In general, cellular network is deployed as distributed network architecture, so network equipment is spread out all over the coverage area. This case causes high cost. Recently, centralized network architecture has been deployable at cellular network since base station was able to be virtualized due to advance in computing power. The centralized network architecture in cellular network adjusts its cell radius dynamically and minimizes power consumption of the network. This paper introduces a new centralized deployment way of cellular network using SDR and cloud computing technology. Then, advantage and feasibility of the new network will be reviewed by implementing this novel network.
항공기의 임무컴퓨터는 외부영상과 비행관련 정보들을 시현하기 위한 그래픽 처리를 담당한다. VIOM은 외부영상신호를 임무컴퓨터의 각 모듈에 전달하고, 내부모듈에서 생성한 비행관련정보들을 원하는 시현장치로 전송하는 역할을 한다. 현재 개발하고자 하는 KHP용 임무컴퓨터의 VIOM은 영상수신처리회로, 영상분배 및 선택회로, 모듈영상수신 및 분배회로, 모듈영상선택회로, 그리고 영상선택 정보를 획득하기 위한 데이터 인터페이스 등으로 구성된다. 본 논문은 KHP 임무컴퓨터 VIOM 의 전체 인터페이스 구성과 이를 위한 각 회로 설계에 대한 정보를 제시함을 목적으로 한다.
양 방향성 필터는 이미지표면 평탄화와 잡음제거에 좋은 성능을 보이지만 특유의 연산 복잡도로 인하여 연산 시간이 오래 걸린다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 고도의 병렬수행을 바탕으로 하는 그래픽연산장치(GPU)에 적합하도록 수정된 효율적인 양 방향성 필터를 NVIDIA 의 CUDA 를 사용하여 GTX 285 GPU 에서 구현하였다. 영상의 전 영역을 참조하는 대신 인접하고 연속된 영역으로의 근사화, 적은 메모리 사용량, 빠른 접근속도를 가지며 충돌이 최소화된 공유메모리 버퍼, Warp 를 고려한 병합된 메모리 접근방법을 바탕으로 병렬화 하였다. 그 결과, 같은 방식의 순차실행 알고리즘 대비 최소 약 34 배에서 최대 약 76 배의 속도 개선과 30dB 내외의 PSNR 을 갖는 양 방향성 필터를 구현할 수 있었다.
본(本) 논문(論文)은 기존의 디지털 오디오 재생장치(再生裝置)로부터 화면처리용(畵面處理用) 신호(信號)를 추출(抽出)할 수 있는 방법을 제안(提案)하고 이들 억제신호(抑制信號)의 효율적(效率的)인 추출(抽出)을 위한 억제회로(抑制回路)를 설계(設計)하였다. 이 회로(回路)는 상용(常用) 프로세서의 주변(周邊) 논리소자(論理素子)로 구성할 수 있도록 설계(設計)하여 범용화(汎用化) 하였고, 주(主) 프로세서 및 그래픽 억제기(抑制機)와 총합구성(總合構成)하여 CD-G 시스템에서 요구되는 3개 독립적(獨立的) 기능인 신호추출(信號抽出), 추출(抽出)된 신호(信號)의 끼워 맞추기, 추출(抽出)된 신호(信號)로부터 억제명령(抑制命令)을 분석(分析)하여 이에 따른 화면표시(畵面表示) 상태를 측정(測定)한 결과 각 기능(機能)이 실시간(實時間)으로 수행(修行)됨을 확인(確認)하였다.
원격탐사는 넓은 지역을 직접 접촉하지 않고 정보를 취득할 수 있고 다양한 분야에 적용할 수 있음으로써 급속히 발전하게 되었다. 이에 따라 위성의 제원 또한 원격탐사의 발전과 함께 급속한 발전을 이루게 되었다. 이러한 이유로 여러 분야에서 활용에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 활용에 관한 연구는 활발히 이루어지고 있지만, 자료처리에 관련된 연구가 부족한 실정이다. 예전보다 인공위성의 제원이 발전하면서 많은 양의 정보 획득이 가능해진 것과 동시에 데이터 크기 또한 매우 커졌다. 이는 과거에 비해 자료의 처리속도가 저하된다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 병렬 처리의 한 가지 기법인 NVIDIA에서 제공하고 있는 CUDA (Compute Unified Device Architecture) 라이브러리를 활용하여 위성영상 자료처리 성능의 최적화를 목적으로 하고 있다. 본 연구의 순서는 다음과 같다. 다목적실용위성(Korea Multi-Purpose Satellite, KOMPSAT)의 영상을 크기를 기준으로 5가지 Type으로 나눈다. 이렇게 나누어진 영상을 원격탐사 분야의 한 가지 방법인 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)로 구현한다. 이때 CPU (Central Processing Unit, 중앙처리장치) 기반과 GPU (Graphic Processing Unit, 그래픽처리장치) 기반의 두 가지 방법과 상용 소프트웨어인 ArcMap을 이용하여 NDVI를 구현한다. 그리고 동일한 영상 유무를 판단하기 위해 구현된 결과 영상들을 히스토그램과 시각적으로 비교하고 CPU 버전과 GPU 버전의 처리속도를 비교 분석하였다. 연구결과 CPU 버전과 GPU 버전의 결과 영상은 ArcMap으로 구현한 영상과 시각적 그리고 히스토그램 비교를 통해 같은 결과를 나타내어 NDVI 코드는 올바르게 구현되었으며, 처리속도는 CPU보다 GPU가 약 5배 정도 빠른 것으로 확인하였다. 본 연구에서 병렬 처리의 한 기법인 CUDA 라이브러리를 활용하여 위성영상 자료처리 성능을 향상시킬 수 있었으며, 향후 NDVI와 같은 단순한 픽셀 연산 이외에도 다양한 원격탐사 기법의 적용이 필요할 것으로 사료된다.
반도체 기술의 비약적 발전에 힘입어 현재의 개인용 컴퓨터는 고성능 CPU를 탑재하고 1990대의 텍스트 기반의 운영체제에서 벗어나 그래픽 기반의 운영체제에서 다양한 멀티미디어 기능을 제공 한다. 이를 위한 입력장치로 텍스트 기반 운영체제에서 주로 사용된 키보드뿐 아니라 마우스, 카메라, 터치스크린 등의 다양한 장치들이 사용되고 있다. 그러나 빔 프로젝터를 이용한 프레젠테이션의 경우 아직도 레이저포인터를 이용한 발표가 일반적이며 발표자와 빔 프로젝트용 PC와의 인터랙션이 없기 때문에 다양한 멀티미디어 기능 구현이 제한적이다. 본 논문에서는 USB 웹 카메라를 이용하여 프로젝터 화면을 촬영한 후 영상처리 라이브러리인 OpenCV를 기반으로 레이저 포인터의 위치와 동작을 검출하여 원거리에서도 사용자가 레이저 포인터를 이용하여 마우스 동작을 재현할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 이를 활용하면 레이저 포인터를 사용하여 발표자가 별도의 입력장치 없이 PC와의 인터랙션이 가능해져서 다양한 멀티미디어 기반의 프레젠테이션이 가능해진다.
본 논문은 일반적인 그래픽스 하드웨어를 이용하여 더욱 빠른 신경망을 구현하고, 구현된 시스템을 영상 처리 분야에 적용함으로써 효용성을 검증한다. GPU의 병렬성을 효율적으로 사용하기 위하여, 다수의 입력벡터와 연결가중치벡터를 모아서 많은 내적연산을 하나의 행렬곱 연산으로 대체하였고, 시그모이드와 바이어스 항 덧셈 연산도 GPV 상에서 픽셀세이더로 구현하였다. ATI RADEON 9800 XT 보드를 이용하여 구현된 신경망 시스템은 CPU를 사용한 기존의 시스템과 비교하여 정확도의 차이 없이 30배 정도의 속도 향상을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 유한요소 구조해석을 위한 전후처리 통합운영 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 구조해석, 전처리 및 후처리가 윈도우즈 환경에서 통합운영될 수 있도록 설계되었는데, 다중처리, 객체연결 및 결합 기법 등을 사용한 다중 윈도우상에서 대화식 입출력 기능과 여러가지 입출력 결과의 동시표현 등으로 더 향상된 그래픽 사용자 접속장치 환경을 제공한다. 따라서 메뉴, 대화상자, 다중 윈도우상에서의 단계별 자동입력 등을 통하여 자료의 입력이 용이해졌고, 동일 화면상에서 입력자료와 출력결과를 동시에 나타낼 수 있게 되었다. 본 시스템의 타당성과 효율성을 검증하기 위하여 여러가지 구조물에 대한 정적 및 자유진동해석을 수행하였다.
본 논문에서는 기존에 많이 사용되는 복잡한 4단계 화재 감지 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 그래픽스 처리 장치 (GPU)를 이용한 효율적인 병렬 구현 방법을 제안하였고 성능을 분석하였다. 또한 현재 많이 사용되고 있는 7가지 서로 다른 해상도 (QVGA, VGA, SVGA, XGA, SXGA+, UXGA, QXGA)의 비디오를 입력으로 하여 성능을 분석하였다. 더불어 각 해상도별 GPU 기반 실행시간과 고성능 CPU에서의 실행시간을 비교 분석하였다. 각 해상도의 5가지 화재 및 비 화재 비디오를 이용하여 모의 실험한 결과, GPU는 CPU보다 실행시간에서 우수한 성능을 보이는 동시에 FULL HD급의 높은 해상도인 UXGA 영상에서도 프레임 당 25.11ms의 실행시간이 소요되어 초당 30 프레임의 실시간 처리가 가능함을 보였다.
최근 GPU가 그래픽 처리뿐 아니라 다양한 분야의 병렬 처리로 그 영역을 넓혀가고 있다. 그러나, 현재 GPU는 워크로드의 다양성을 반영하기보다 간결한 제어 구조를 통한 개별 워크로드의 병렬성 극대화에 초점을 맞추고 있다. 본 논문은 워크로드 특성을 반영한 GPU 작업 배치를 위해 GPU에서 수행되는 워크로드의 자원 사용 특성을 컴퓨팅 바운드형, 메모리 바운드형, 실행종속 지연형으로 분류한 후, 각 분류에서 병목점이 되는 세부 자원을 규명한다. 예를 들어 컴퓨팅 바운드형의 경우 단정밀도 연산장치, 배정밀도 연산장치, 특수함수 연산장치 등 병목 자원이 무엇인지 분석한다. 본 논문의 분석 결과는 동일한 컴퓨팅 바운드형 워크로드라도 병목이 되는 세부 자원이 다를 경우 함께 배치하는 것이 성능 충돌을 일으키지 않는다는 점을 규명하여 GPU 작업배치의 효율화에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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