• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.59-60
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• 2016

본 논문에서는 고성능 병렬 계산 장치로 주목받고 있는 GPU를 CPU와 동시에 병렬로 사용한 계산 성능을 분석하였다. 성능 분석을 위하여 원주율(${\pi}$)을 적분으로 계산하는 CUDA 프로그램을 사용하였으며, 전체 계산을 GPU 대비 CPU 계산 부분으로 할당하여 성능을 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.41-42
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• 2016

특정 영역에 낙하하는 파편에 대한 계산은 파편의 개수가 증가할수록 계산량이 급격히 늘어나기 때문에 많은 자원이 소비된다. 이러한 파편의 낙하 대한 계산은 각각의 파편이 서로 영향을 받지 않기 때문에 일반적으로 CPU나 GPU를 활용하여 병렬로 연산을 수행할 수 있다. 이 논문에서는 특정 영역에 낙하하는 파편을 효율적으로 계산하기 위한 GPU 기반의 파편 낙하 계산 설계 모델을 제안한다. 이 모델은 공중의 특정점에서 폭파한 물체의 파편 방향을 계산한 후, 해당 방향으로 이동한 각각의 파편들이 떨어지는 방향에 대해 트리형식으로 계산을 반복적으로 수행해 최종 낙하 위치를 도출한다. 제안하는 방법은 GPU를 활용하여 파편의 낙하 영역을 사진트리를 통해 하향식(top-down)으로 계산하므로 넓은 영역에 대해 효율적으로 낙하점을 계산할 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.13-21
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• 2015

본 논문에서는 삼각형 메시의 스웹 볼륨 표면을 정밀하고 안정적으로 계산하는 GPU 알고리즘을 제안한다. 삼각형 메시의 기하 요소들을 스웹하여 근사적으로 삼각형 집합을 생성하고, 이 집합의 엔벨롭을 계산하면 스웹 볼륨의 최외곽 경계 표면을 얻을 수 있다. 엔벨롭을 찾기 위하여 우리는 삼각형 집합의 공간 분할을 계산하고 그 분할의 최외곽 경계를 추출하였다. 알고리즘의 안정성을 확보하기 위하여 우리는 스웹 정점들을 초기에 랜덤 섭동하는 방법과 다중 정밀도 구간 연산 기법을 적용하였다. 전체 알고리즘은 대부분의 계산을 GPU에서 처리하도록 구현되었고, 결과적으로 기존 알고리즘에 비해 수십~수백 배의 성능을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.634-636
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• 2004

3차원 공간상에 분포되어 있는 정들로부터 기하정보를 재구성하여 렌더링 할 때 법선 벡터가 필요하다. 이 점들은 서로간의 연결성 정보가 없고 법선 벡터가 없기 때문에 음영 효과를 표현 할 수 없다. 본 논문에서는 점들의 연결성 정보를 추정하여 법선 벡터를 구하는 과정에서 GPU를 사용하는 방법을 제안한다 GPU로 법선 벡터를 계산할 경우 CPU의 부하가 줄게 되고 계산 시간도 감소된다 이 방법을 점 렌더링에 적용하여 법선 벡터를 신속하게 계산하고 가시성 검사와 음영처리를 효과적으로 할 수 있도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.48-51
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• 2019

최근 기술이 발달함으로 인해 더 짧은시간에 더 많은 계산량이 필요해진 시대가 왔다. 본 연구에서는 CPU와 GPU의 구조를 파악하고 계산속도를 비교한다. 직렬 방식의 알고리즘에서의 병렬 방식의 알고리즘 및 현재 GPU 병렬처리 적용 사례 및 추후 적합한 모델 찾기에 대해 연구한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.49-50
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• 2016

본 논문에서는 다중 GPU의 효율성을 알아보기 위하여 정적분 계산을 이용하여 원주율(${\pi}$)를 계산하는 CUDA 프로그램을 구현하였으며, 다중 GPU를 사용하기 위해서는 병렬처리 라이브러리인 MPI를 사용하였다. 실험 결과 GPU의 수에 비례하여 성능이 선형으로 증가함을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.353-356
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• 2023

본 논문에서는 GPU 기반으로 옷감을 찢는 데 필요한 동적 재메쉬 기법에 대해서 제안한다. 일반적으로 메쉬를 파괴(Fracture)하거나 찢는 시뮬레이션에서는 안정적인 동역학 계산하는데 있어서 동적 재 메쉬과정에 매우 중요하며 이 과정이 계산양이 가장 크다. 본 논문에서는 GPU 친화적인 동적 메쉬 알고리즘을 새롭게 제안함으로써 옷감 찢기 시뮬레이션을 실시간으로 보여준다.

• 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.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1467-1473
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• 2015

본 논문에서는 고성능 병렬 계산 장치로 주목받고 있는 GPU에서의 선형 합동 방식(linear congruential)의 병렬 난수 생성 프로그램을 구현하였다. 난수는 임의성을 필요로 하는 모든 분야에서 중요하게 사용되며, 선형 합동 난수 방식은 컴퓨터 계산을 통하여 생성되는 의사 난수(pseudo random numbers) 생성 방식 중에 가장 많이 사용되는 방식이다. 본 논문에서는 NVIDIA CUDA 프로그래밍 모델을 사용하여 구현된 프로그램 및 MPI를 사용한 다중 GPU를 구동하는 병렬프로그램을 설명하고, 생성된 난수들의 임의성과 성능을 알아보았다. 또한 원주율(${\pi}$)을 계산하기 위한 몬테카를로 알고리즘을 사용하여 CUDA 라이브러리 함수인 cuRAND와 성능을 비교하였으며, 다수의 GPU를 동시에 계산한 성능의 변화도 알아보았다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.41-47
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• 2013

GP-GPU는 그래픽 처리를 위한 GPU의 다중쓰레드를 일반 수치 계산에 활용하여 초고속으로 계산하는 장치이다. GP-GPU에서는 CPU의 캐시메모리와는 달리 다중쓰레드가 공유하는 공유메모리의 형태로 캐시메모리를 제공하며, 공유메모리는 사용자 프로그램에서 직접 제어할 수 있다. 본 연구에서는 GP-GPU의 캐시메모리를 사용하여 계산 성능을 향상시키기 위한 블록 구조의 병렬 LU 분해 프로그램을 구현하였다. Nvidia CUDA C로 구현된 병렬 블록 LU 분해 프로그램은 동일한 GP-GPU 상에서 일반 LU 분해 프로그램에 비교하여 7~8배 이상의 속도 개선을 보였다.