본 연구에서는 일반적으로 R,G,B 색 평면의 높은 상관관계를 이용하여 컬러 복원을 시도하던 기존의 방법의 문제점을 정의하고, DCGAN을 활용한 디모자이킹에 관한 연구를 소개한다. 약 2000장의 $256{\times}256$ 이미지를 학습데이터를 이용하였다. 보다 나은 결과를 위하여 R,G,B 색상 채널에 따라 각각의 네트워크를 구성하고 학습하였다. 제안 방법은 Intel Core i7-7770 CPU(3.60GHz), 16GB Memory,NVIDIA GeForce GTX1080Ti 구성의 Laptop에서 진행하였고, 평균 PSNR 22.5dB 정도의 성능을 보인다.
배양실험을 바탕으로 다양한 수온과 염분 조건에서 유독 와편모조류 Alexandrium pacificum (LIMS-PS-2611)의 생장속도와 마비성 패독(PST)의 변화를 조사하였다. A. pacificum는 수온 25℃, 염분 30 psu 조건에서 최대생장속도를 보였으며, 최대생장속도의 70% 이상은 수온 20~25℃, 염분 25~35 psu 구간에서 나타났다. A. pacificum 체내의 PST 주요성분은 N-sulfocarbamoyl계의 C1+2와 GTX5이었으며, 미량성분은 carbamate계의 neoSTX이었다. 수온과 염분에 따른 독함량의 변화를 보면, A. pacificum는 수온 20℃, 염분 30 psu의 조건에서는 비교적 낮은 독 함량을 보였다. 염분의 증가에 따라 독 함량이 증가하는 경향을 나타냈다. 그러나 최대생장속도를 보였던 수온과 염분 조건에서는 낮은 독 함량을 보였다. 따라서 6월 수온이 20-25℃ 범위일 때 발생하는 이매패류 독화현상은 A. pacificum에 의한 영향일 가능성이 있다.
홀로그램을 생성하기 위해서 많은 양의 계산을 필요하기 때문에 고속 홀로그램 생성 방법이 필요하다. 본 논문에서는 다중 프로세서와 다중 GPGPU의 스케줄링을 이용하여 고속화 하는 방법을 제안하고 구현하였다. 다중 프로세서를 이용하여 입력과 출력부분을 나누어 동기화 동작을 줄이고, 버퍼를 이용하여 커널과 커널 사이의 대기 시간을 줄일 수 있도록 스케줄링 하였다. nVidia사의 GTX680(Kepler구조) 2개를 이용하여 구현하였을 때, 이전 연구에서 제안한 방법에 비하여 약 70% 정도 계산시간을 줄일 수 있다.
양 방향성 필터는 이미지표면 평탄화와 잡음제거에 좋은 성능을 보이지만 특유의 연산 복잡도로 인하여 연산 시간이 오래 걸린다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 고도의 병렬수행을 바탕으로 하는 그래픽연산장치(GPU)에 적합하도록 수정된 효율적인 양 방향성 필터를 NVIDIA 의 CUDA 를 사용하여 GTX 285 GPU 에서 구현하였다. 영상의 전 영역을 참조하는 대신 인접하고 연속된 영역으로의 근사화, 적은 메모리 사용량, 빠른 접근속도를 가지며 충돌이 최소화된 공유메모리 버퍼, Warp 를 고려한 병합된 메모리 접근방법을 바탕으로 병렬화 하였다. 그 결과, 같은 방식의 순차실행 알고리즘 대비 최소 약 34 배에서 최대 약 76 배의 속도 개선과 30dB 내외의 PSNR 을 갖는 양 방향성 필터를 구현할 수 있었다.
도심지 지상공간의 포화로 인한 지하공간 개발은 지속적으로 증가하고 있으며, 지하공간은 교통, 상하수도, 통신구, 전력구 및 각종 복합 문화 공간으로 활용되고 있다. 지하공간을 굴착하는 대표적인 방법으로 국내에서는 NATM (New Austrian Tunneling Method)과 같은 화약을 이용한 발파 공법이 주로 사용되어왔다. 하지만, 발파 공법은 터널 굴착 시 진동과 소음을 유발하기 때문에 굴착 인근 지역 주민들의 민원이 많이 발생한다. 최근 도심지 대심도 지하공간 굴착공사가 증가하고 있어 발파 진동과 소음 저감을 위한 근본적인 노력과 기술이 필요로 되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 GTX-A 노선 일부구간의 현장 발파 진동 계측자료 및 지반조사자료와 설계자료를 활용하여 동일 발파, 터널조건에서 심도에 따른 발파 진동 변화를 수치해석을 통해 예측하고자 한다. 또한 발파 위치 직상부로부터의 이격거리에 따라 발파 진동의 감소 경향을 분석하여 주택가와 같은 인구 밀집 지역으로부터 필요한 이격거리를 제시하고자 한다.
최근 근접 치료에서 방사선 차폐막을 사용하여 선량 분포를 변조하여 선량을 전달하는 정적 및 동적 변조 근접 치료 방법이 개발됨에 따라 새로운 방향성 빔 세기 변조 근접 치료에 적합한 역방향 치료 계획 및 치료 계획 최적화 알고리즘에서 선량 계산에 필요한 파라미터 및 데이터의 양이 증가하고 있다. 세기 변조 근접 치료는 방사선의 정확한 선량 전달이 가능하지만, 파라미터와 데이터의 양이 증가하기 때문에 선량 계산에 필요한 경과 시간이 증가한다. 본 연구에서는 선량 계산 경과 시간의 증가를 줄이기 위해 그래픽 카드 기반의 CUDA 가속 선량 계산 알고리즘을 구축하였다. 계산 과정의 가속화 방법은 관심 체적의 시스템 행렬 계산 및 선량 계산의 병렬화를 이용하여 진행하였다. 개발된 알고리즘은 모두 인텔(3.7GHz, 6코어) CPU와 단일 NVIDIA GTX 1080ti 그래픽 카드가 장착된 동일한 컴퓨팅 환경에서 수행하였으며, 선량 계산 시간은 디스크에서 데이터를 불러오고 전처리를 위한 작업 등의 추가 적으로 필요한 시간은 제외하고 선량 계산 시간만 측정하여 평가하였다. 그 결과 가속화된 알고리즘은 CPU로만 계산할 때보다 선량 계산 시간이 약 30배 단축된 것으로 나타났다. 가속화된 선량 계산 알고리즘은 적응방사선치료와 같이 매일 변화되는 어플리케이터의 움직임을 고려하여 새로운 치료 계획을 수립해야 하는 경우나 동적 변조 근접 치료와 같이 선량 계산에 변화되는 파라미터를 고려해야 하는 경우 치료 계획 수립 속도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
This paper presents a study on a high-performance design for a block cipher algorithm implemented on modern many-core graphics processing units (GPUs). The recent emergence of VLSI technology makes it feasible to fabricate multiple processing cores on a single chip and enables general-purpose computation on a GPU (GPGPU). The GPU strategy offers significant performance improvements for all-purpose computation and can be used to support a broad variety of applications, including cryptography. We have proposed an efficient implementation of the encryption/decryption operations of a block cipher algorithm, SEED, on off-the-shelf NVIDIA many-core graphics processors. In a thorough experiment, we achieved high performance that is capable of supporting a high network speed of up to 9.5 Gbps on an NVIDIA GTX285 system (which has 240 processing cores). Our implementation provides up to 4.75 times higher performance in terms of encoding and decoding throughput as compared to the Intel 8-core system.
마비성 패류독(Paralytic Shellfish Poison, PSP)에 의하여 독화된 패류의 유효이용에 대한 자료를 제공하고자 독화된 진주담치의 중장선 균질육, 0.1N HCI로 추출한 조독소 용액, 중장선으로부터 정제한 gonyautoxin(GTX) group 과 saxitoxin(STX) group 등 4가지 형태의 PSP 독소에 대한 내열성을 조사하였다. 독화된 진주담치의 중장선육 균지액, 산추출 조독소액, GTX group, STX group, STX group 등 4종류의 반응속도 상수는 $120^{\circ}C$에서 $3.28{\times}10^{-2},\;1.20{\times}10^{-2},\;5.88{\times}10^{-2},\;2.58{\times}10^{-2}$이었으며 4종류의 독소 중 0.1 N HCl로 추출한 조독소용액의 D-value가 가장 높았다. 반응속도 상수를 이용한 살균 온도 산정에 있어서, 최초 독력이 $200\;\mu\textrm{g}/100g$인 독화된 진주 담치육의 경우, 독력을 마비성 패류독 규제치인 $80\;\mu\textrm{g}/100g$으로 감소시키는데는 $90^{\circ}C$에서는 약 129분, $100^{\circ}C$에서는 약 82분, $110^{\circ}C$에서는 약 48분, $120^{\circ}C$에서는 약 28분 걸렸다. 이러한 결과는 최초 독력이 $200\;\mu\textrm{g}/100g$인 패류의 경우, 통조림 살균공정 후 잔존 독력이 규제치인 $80\;\mu\textrm{g}/100g$ 이하로 감소시키는 데에는 현재의 살균조건($115^{\circ}C$, 70분) 으로는 충분하다는 것을 입증한다.
General Purpose Graphic Processing Unit (GPGPU) computing is a technique that utilizes the high-performance many-core processors of high-end graphic cards for general-purpose computations such as 3D graphics, video/image processing, computer vision, scientific computing, HPC and many more. GPGPUs offer a vast amount of raw computing power, but programming is extremely challenging because of hardware idiosyncrasies. The open computing language (OpenCL) has been proposed as a vendor-independent GPGPU programming interface. OpenCL is very close to the hardware and thus does little to increase GPGPU programmability. In this paper we present how a set of digital camera image signal processing (ISP) filters can be realized efficiently on GPGPUs using OpenCL. Although we found ISP filters to be memory-bound computations, our GPGPU implementations achieve speedups of up to a factor of 64.8 over their sequential counterparts. On GPGPUs, our proposed optimizations achieved speedups between 145% and 275% over their baseline GPGPU implementations. Our experiments have been conducted on a Geforce GTX 275; because of OpenCL we expect our optimizations to be applicable to other architectures as well.
Recently the attention on digital hologram that is regarded as to be the final goal of the 3-dimensional video technology has been increased. Digital hologram is calculated by modeling the interference phenomenon between an object wave and a reference wave. The modeling for digital holograms is called by computer generated hologram (CGH) Generally, CGH requires a very large amount of calculation. So if holograms are generated in real time, high-speed method should be needed. In this paper, we analyzed CGH equation, optimized it for mapping general purpose graphic processing unit (GPGPU), and proposed a optimized CGH calculation technique for GPGPU by resource allocation and various experiments which include block size changing, memory selection, and hologram tiling. The implemented results showed that a digital hologram that has $1,024{\times}1,024$ resolution can be generated during approximately 24ms, using 1K point clouds. In the experiment, we used two GTX 580 GPGPU of nVidia Inc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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