• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.110-112
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• 2011

GPU의 병렬성과 연산능력을 일반적인 공학적 문제 해결에 적용하는 GPGPU 컴퓨팅에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 비디오 압축과정에는 많은 양의 화소 데이터에 동일하게 반복되는 연산을 수행하는 알고리즘이 많이 적용되므로 GPGPU를 통한 고속 병렬 계산의 응용 분야로 매우 적합하다. H.264/AVC는 비디오를 압축하는 가장 최신의 국제표준으로 여러 제품군과 서비스에 대한 적용되어 시장에서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 GPGPU의 응용 분야로 주목 받고 있는 비디오 압축 분야에 대한 적용으로 H.264/AVC의 화면내 예측 모드 결정과정에 GPGPU 병렬 프로그래밍을 적용하여 예측 모드 결정 속도를 향상하는 방법을 제안한다. GPU상에서의 데이터 병렬처리를 위해 CUDA C언어를 사용하였으며, CPU상에서의 연산은 C언어를 사용하여 구현되었다. GPU상에서 프레임 전체에 대한 화면내 예측 모드를 병렬적으로 결정함으로써 이에 소요되는 시간을 줄여 줄 수 있었다. 실험결과 GPU상에서 병렬적으로 예측 모드를 결정할 때 Full-HD급 영상에서 약 2.8배 정도의 속도 향상을 확인할 수 있었다. 향후 GPGPU 병렬 프로그래밍을 화면 내 예측뿐만 아니라 반복되는 연산을 수행하는 다른 알고리즘에도 적용하여 부호화기의 계산 부담을 덜어준다면 고속 실시간 비디오 압축 부호기 개발이 더욱 용이해 질것으로 기대된다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.2 no.2
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• pp.148-155
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• 1995

When we analize many amount of patterns, it is necessary for these patterns are to be clustering into several groups according to a certain evaluation function. This process, in case that there are lots of input patterns, needs a considerable amount of computations and is reqired parallel algorithm for these. To solve this problem, this paper propose parallel clustering algorithm which parallelized k-means algorithm and implemented it under the MIMD parallel computer based message passing. The result is through the experiment and performance analysis, that this parallel algorithm is appropriate in case these are many input patterns.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.1
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• pp.51-57
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• 2016

Distributed Computing attempts to harness a massive computing power using a great numbers of idle PCs resource distributed linked to the internet and processes a variety of applications parallel way such as bio, climate, cryptology, and astronomy. In this paper, we develop internet-distributed computing environment, so that we can analyze High Resolution Rainfall Prediction application in meteorological field. For analyze the rainfall forecast in Korea peninsula, we used QPM(Quantitative Precipitation Model) that is a mesoscale forecasting model. It needs to a lot of time to construct model which consisted of 27KM grid spacing, also the efficiency is degraded. On the other hand, based on this model it is easy to understand the distribution of rainfall calculated in accordance with the detailed topography of the area represented by a small terrain model reflecting the effects 3km radius of detail and terrain can improve the computational efficiency. The model is broken down into detailed area greater the required parallelism and increases the number of compute nodes that efficiency is increased linearly.. This model is distributed divided in two sub-grid distributed units of work to be done in the domain of $20{\times}20$ is networked computing resources.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.3 no.1
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• pp.1-6
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• 2014

Most of the previous algorithms focus on computing the convex hull for a set of points. In this paper, we present a method for approximating the convex hull for a set of spheres with various radii in discrete space. Computing the convex hull for a set of spheres is a base technology for many applications that study structural properties of molecules. We present a voxel map data structures, where the molecule is represented as a set of spheres, and corresponding algorithms. Based on CUDA programming for using the parallel architecture of GPU, our algorithm takes less than 40ms for computing the convex hull of 6,400 spheres in average.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.7
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• pp.1189-1199
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• 2003

This paper presents a new method for the motion detection of vehicles using hierarchical motion estimation and parallel processing. It captures the road image by using a CMOS sensor. It divides the captured image into small blocks and detects the motion of each block by using a block-matching method which is based on a hierarchical motion estimation and parallel processing for the real-time processing. The parallelism is achieved by using tile pipeline and the data flow technique. The proposed method has been implemented by using an embedded system. The proposed block matching algorithm has been implemented on PLDs(Programmable Logic Device) and clustering algorithm has been implemented by ARM processor. Experimental results show that the proposed system detects the motion of vehicles in real-time.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.859-861
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• 2009

무선 통신, 제한된 자원 (전력, 프로세서, 메모리 등), 신뢰성, 동적인 토폴로지 등의 특성을 갖는 센서 네트워크는 기존의 실시간 시스템과는 많은 차이가 있다. 이러한 센서 네트워크에서 멀티미디어 데이터 처리와 같은 많은 계산을 필요로 하는 어플리케이션이나 실시간 어플리케이션을 개발하기 위해서는 센서 노드들의 데이터 병렬 처리가 필요하다. 비선점형 스케쥴러를 갖는 센서 노드에서 데이터 전송량이 많을 경우 통신을 위한 태스크 생성이 증가하므로 일반 태스크의 실행에도 지연이 발생하게 된다. 자원 제한적인 센서 네트워크에서 에너지 소모나 지연과 같은 성능은 각 센서 노드들에 태스크를 할당하는 방법에 영향을 받는다. 본 연구에서는 병렬 처리에 참여하는 센서 노드들의 에너지 소모량과 지연을 고려한 노드 스케쥴링 기법을 제안한다.

• Computational Structural Engineering
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• v.5 no.2
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• pp.18-27
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• 1992

88년 9월중에 한국과학기술연구원 시스템공학연구소가 당시의 슈퍼컴퓨터 중 최상위 성능을 가진 Cray-2S(4 CPU, 1GB)를 설치함에 따라 국내에도 슈퍼컴퓨터 시대가 열리게 되었으며, 90년 10월에 산업계에서는 최초로 기아자동차에서 Cray Y/MP(1CPU)를 설치한 이래 최근에 국방과학연구소, 삼성그룹에서도 Cray Y/MP계열의 슈퍼컴퓨터를 설치하여 과학기술 계산 및 공학해석에 폭넓게 활용할 전망이다. 따라서 본 고에서는 슈퍼컴퓨터의 정의 및 분류, 특징과 보급현황에 대하여 알아보고 슈퍼컴퓨터 및 병렬처리기술을 이용한 유한요소해석에 관하여 간략히 기술하고저 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.178-180
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• 2015

코프로세서(Co-processor)를 사용한 병렬 처리 시스템은 멀티코어 프로그래밍과 함께 과학기술계산 분야 프로그램 개발에 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 CPU 기반의 코프로세서인 인텔 제온 파이 환경에서의 푸아송 방정식 해법을 병렬화 하였다. 본 연구를 통해서 인텔 제온 파이 활용 가능성을 확인 하고, 일반적인 병렬화 기법이 인텔 제온 파이 환경에서도 적합한지를 확인하였다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.16A no.6
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• pp.411-418
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• 2009

Vector quantization algorithm based on fuzzy clustering has been widely used in the field of data compression since the use of fuzzy clustering analysis in the early stages of a vector quantization process can make this process less sensitive to its initialization. However, the process of fuzzy clustering is computationally very intensive because of its complex framework for the quantitative formulation of the uncertainty involved in the training vector space. To overcome the computational burden of the process, this paper introduces an array architecture for the implementation of fuzzy vector quantization (FVQ). The arrayarchitecture, which consists of 4,096 processing elements (PEs), provides a computationally efficient solution by employing an effective vector assignment strategy during the clustering process. Experimental results indicatethat the proposed parallel implementation providessignificantly greater performance and efficiency than appropriately scaled alternative array systems. In addition, the proposed parallel implementation provides 1000x greater performance and 100x higher energy efficiency than other implementations using today's ARMand TI DSP processors in the same 130nm technology. These results demonstrate that the proposed parallel implementation shows the potential for improved performance and energy efficiency.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.46 no.2
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• pp.133-140
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• 2018

In this paper, we develop an automated software for in-plane structural analysis of composite laminated structures. The developed software supports various failure criteria and reports the analysis results considering user's convenience. It also provides batch job analysis function based on parallel processing technique. To verify the performance of the software, we compared margin of safety(MS) calculated in the software to those obtained from in-house method and the specimen experiment. As a result of comparisons, there was an error of less than 0.01 in the in-house method and it is within about ${\pm}10%$ with the specimen experiment. In addition, we confirmed the improvement of execution speed of batch job analysis based on parallel processing technique.