• 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.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2007.11a
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• pp.543-546
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• 2007

Flow visualization is one of visualization techniques and it means a visual expression of vector data using 2D or 3D graphics. It aims for human to easily find and understand a special feature of the vector data. The Image Based Flow Visualization (IBFV) is one of the fastest technique in the dense integration based flow visualization techniques. In this paper, IBFV is accelerated and implemented using commodity GPU. Especially, mesh advection is accelerated at the vertex program.

• 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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• 2013.11a
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• pp.1418-1420
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• 2013

GPU는 범용 CPU와는 달리 수백 개의 코어로 이루어져 병렬처리에 특화된 형태로 발전되어 왔으며, 이미지 및 동영상 처리, 유체 역학 시뮬레이션, 의료, 지진 분석 등 점차 많은 영역에서 사용 되고 있다. 최근에는 GPU를 이용하여 볼륨 렌더링을 가속화하는 많은 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 볼륨 렌더링을 가속화하기 위한 GPU 기반의 쉐아-스큐 워프 기법을 제안한다. 여기서는 GPU를 이용하여 효율적인 메모리 사용, 코어의 활성화, 뱅크 충돌 감소 기법을 이용하여 기존의 CPU 기반 볼륨 렌더링 기법과 비교하여 빠른 시간에 동일한 결과물을 생성한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.33 no.11
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• pp.853-858
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• 2006

In this paper, we propose a practical method for hardware-accelerated rendering of the depth image-based representation(DIBR) of 3D graphic object using graphic processing unit(GPU). The proposed method overcomes the drawbacks of the conventional rendering, i.e. it is slow since it is hardly assisted by graphics hardware and surface lighting is static. Utilizing the new features of modem GPU and programmable shader support, we develop an efficient hardware-accelerating rendering algorithm of depth image-based 3D object. Surface rendering in response of varying illumination is performed inside the vertex shader while adaptive point splatting is performed inside the fragment shader. Experimental results show that the rendering speed increases considerably compared with the software-based rendering and the conventional OpenGL-based rendering method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.673-675
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• 2005

본 논문은 3차원 텍스쳐 기반의 볼륨 가시화를 위한 GPU 대역폭에 효과적인 렌더링 기법을 제안한다. 전처리 과정에서 옥트리를 이용하여 원본 볼륨 데이터를 계층적으로 균일한 크기로 분할하여 실제 영역만을 효과적으로 검출하게 되고, 렌더링 시에는 가시순서에 따라 옥트리를 탐색하며 리프 노드의 각 부볼륨을 텍스쳐 매핑 유닛에서 처리하고 블렌딩 유닛에서 이를 합성한다. 작은 크기($16^3$ 또는 $32^3$)의 부볼륨 처리는 텍스쳐와 픽셀 캐시의 이용율을 높이고 공백 공간 생략을 가용하게 하여 GPU의 메모리 대역폭을 크게 줄여 렌더링을 가속할 수 있다. 제안하는 기법의 캐시 효율, 메모리 트래픽, 렌더링 시간 등 다양한 실험 결과와 성능분석이 제공된다. 실험 결과는 제안하는 기 법이 전통적인 렌더링 방법에 비해 평균 11배의 대역폭 감소와 3배 빠른 렌더링을 가능하게 하여 GPU를 이용한 볼륨 렌더링에 효과적인 방법임을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.685-687
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• 2005

본 논문에서는 깊이 영상기반 3차원 물체(depth image-based 3-D object)의 고속 렌더링 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 그래픽 가속기가 지원하는 shader programming 기법을 이용하여 하드웨어 가속을 직접 이용하도록 설계되었다. 또한, 기존의 영상 기반 렌더링의 한계를 극복하여 조명 효과를 표현할 수 있으며 렌더링시 각 화소당 Splat 크기를 하드웨어에서 직접 조절하여 고속 렌더링이 가능하다. 모의 실험결과, 소프트웨어 렌더링 또는 OpenGL 기반의 렌더링에 비해 괄목할 만한 렌더링 속도의 향상이 이루어졌다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.92-94
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• 2016

저해상도 영상을 고해상도 영상으로 복원하기 위한 다양한 방법의 초해상도 기법이 존재한다. 다양한 기법들 중에서도 ELBP 분류기를 이용한 초해상도 기법[1]은 단일 영상 기반의 초해상도 기법으로 사전에 학습된 필터를 이용하여 고해상도 영상을 획득하는 기법이다. 그러나 해당 알고리즘을 일반적인 CPU 환경에서 수행할 경우 실시간으로 영상을 획득하는데 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 지역메모리를 이용한 GPU 환경에서의 최적화를 수행하여 ELBP 분류기를 이용한 초해상도 기법의 가속성을 보인다. 먼저, 알고리즘에 대하여 간단히 설명하고 CUDA 가속화 기법[2]을 차례로 적용했을 때 얻을 수 있는 가속 성능을 확인한다. 최종적으로 본 논문은 CPU 환경과 비교했을 때 5 배의 가속 효과를 얻을 수 있다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.12
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• pp.1165-1176
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• 2010

In order to realistically visualize such participating media as cloud, smoke, and gas, the light transport process must be physically simulated inside the media. While it is known that this process is well described physically through the volume rendering equation, it usually takes a great deal of computation time for obtaining high-precision solutions. Recently, GPU-based, fast rendering methods have been proposed for the realistic simulation of participating media, however, there still remain several problems to be resolved. In this article, we describe our rendering techniques applied to enhance the performances and features of our GPU-assisted participating media renderer, and analyze how such efforts have actually improved the renderer. The presented techniques will be effectively used in volume renderers for creating various digital contents in the special effects industries.

• Journal of Korea Game Society
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• v.12 no.2
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• pp.53-62
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• 2012

Visualizing a volume dataset with ray-casting which of visualization methods provides high quality image. However it spends too much time for rendering because the size of volume data are huge. Recently, various researches have been proposed to accelerate GPU-based volume rendering to solve these problems. In this paper, we propose an efficient GPU-based empty space skipping to accelerate volume ray-casting using octree traversal. This method creates min-max octree and searches empty space using vertex splitting. It minimizes the bounding polyhedron by eliminating empty space found in the octree traveral step. The rendering results of our method are identical to those of previous GPU-based volume ray-casting, with the advantage of faster run-time because of using minimized bounding polyhedron.