• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.109-116
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• 2008

고화질 입체 영상의 효과적인 재생을 위해 PC클러스터를 활용한 여러 형태의 병렬화 기법이 제안되었지만, 영상을 구성하는 객체의 분포가 균일하지 않은 경우 충분한 성능을 발휘하지 못하였다. 본 연구에서는 POV-Ray 렌더러를 채택한 PC클러스터 기반의 병렬 렌더링 시스템을 구축하고, 병렬화 성능을 높이기 위한 효과적인 부하 균형 기법을 개발하였다. 특히 애니메이션을 구성하는 연속 프레임 작업에서 프레임간의 연관성(coherence)이 높다는 사실에 근거하여, 임의 프레임의 각 분할 영역에 소요된 계산량을 바탕으로 다음 프레임의 부하 분포를 예측하고 이에 맞게 각 프로세서의 작업 영역을 재조정하는 기법을 제안하였다. 제안 기법의 성능을 평가하기 위해, 충분하지는 않지만 2개의 실제 애니메이션 데이터에 대한 적용 결과, 정적 분할에 비해 약 40% 가량의 성능 향상을 보였다. 또한 다양한 부하 분포에 대한 각 기법의 성능을 추정하기 위해 수행한 모의실험에서, 정적 분할 기법에 대해 부하균형, 확장성 측면에서 우월한 것으로 예측되었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.36-43
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• 2013

본 논문에서는 움직임 추정기의 하드웨어 자원이 유한하게 주어졌을 때, 동작 중에 적응적으로 작업량을 제어함으로서 주어진 경성 실시간 동작 조건 내에서 최적의 성능을 얻는 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안하는 움직임 추정 기법은 작업량과 탐색 단계를 적응적으로 결정함으로서 경성 실시간 동작을 보장하는 범위 내에서 최대한의 탐색을 수행할 수 있다. 이 기법은 하드웨어 크기를 기존 기법의 1/4~1/400까지 줄이면서도 PSNR 저하는 0.02~0.44 dB에 불과하며, 하드웨어의 사용 효율도 기존 기법의 3.7~21.5배에 달하였다. 이 기법은 기존의 고속 탐색 기법에 쉽게 적용이 가능하므로 실시간 처리가 가능한 인코더 칩을 설계하는데 유용하다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제15권4호
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• pp.383-395
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• 2014

According to the requirement of wing weight estimation and frequent adjustments during aircraft conceptual design, a wing weight estimation method considering the constraints of structural strength and stiffness is proposed to help designers make wing weight estimations rapidly and accurately. This method implements weight predictions on the basis of structure weight optimization with stiffness constraints and strength constraints, which include achievement of wing shape parametric modeling, rapid structure layout, finite element (FE) model automated generation, load calculation, structure analysis, weight optimization, and weight computed based on modeling. A software tool is developed with this wing weight estimation method. This software can realize the whole process of wing weight estimation with the method and the workload of wing weight estimation is reduced because much of the work can be completed by the software. Finally, an example is given to illustrate that this weight estimation method is effective.