Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.2
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pp.76-84
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2014
As the number of high-density videos increase, parallel processing approaches are necessary to process a large-scale of video data. When a processing method of video data requires thousands of simple operations, GPU-based parallel processing is preferred to CPU-based parallel processing by way of reducing the time and space complexities of a given computation problem. This paper studies the parallel design and implementation of a shot-boundary detection algorithm. The proposed shot-boundary detection algorithm uses pixel brightness comparisons and global histogram data among the blocks of frames, and the computation of these data is characterized with the high parallelism for the related operations. In order to maximize these operations in parallel, the computations of the pixel brightness and histogram are designed in parallel and implemented in NVIDIA GPU. The GPU-based shot detection method is tested with 10 videos from the set of videos in National Archive of Korea. In experiments, the detection rate is similar but the computation time is about 10 time faster to that of the CPU-based algorithm.
본 논문에서는 3상 4선식 UPS 인버터에 대한 저항성 수하 제어 방식 병렬운전 알고리즘을 제안하고, PSIM 시뮬레이션을 통해서 제안된 병렬운전 알고리즘과 강인 전압제어기를 적용한 2병렬 UPS 인버터의 운전 결과를 제시한다. 3상 UPS 인버터 2대로 병렬운전 환경을 구축하였고, 주파수-전압 강하 방식의 저항성 수하 제어를 이용하여 저항 부하, 유도성 부하, 비선형 부하에 대한 전력분담을 확인하였다.
We present a novel multi-core CPU based parallel algorithm for the cell-connectivity information extraction algorithm, which is one of the preprocessing steps for volume rendering of unstructured grid data. We first check the synchronization issues when parallelizing the prior serial algorithm naively. Then, we propose a 3-step parallel algorithm that achieves high parallelization efficiency by removing synchronization in each step. Also, our 3-step algorithm improves the cache utilization efficiency by increasing the spatial locality for the duplicated triangle test process, which is the core operation of building cell-connectivity information. We further improve the efficiency of our parallel algorithm by employing a memory pool for each thread. To check the benefit of our approach, we implemented our method on a system consisting of two octa-core CPUs and measured the performance. As a result, our method shows continuous performance improvement as we add threads. Also, it achieves up to 82.9 times higher performance compared with the prior serial algorithm when we use thirty-two threads (sixteen physical cores). These results demonstrate the high parallelization efficiency and high cache utilization efficiency of our method. Also, it validates the suitability of our algorithm for large-scale unstructured data.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11a
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pp.189-192
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2002
특정 문제를 위하여 병렬화 알고리즘을 적용할 경우. 기존의 순차적인 알고리즘과는 다른 방식의 문제 접근이 가능한 경우가 있다. 인공 지능 분야의 양방향 병렬 탐색을 그 예로 들 수 있으며 특정 슈퍼 컴퓨터를 대상으로 한 구현 및 성능 측정 결과가 보고 된 바 있다. 본 논문에서는 최근 병렬 시스템의 새로운 분야로 부각되고 있는 클러스터 시스템을 대상으로 양방향 병렬 탐색 알고리즘을 구현하고 테스트 하였다. 구현에 있어서는 클러스터 시스템에서 많이 이용되는 메시지 패싱 인터페이스 (MPI)를 사용하였으며 여러 가지 조건을 조합하여 테스트 함으로서, 클러스터 시스템 환경에서 양방향 병렬 탐색이 갖는 성능을 분석하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06a
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pp.33-35
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2012
개인용 컴퓨터가 보급된 후 오랫동안 CPU의 발전은 주로 클럭 스피드를 통해서 이루어져 왔다. 하지만 최근 들어서는 CPU 내에서 동작하는 코어의 수를 늘리는 방법을 통해 CPU의 성능 향상이 이루어지고 있다. 이렇게 멀티코어 환경의 시대가 도래함에 따라 CPU를 완전하게 이용하기 위해 기존 알고리즘들의 병렬화가 필요로 하게 되었다. 본 논문에서는 가장 많이 사용되는 알고리즘의 종류 중 하나인 정렬 알고리즘을 병렬화하여 멀티 코어 환경에서의 성능을 평가한다. 이는 기존의 단일 스레드 정렬 알고리즘들에 대해 알려진 바와는 다른 경향을 보이며 이러한 현상은 CPU의 병렬화가 진행될수록 더욱 심화될 것으로 예상된다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.05a
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pp.435-441
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2002
전력시스템 등, 산업 전반의 많은 분야에 최적화 문제가 산재해 있다. 또한 이러한 최적화 문제를 해결하기 위한 많은 연구가 있었다. 특정 응용에 국한되지 않고 모든 응용에 적용 가능한 메타휴리스틱 알고리즘은 그 중 많은 비중을 차지하고 있으며, 가장 대표적인 방법은 유전알고리즘과 타부 탐색이다. 그러나 최적화 문제에 속하는 많은 문제들이 탐색공간이 방대하고 많은 제약이 존재하는 대규모 최적화 문제로서 기존의 메타휴리스틱 기법들을 그대로 이용해서는 빠른 시간 내에 최적의 해를 찾아내기 힘들다 본 논문에서는 대규모 최적화 문제의 하나인 발전기 기동정지 계획 문제를 해결하기 위하여 유전알고리즘과 타부탐색을 적용하고 그 성능을 분석한다. 그리고 각 방법을 병렬화하여 수행함으로써 병렬화를 통하여 시간상의 이득과 함께 부가 효과로서 집중화와 다각화의 효과를 얻을 수 있음을 보여준다.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.14
no.2
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pp.57-68
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2004
We present a new parallel algorithm for extending the domain of a UOWHF. Our algorithm is based on non-complete l-ary tree and has the same optimal key length expansion as Shoup's which has the most efficient key length expansion known so far. Using the recent result [8], we can also prove that the key length expansion of this algorithm and Shoup's sequential algorithm are the minimum possible for any algorithms in a large class of "natural" domain extending algorithms. But its prallelizability performance is less efficient than complete tree based constructions. However if l is getting larger then the parallelizability of the construction is also getting near to that of complete tree based constructions.tructions.
공학 전반에 걸쳐 다양한 형식으로 개발되어 사용되고 있는 병렬계산법의 기본개념과 병렬계산기의 분류에 대하여 소개하였으며, 구조해석시 가장 많은 시간을 요하는 방정식해법을 preconditioned conjugate gradient를 이용하여 병렬화하는 과정과 병렬알고리즘을 소개하였다. 그리고 소개된 병렬방정식해법을 대형구조물의 해석 및 설계에 적용하여 병렬계산의 효율성을 speedup을 이용하여 도표화하였다.
This paper proposes a parallel processor system which processes cultural assets image recognition and retrieval algorithm in real time. A serial algorithm which is developed for the parallel processor system is parallellized. The parallel processor system consists of a control unit, 100 PE(Processing Elements), and 10 Park's multi-access memory systems which has 11 memory modules per each one. The parallel processor system is simulated by CADENCE Verilog-XL which is a package for the hardware simulation. With the same simulated results as that of the serial algorithm, the speed ratio of the parallel algorithm to the serial one is 81. The parallel processor system we proposed is quite effective for cultural assets image processing.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.4
s.42
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pp.119-125
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2006
Distributed Systems can be defined as set of computing resources connected by computer network. One of the most significant techniques in optimization problem domains is parallel genetic algorithms, which are based on distributed systems. Since the status of dynamic network environments such as Internet and mobile computing. can be changed continually, it must not be efficient on the dynamic environments to solve an optimization problem using previous parallel genetic algorithms themselves. In this paper, we propose the effective technique, in which the parallel genetic algorithm can be used efficiently on the dynamic network environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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