들의 인적오류를 저감시키기 위한 새로운 교육훈련방 법으로써 멀티미디어 기술의 사용을 고려하였다. 즉, 컴퓨터 환경하에서 숫자와 텍스트, 음 향 및 음성, 그래픽, 애니메이션, 화상 등의 미디어를 사용하여 인적오류로 인한 고장정지 사건발생의 내용을 전달하는 새로운 교육훈련 방법을 사용하는 것이다. 이를 위하여 고장정 지 사건과 관련한 원자력발전소 구성정보와 종사원의 활동정보를 입출력하기 위한 멀티미디어 인터페이스를 설계하였다. 설계는 멀티미디어 제공환경 구축과 인터페이스 운영논리 설정의 두단계로 구성한 절차에 따라 수행하였다. 멀티미디어 인터페이스는 원자력발전소 구성정보를 설계하여 저장시켜둔 퍼스널 컴퓨터 환경하에서 운영되며, 입력 및 출력의 두가지 인터페이스 를 갖는다. 입력 인터페이스는 인적 오류를 포함한 고장정지 사건의 발생내용을 숫자, 텍스트, 음성 미디어로 받아들여 출력 인터페이스에서 사용될 수 있도록 미디어 결합을 수행하고, 컴퓨터 저장장치에 저장하는 기능을 수행한다. 출력 인터페이스는 저장장치에 기록된 내용을 판독하여 고장정지의 진행경위와 인적오류의 발생내용을 숫자, 문자, 텍스트, 음성, 음향, 그래픽 애니메 이션, 정지화상으로 원자력발전소 종사원들에게 출력시켜 주는 기능을 수행한다. 멀티미디어 출력정보는 사용자가 CRT 화면에 제공되는 버튼 또는 Click Touch 메뉴를 사용함에 따라 이전, 이후의 출력정보로 전이할 수 있도록 하였다.상대적으로 중요한 검사 항목으로 나타났다. 또한 상대적 중요도 결과를 적용한 적성검사 성적이 적용하지 않은 적성검사 성적에 비해 비행성적에 대한 예측 능력이 좋은 것으로 평가되었다.al age)가 있다는 것을 의미하는 것이다. 한편, 생산현장에서는 자동화, 기계화가 진보되어 육체적인 노동이 경감된 결과, 중고령자라도 할 수 있는 작업이 많아지고 있다. 또, VDT (Visual Dislay Terminal) 작업과 같은 정보처리 작업의 수요가 증가하여 그 인재의 부족이 지적되고 있다. 따라서 중고령자의 기능을 조사하여 어떠한 작업에 적합한가를 판단하는 것이 중요한 과제로 되었다. 그러나 노동에는 많은 기능이 관여 하고, 그 내용에 따라서 요구되는 기능이 서로 다르기 때문에 노동적응능력의 기본적인 기능으로 보여지는 것에 좁혀서 작업능력의 연령증가 변화에 대하여다원적 평가를 하는 것이 실제적이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 인간이 가지고 있는 다수의 기능중에서 수지교 치성과 연령증가와의 관계를 조사한다. 만약 연령증가 만으로 수지교치성을 평가 할 수 없는 경우에는 어떠한 요인이 수지기민성의 변화에 영향을 미치는가를 검토한다.t list)에서 자동적으로 사건들의 순서가 결정되도록 확장하였으며, 설비 제어방식에 있어서도 FIFO, LIFO, 우선 순위 방식등을 선택할 수 있도록 확장하였다. SIMPLE는 자료구조 및 프로그램이 공개되어 있으므로 프로그래머가 원하는 기능을 쉽게 추가할 수 있는 장점도 있다. 아울러 SMPLE에서 새로이 추가된 자료구조와 함수 및 설비제어 방식등
초분광 영상 데이터는 픽셀마다 수백 개의 스펙트럼 밴드에 대한 정보가 주어지는 고차원 데이터로, 농업, 식품처리, 광물학, 물리학, 환경학, 지리학 등 광범위한 분야에 활용되고 있다. 그 중 하나는 토지 피복의 분류 문제인데, 이는 자연 재해 예방, 자연 자원 감시, 환경에 대한 정보 수집에 있어서 중요한 문제이다. 하지만 차원의 저주, 시공간적 변동성, 레이블된 데이터의 부족 때문에 토지 피복의 정확한 분류에는 어려움이 따른다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 컨볼루션 신경망에 기반한 새로운 심층 학습 구조를 제안한다. 제안된 구조는 원하는 지점 주변 픽셀의 정보를 컨볼루션 신경망을 통해 처리하고, 그 지점의 스펙트럼 정보를 강조하기 위해 컨볼루션 층의 출력과 스펙트럼 정보를 함께 소프트맥스 분류기의 입력으로 사용한다. 이 구조는 추가적인 특징 추출 과정을 필요로 하지 않고, 그래픽 처리 장치 등을 이용한 병렬화가 간편하다는 점에서 기존 방법들보다 유리하다. 실험 결과, 제안된 구조는 기존에 가장 좋은 성능을 보인 분류기와 비슷하거나 더 좋은 분류 정확도를 보여 좋은 일반화 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
유역 내 수자원 계획을 효율적으로 수립하기 위해서는 장기간에 걸친 수문 모델링 뿐만 아니라 미래 기후 시나리오에 따른 수문학적 기후변화 영향 분석도 중요하다. 이를 위해서는 관측 값에 기반한 고품질 및 고해상도 격자형 기상자료 생산이 필수적이다. 하지만, 우리나라는 종관기상관측시스템(ASOS)과 방재기상관측시스템(AWS)으로 이루어진 고밀도 관측 네트워크가 2000년 이후부터 이용 가능했기에 장기간 격자형 기상자료가 부족하다. 이를 보완하고자 본 연구는 가정적인 상황에 기반하여 만약 2000년 이전에도 현재와 동일한 고밀도 관측 네트워크가 존재했다면 산출 가능했을 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료를 생산하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 2000년을 기준으로 최근과 과거 기간의 격자형 기상자료를 딥러닝 알고리즘으로 모델링하여 과거 기간을 대상으로 기상자료(일 단위 기온, 강수량)의 공간적 변동성 및 특성을 재구성한다. 격자형 기상자료의 생산을 위해 우리나라의 고도에 기반하여 기상 인자들의 영향을 정량화 하는 보간법인 K-PRISM을 적용하여 고밀도 및 저밀도 관측 네트워크로 두 가지 격자형 기상자료를 생산한다. 생산한 격자형 기상자료 중 저밀도 관측 네트워크의 자료를 입력 자료로, 고밀도 관측 네트워크의 자료를 출력 자료로 선정하여 각 격자점에 대해 Long-Short Term Memory(LSTM) 알고리즘을 개발한다. 이 때, 멀티 그래픽 처리장치(GPU)에 기반한 병렬 처리를 통해 비용 효율적인 계산이 가능하도록 한다. 최종적으로 1973년부터 1999년까지의 저밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 입력 자료로 하여 해당 기간에 대한 고밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 생산한다. 개발된 대부분의 예측 모델 결과가 0.9 이상의 NSE 값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서 개발된 모델은 고품질의 장기간 기상자료를 효율적으로 정확도 높게 산출하며, 이는 향후 장기간 기후 추세 및 변동 분석에 중요 자료로 활용 가능하다.
본 논문에서는 프로그램 가능한 하드웨어 장치에서 영상 처리를 효율적으로 수행하기 위한 새로운 메모리 어드레스 지정 방법(addressing mode)을 제안한다. 기존의 어드레스 지정 방법은 음성과 같은 일차원적인 형태의 데이터 처리에 적합한 반면, 제안된 메모리 어드레스 지정 기법은 영상 데이터의 이차원적인 특성을 고려한 새로운 메모리 어드레스 지정 기법이다. 제시된 기법은 기존의 메모리 구조를 바꾸지 않으면서도 이차원 데이터의 위치를 표시할 수 있는 두개의 오퍼랜드를 입력으로 메모리에 저장된 영상데이터 값을 처리는 명령어이다. 이차원적인 특성을 지니는 새로운 메모리 어드레스 지정 기법은 다음과 같은 장점을 지닌다. 먼저, 기존 하드웨어에서 여러 명령어에 걸쳐 수행해야 할 작업을 통합함으로써, 수행해야 할 프로그램의 코드 사이즈를 줄여 하드웨어의 성능을 높임과 동시에 근래 무선 응용 분야에서 요구되는 저전력 동작을 가능하게 한다. 아울러, 영상 데이터가 가지는 이차원적인 특성을 그대로 반영하므로, 사용자가 보다 쉽게 어셈블러를 통해 어플리케이션을 프로그램 할 수 있다. 이와 같은 이차원적인 메모리 어드레스 지정 기법은 각종 DSP, media processor, 그래픽 장치 등에 이용될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 이차원 메모리 어드레스 지정 기법의 개념을 제안함과 동시에, 이를 효율적으로 구현하기 위한 하드웨어 구조를 제시한다.
게임이나 실시간 시뮬레이션 시스템과 같은 분야에서 잔디는 광범위한 지표면을 구성하는 중요한 요소 중 하나이다. 실제 넓은 지형에 자라나는 많은 수의 잔디를 효율적으로 렌더링 하는 작업은 결코 쉬운 일이 아니다. 이러한 문제를 해결하려면 모델의 질과 계산 비용 절약의 두 가지 문제에 늘 직면하게 된다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제를 해결하기 위한 방안으로 프랙탈 이론과 인스턴싱 기법을 도입하여 자연스러운 잔디의 효율적인 표현 방법을 제안한다. 기존의 잔디 표현의 경우 동일한 모델을 반복적으로 적용하였지만 본 연구에서는 프랙탈의 자기 유사성의 기본 이론을 활용하되 지형의 성질과 빛의 양을 인자로 도입하여 조건에 맞는 다양한 잔디의 자연스러운 표현 방법을 설계하고 또한 많은 수의 잔디 모델을 실시간으로 렌더링하기 위하여 GPU를 활용한 셰이더 인스턴싱 기법을 적용한다.
본 논문에서는 일반 PC에서 방사형으로 배치된 카메라를 통해 획득되는 비디오 영상을 하나의 대형 고해상도 영상으로 만드는 실시간 영상모자익 기법에 관해 기술한다. 제안된 방법은 먼저 위상 상관 알고리즘을 사용하여 인접하는 두 영상간의 수평 및 수직 이동거리를 산출한 다음, Levenberg-Marquardt 방법을 사용하여 카메라 사이의 정확한 변환 행렬을 계산한다. 마지막으로 DirectX의 텍스처 매핑 함수에 변환행렬을 적용하여 입력영상들을 하나의 대형 영상으로 합성한다. 이 방법은 특징은 일반 개인용 컴퓨터에서 널리 사용되고 있는 그래픽 API DirectX를 영상 합성과정에 이용하기 때문에 특별한 장치와 기계어 수준의 프로그래밍 없이도 실시간 영상 모자익을 구현할 수 있다는 것이다.
최대휘소투영은 볼륨 렌더링의 한 기법으로, 의료영상을 판독하기 위해서 중요한 기능이다. 광선 투사법을 이용한 최대휘소투영 렌더링은 비교적 높은 화질의 영상을 생성하나 많은 연산을 요구한다. 본 연구는 그래픽 처리장치(GPU : Graphic Process Unit) 에 일반 연산을 적용하는 GPGPU(General-purpose computing on Graphic Process Unit) 기술을 이용하여 최대휘소투영 렌더링의 속도를 향상시키는 방법에 관한 연구를 수행한다. 본 논문에서는 GPGPU를 수행 할 수 있는 프로그래밍 언어인 CUDA(an acronym for Compute Unified Device Architecture)를 기반으로 고속 광선 투사법을 구현하며, CUDA 환경에 적함한 가속화 방법을 제안한다. 구체적으로, 블록 기반 공간 도약 기법을 적용하여 불필요한 부분을 도약하고, 이분 이동법을 통해 블록 경계면의 탐색을 고속으로 수행하며, 초기 값 추정 알고리즘을 이용하여 공간 도약 확률을 향상시킨다. 이를 통해 화질 손실 없이 최대휘소투영 렌더링의 가시화 속도를 크게 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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