해무 제거는 컴퓨터 비전과 영상처리 분야에서 상당히 중요하게 다루고 있는 분야이다. 해무 혹은 안개제거 기술은 자동 제어 시스템, CCTV, 영상인식 등과 같은 여러 분야에서 사용되고 있다. 이와 같이 컬러 영상의 해무 제거 기술이 다양하게 연구되고 있고 특히 Dark Channel Prior (DCP) 기술을 이용한 방법이 가장 활발하게 이용되고 있다. 본 논문에서는 DCP 알고리즘을 적용하여 해무를 빠르고 효율적으로 제거하는 기술을 소개한다. 이 기술은 GPU를 기반으로 구현한다. 병렬 프로그래밍과 최적화 과정을 거쳐 약 250배 정도의 연산속도를 빠르게 개선하였다. 이를 위해 기존의 프로그램 일부분을 몇 가지 과정을 거쳐 병렬화와 최적화 과정을 수행하였다. 제안한 GPU 프로그래밍 알고리즘과 구현결과는 선박의 안전항해, 지형조사, 지능형 자동차 등과 같은 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
자바스크립트 상에서 높은 연산량을 처리하기 위해 제안된 WebCL은 불특정 클라이언트 환경에서 실행되므로 개별 클라이언트에서 애플리케이션의 성능 평가 작업이 중요하다. 현재 다양한 프로파일러들이 서비스 되고 있지만 WebCL을 위한 프로파일러는 아직 개발되어있지 않다. 본 논문에서는 웹 이기종 병렬컴퓨팅 언어인 WebCL 기반으로 구현된 애플리케이션의 성능 평가 및 GPU 상태 정보를 모니터링 하기 위한 프로파일러를 설계 및 구현하여 소개한다. 본 프로파일러를 통하여 사용자는 WebCL 기반 애플리케이션의 수행시간 및 메모리 읽기/쓰기 시간을 알 수 있고, GPU 디바이스의 소비 전력, 현재 온도, 클락 속도 등 현재 상태를 실시간 모니터링할 수 있다.
알파벳 ${\Sigma}$로 구성된 길이가 각각 m, n인 두 문자열 X, Y가 주어졌을 때, X, Y의 확장편집거리는 동적프로그래밍을 이용하여 O(mn) 시간과 공간을 계산할 수 있다. 최근 m개의 쓰레드를 이용하여 O(m+n) 시간과 O(mn) 공간을 사용하여 X, Y의 확장편집거리를 계산하는 병렬알고리즘이 제시되었다. 본 논문에서는 GPU의 공유메모리를 활용하여 수행시간을 개선한 병렬알고리즘을 제시한다. 실험 결과, 개선된 병렬알고리즘이 기존의 병렬알고리즘보다 약 19~25배 이상 빠른 수행시간을 보였다.
GPU의 병렬성과 연산능력을 일반적인 공학적 문제 해결에 적용하는 GPGPU 컴퓨팅에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 비디오 압축과정에는 많은 양의 화소 데이터에 동일하게 반복되는 연산을 수행하는 알고리즘이 많이 적용되므로 GPGPU를 통한 고속 병렬 계산의 응용 분야로 매우 적합하다. H.264/AVC는 비디오를 압축하는 가장 최신의 국제표준으로 여러 제품군과 서비스에 대한 적용되어 시장에서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 GPGPU의 응용 분야로 주목 받고 있는 비디오 압축 분야에 대한 적용으로 H.264/AVC의 화면내 예측 모드 결정과정에 GPGPU 병렬 프로그래밍을 적용하여 예측 모드 결정 속도를 향상하는 방법을 제안한다. GPU상에서의 데이터 병렬처리를 위해 CUDA C언어를 사용하였으며, CPU상에서의 연산은 C언어를 사용하여 구현되었다. GPU상에서 프레임 전체에 대한 화면내 예측 모드를 병렬적으로 결정함으로써 이에 소요되는 시간을 줄여 줄 수 있었다. 실험결과 GPU상에서 병렬적으로 예측 모드를 결정할 때 Full-HD급 영상에서 약 2.8배 정도의 속도 향상을 확인할 수 있었다. 향후 GPGPU 병렬 프로그래밍을 화면 내 예측뿐만 아니라 반복되는 연산을 수행하는 다른 알고리즘에도 적용하여 부호화기의 계산 부담을 덜어준다면 고속 실시간 비디오 압축 부호기 개발이 더욱 용이해 질것으로 기대된다.
This paper presents a fast feature extraction method for autonomous mobile robots utilizing parallel processing and based on OpenMP, SSE (Streaming SIMD Extension) and CUDA programming. In the first step on CPU version, the algorithms and codes are optimized and then implemented by parallel processing. The parallel algorithms are debugged to maintain the same level of performance and the process for extracting key points and obtaining dominant orientation with respect to key points is parallelized. After extraction, a parallel descriptor via SSE instructions is constructed. And the GPU version also implemented by parallel processing using CUDA based on the SIFT. The GPU-Parallel descriptor achieves an acceleration up to five times compared with the CPU-Parallel descriptor, but it shows the lower performance than CPU version. CPU version also speed-up the four and half times compared with the original SIFT while maintaining robust performance.
Virtual reality technology has been widely used in the field of nuclear and radiation safety, dose rate computing in virtual environment is essential for optimizing radiation protection and planning the work in radioactive-controlled area. Because the CPU-based gamma dose rate computing takes up a large amount of time and computing power for voxelization of volumetric radioactive source, it is inefficient and limited in its applied scope. This study is to develop an efficient gamma dose rate computing code and apply into fast virtual simulation. To improve the computing efficiency of the point kernel algorithm in the reference (Li et al., 2020), we design a GPU-based computing framework for taking full advantage of computing power of virtual engine, propose a novel voxelization algorithm of volumetric radioactive source. According to the framework, we develop the GPPK(GPU-based point kernel gamma dose rate computing) code using GPU programming, to realize the fast dose rate computing in virtual world. The test results show that the GPPK code is play and plug for different scenarios of virtual simulation, has a better performance than CPU-based gamma dose rate computing code, especially on the voxelization of three-dimensional (3D) model. The accuracy of dose rates from the proposed method is in the acceptable range.
그래픽 처리장치(GPU)는 병렬적인 정보를 포함하는 문제를 해결하는데 이상적이다. 본 연구에서는 GPU 는 입자동역학과 함께 다물체 동역학 시뮬레이션을 효율적으로 수행하기 위해 사용되었다. 수치계산을 위해서 HHT 암시적 적분 알고리즘이 사용되었다. 입자들 사이의 접촉을 판별하기 위해서 공간 분할 알고리즘과 입자 거동 해석법으로 이산 요소법(DEM)이 사용되었다. 개발된 다물체 동역학 프로그램은 해는 ADAMS 프로그램의 결과와 비교 검증하였다. CPU 기반의 순차해석 프로그램과 GPU 기반 병렬 프로그램은 입자의 수에 따른 수치계산 효율성을 알아보기 위해 서로 비교되었으며, 입자의 수가 많아질수록 계산시간은 단축되었다. 본 예제에서 입자의 수가 1,300 개일 때, 순차 해석 프로그램보다 병렬 프로그램이 약 5 배 가량 빠른 계산 속도를 보였다.
Current geometric modeling and analysis are commonly based on B-Rep modeling and a finite elements method respectively. Furthermore, it is difficult to represent an object whose material property is heterogeneous using the B-Rep method because the B-Rep is basically used for homogeneous models. In addition, meshes are required to analyze a property of a model when the finite elements method is applied. However, the process of generating meshes from B-Rep is cumbersome and sometimes difficult especially when the model is deformed as time goes by because the topology of deforming meshes are changed. To overcome those problems in modeling and analysis including homogeneous and heterogeneous materials, we suggest a unified modeling and analysis method based on implicit representation of the model using R-function which is suggested by Rvachev. For implicit modeling of an object a distance field is approximated and blended for a complex object. Using the implicit function mesh-free analysis is possible where meshes are not necessary. Generally mesh-free analysis requires heavy computational cost compared to a finite elements method. To improve the computing time of function evaluation, we utilize GPU programming. Finally, we give an example of a simple pipe design problem and show modeling and analysis process using our unified modeling and analysis method.
본 논문에서는 양안식 3차원 디스플레이 장치에 사용가능한 실시간 가상시점 영상을 생성방법을 제안한다. 제안하는 방법은 변이 탐색 (disparity estimation) 과정에서 중복되거나 불필요한 계산을 제거하기 위해, 변이맵 탐색 위치를 가상시점과 동일한 위치로 설정한다. 또한, 전역 방법을 사용한 변이맵 탐색 과정은 정확도는 높지만 복잡한 계산량이 문제이기 때문에 최적화 과정에서 변이값이 수렴하는 위치를 탐색하고 정보 갱신을 멈추는 방법을 사용하였다. 이렇게 얻어진 가상시점의 변이맵은 실제 참조가 가능한 영역인지 판단하는 수렴 조건 판단 (convergence check) 절차를 거쳐 영상을 합성한다. 영상 합성을 위한 모든 과정은 실시간 처리를 위하여 단일 명령 복수 쓰레드 (Single Instruction Multiple Threads) 구조인 그래픽 처리장치(GPU)를 활용한 프로그래밍을 통해 고속화를 이루었다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 합성 영상의 화질을 유지하면서도 실시간으로 가상시점 영상을 합성한 것을 확인할 수 있었다.
최근, ARM Mali와 같은 여러 임베디드 프로세서들이 OpenCL과 같은 GPGPU 프레임워크를 지원함에 따라 기존 PC 환경에서 활용되던 GPGPU 기술이 임베디드 시스템 영역으로 확대 되고 있다. 그러나 임베디드 시스템은 PC와는 상이한 구조를 갖으며, 저전력이나 실시간성과 같은 성능이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 임베디드 GPGPU환경에서 AES 암호화 알고리즘을 개방형 범용 병렬 컴퓨팅 프레임워크인 OpenCL을 사용하여 구현하고 이를 CPU만을 이용한 구현과 비교한다. 실험결과, 1000KByte의 데이터 사이즈의 128비트 AES 암호화 시에 OpenCL을 사용하여 GPU로 병렬 처리하는 것이 OpenMP를 사용하여 CPU상에서 병렬 처리한 방식보다 응답 시간은 최대 1/150, 에너지 소비량은 최대 1/290로 감소함을 확인하였다. 또한 호스트와 GPU 디바이스 간에 메모리를 공유하는 임베디드 구조의 특성에 최적화하여 메모리 복제를 하지 않는 기법을 적용하는 경우 응답시간과 에너지 소비량에서 최대 100% 이상의 추가적인 성능개선을 이룰 수 있었으며, 연구에서 사용한 데이터의 크기에 비례하여 더 높은 성능의 개선이 나타나는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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