• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.7 no.1
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• pp.25-32
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• 2018

Due to heavy computational cost, deformable object simulation requires more effective collision detection method than rigid body simulation. However, when the CPU-based collision detection algorithm is purely applied to the GPU environment, the collision detection algorithm and the data structure optimized for the GPU environment are essential because the performance of the GPU can not be used properly. Therefore, we propose a GPU-based parallel collision detection algorithm for mass-spring system which is widely used for deformable object representation in this paper. The proposed method uses a parallel algorithm and data structure to reduce collision detection cost through GPU-based curling algorithm using AABB-Octree structure. In this paper, we prove the effectiveness of the proposed method by comparing the intersection test of all triangle pairs in parallel. The results of experimental tests show that the proposed method improves the performance by about 24% on average. Therefore, it is expected that the proposed method can improve the performance of real-time simulation for deformable objects.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.9
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• pp.3-11
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• 2013

Recently, a plenty of researches have been conducted using the massively parallel processing of GPU for the implementation of communication system. In this paper, we tried to reduce software simulation time applying GPU with sliding block method to Viterbi decoder in DVB-T system which is one of European DTV standards. First of all, we implement DVB-T system by CPU and estimate cost time whereby the system processes one OFDM symbol. Secondly, we implement Viterbi decoder by software using NVIDIA's massive GPU processor. In our work, stream process method is applied to reduce the overhead for data transfer between CPU and GPU, as well as coalescing method to lower the global memory access time. In addition, data structure design method is used to maximize the shared memory usage. Consequently, our proposed method is approximately 11 times faster in 2K mode and 60 times faster in 8K mode for the process in Viterbi decoder.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.4
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• pp.243-248
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• 2012

In the information retrieval systems like vector model implementation and document clustering, document similarity calculation takes a great part on the overall performance of the system. In this paper, GPU parallelism has been explored to enhance the processing speed of document similarity calculation in a CUDA framework. The proposed method increased the similarity calculation speed almost 15 times better compared to the typical CPU-based framework. It is 5.2 and 3.4 times better than the methods by using CUBLAS and Thrust, respectively.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.181-182
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• 2015

모바일 기기의 보급률과 성능이 급속도로 성장하면서 모바일 기기에서의 비디오 소비 또한 크게 증가하였다. 하지만, 전력과 공간을 줄이기 위해 설계된 모바일 플랫폼은 데스크톱 플랫폼과 비교하여 성능의 한계가 존재한다. 따라서 대용량 비디오 처리를 위해 SIMD 아키텍쳐를 이용하는 임베디드 GPU를 활용하여 이와 같은 한계를 극복하기 위한 고속화 연구가 많이 진행되고 있다. 저장된 데이터를 활용하는 영상처리는 GPU 뿐만 아니라 CPU가 반드시 함께 이용되어야 하며, 모바일 환경에서의 이기종 컴퓨팅 시스템은 프로세서 사이의 낮은 전송속도와 이로 인한 대기시간, 모바일 운영체제가 지원하는 데이터 형태의 필수적인 사용 등의 구조적 단점이 존재한다. 본 논문에서는 임베디드 GPU를 활용한 영상처리 고속화를 위해 임베디드 CPU측에서 병렬처리를 이용하여 앞서 설명한 단점들을 극복하고 실험결과로 모바일 이기종 컴퓨팅 구조에서 임베디드 CPU 활용이 전체적인 연산 효율을 증가시키는 결과를 보였다.

• 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.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.25 no.2
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• pp.251-254
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• 2014

In this paper, we studied a technique of extracting a Frequency Hopping(FH) signal for analysis using high-speed parallel processing structure. Unlike fixed frequency signal, FH signal is difficult to detect and analyze because FH systems use many random frequencies instead of a single carrier frequency. To solve this problem we designed a method that analyze FH signal using high-speed parallel processing. In order to apply parallel processing, we use CUDA using GPU and compare single processing with prarallel processing. As a result, using CUDA on a GPU is about 8.53 times faster than single processing.

• Review of KIISC
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• v.20 no.6
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• pp.43-50
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• 2010

병렬처리를 이용한 GPU(그래픽 프로세싱 유닛)의 연산 능력이 날이 갈수록 고속화됨에 따라 GPU에 대한 관심이 높아지고 있다. GPU는 다중 쓰레드 처리가 가능하도록 CPU보다 수십 배 많은 멀티코어로 구성되어 있으며 이 각각의 코어는 맹렬 프로그래밍이 가능하도록 처리 결과를 공유할 수 있다. 최근 해외에서 이러한 GPU의 연산 능력을 이용한 해쉬인증 공격의 효과가 다수 입증되었으며 패스워드 기반의 인증 방식이 보편화 되어있는 국내에서도 GPU를 이용한 인증 공격이 시도되고 있다. 본 논문에서는 국내 금융권에서 사용되고 있는 공인인증서의 개인키 복호화 과정을 GPU내에서 고속 수행이 가능하도록 개선하고, 이를 바탕으로 패스워드 무차별 대입 공격을 시도하여 공인 인증서에 사용되는 패스워드가 보안의 안전지대만이 아님을 보인다. 또한 날로 발전하는 하드웨어의 연산속도에 맞추어 공인인증서 등에 보편적으로 사용되는 패스워드 정책의 개선 방안을 제시한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.6
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• pp.1151-1156
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• 2017

It is common to achieve lower performance in traversing tree data structures in GPU than one expects. In this paper, we analyze the reason of lower-than-expected performance in GPU tree traversal and present that the warp divergences is caused by the branch instructions ("if${\ldots}$ else") which appear commonly in tree traversal CUDA codes. Also, we compare the parallel shifted sort algorithm which can reduce the number of warp divergences with a kd-tree CUDA implementation to show that the shifted sort algorithm can work faster than the kd-tree CUDA implementation thanks to less warp divergences. As the analysis result, the shifted sort algorithm worked about 16-fold faster than the kd-tree CUDA implementation for $2^{23}$ query points and $2^{23}$ data points in $R^3$ space. The performance gaps tend to increase in proportion to the number of query points and data points.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.7-9
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• 2012

CPU는 싱글 코어 구조에서 클록 속도를 높여 성능을 향상 시키려는 노력을 해왔으나 한계에 도달하자 하나의 칩에 코어를 여러 개 둔 멀티코어 형태로 발전하였다. CPU의 성능 향상을 위해 이제는 3D그래픽을 연산처리하기 위해 만들어진 GPU와 결합하기에 이르렀다. CPU와 GPU의 결합은 CPU간의 결합보다 훨씬 더 좋은 성능을 보였고 전력의 사용량도 더 적었으며 비용면에서도 경제적이라는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 CPU와 GPU의 Heterogeneous multicore상에서 성능을 최적화하기 위해 기존의 병렬화 모델을 조합하고 최적화를 시도하였다. CPU상에서는 성능 향상을 위해 기존의 병렬 프로그램 모델인 SIMD와 공유메모리 병렬 프로그래밍 모델 그리고 메시지 패싱 병렬 프로그래밍 모델을 조합하는 실험을 했다. GPU에서는 CUDA를 최적화 하였다. 이렇게 CPU와 GPU를 최적화하고 조합하여 고성능 연산을 요구하는 어플리케이션을 위한 Heterogeneous multicore 성능 최적화 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.9-10
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• 2013

영상의 스크래치 탐지는 프레임 간 화소 데이터의 비교에 있어서 많은 처리 시간을 필요로 한다. 본 논문은 스크래치 탐지 알고리즘이 GPU에서 수행할 수 있도록 병렬 설계를 제안하고, 국가 기록원 소장 디지털화 영상에 대해 실험하였다. 실험에서 제안하는 방법은 순차적 스크래치 탐지 방법과 비교하여 약 5배의 처리 시간을 단축했으며, 탐지율은 각 방법 모두 60% 정도로 유사함을 보였다.