• 항공우주시스템공학회지
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• 제13권5호
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• pp.57-64
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• 2019

항공전자 시스템은 유지비용 감소 및 운용성능 향상을 위하여 기능을 모듈화, 통합화 설계를 적용한 모듈 통합형 항공 전자 시스템으로 개발 되어지고 있으며, 다양한 임무 제어 수행을 위해서 가상화 기술을 적용한 파티셔닝 운용체제를 적용 하고 있다. 가상화 기술을 적용 할 경우 CPU 처리 부하 분배는 중요한 고려 대상이며, 특히 입출력 처리 시간에 대한 불확실성은 안정성 있는 항공전자 시스템 설계에 있어 위험 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 유즈케이스를 통해 입/출력 처리 방식에 따르는 CPU 처리 부하량을 비교 분석하여 공간적/시간적 파티셔닝 예시에 적용함으로써 입/출력 처리 방식의 영향성을 검토하고자 한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.135-142
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• 2009

메쉬 평탄화는 메쉬 표면의 잡음을 제거하는 것으로써 일반적으로 평탄화 필터를 적용하여 수행한다. 하지만 전체 과정이 CPU에서 수행되기 때문에 많은 실행 시간이 걸리는 문제점을 가진다. GPU는 부동소수점 연산에 특화되어 CPU에 비해 빠른 연산이 가능하기 때문에 복잡한 연산을 실시간으로 처리하는 것이 가능하다. 특히 메쉬 평탄화 과정은 메쉬의 각 정점이나 삼각형을 기반으로 같은 연산을 반복하기 때문에 GPU의 병렬 처리에 적합하다. 본 논문에서는 양방향 필터링에 GPU의 병렬 처리를 이용함으로써 메쉬 평탄화의 수행 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 먼저 양방향 필터링을 위해 메쉬의 각 정점에 인접하는 삼각형들을 찾고 이들의 법선 벡터의 평균을 계산하여 정점들의 법선 벡터를 구한다. 양방향 필터링으로 각 정점의 새 위치를 계산하고 앞의 과정을 다시 수행하여 정점들의 새 법선 벡터를 계산한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권4호
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• pp.871-877
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• 2005

The purpose of this paper is to identify the CPU temperatures on traffic processing between two servers system. To test this model, this research applies multi-generator and resource reservation protocol that produce various types of traffics. The empirical results indicate that $56^{\circ}C\mp9^{\circ}C$ of CPU temperature is suitable when 250-300 traffics with 10-15kb per a packet are supplied. And also, no jitter delay time is showed in these cases.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권1호
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• pp.75-78
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• 2022

Deep Neural Networks (DNN) has become an essential data processing architecture for the implementation of multiple computer vision tasks. Recently, DNN-based algorithms achieve much higher recognition accuracy than traditional algorithms based on shallow learning. However, training and inference DNNs require huge computational capabilities than daily usage purposes of computers. Moreover, with increased size and depth of DNNs, CPUs may be unsatisfactory since they use serial processing by default. GPUs are the solution that come up with greater speed compared to CPUs because of their Parallel Processing/Computation nature. In this paper, we analyze the inference time complexity of DNNs using well-known computer vision library, OpenCV. We measure and analyze inference time complexity for three cases, CPU, GPU-Float32, and GPU-Float16.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.31-32
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• 2014

다중의 명령어를 동시에 수행할 수 있는 멀티코어 시스템의 특성으로 하나의 시스템 내에서 태스크를 수행하면서 외부 이벤트의 발생에 의한 인터럽트를 동시에 처리할 수 있다. 각 태스크가 처리되어야 하는 시간에 제약성을 갖는 실시간 시스템에서는 스케줄러에 의해 CPU 코어에서의 수행이 제어되어야한다. 본 논문에서는 최적이라고 알려진 Pfair 멀티코어 스케줄러의 각 코어별 유휴시간을 정량적으로 평가함으로써 인터럽트 처리의 지연시간을 분석한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제6권4호
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• pp.55-61
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• 2006

그래픽스 렌더링 파이프라인 (응용, 기하, 레스터화)은 컴퓨터 게임에서 가장 중요한 기능인 실시간 그래픽스 렌더링의 핵심이다. 일반적으로 그래픽스 렌더링은 CPU와 GPU의 두 장치의 협조에 의해 완성되며 이 협조 과정에서 병목이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 CPU와 GPV 사이에 발생하는 병목현상을 줄이는 데 초점을 맞추어, 보통은 하나의 스레드로 처리되는 CPU 연산을 순수 CPU 연산과 GPV와 연관된 연산의 두 가지로 구분하여 서로 독립적인 스레드로 병렬처리 되게 함으로써 실시간 그래픽스 렌더링의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 이 방법은 CPU와 GPV사이의 협조를 위한 전송 과정에서의 병렬성을 극대화한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법 보다 더 빠르게 그래픽스 렌더링을 수행함을 검증하였다. 또한 본 논문에서는 CPU와 GPU의 협조 과정에서 생기는 병목현상으로 인한 유휴시간을 잘 활용하여 렌더링 파이프라인의 균형을 맞추면서 렌더링의 질을 높이는 방법도 제안한다. 제안하는 방법들을 우리가 개발한 네트워크 게임 엔진에 적용하여 실제 시스템에서도 효과가 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제5권1호
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• pp.41-56
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• 1989

Improvement of the multichannel sea surface temperature(MCSST) software, which had been developed for the purpose of operating under mainframe computer system, was seeked in order to operate effectively in a mini computer system. CPU time and processing time, which is not a major factor under mainframe computer system, become a critical factor in real time image processing under mini computer system. Due to fixed kernel size(3$\times$4) of the old MCSST software, high spatial resolution characteristics of the original image received from satellites were apparently degraded when images are transformed into a cartesian coordinate system after geometrical distortions of the image due to earth curvature are removed. CPU and processing time were reduced to 0.13 and 0.15~0.22 comparing with the old MCSST's, respectively, by applying disk block I/O and M/T queue I/O method under VAX-11/750 computer. The high resolution quality (1.1km in AVHRR) of the processed image was guaranted using 2$\times$2 kernel size and applying moving window techniques without sacrificing CPU and processing time much.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권2호
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• pp.111-122
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• 2003

군사용 워게임 시뮬레이션 모델들의 상호연동을 위해서는 국제표준연동(HLA : High Level Architecture)구조를 반드시 갖추어야하며 타 모델과 연동시 발생되는 시스템 오버헤드를 줄이기 위해서는 병렬 시뮬레이션 엔진 도입이 효과적이다. 그러나 기존 군사용 워게임 시뮬레이션 모델엔진의 이벤트 처리는 순차적 이벤트-드리븐 방식으로 처리하고 있다. 이는 병렬로 처리 시 글로벌 자료영역에 대한 동시참조등의 문제점들이 발생하기 때문이다. 아울러 기존 시뮬레이션 플랫폼으로 다중 CPU 시스템을 사용하여도 여러 개의 CPU를 다 활용하지 못하는 결과를 초래하고 있다. 따라서 이 논문에서는 군사용 워 게임 모델의 시스템 처리능력 향상과 글로벌 자료 영역에 대한 동시참조, 대외적인 시뮬레이션 시간처리, 장애 회복(Crash Recovery)시 병행 처리된 이벤트들의 순서를 보장 할 수 있는 객체모델에 기반한 병렬 시뮬레이션 엔진으로의 전환을 제안한다 이 전환된 병렬 시뮬레이션 엔진은 다중 CPU 시스템(SMP)상에서도 병렬 실행이 가능하도록 설계하고 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1-10
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• 2014

본 논문에서는 많은 양의 연산량을 요구하는 비디오 기반 4단계 화재감지 알고리즘의 실시간 처리를 위해 범용 그래픽 처리 장치 (general-purpose graphics processing unit, GPGPU)를 이용한 병렬 구현 방법을 제안한다. 또한 GPGPU 기반 화재감지 알고리즘의 효용성을 확인하기 위해 범용 고성능 CPU와의 성능을 비교하였다. SXGA($1400{\times}1050$) 해상도의 화재 비디오 5개를 이용해 모의실험 결과, GPGPU기반 화재감지 알고리즘은 CPU 구현보다 약 6.6배 더 높은 성능을 보였으며, 평균 프레임 당 30.53ms의 실행시간이 소요되어 실시간 처리(초당 30프레임)가 가능함을 보였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제15권3호
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• pp.264-271
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• 2011

In this paper we examine and compare the computational speeds of three-dimensional (3D) object recognition by use of digital holography based on central unit processing (CPU) and graphic processing unit (GPU) computing. The holographic fringe pattern of a 3D object is obtained using an in-line interferometry setup. The Fourier matched filters are applied to the complex image reconstructed from the holographic fringe pattern using a GPU chip for real-time 3D object recognition. It is shown that the computational speed of the 3D object recognition using GPU computing is significantly faster than that of the CPU computing. To the best of our knowledge, this is the first report on comparisons of the calculation time of the 3D object recognition based on the digital holography with CPU vs GPU computing.