• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.160-160
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• 2017

자동화 기술을 통한 한국형 스마트팜의 발전이 비약적으로 이루어지고 있는 가운데 무인화를 위한 지능적인 스마트 시설환경 관찰 및 분석에 대한 요구가 점점 증가 하고 있다. 스마트 시설환경에서 취득 가능한 시계열 데이터는 온도, 습도, 조도, CO2, 토양 수분, 환기량 등 다양하다. 시스템의 경계가 명확함에도 해당 속성의 특성상 타임도메인과 공간도메인 상에서 정확한 추정 또는 예측이 난해하다. 시설 환경에 접목이 증가하고 있는 지능형 관리 기술 구현을 위해선 시계열 공간 데이터에 대한 신속하고 정확한 정량화 기술이 필수적이라 할 수 있다. 이러한 기술적인 요구사항을 해결하고자 시도되는 다양한 방법 중에서 공간 분해능 향상을 위한 다지점 계측 메트릭스를 실험적으로 구성하였다. $50m{\times}100m$의 단면적인 연동 딸기 온실을 대상으로 $3{\times}3{\times}3$의 3차원 환경 인자 계측 매트릭스를 설치하였다. 1 Hz의 주기로 4가지 환경인자(온도, 습도, 조도, CO2)를 계측하였으며, 계측 하는 시점과 동시에 병렬적으로 공간통계법을 이용하여 미지의 지점에 대한 환경 인자들을 실시간으로 추정하였다. 선행적으로 50 cm 공간 분해능에 대응하기 위하여 Kriging interpolation법을 횡단면에 대하여 분석한 후 다시 종단면에 대하여 분석하였다. 3 Ghz에 해당하는 연산 능력을 보유한 컴퓨터에서 1초 동안 획득한 데이터에 대한 분석을 마치는데 소요되는 시간이 15초 내외로 나타났다. 이는 해당 알고리즘의 매우 높은 시간 복잡도(Order of $O=O^3$)에 기인하는 것으로 다양한 시설 환경의 관리 방법론에 적절히 대응하기에 한계가 있다 할 수 있다. 실시간으로 시간 복잡도가 높은 연산을 수행하기 위한 기술적인 과제를 해결하고자, 근래에 관심이 증가하고 있는 NVIDIA 사에서 제공하는 CUDA 엔진과 Apple사의 제안을 시작으로 하여 공개 소프트웨어 개발 컨소시엄인 크로노스 그룹에서 제공하는 OpenCL 엔진을 비교 분석하였다. CUDA 엔진은 GPU(Graphics Processing Unit)에서 정보 분석 프로그램의 연산 집약적인 부분만을 담당하여 신속한 결과를 산출할 수 있는 라이브러리이며 해당 하드웨어를 구비하였을 때 사용이 가능하다. 반면, OpenCL은 CUDA 엔진이 특정 하드웨어에서 구동이 되는 한계를 극복하고자 하드웨어에 비의존적인 라이브러리를 제공하는 것이 다르며 클러스터링 기술과 연계를 통해 낮은 하드웨어 성능으로 인한 단점을 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 CUDA 8.0(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)버전과 Pascal Titan X(NVIDIA, CA, USA)를 사용한 방법과 OpenCL 1.2(https://www.khronos.org/opencl/)버전과 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea)를 사용한 방법을 비교 분석하였다. 50 cm의 공간 분해능에 대응하기 위한 4차원 행렬($100{\times}200{\times}5{\times}4$)에 대하여 정수 지수화를 위한 Quantization을 거쳐 CUDA 엔진과 OpenCL 엔진을 적용한 비교한 결과, CUDA 엔진은 1초 내외, OpenCL 엔진의 경우 5초 내외의 연산 속도를 보였다. CUDA 엔진의 경우 비용측면에서 약 10배, 전력 소모 측면에서 20배 이상 소요되었다. 따라서 우선적으로 OpenCL 엔진 기반 하드웨어 가속 기술 최적화 연구를 통해 스마트 시설환경 실시간 시뮬레이션 기술 도입을 위한 기술적 과제를 풀어갈 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.2749-2756
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• 2015

최근 데이터의 질이 높아짐에 따라 영상을 처리하는데 많은 시간이 소모되는 문제가 제기되어 영상 처리 알고리즘의 가속화가 필요하게 됨으로써, 기존의 CPU와 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 기반의 인식 시스템에서 연산속도와 성능이득 비교를 위해 OpenMP를 가지고 측정할 수 있는 문자 인식시스템으로 학습된 문자데이터가 입력되면 매칭이 가장 잘 되는 영상의 영역을 인식하는 환경으로 구현하여 각 영문 알파벳의 글씨체가 일정하고 크기가 규격화 되어 있으므로 문자를 학습하고 문자 정합도를 계산하기 위한 영상 매칭 방법을 구현하게 되었다. GPGPU(General Purpose GPU)프로그래밍 플랫폼 기술인 CUDA연산 기법을 이용하여 알고리즘을 빠르고 효율적으로 처리하는 OpenMP에서 인텔 i5 2500의 네 개의 코어를 사용하여 인식 할 때, 기존 CPU의 성능보다 4배의 속도가 나오지 않고 데이터의 분할과 병합 연산의 지연으로 인해 약 3.2배의 속도로 향상되는 가속화 방법을 제안하고 그래픽카드에서 처리하는 병렬처리 결과, 순차적 연산을 수행하였던 CPU 기반의 처리에 비해 성능이득이 약 21X(배)로 향상됨을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권8호
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• pp.181-188
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• 2016

최근 급격히 증가하는 공간 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 많은 연구들이 진행되고 있다. 기존 관계형 데이터베이스 시스템을 확장한 공간 데이터베이스 시스템은 확장성에 대한 문제가 있으며, 분산 처리 플랫폼인 하둡을 확장한 SpatialHadoop은 중간 연산 결과를 디스크에 작성하기 때문에 파일 입출력의 오버헤드로 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문은 인-메모리 기반 분산 처리 프레임워크인 스파크를 확장한 공간 연산 스파크를 제안하였다. 또한 공간 연산 스파크의 성능을 향상시키기 위하여 GPGPU를 결합한 모델을 개발하였다. 공간 연산 스파크는 중간 연산 결과를 메모리에 유지시키는 스파크의 특징을 그대로 사용하고 있으며, GPGPU 기반 공간 연산 스파크의 경우 다수의 PE를 이용하여 병렬처리하기 때문에 효율적으로 공간 연산을 수행할 수 있다. 본 논문은 단일 AMD 시스템에서 공간 연산 스파크와 GPGPU 기반 공간 연산 스파크를 구현하였다. 공간 연산 스파크와 GPGPU 기반 공간 연산 스파크의 성능을 평가하기 위하여 Point-in-Polygon 연산과 Spatial Join 연산을 수행하였으며, SpatialHadoop에 비하여 최대 8배의 성능 향상을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권2호
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• pp.443-453
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• 2013

하이브리드 실험은 수치해석 모형과 물리적 부분구조 모형사이의 상호작용을 통하여 구조물의 거동을 예측하는 실험법이다. 본 연구에서는 지진하중 재하 시 1경간 2층 강 뼈대 구조물에 대한 다자유도 하이브리드 실험을 수행하고 유효성을 확보하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 전용 하이브리드 수치해석 프로그램인 FEAPH을 개발하였으며, 최적화된 시스템을 구축하였다. FEAPH은 고정 반복법(Fixed iteration)과 병렬화(Parallelization) 기법을 적용하여 순차적 해석에서 발생되는 비효율적 연산을 개선하였다. 또한, 종전에 데이터 통신과 부분구조물과 해석프로그램간의 인터페이스를 간략화하여 하이브리드 시스템 구성을 최적화 하였다. 그 결과, 입력 가진시간(30초) 대비 약 10%의 실험시간이 소요되었다. 시스템의 신뢰성을 검증하고 선형실험과 강 뼈대 구조물의 동적거동을 예측하기 위해 비선형 실험을 수행하였으며 수치해석과의 변위응답이력은 거의 일치 하였다. 그러나 최대변위에 대한 응답은 다소 차이를 보였으며, 이는 재료 비선형성에 대한 해석상의 오차와 영구변형에 의해 발생한 것으로 판단된다. 따라서 적절한 재료 비선형 모델과 알고리즘의 개선이 이루어지면, 실시간 하이브리드 시스템은 구조물의 동적거동을 예측하는데 유용하게 활용될 것이며, 추후 진동대 실험을 대체할 수 있는 효과적인 실험 방법이 될 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제49권8호
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• pp.1-9
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• 2012

Quantum-Inspired Evolutionary Algorithm(QEA)은 알고리즘 자체에 충분한 data-level parallelism이 내재되어 있어 GPU를 이용한 가속에 용이하다. 그러나 효과적인 실행시간의 단축을 위해서는 CPU와 GPU에의 적절한 task-mapping이 필요하다. 이때 단순히 함수 자체의 병렬성만을 고려하는 것이 아니라 CPU와 GPU간의 데이터 전송도 고려하여 task-mapping을 할 필요가 있다. 또한 추가적인 성능향상을 위하여 zero-copy host memory와 적절한 execution configuration의 사용, 그리고 memory coalescing 등을 이용할 수 있다. 그 결과 30,000개의 item수를 가진 0-1 knapsack problem에 대한 QEA의 수행을 multi-threading CPU에 비해 평균 3.69배 빠르게 할 수 있었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권3호
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• pp.129-137
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• 2018

낸드 플래시 메모리 기반의 NVMe(Non-Volatile Memory express) SSD(Solid State Drive)는 멀티 I/O 큐 환경을 제공하는 PCIe 인터페이스 기반에 NVMe 프로토콜을 사용하는 저장장치이다. NVMe SSD는 Multi-core 시스템에서 병렬 I/O 처리가 가능하고 SATA SSD에 비해 대역폭이 크며 대용량의 저장 공간을 제공하기 때문에 데이터 센터, 클라우드 컴퓨팅 등에 사용될 차세대 저장장치로 주목받고 있다. 하지만 가상화 시스템에서는 소프트웨어 I/O 스택의 병목으로 인하여 NVMe SSD의 성능을 충분히 활용하지 못하고 있다. 특히, Xen과 KVM과 같이 호스트 시스템의 I/O 스택을 사용하는 경우에는, 호스트 시스템과 가상머신의 중복된 I/O 스택을 통해서 입출력이 처리되기 때문에 성능 저하가 크게 발생한다. 본 논문에서는 NVMe SSD에 직접 접근하는 기술을 KVM 가상화 시스템에 적용함으로써 가상 머신 I/O의 성능을 향상시키는 Direct-AIO (Direct-Asynchronous I/O)엔진을 제안한다. 그리고 QEMU 에뮬레이터에 제안한 엔진을 개발하고 기존의 I/O 엔진과의 성능 차이를 비교 및 분석한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권5A호
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• pp.503-509
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• 2007

저전력 움직임추정은 휴대용 정보단말의 실시간 비디오 코딩에 필수적이다. 본 논문에서는 전역탐색 블록정합 방식을 적용한 저전력 움직임추정 알고리즘과 이를 1차원 배열의 VLSI로 구현한 하드웨어 구조를 제안한다. 전역 탐색 블럭정합 방법의 전력소비의 주원인은 많은 연산량과 탐색영역의 프레임 데이터를 호출하는 횟수가 많다는 점이다. 본 논문에서는 두 개의 인접한 참조블럭의 움직임추정 연산을 동시에 병렬로 수행하여 탐색영역의 메모리 호출횟수를 감소시켰으며, 움직임추정시 결과에 영향을 미치지 않는 불필요한 연산을 제거하였다. 제안된 움직임추정 알고리즘을 1차원 PE (processing element) 배열구조의 VLSI로 구현하여 실험한 결과, 제안된 움직임추정기는 기존의 저전력 움직임추정기에 비해 9.3%의 소비전력 감소와 2배 정도의 속도향상이 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제38권5호
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• pp.70-78
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• 2001

본 연구에서는 전류제어 효과를 갖는 전압제어 펄스폭 변조 방식의 5' true color FED 구동시스템을 설계하였다. 제안한 구동방식은 전압제어 펄스폭 변조방식과 전류제어 방식의 장점을 가지고 있다. 또한, FED 구동회로의 시뮬레이션을 위하여 FED 서브 픽셀에 대한 새로운 회로 모델을 제안한다. 제안된 모델은 FED 서브 픽셀의 특성과 FED 패널의 기생 효과인 게이트 라인간 커플링 현상과 인접한 캐소드 라인을 통하여 흐르는 누설 전류 등을 고려하고 있다. FED 구동회로의 출력단은 제안된 모델을 사용하여 최적화되었다. R.G.B 입력데이터 신호 처리를 병렬처리 방식으로 하여 기존의 직렬처리 방식에 비해서 화면에 영상을 디스플레이하는 duty ratio를 최대로 하여 휘도를 높일 수 있도록 하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 $300{\times}224$의 해상도를 가지는 5' true color FED를 성공적으로 디스플레이 하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1314-1320
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• 2019

본 논문에서는 소프트웨어 환경에서 비트연산을 최적화 하고 DNN으로 응용하는 방법을 제안한다. 이를 위해 비트연산 최적화를 위한 패킹 함수와 DNN으로 응용을 위한 마스킹 행렬 곱 연산을 제안한다. 패킹 함수의 경우는 32bit의 실제 가중치값을 2bit로 변환하는 연산을 수행한다. 연산을 수행할 땐, 임계값 비교 연산을 통해 2bit 값으로 변환한다. 이 연산을 수행하면 4개의 32bit값이 1개의 8bit 메모리에 들어가게 된다. 마스킹 행렬 곱 연산의 경우 패킹된 가중치 값과 일반 입력 값을 곱하기 위한 특수한 연산으로 이루어져 있다. 그리고 각각의 연산은 GPU 가속기를 이용해 병렬로 처리되게 하였다. 그 결과 HandWritten 데이터 셋에 환경에서 32bit DNN 모델에 비해 약 16배의 메모리 절약을 볼 수 있었다. 그럼에도 정확도는 32bit 모델과 비슷한 1% 이내의 차이를 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권9호
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• pp.45-53
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• 2015

적응적 가중치 윈도우 알고리즘은 기존의 지역적 정합방법의 단점인 낮은 정합률을 보완하면서 전역적 방법에 비하여 실시간 하드웨어 설계가 용이하다는 장점을 갖고 있다. 본 논문에서는 객체를 분리하는데 더 유리한 지오데식 가중치 윈도우 알고리즘을 사용하여 실시간 처리가 가능한 시스템을 설계하였다. 효율적인 하드웨어 설계와 처리 효율을 높이기 위해 데이터 의존성에 따른 스케줄링을 분석하였고 계산시간이 가장 긴 가중치 계산을 기준으로 계산 단계를 최소화하여 병렬 처리를 적용하였다. 지수함수 연산은 에러분석을 기반으로 계단(step) 함수로 구현하여 하드웨어 자원을 줄이고 설계 효율을 높였다. 설계한 시스템은 verilogHDL로 설계되었으며 동부하이텍 0.18um 라이브러리를 사용하여 Synopsis를 통해 합성하였고 츠쿠바 영상을 기준으로 2.22%의 에러율과 260MHz(25fps)의 최대 동작주파수, 182K 게이트의 하드웨어 자원을 사용한다.