VR(Virtual Reality) 기술은 사용자에게 컴퓨터 그래픽으로 구성된 가상 세계를 보여줌으로써 다양한 시청각 기반 응용에 적극적으로 활용되는 인터페이스 기술이다. VR 기반 응용은 그래픽 처리 기반 응용이기 때문에 그래픽 처리를 위해 GPU(Graphics Processing Unit)가 장착된 고가의 컴퓨팅 장치가 필수적으로 요구된다. 이는 VR 응용 사용자에게 컴퓨팅 장치의 유지, 관리에 대한 비용 부담을 발생시키며, 이를 해결하는 방법의 하나로써 서비스를 클라우드 환경에서 운용하는 방법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 다수의 컨테이너가 VR 응용을 실행하기 위해 GPU를 공유하는 컨테이너 기반 고성능 클라우드 환경에서 GPU 자원 경쟁으로 인해 발생하는 컨테이너 사이의 성능 간섭 문제를 해결하기 위한 성능 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 성능 간섭으로 인한 성능 편차를 감소시켜 사용자에게 균일한 성능의 클라우드 기반 원격 VR 서비스를 제공할 수 있도록 지원한다. 또한, 본 논문에서는 실험을 통해 제안하는 기법의 효율성을 검증한다.
고해상도 타일 디스플레이 기술은 사용자에게 넓은 시야각과 높은 정밀도를 제공하여 가상현실 시스템 개발을 위해 널리 활용되고 있다. 이러한 VR 용 타일 디스플레이 시스템 구축을 위해 일반적으로 분산형 PC 클러스터 방식이 주로 이용되나, 추가적인 멀티채널 모듈이 필요하고 시스템의 운영과 관리가 어려운 단점이 있다. 최근에는 하나의 전용 그래픽 워크스테이션을 이용하여 다중 디스플레이가 가능한 방식이 소개되고 있지만, 그 출력 갯수가 제한적이다. 본 연구에서는 하나의 워크스테이션으로 운영되는 렌더링 시스템과 다수의 타일 스크린 장치를 확장성 있게 연결하기 위해, 다중 디스플레이 영상처리 장치를 도입하여 가상현실 시스템을 구축하고, 간단한 실시간 렌더링 프로그램의 구동을 통해 그 성능과 응용 가능성을 확인하고자 하였다.
본고에서는 이중입출력 메모리(Dual-Port RAM)를 이용한 영상 입력장치(Image Memory)의 설계 및 그 제어 신호 발생기에 대하여 논하였다. 이중 입출력 메모리 소자인 TMS4161은 기존의 표준 64K x 1DRAM Port와 256bit의 내부적 Shift REgister와 연결된 Serial Port가 있어서, 실시간 영상 처리 및 그래픽 용으로 사용하기에 적합하나, 그 사용에 있어서 가장 어려운 문제로 제안된 주소 신호 발생기 및 요구중재기에 대한 해결 방안을 제시하였다. 또한 서로 독립적인 두개의 입출력 장치가 있다는 장점을 이용하여 하드웨어에 의한 실시간 처리도 가능한 구조로 쉽게 확장할 수 있어서 소프트웨어에 의한 실시간 처리로 가능하리라 사료된다. 앞으로는 512x512x8의 영상 메모리 구조 뿐만 아니라 1024x1024x8의 영상메모리 구조에 대하여 더욱 연구할 필요가 있다고 본다.
본 논문은 방송의 가상스튜디오 제작 환경에서 많이 사용되는 회전 또는 스크롤 메뉴를 진행자가 직접 휠(회전보드)을 움직여, 진행자와 그래픽과의 자연스러운 상호작용이 가능한 인터랙티브 가상현실 방송 제작 어플리케이션을 제안한다. 이를 위해, 우리는 물리적인 휠의 움직임을 인지할 수 있도록 관성측정장치(IMU: Inertial Measurement Unit)를 사용하였으며, IMU 센서가 부착된 휠을 크로마키로 처리하기 위해 푸른색의 페인팅된 물리적인 휠을 사용하였다. 본 어플리케이션을 통해서 가상스튜디오의 연기자는 물리적인 휠의 움직임을 느끼면서 휠을 회전시킴으로써 별도의 연습이나 훈련 없이도 직관적으로 회전하는 여러 타입의 가상 그래픽 메뉴를 제어할 수 있다. 우리는 상하 스크롤, 원형 회전, 스크롤 연동형 메뉴 어플리케이션들을 개발하였으며, 이것을 방송에 적용하여, 연기자와 휠에 연동한 그래픽과의 인터랙션이 자연스럽게 합성됨을 확인하였다.
본 논문에서는 가속도 센서에 의해 사고를 검지하고 사고 전후의 영상정보를 저장하는 차량용 사고분석장치를 설계하였으며 이를 위한 사고 분석 시뮬레이터를 윈도우 기반에서 OpenGL 3차원 그래픽 라이브러리를 사용하여 구현하였다. 이는 알고리즘부와 디스플레이부로 구성되며, 알고리즘부에서는 도로 영상에 대한 영상처리를 수행한다. 여기서 개선된 역우너 근법에 의해 전처리된 영상을 필터링하여 차선을 검지하고, 검지된 차선을 이용하여 차선 파라미터들을 추출하며, 디스플레이부에서 추출된 파라미터들을 입력받아서 OpenGL 라이브러리 함수를 사용하여 사고를 3차원으로 재현한다.
부가처리시스템(Value-Added Processing System, VAPS)은 아리랑위성 영상자료 후처리를 위하여 개발되었으며 최근 VAPS의 성능 개선을 위하여 소프트웨어 버전과 하드웨어 사양이 변경되었다. 본 연구는 기존 VAPS(ver.1.0)의 성능 개선에 대해서 설명하고 개선된 VAPS(ver.2.0)에 대한 체계적인 성능 평가에 목적이 있다. 이를 위하여, 남한과 북한에서 실험지역(test-bed)을 선정하고 이들 지역에 대한 아리랑위성 2호, 3호 영상자료를 이용하여 자료처리 실험을 수행하였다. 결론적으로 VAPS(ver.2.0)는 정사영상과 모자이크영상 등과 같은 높은 레벨의 제품을 생성할 수 있는 능력이 있으며, 특히 그래픽처리장치(Graphic Processing Unit)를 사용하는 ver.2.0의 경우 자료처리 속도가 ver.1.0에 비해 최대 10배 이상 향상된 것으로 나타났다.
This paper presents a Reynolds equation solver for hydrostatic gas bearings, implemented to run on graphics processing units (GPUs). The original analysis code for the central processing unit (CPU) was modified for the GPU by using the compute unified device architecture (CUDA). The red-black Gauss-Seidel (RBGS) algorithm was employed instead of the original Gauss-Seidel algorithm for the iterative pressure solver, because the latter has data dependency between neighboring nodes. The implemented GPU program was tested on the nVidia GTX580 system and compared to the original CPU program on the AMD Llano system. In the iterative pressure calculation, the implemented GPU program showed 20-100 times faster performance than the original CPU codes. Comparison of the wall-clock times including all of pre/post processing codes showed that the GPU codes still delivered 4-12 times faster performance than the CPU code for our target problem.
이 논문에서는 계산 속도를 개선한 확산모형 분석 도구 SNUDM-G를 소개한다. 확산모형은 다양한 인지과제를 설명하는 데에 적용되어 왔음에도 불구하고 계산적 어려움으로 인해 사용에 제한이 있었다. 특히 확산모형 분석 도구 중 하나인 SNUDM(고성룡 등, 2020)은 확산과정을 근사할 때 2만 개의 자료를 순차적으로 생성하기 때문에 처리 속도 면에서 단점이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 확산과정을 무작위걷기 방법으로 근사하는 과정에서 그래픽처리장치(GPU)를 사용할 것을 제안한다. 그래픽처리장치를 사용하면 2만 개의 자료를 병렬로 생성할 수 있기 때문에 순차처리로 자료를 생성하는 것에 비해 분석의 속도를 높일 수 있다. GPU를 사용한 SNUDM-G와 CPU를 사용한 SNUDM으로 Ratcliff 등 (2004)의 실험 1 자료를 분석하고 매개변수 복구를 한 결과 SNUDM-G가 SNUDM보다 특정 매개변수에서 다소 높은 값을 추정하였으나, 계산 속도 면에서는 큰 차이로 SNUDM-G가 SNUDM보다 더 빠르게 매개변수를 추정하였다. 이 결과는 이 도구를 이용하여 다양한 인지 과제에 대해 보다 효율적인 확산모형 분석이 가능할 것임을 보여주며, 더 나아가 앞으로 그래픽처리장치를 이용하여 다양한 인지 모형의 처리 속도를 개선할 수 있음을 시사한다.
본 논문에서는 주 입력 장치가 펜인 휴대용 컴퓨터에서 사용할 수 있는 다섯 살 전후의 유아 학습게임을 개발하였다. PDAs와 같은 휴대용 컴퓨터는 장소에 구애받지 않고 어디든지 휴대하여 사용할 수 있다는 큰 장점이 있다. 또한 주된 입력 장치가 펜이므로 연필을 가지고 종이에 그리듯이 사용할 수 있어 유아가 사용하기에 다른 입력 장치에 비해 편리한 장점을 가지고 있다. 인터넷이나 기타 특정 프로그램들을 이용한 학습 방법은 많이 나와 있지만 아직 휴대용 컴퓨터에서 사용할 수 있는 프로그램의 개발은 미비한 상태이다. 본 논문에서는 휴대용 컴퓨터의 장점을 최대한 살려서 어디서든지 필요할 때 사용할 수 있는 게임 형태의 유아 학습 프로그램을 개발하고 구현하였다. 또한 데스크 탑 컴퓨터에 비해 하드웨어와 화면 크기의 제약을 가지고 있는 PDAs에서 유아들이 쉽게 익숙해지고 흥미를 느낄 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다.
가속기연구소는 거대한 기계장치들로 구성되어 있고 이 장치들은 24 시간 운전을 하면서 빛을 만들어 낸다. 방사광은 일반적인 빛에 비해 아주 에너지가 높기 때문에 빛을 차단하는 부분이나 빛의 위험에 노출되어 있는 장치들에 대한 온도감시 및 관리가 필요하다. 본 저장링 온도감시 프로그램의 그래픽 인터페이스를 활용하여 시각적인 효과뿐만 아니라 사용자가 쉽게 데이터 관리를 할 수 있어 효과적인 시스템 관리와 연구에 활성화에 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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