• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.323-323
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• 2020

그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 본 연구는 GPU 가속 운동파모형을 실제 유역에 적용하여, GPU 가속 운동파 강우유출모형 결과에 대한 정확성과 연산 소요 시간에 대한 효율성을 확인하였다. GPU 가속 운동파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시키기 위해 CUDA 포트란을 이용하여 개발되었다. 분포형모형의 지배방정식은 운동파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 운동파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. GPU 가속 운동파모형을 이용하여 금강의 미호천 유역에서 발생하는 강우유출현상을 모의 하였고, 동일한 유한체적법을 이용한 CPU(Central Processing Unit) 기반의 강우유출모형과 비교하였다. 그 결과 GPU 가속모형의 결과는 미호천 유역 하류단에서 관측한 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반의 강우유출모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.346-346
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• 2022

본 연구에서는 GPU(Graphic Processing Unit) 가속 분포형모형을 실제 유역에 적용하여 강우 유출모의 결과의 정확성과 모의시간의 효율성에 대한 분석을 수행하였다. 분포형모형의 지배방정식은 운동파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되어 있으며, 운동파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. GPU 가속 모형은 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 포트란(Fortran)을 사용하여 개발된 모형으로 수치모의시 연산시간 단축을 고려한 모형이다. 모형의 정확성과 효율성은 미호천 유역에서 발생하는 강우유출현상에 GPU 가속 운동파모형을 적용하여 분석하였다. 수치모의 결과값은 대상유역에 속한 수위관측소의 관측값과 비교하여 정확성을 검증하였고, 수치모의 소요시간은 CPU(Central Processing Unit) 기반 운동파모형의 수치모의 소요시간과 비교하여 효율성을 검증하였다. GPU 가속 운동파모형의 수치모의 결과는 관측값과 유사한 결과를 나타냈으며, 수치모의 소요시간은 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.

• Journal of IKEEE
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• v.27 no.3
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• pp.265-272
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• 2023

In this paper, a GPU-accelerated kernel of range Doppler algorithm (RDA) was developed for real-time image formation based on frequency modulated continuous wave (FMCW) synthetic aperture radar (SAR). A pinned memory was used to minimize the data transfer time between the host and the GPU device, and the kernel was configured to perform all RDA operations on the GPU to minimize the number of data transfers. The dataset was obtained through the FMCW drone SAR experiment, and the GPU acceleration effect was measured in an intel i7-9700K CPU, 32GB RAM, and Nvidia RTX 3090 GPU environment. Including the data transfer time between host and devices, it was measured to be accelerated up to 3.41 times compared to the CPU, and when only the acceleration effect of operation was measured without including the data transfer time, it was confirmed that it could be accelerated up to 156 times.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.10
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• pp.1279-1286
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• 2021

The electrocardiogram (ECG) signal is a good indicator for early diagnosis of heart abnormalities. The ECG signal has a different reference normal signal for each person. And it requires lots of data to diagnosis. In this paper, we propose an adaptive OpenCL-based FPGA-GPU hybrid-layer platform to efficiently accelerate ECG signal diagnosis. As a result of diagnosing 19870 number of ECG signals of MIT-BIH arrhythmia database on the platform, the FPGA accelerator takes 1.15s, that the execution time was reduced by 89.94% and the power consumption was reduced by 84.0% compared to the software execution. The GPU accelerator takes 1.87s, that the execution time was reduced by 83.56% and the power consumption was reduced by 62.3% compared to the software execution. Although the proposed FPGA-GPU hybrid platform has a slower diagnostic speed than the FPGA accelerator, it can operate a flexible algorithm according to the situation by using the GPU.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.11
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• pp.887-894
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• 2019

We proposed a GPU (Grapic Processing Unit) accelerated kinematic wave model for rainfall runoff simulation and tested the accuracy and speed up performance of the proposed model. The governing equations are the kinematic wave equation for surface flow and the Green-Ampt model for infiltration. The kinematic wave equations were discretized using a finite volume method and CUDA fortran was used to implement the rainfall runoff model. Several numerical tests were conducted. The computed results of the GPU accelerated kinematic wave model were compared with several measured and other numerical results and reasonable agreements were observed from the comparisons. The speed up performance of the GPU accelerated model increased as the number of grids increased, achieving a maximum speed up of approximately 450 times compared to a CPU (Central Processing Unit) version, at least for the tested computing resources.

• Journal of IKEEE
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• v.15 no.3
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• pp.248-254
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• 2011

Recently, processing burden of CPU is growing because of graphical user interface according to enhance the performance of mobile devices and various graphical effects and creation of contents with 3D graphical effect or Flash animation. Therefore, the GPU are introduced to mobile device for support to variety contents. In this paper, OpenVG accelerator was implemented based on multi-core GP-GPU. OpenVG accelerator is verified using the sample image provided by Khronos group, and overall function is processed by only instruction set without dedicate hardware. The performance of processing the Tiger Image was 2 frames/sec.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.12
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• pp.991-998
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• 2022

The purpose of this study is to develop GPU (Graphics Processing Unit) acceleration technique for 2-dimensional model and to assess the effectiveness for high resolution flood simulation in wide area In this study, GPU acceleration technique was implemented in the G2D (Grid based 2-Dimensional land surface flood model) model, using implicit scheme and uniform square grid, by using CUDA. The technique was applied to flood simulation in Jinju-si. The spatial resolution of the simulation domain is 10 m × 10 m, and the number of cells to calculate is 5,090,611. Flood period by typhoon Mitag, December 2019, was simulated. Rainfall radar data was applied to source term and measured discharge of Namgang-Dam (Ilryu-moon) and measured stream flow of Jinju-si (Oksan-gyo) were applied to boundary conditions. From this study, 2-dimensional flood model could be implemented to reproduce the measured water level in Nam-gang (Riv.). The results of GPU acceleration technique showed more faster flood simulation than the serial and parallel simulation using CPU (Central Processing Unit). This study can contribute to the study of developing GPU acceleration technique for 2-dimensional flood model using implicit scheme and simulating land surface flood in wide area.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.31 no.4
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• pp.65-76
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• 2016

특정 제조사의 단말 또는 운영체제에 의존성이 없는 플랫폼 독립적인 웹은 높은 이식성, 소프트웨어의 재활용, 개발 생산성, 풍부한 개발자 존재, 유지 보수 면에서 장점을 가지나, 화려한 UI/UX를 제공하는 네이티브 응용에 비해 낮은 성능으로 웹 기반의 응용 개발 및 보급이 크게 활성화되지 못했다. 한편 데스크톱은 물론 모바일 단말의 멀티코어 기반 Graphic Processing Unit(GPU), CPU 탑재 등 HW 고사양화와 웹 응용에서도 HW 가속 기능을 활용할 수 있는 표준 제공으로 성능 제약을 극복할 수 있게 되었다. 본고에서는 GPU 발전동향을 살펴보고, 고속 렌더링 및 병렬 연산처리를 요구하는 웹 응용이 GPU기반 HW 가속 기능을 활용할 수 있는 크로노스 그룹의 그래픽 가속(Web Graphics Library: WebGL) 및 컴퓨팅(Web Computing Language: WebCL) 지원 표준 규격을 정리한다. 또한, 최근 차세대 GPU Application Programming Interface(API)로 발표된 Vulkan에 대해 알아보고, 웹 고속화 기술에 적용 가능성에 대해 전망한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.108-111
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• 2014

본 논문에서는 스마트폰에 탑재되는 모바일 GPU 를 활용하여 만화 형식의 영상을 생성하는 과정을 가속하는 방법을 제시하였다. 또한 모바일 GPU 에 적합한 벡터 데이터 타입과 벡터 명령어의 사용 및 워크 그룹 크기에 의한 영향을 고려한 최적화를 적용하였다. 제안하는 모바일 GPU 가속 기법의 검증을 위해 OpenCL API 를 이용하여 구현하였다 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 모바일 CPU 기반의 처리 방법 보다 800% 이상의 성능 향상을 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.238-241
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• 2015

특징점 추출 알고리즘은 물체인식, 로보틱스, 비디오트래킹 등 많은 컴퓨터 비전 분야에 사용된다. 그 중 SIFT 알고리즘은 많은 계산량이 필요한 알고리즘으로 구성되어 있으므로 높은 화소의 이미지를 처리하기 위해서는 많은 시간이 소요되므로 GPU를 통한 가속이 필요하다. 본 논문에서는 NVIDIA GPU 장비를 사용하는 CUDA를 이용하여 SIFT 알고리즘을 병렬적으로 처리하여 4배 이상의 수행시간 감소 및 특징점이 많고 고해상도인 영상에서 효율이 더 높은 것을 확인하였다.