• 스마트미디어저널
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• 제8권2호
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• pp.9-15
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• 2019

홀로그램의 생성을 위한 연산은 포인트 클라우드의 규모에 따라 연산량이 기하급수적으로 증가하기 때문에 최근에는 다중의 GPU를 기반으로 CUDA 또는 OpenCL 라이브러리를 활용한 병렬처리가 이루어지고 있다. GPU기반의 병렬처리를 위한 CUDA 커널은 GPU의 코어 개수와 메모리 크기를 고려하여 쓰레드(thread), 블록(block), 그리드(grid)를 구성해야 하며, 다중 GPU 환경인 경우 GPU의 개수에 따른 그리드, 블록, 또는 쓰레드 단위의 분산처리가 필요하다. 본 논문에서는 CGH 생성에 대한 성능평가를 위해 포인트 클라우드의 포인트 개수를 10~1,000,000개 범위에서 점진적으로 증가시키면서 CPU, 단일 GPU, 다중 GPU 환경에서 연산 속도를 비교해 보았으며, 다중 GPU 환경에서 CGH(Computer Generated Hologram) 생성 연산을 가속화하기 위한 CUDA 기반의 병렬처리 과정에서 요구되는 메모리 구조 설계와 연산 방법을 제안한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.185-194
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• 2017

본 논문에서는 다양한 분야와 환경에서 필요에 따라 기능을 쉽게 교환하고 조립이 가능한 모듈형 웨어러블 플랫폼을 제안한다. 제안된 플랫폼은 국내 CPU 코어 기반의 모듈형 플랫폼과 다양한 환경에 빠르게 대응하여 자유롭게 연결 가능한 plug & play 플랫폼으로 구성된다. 설계된 SoC는 32-bit RISC CPU, 32-bit symmetric multi-core processor, 그리고 16-bit DSP (CDSP)로 구성되고 여기에 필요에 따라 센서 모듈과 통신 모듈이 체인 형태로 연결된다. SoC 칩은 130nm 공정으로 개발되었고 온도와 습도 센서를 이용하여 제안된 모듈형 웨어러블 플랫폼의 기능의 동작을 검증하였다.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.427-434
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• 2019

본 연구에서는 SfM (Structure from Motion) 기술을 기반으로 항공삼각측량을 수행하고 3차원 포인트 클라우드를 생성하며 정사모자이크를 제작할 수 있는 Agisoft Metashape의 병렬처리 성능을 평가하였다. SfM의 속성상 상호표정에 해당하는 Align photos와 3차원 포인트 클라우드를 생성하는 Build dense cloud가 대부분의 시간을 차지하는데, Metashape에서는 이러한 과정에서 CPU (Central Processing Unit)의 다중코어와 함께 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하여 병렬처리를 수행할 수 있다. 세 가지 병렬처리 방법(CPU only, GPU only, CPU + GPU)과 두 가지 운영체제(Windows, Linux)를 조합하여 총 여섯 가지 조건으로 대용량 무인기 영상으로부터 정사모자이크를 제작하였다. 아울러 사용자의 개입 없이 자동화된 방법으로 영상에서 지상기준점을 인식하여 항공삼각측량의 RMSE (Root Mean Square Error)를 측정함으로써 각 조건에 따른 결과의 일관성을 평가하였다. 4220만 화소의 무인기 영상 521장으로부터 정사모자이크를 제작한 결과, 본 연구에서 사용한 시스템에서는 CPU와 GPU의 조합이 가장 나은 성능을 나타내었고 모든 조건에서 Linux가 Windows보다 나은 성능을 나타내었다. 그러나 항공삼각측량의 RMSE를 측정한 결과, 각 설정에 따른 RMSE 값에서 오차 범위 안에서 미세한 차이가 나타났다. 따라서 Metashape는 운영체제 및 병렬처리 여부에 관계없이 동일한 결과가 도출되도록 개선할 여지가 있는 것으로 판단된다.

• 한국음향학회지
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• 제20권1호
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• pp.56-61
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• 2001

본 논문은 비동기 방식의 IMT-2000 단말기용 ASIC (주문형 집적회로)에 포함되는 음성부호화기 알고리즘인 AMR(Adaptive Multi Rate) 보코더의 실시간 구현에 관한 것이다. 구현된 AMR 보코더는 12.2kbps에서 4.75kbps까지 8가지의 다중 비트율을 가지고 있으며, 인코더와 디코더 기능 외에 VAD (Voice Activity Detection) 블록과 SCR (Source Controlled Rate operation) 블록 등의 부가기능 및 시스템과의 접속 처리를 위한 프레임 구성 기능도 구현되어 있다. AMR 보코더를 구현하기 위하여 설계된 DSP (디지털 신호처리기)는 TeakLite 코어를 기반으로 하여 메모리 블록, 직렬접속 블록, CPU와의 접속을 위한 레지스터 파일 블록, 인터럽트 제어회로 등으로 구성된 16비트 고정 소수점형 DSP이다. 실시간 구현 방법에서는 메모리의 효율적인 관리를 통하여 계산량을 최적화하여 최대 동작 계산량을 약 24MIPS로 줄였으며, 구현된 AMR 보코더는 3GPP의 표준 시험 벡터를 모두 통과하여 검증을 완료하고, 실시간 보드 시험에서도 안정적으로 동작하는 것이 확인되었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.2066-2067
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• 2009

1차년도에는 햅틱 시나리오의 비주얼 쓰레드로서의 환경을 구축하여 햅틱 렌더링과 그래픽 렌더링의 연동을 위한 연구를 수행하였고 햅틱 장비로부터 오는 다양한 데이터 처리를 위한 데이터 로딩 기법을 연구하고 이를 멀티 코어 CPU를 이용하여 단일 조명상에서 광선 추적하는 알고리즘을 개발하였다. 당해연도에는 1Khz 의 속도를 가진 햅틱 렌더링과의 불연속성을 해결하기 위하여 GPU를 이용한 보다 빠른 고품질의 광선 추적 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 위하여 NVIDIA의 범용 솔루션인 CUDA를 통해 병렬 처리를 통해 실시간으로 다중 광원을 가진 Dynamic한 장면을 갱신할 수 있도록 한다. 또한 심장, 폐, 간과 같은 반투명한 재질을 가진 신체 장기 표현을 위해 각 재질에 맞는 양방향의 표면 내부 산란 분포함수를 간략화하여 차후 년도의 연구에 반영한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.306-311
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• 2020

본 논문은 대량의 데이터를 활용한 모델 개발 시 다양한 라이브러리를 갖춘 파이썬 언의의 성능 향상방법을 다룬다. 파이썬 언어는 엑셀과 같은 스프레드시트 형태 데이터 처리 시 Pandas 라이브러리를 사용한다. 데이터 처리 시파이썬은 기가단위 이하 데이터 처리 시에는 인-메모리로 연산하여 성능 측면에서 크게 이슈가 없다. 하지만 기가단위 이상 데이터 처리 시 성능 이슈가 발생한다. 이에 본 논문은 데이터 처리 시 Pandas와 같이 사용할 수 있는 Dask 라이브러리를 활용하여 단일 클러스터 및 다중 클러스터에서 실행 작업을 분산처리 가능한 방법을 소개한다. 실험은 동일 사양의 하드웨어에서 간단한 지수산출 모델을 Pandas만 사용해서 처리하는 속도와 Dask를 같이 사용해서 처리하는 속도를 비교한다. 본 논문은 파이썬의 장점인 다양한 라이브러리를 쉽게 사용할 수 있다는 점을 유지하면서 성능측면에서도 대량의 데이터를 CPU 코어들이 분산 처리하여 모델을 개발할 수 있는 방법을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권12호
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• pp.618-629
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• 2007

본 논문에서는 64비트 다중-코어 컴퓨팅 환경에서 효과적인 메모리 테스트를 위한 가상화 커널을 제안한다. 이때 효과적이라는 용어는 커널이 존재하는 메모리 공간을 포함한 모든 물리 메모리 공간에 대한 테스트를 시스템 리부팅 없이 수행할 수 있음을 의미한다. 이를 위해 가상화 커널은 4가지 기법을 제공한다. 첫째, 커널과 응용이 물리 메모리를 직접 접근 할 수 있게 하여 원하는 메모리 위치에 다양한 메모리 테스트 패턴을 쓰고 읽는 것이 가능하게 한다. 둘째, 두 개 이상의 커널 이미지가 다른 메모리 위치에서 수행 가능하도록 한다. 셋째, 커널이 사용하는 메모리 공간을 다른 커널로부터 격리한다. 넷째, 커널 하이버네이션을 이용하여 커널 간에 문맥 교환을 제공한다. 제안된 가상화 커널은 인텔사의 Xeon 시스템 상에서 리눅스 커널 2.6.18을 수정하여 구현되었다. 실험에 사용된 Xeon 시스템은 2개의 Dual-core CPU와 2GB 메모리를 탑재하고 있다. 실험 결과 설계된 가상화 커널이 메모리 테스트에 효과적으로 사용될 수 있음을 검증할 수 있었다.