Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.811-814
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2010
테라 스케일의 대용량 로터 시뮬레이션 데이터는 그 크기가 매우 크기 때문에 일반 PC에서는 가시화하기에 곤란한 경우가 많다. 또, 로터 시뮬레이션 데이터는 매우 복잡한 구조를 가지고 있기 때문에 초보자가 이 데이터에서 vortex와 같은 중요한 정보를 뽑아서 가시화하는 데에는 많은 어려움이 있어왔다. 본 논문에서는 일반 PC에서 가시화하기 어려운 거대용량의 로터 시뮬레이션 데이터를 고성능 가시화 클러스터와 VTK를 이용해서 빠르게 가시화하고자 한다. 한 대의 PC를 이용해서 가시화했을 경우에 비해 클러스터를 이용해서 병렬처리를 했을 경우 약 20배의 성능 향상을 보였다.
In this paper, we propose a complexity-based parallelization method of the sample adaptive offset (SAO) algorithm which is one of HEVC in-loop filters. The SAO algorithm can be regarded as region-based process and the regions are obtained and represented with a quad-tree scheme. A offset to minimize a reconstruction error is sent for each partitioned region. The SAO of the HEVC can be parallelized in data-level. However, because the sizes and complexities of the SAO regions are not regular, workload imbalance occurs with multi-core platform. In this paper, we propose a LCU-based SAO algorithm and a complexity prediction algorithm for each LCU. With the proposed complexity-based LCU processing, we found that the proposed algorithm is faster than the sequential implementation by a factor of 2.38 times. In addition, the proposed algorithm is faster than regular parallel implementation SAO by 21%.
In this paper, we propose a computationally efficient multi GPU accelerated image registration technique to correct the motion difference between the pre-contrast CT image and post-contrast CTA image. Our method consists of two steps: multi GPU based image registration and a cerebrovascular visualization. At first, it computes a similarity measure considering the parallelism between both GPUs as well as the parallelism inside GPU for performing the voxel-based registration. Then, it subtracts a CT image transformed by optimal transformation matrix from CTA image, and visualizes the subtracted volume using GPU based volume rendering technique. In this paper, we compare our proposed method with existing methods using 5 pairs of pre-contrast brain CT image and post-contrast brain CTA image in order to prove the superiority of our method in regard to visual quality and computational time. Experimental results show that our method well visualizes a brain vessel, so it well diagnose a vessel disease. Our multi GPU based approach is 11.6 times faster than CPU based approach and 1.4 times faster than single GPU based approach for total processing.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.11
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pp.3323-3332
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2000
본 논문에서는 PML-트리라는 공간색인구조를 제안한다. PML-트리는 object distribution heuristics를 사용하여 공간 데이터 객체를 여러 개의 데이터 공간에 균일하게 배치함으로써 질의처리 속도를 향상시킨다. 두 가지의 object distribution heuristics(absolute crowd index와 relative crowd index)가 제안이 된다. PML-트리는 공간 객체를 분배함으로써 R+-트리의 말단 노드 내에 존재하는 데이터의 중복을 제거하면서, R-트리의 단점인 색인 사각형들 사이에 중첩을 허용치 않는다. PML-트리의 성능은 여러 타입의 테스트 데이터를 사용하여 MXR-트리와 비교된다. PML-트리는 MXR-트리에 비해 높은 공간활용도와 빠른 질의 반응시간을 보임으로써 공간 데이터베이스를 위한 효율적인 색인구조로 사용이 될 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.127-130
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2011
맵리듀스는 데이터의 분산 및 병렬 처리를 돕는 프레임워크로서, 하둡과 같은 오픈 소스 맵리듀스 구현이 배포되면서 많은 연구가 이루어지고 있다. 맵리듀스를 이용한 조인은 대용량 데이터 분석을 위한 필수적인 연산이며, 여러 개의 테이블을 한 번의 맵리듀스로 조인하기 위한 멀티웨이 조인 알고리즘에 대한 연구도 계속 진행되고 있다. 이 논문에서는 반복(iteration) 기반 멀티웨이 조인과 중복(replication) 기반 멀티웨이 조인 알고리즘의 장단점을 분석한다. 또한 두 가지 방식의 조인 알고리즘의 단점을 보완하여 하나의 통합적인 2단계 멀티웨이 세미조인을 제시하고, 이를 기존의 방식과 비교한다. 결과적으로, 2단계 멀티웨이 세미조인은 반복 기반의 조인에 비하여 입출력 비용을 절감하고, 중복 기반의 조인에 비하여 커뮤니케이션 비용을 절감한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2004.05b
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pp.669-673
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2004
인터넷의 사용이 증가, 네트워크 기술이 발달하면서 컴퓨터 및 하드웨어 장비는 고속화 대용량화, 소형화 추세로 가고 있고, 기존에 외부 인터페이스와의 데이터 송수신 또한 병렬 포트를 이용한 통신이 많았으나, 외부 장비의 소형화와 고속화 그리고 휴대화가 요구되면서 차츰 직렬 포트를 이용하여 적은 전송라인을 이용한 외부 장비와의 인터페이스가 요구 되게 되었다. 본 논문에서는 내부 모듈간의 인터페이스와 외부 장치와의 데이터 송/수신이 가능한 UART 인터페이스 모듈을 하드웨어 설계언어인 VHDL 언어를 이용하여 설계하였으며, FPGA 칩인 Xilinx(Spartan II) 데스트 보드에 다운로드하여 시뮬레이션 하였다. 또한 양방향성 공통 버스로의 인터페이스 회로 설계와 다른 클럭으로 동작하는 시스템과의 비동기 회로의 동작 메커니즘을 쉽게 설계하였고, 비동기 통신 기능에 있어서 실제로 사용이 가능하도록 설계하였다.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.08a
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pp.77-80
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2000
본 논문은 IEEE 802.11a에 의해 규정되어진 데이터 율 12Mbps, 부호화 율 1/2, 구속장이 7인 무선LAN용 비터비 디코더를 설계하고 구현한다. 구현에 앞서 각 구속장에 따른 전달함수를 구하여 각 구속장 별 first event 에러 확률과 비트 에러 확률을 구한다. 4bit연성판정을 위해 입력 심볼을 16단계로 양자화 하였으며 역 추적을 위한 방식으로 메모리를 사용하는 대신 새로운 알고리듬을 적용한 레지스터 교환방식을 사용함으로써 majority voting을 가능하도록 하였다 고속의 데이터를 처리하기 위해 병렬구조를 갖는 설계를 FPGA 칩을 사용하여 구현하였고 AWGN 환경 하에서 성능검증을 하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.11a
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pp.136-137
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2010
본 논문에서는 고속, 저전력 비디오 부호화에 적합한 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화기를 더욱 고속화하기 위한 병렬처리 방법을 제안한다. 기존에는 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화를 위해 양자화 정보를 비트플레인단위로 분해후 이를 순차적으로 LDPCA 부호화하여 전체 부호화기 연산량에서 LDPCA의 복잡도가 약 54% 정도 차지하였고, 이는 고비트율로 부호화 할수록 더욱 증가하였다. 제안방법은 이를 개선하기 위해 여러 개의 비트플레인을 하나의 심벌 (symbol)로 묶어서 LDPCA 부호화를 수행하여 한 번의 연산으로 여러 개의 데이터를 동시에 처리할 수 있게 한다. 일종의 단일 명령 복수 데이터 처리 (SIMD, Single instruction, multiple data)에 의한 고속화 방법이다. 이를 통해 제안방법은 기존의 순차적 처리 방법에 비해 저비트율에서는 8배, 고비트율에서는 55배까지 LDPCA의 부호화 속도를 향상시켰다. 결과적으로 전체 부호화에서 LDPCA의 상대적인 복잡도 비율은 4%정도로 낮아지게 되었으며 Wyner-Ziv 영상의 부호화 속도도 약 1.5 ~ 2배까지 향상되었다. 제안방법은 LDPCA를 사용하는 다른 Wyner-Ziv 분산비디오부호화 구조에도 적용 가능할 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04a
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pp.68-70
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2000
다중스레드 모델은 데이터플로우 모델의 내부적인 병렬성, 비동기적 자료 가용성과 폰 노이만 모델의 실행 지역성을 결합하여 병렬처리 시스템의 성능을 향상 시켰다. 이 모델은 프로그램의 실행을 위하여 컴파일러에 의해 생성된 스레드를 수행하며, 스레드의 생성 방법에 따라 자원 활용 빈도나 동기화 빈도와 같은 스레드의 질이 결정 되는 특징이 있다. 하지만 다중스레드 모델은 실행 모델이 특정 플랫폼에 제한되는 단점을 가지고 있다. 이에 반해 자바는 플랫폼에 독립적인 특징을 가지고 있어 다중스레드 모델의 스레드 코드를 실행 단위인 자바 언어로 변환하면 다중스레드 모델의 특징을 여러 플랫폼에서 수정 없이 사용할 수 있게 된다. 자바는 원시 언어를 중간 언어 형태의 바이트 코드로 변환하여 각 아키텍처에 맞게 설계된 자바 가상 머신이 설치된 시스템에서 자바 언어를 수행한다. 이러한 자바 언어의 바이트 코드는 번역기의 중간 언어와 같은 역할을 수행하고, 자바 가상 머신은 번역기의 후위부와 같은 역할을 한다. 본 논문은 다중스레드 코드가 플랫폼에 독립적인 특성을 갖출 수 있도록 다중스레드 코드를 자바 가상 머신에서 실행 가능하도록 한다. 즉, 다중스레드 모델의 스레드 코드를 자바 바이트 코드로 변환하는 번역기를 설계, 구현하고, 자바 가상 머신의 실행을 분석한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10c
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pp.82-84
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2000
하드웨어 기술의 발전으로 서버 시스템의 연산능력은 발전을 거듭하고 있다. 또한 인터넷 사용의 광범위한 발전으로 인한 웹에 대한 폭발적인 사용 증가는 네트워크 서버의 연산 능력에 대한 요구와 더불어 향상된 네트워크 대역폭을 요구하게 되었다. 네트워크 장비의 발전도 진일보하고 있지만, 10Mbps, 100Mbps, 기가비트 이더넷등을 거치는 표준의 변화와 함께 기존의 장비에 대한 전면적인 교체 등으로 성능향상을 위해 많은 비용의 소요를 감수할 수밖에 없는 상황에 처해 있다. 클러스터의 한 예인 Beowulf 프로젝트와 같은 경우에, 기존의 네트워크 인터페이스를 병렬적으로 사용함으로써 큰비용 없이 더 큰 네트워크 대역폭을 얻기 위한 목적으로 이더채널(Channel-bonding)과 같은 기술이 개발되어 사용되기도 하였으나, 어디까지나 클러스터링을 위한 부수적인 기술로써 다소의 성능 향상에 만족하였고 심도있는 연구와 개발은 이루어지지 못하였다. 본 논문에서는 강력한 컴퓨팅 파워를 요구하는 특별한 서버 시스템이 아닌, 일반적으로 큰 네트워크 대역폭만을 요구하는 네트워크 서버에서 기존의 네트워크 인터페이스를 병렬적으로 이용하고, 채널-본딩에 비해 개선된 data distribution algorithm을 제안함으로써 성능의 향상을 꾀하고, 더불어 이러한 기술을 IEEE에서 제정중에 있는 802.3ad Link Aggregation 표준에 적용시키기 위한 기초를 마련하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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