• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.11
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• pp.529-536
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• 2015

When rendering both three-dimensional objects and photo images together, the non-photorealistic rendering results are in visual discord since the two contents have their own independent color distributions. This paper proposes a non-photorealistic rendering technique which renders both three-dimensional objects and photo images such as cartoons and sketches. The proposed technique computes the color distribution property of the photo images and reduces the number of colors of both photo images and 3D objects. NPR is performed based on the reduced colormaps and edge features. To enhance the natural scene presentation, the image region segmentation process is preferred when extracting and applying colormaps. However, the image segmentation technique needs a lot of computational operations. It takes a long time for non-photorealistic rendering for large size frames. To speed up the time-consuming segmentation procedure, we use GPGPU for the parallel computing using the GPU. As a result, we significantly improve the execution speed of the algorithm.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.3
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• pp.368-376
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• 2021

With the recent development of deep learning technology, autonomous things technology is attracting attention, and DNNs are widely used in embedded systems such as drones and autonomous vehicles. Embedded systems that can perform large-scale operations and process multiple DNNs for high recognition accuracy without relying on the cloud are being released. DNNs with various levels of priority exist within these systems. DNNs related to the safety-critical applications of autonomous vehicles have the highest priority, and they must be handled first. In this paper, we propose a priority-based scheduling framework for DNNs when multiple DNNs are executed simultaneously. Even if a low-priority DNN is being executed first, a high-priority DNN can preempt it, guaranteeing the fast response characteristics of safety-critical applications of autonomous vehicles. As a result of checking through extensive experiments, the performance improved by up to 76.6% in the actual commercial board.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.37 no.2
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• pp.66-75
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• 2010

This paper proposes an efficient method for design and implementation of the artificial intelligence (AI) of 'omok' game on the GPU. The proposed AI is designed on a cooperative structure using min-max game tree and genetic algorithm. Since the evaluation function needs intensive computation but is independently performed on a lot of candidates in the solution space, it is computed on the GPU in a massive parallel way. The implementation on NVIDIA CUDA and the experimental results show that it outperforms significantly over the CPU, in which parallel game tree and genetic algorithm on the GPU runs more than 400 times and 300 times faster than on the CPU. In the proposed cooperative AI, selective search using genetic algorithm is performed subsequently after the full search using game tree to search the solution space more efficiently as well as to avoid the thread overflow. Experimental results show that the proposed algorithm enhances the AI significantly and makes it run within the time limit given by the game's rule.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.22 no.4
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• pp.484-495
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• 2017

The development of display devices and the increase of network transmission bandwidth bring demands for over 2K high resolution video such as panorama video, 4K ultra-high definition commercial broadcasting, and ultra-wide viewing video. To compress these image sequences with significant amount of data, High Efficiency Video Coding (HEVC) standard with the highest coding efficiency is a promising solution. HEVC, the latest video coding standard, provides high encoding efficiency using various advanced encoding tools, but it also requires significant amounts of computation complexity compared to previous coding standards. In particular, the complexity of HEVC decoding process is a imposing challenges on real-time playback of ultra-high resolution video. To accelerate the HEVC decoding process for ultra high resolution video, this paper introduces a data-level parallel video decoding method using slice and/or tile supported by HEVC. Moreover, deblocking filter process is further parallelized. The proposed method distributes independent decoding operations of each tile and/or each slice to multiple threads as well as deblocking filter operations. The experimental results show that the proposed method facilitates executions up to 2.0 times faster than the HEVC reference software for 4K videos.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.158-158
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• 2017

비닐포장 하부에 위치한 콩의 생장 초기에 발생한 초엽을 인식하기 위한 연구를 수행중이다. 선행 연구에서 비닐포장에 접촉한 콩 초엽으로 인해 비닐포장 상부 표면의 열 반응 분포에 변화가 있음을 발견하였다. 현장에서 주행 중에 콩 초엽의 위치를 실시간으로 인식하고 연동된 선형 또는 회전형 엑츄에이터를 제어하여 정확한 위치에 천공을 수행하기 위해서는 계측 시스템과 제어 시스템간의 시간적 차이를 최소할 수 있는 실시간 신호 처리 기술이 필수적이다. 선행 연구에서 사용한 다중 IR 센서의 분해능은 $16{\times}4pixel$이며 주파수는 3 Hz로, 폭이 30cm 내외인 비닐포장 상부의 정밀 분석에 한계가 있음을 발견하였다. 이를 해결하기 위하여 분해능과 계측 주기를 개선할 수 있는 초소형 ($1cm{\times}1cm{\times}1cm$) 열화상 센서를 이용하였다. LWIR(Longwave infrared)영역에 해당하는 $8{\mu}m{\sim}14{\mu}m$의 영역에서 $0.05^{\circ}C$의 분해능을 보이는 $ Lepton^{TM}$ (500-0690-00, FLIR, Goleta, CA)모델을 사용하였다. 프레임당 $80{\times}60$ 픽셀의 정보가 2 Byte의 단위로 계측이 되며 9 Hz의 주파수로 대상면의 열 분포를 측정할 수 있다. 이론적으로 초당 정보 전송량은 86,400 Byte ($80{\times}60{\times}2{\times}9$)이며, 1 m를 진행하는 주행형 천공기에 적용할 경우 1 프레임당 10cm 정도의 면적을 측정하므로, 최대 위치 판정 분해능은 약 10 cm / 60 pixel = 0.17 cm/pixel로 상대적으로 정밀한 위치 판별이 가능하다. $80{\times}60{\times}2Byet$의 정보를 0.1초 이내에 분석해야 하는 기술적 과제를 해결하기 위하여 천공 작업기에 적합한 상용 SBC(Single board computer)의 클럭 속도(1 Ghz)로 처리 가능한 공간 분포 분석 알고리즘을 개발하였다. 전체 이미지 도메인을 한 번에 분석하는데 소요되는 시간을 최소화하기 위하여 공간정보 행렬을 균등히 배분하고 별도의 프로세서에서 Feature를 분석한 후 개별 프로세서의 결과를 경합식으로 판정하는 기술을 연구하였다. 오픈 소스인 MPICH(www.mpich.org) 라이브러리를 이용하여 개발한 신호 분석 프로그램을 클러스터링으로 연동된 개별 코어에 설치/수행 하였다. 2D 행렬인 열분포 정보를 공간적으로 균등 분배하여 개별 코어에서 행렬의 Spatial domain analysis를 수행하였다. $20{\times}20$의 클러스터링 단위를 이용할 경우 총 12개의 코어가 필요하였으며, 초당 10회의 연산이 가능함을 확인하였다. 병렬 클러스터링 기술을 이용하여 1m/s 내외의 주행 속도에 대응이 가능한 비닐포장 상부 열 분포 분석 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.159-159
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• 2017

스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.44 no.7 s.361
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• pp.71-80
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• 2007

This paper describes an efficient hardware design of WiBro security processor (WBSec) supporting for the security sub-layer of WiBro wireless internet system. The WBSec processor, which is based on AES (Advanced Encryption Standard) block cipher algorithm, performs data oncryption/decryption, authentication/integrity, and key encryption/decryption for packet data protection of wireless network. It carries out the modes of ECB, CTR, CBC, CCM and key wrap/unwrap with two AES cores working in parallel. In order to achieve an area-efficient implementation, two design techniques are considered; First, round transformation block within AES core is designed using a shared structure for encryption/decryption. Secondly, SubByte/InvSubByte blocks that require the largest hardware in AES core are implemented using field transformation technique. It results that the gate count of WBSec is reduced by about 25% compared with conventional LUT (Look-Up Table)-based design. The WBSec processor designed in Verilog-HDL has about 22,350 gates, and the estimated throughput is about 16-Mbps at key wrap mode and maximum 213-Mbps at CCM mode, thus it can be used for hardware design of WiBro security system.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.20 no.4
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• pp.479-484
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• 1999

본 연구에서는 사람의 턱 운동과 턱 사이에 작용하는 힘(혹은 압력)을 그대로 나타낼 수 있는 저작로봇을 개발하는 것을 궁극적인 목표로 한다. 이러한 저작로봇이 개발되면, 치과의사가 환자의 턱운동에 나타나는 병변을 진단하고 치료하는데 큰 도움이 될 것으로 사료된다. 또한 , 본 연구에 채택한 병렬기구(parallel mechanism)에대한 순기구학적( forward kinematics)분석은 일반적인 병렬기구의 실계에도 응용될 것으로 기대된다. 본 연구진이 1차적으로 설계한 모델은 베이스와 플랫폼(platform), 그리고 이 둘을 연결하는 3개의 다리로 구성되어 있다. 다리와 플랫폼은 3자유도의 관절로 다리와 베이스는 1자유도의 경첩 관절로 연결되어 있으며, 이 3개의 경첩 관절은 베이스 위의 수평면에서 직선을 따라 움직인다. 경첩 관절의 수평 변위와 세 다리의 길이가 주어졌을 때 플랫폼의 위치와 오리엔테이션을 구하는 순기구학의 해( 解)를 계산해내는 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘의 특징은 매 순간 오차를 계산하여 이 오차가 줄어드는 방향으로 나아가도록 시간간격(time step)을 조절하는 것이다. 본 알고리즘은 현재 가장 보편적으로 사용되고 있는 뉴튼-렙슨 방법에 비하여 3가지 장점을 나타내고 있다. 우선 , 초기치(initial guess)에 관계없이 수렴한다는 것이다. 또한, 본 알고리즘은 뉴튼-렙슨 방법에 비하여 수렴속도가 훨씬 빠르며, 연산 시간이 매우 짧아져 실제적인 실시간 적용에 적합하다. 마지막으로, 뉴튼-렙슨 방법에서는 여러 개의 해 가운데 어느 곳으로 수렴할 지 예측 할수 없으나 본 알고리즘에서는 초기치에 가장 가까운 해로 수렴한다. 이러한 순기구학의 다중성(multiplicity)문제를 해결하기 위하여 두 개의 조건을 제시하였으며, 이를 적용한 시뮬레이션 결과에 의하면 항상 원하는 해(true solution)에 수렴할 수 있었다.발생량의 감소를 기대 할 수 있는 친환경기술로 유지관리비를 최소화할 수 있는 장점이 있었다. 않은 사람들 중 미래의 검진실행의지에 건강소식지가 영향을 미친 경우는 48.7%였다. 보건교육을 받은 후 유방암 자가검진 실천율은 사업군에서 53.9%로 받기 전의 27.3%보다 증가하였으나 대조군의 경우는 별 차이가 없었다. 연령별로는 60대가 가장 높았고 사업군에서 검진율의 증가분은 30대가 가장 컸다. 교육수준별로는 사업군은 고졸이, 대조군은 전문대졸이 가장 높았고 사업군에서 검진율의 증가분은 고졸에서 가장 컸다. 보건교육 후 유방암과 관련된 건강지식의 정도는 사업군이 3.7점으로 대조군보다 유의하게 높았으며, 유방암 자가검진법을 실천하는 사람들의 동기는 ‘일반 대중매체의 영향’이 가장 많았으며 건강소식지가 동기인 경우도 20.4%였다. 사업군에서 건강소식지가 유방암 자가검진법 실천에 영향을 미친 경우가 79.6%였으며 유방암 자가검진법에 관한 보건교육을 받고 실천하지 않은 사람들 중 미래의 실천의지에 건강소식지가 영향을 미친 경우는 43.6%였다. 이상의 소견에서 지역주민을 대상으로 인쇄매체를 통한 보건교육은 인쇄물만으로도 쉽게 실천 할 수 있는 유방암 자가검진법이 가장 효과적이었으며, 자궁암검진에 관해서도 검진을 받을 수 있도록 지역사회의 보건의료의 하부구조를 정비하여 제도적 장치를 마련하고 정보를 제공한다면 자궁암검진 실천율도 증가할 것이다.고 12.9% 의 발달율을 보여 유의적인 차이를 보이지 않았다. 이상의 결과로 보아 핵이식 수정란을 효율적으로 생산하기 위하여 수핵난자의 세포질에 ionomycin 과 DMAP 의 혼합처리로 탈핵난자의 활성화를 유도하는 것이 효율을 증진시킬 수 있었다고 본다. 또한 공핵수정란을 수정 후 90시간과 114시간 개별 배양하여 할구를 공핵체로 핵이식에 이용하였을 때도 그룹배양에 비하여 효율이 떨어지지 않음을 알 수 있었으며, 수정란의 할구

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.49 no.8
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• pp.27-34
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• 2012

In this paper, the implementation of high throughput two-dimensional (2-D) $8{\times}8$ forward and inverse integer DCT transform for H.264 is presented. The forward and inverse transforms are represented using simple shift and addition operations. Matrix decomposition and matrix operation such as the Kronecker product and direct sum are used to reduce the computation complexity. The proposed design uses integer computations and does not use transpose memory and hence, the resource consumption is also reduced. The maximum operating frequency of the proposed pipelined architecture is 1.184 GHz, which achieves 25.27 Gpixels/sec throughput rate with the hardware cost of 44864 gates. High throughput and low hardware makes the proposed design useful for real time H.264/AVC high definition processing.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.2
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• pp.140-147
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• 2014

In this paper, we propose a method for real-time depth image refinement. In order to improve the quality of the depth map acquired from Kinect camera, we employ constant memory and texture memory which are suitable for a 2D image processing in the graphics processing unit (GPU). In addition, we applied the joint bilateral filter (JBF) in parallel to accelerate the overall execution. To enhance the quality of the depth image, we applied the JBF hierarchically using the compute unified device architecture (CUDA). Finally, we obtain the refined depth image. Experimental results showed that the proposed real-time depth image refinement algorithm improved the subjective quality of the depth image and the computational time was 260 frames per second.