When using a computer vision system for a measurement, the geometrically distorted input image usually restricts the site and size of the measuring window. A geometrically distorted image caused by the image sensing and processing hardware degrades the accuracy of the visual measurement and prohibits the arbitrary selection of the measuring scope. Therefore, an image calibration is inevitable to improve the measuring accuracy. A calibration process is usually done via four steps such as measurement, modeling, parameter estimation, and compensation. In this paper, the efficient error calibration technique of a geometrically distorted input image was developed using a neural network. After calibrating a unit pixel, the distorted image was compensated by training CMLAN(Cerebellar Model Linear Associator Network) without modeling the behavior of any system element. The input/output training pairs for the network was obtained by processing the image of the devised sampled pattern. The generalization property of the network successfully compensates the distortion errors of the untrained arbitrary pixel points on the image space. The error convergence of the trained network with respect to the network control parameters were also presented. The compensated image through the network was then post processed using a simple DDA(Digital Differential Analyzer) to avoid the pixel disconnectivity. The compensation effect was verified using known sized geometric primitives. A way to extract directly a real scaled geometric quantity of the object from the 8-directional chain coding was also devised and coded. Since the developed calibration algorithm does not require any knowledge of modeling system elements and estimating parameters, it can be applied simply to any image processing system. Furthermore, it efficiently enhances the measurement accuracy and allows the arbitrary sizing and locating of the measuring window. The applied and developed algorithms were coded as a menu driven way using MS-C language Ver. 6.0, PC VISION PLUS library functions, and VGA graphic functions.
Since the development of Graphic Processing Unit (GPU) in 1999, the development speed of GPUs has become much faster than that of CPUs and currently, the computational power of GPUs exceeds CPUs dozens and hundreds times in terms of decimal calculations and costs much less. Owing to recent technological development of hardwares, general-purpose computing and utilization using GPUs are on the rise. Thus, in this paper, we have identified the elements to be considered for the Smart Grid Security. Focusing on a Performance Improvement of the Basic Algorithm for the Stateful Inspection to Detect DDoS Attacks using CUDA. In the program, we compared the search speeds of GPU against CPU while they search for the suffix trees. For the computation, the system constraints and specifications were made identical during the experiment. We were able to understand from the results of the experiment that the problem-solving capability improves when GPU is used. The other finding was that performance of the system had been enhanced when shared memory was used explicitly instead of a global memory as the volume of data became larger.
This study presents a new method to computes analytical fragility curves of a structure subject to tsunami waves. The method uses dynamic analysis at each stage of the computation. First, the smooth particle hydrodynamics (SPH) model simulates the propagation of the tsunami waves from shallow water to their impact on the target structure. The advantage of SPH over mesh based methods is its capability to model wave surface interaction when large deformations are involved, such as the impact of water on a structure. Although SPH is computationally more expensive than mesh based method, nowadays the advent of parallel computing on general purpose graphic processing unit overcome this limitation. Then, the impact force is applied to a finite element model of the structure and its dynamic non-linear response is computed. When a data-set of tsunami waves is used analytical fragility curves can be computed. This study proves it is possible to obtain the response of a structure to a tsunami wave using state of the art dynamic models in every stage of the computation at an affordable cost.
컴퓨터 생성 홀로그램(CGH: computer generated hologram) 기법은 기존의 홀로그램의 광학적 장치의 단점을 보완하여 범용 컴퓨터에서 홀로그램을 생성할 수 있도록 하는 기술이다. CGH는 입력으로 주어지는 물체의 3차원 정보와 출력으로 나오는 디지털 홀로그램의 해상도에 따라 그 연산량이 결정 된다. CGH는 단순하고 반복적인 수학적 계산을 통하여 디지털 홀로그램을 생성하게 되는데, 기존의 연구들에서는 GPU(graphic processing unit)를 이용하여 알고리즘들을 병렬적으로 처리한다. 본 논문에서는 기존연구에서 쓰인 GPU를 이용한 CGH을 개선하여 GPU가 장착되지 않은 상용 컴퓨터에서 GPU가 장착된 다른 컴퓨터들의 연산 자원을 활용하여 CGH를 수행 할 수 있는 프로그램의 개발 방법을 제안 한다. 본 시스템은 GPU가 요구되지 않는 한 개의 서버 컴퓨터와 GPU가 장착된 다수의 클라이언트들로 구성되어 있다. 서버 측에서 물체의 3차원 정보를 입력 받아 각각의 클라이언트들에게 적절한 연산량을 분배하고, 각 클라이언트들은 이미 알려진 GPU 기반 CGH를 통하여 연산을 수행 한 뒤, 그 결과를 서버로 다시 전송하게 된다. 서버는 수신한 각 결과들을 누적하여 입력 받은 물체에 대한 하나의 온전한 홀로그램을 생성할 수 있게 된다.
GPGPU의 높은 연산 처리 능력을 활용하여 길고 복잡한 계산을 하려는 시도가 많이 있다. GPGPU 프로그램의 특성상 host와 device 사이에 메모리 복사가 필요하다. 해당 메모리 복사 latency가 길 경우 프로그램의 성능에 많은 영향을 준다. 그래서 GPGPU를 활용한 프로그래밍은 최적화에 따른 성능 차이가 크다. 여러 개의 GPGPU 프로그램을 동시에 실행시키면 메모리 복사와 GPGPU 컴퓨팅이 중첩이 되어 메모리 복사 latency hiding 효과를 기대할 수 있다. 이 논문에서는 메모리 복사 latency hiding을 분석한다. 또 메모리 복사의 성능을 높이기 위해 pinned memory를 사용했을 경우의 제약 조건에 따른 성능 예측 모델링 및 알고리즘을 제안하고 이를 바탕으로 실행할 워크로드를 선택하면 41%의 성능 향상을 보인다.
본 논문에서는 단백질 분자 간의 인터페이스를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 분자가 반데르바스 (van der Waals) 반경을 갖는 구의 집합으로 표현될 때, 공간 상의 한 점 p로부터 분자까지의 거리는 p로부터 가장 가까운 구까지의 거리에 대응한다. 분자 인터페이스는 두 개의 분자에 대해 같은 거리에 있는 점들로 구성된다. 제안된 알고리즘은 공간을 복셀의 집합로 분할한뒤, 각 복셀을 지나는 구의 위치 정보를 저장하여 복셀맵 (voxel map)을 구성하였다. 복셀맵을 이용하여 한 점으로부터 분자까지의 거리를 계산하며, GPU (graphic processor unit)를 이용하여 병렬처리를 수행함으로써 효율적으로 인터페이스를 근사한다.
The inspection unit which is developed and used in this study, is processed the shape data from the CCD camera to seek welding bite section shape, and then calculated as a real dimension from measuring the value of each inspection item. The reason of measuring with the real in this study is came out from the image method which used for a long time, which is extricated the characteristic as the dimension of pixel by recognize pixel. The measurement method of the section shape is that we decide the thresholding value after we drew the histogram to binarizate the object. After that, we make flat the object to get rid of the noise and measure the shape of welded part through the boundarization of the object. The shape measurement is that measure the value of the welding part to adapt the actual operation program from using the ratio between the actual dimension of the standard specimen and the dimension of image, to measure the ratio between the actual product and the camera image. The inspection algorithm which estimates the quality of welded product is developed and also, the software GUI(Graphic User Interface) which processes the automatic test function of the inspection system is developed. We make the foundation of the inspection automatic system and we will help to apply other welding machine.
Increasing the number of GPU (Graphic Processor Unit) cores, the studies on High Performance Computing Platform using GPU have actively been made in recent. This trend has led to the development of GPGPU (General Purpose GPU) and CUDA (Compute Unified Device Architecture) Framework. In this paper, we explain the many benefits of the GPU based system, and propose the ICIDF(Identify Compute-Intensive Data set and Function) methodology to apply GPU technology to legacy military information system for performance improvement. To demonstrate the efficiency of this methodology, we applied this method to AES CPU based program obtained from the Internet web site. Simply changing the data structure made improved the performance of AES program. As a result, the performance of AES based GPU program is improved gradually up to 10 times. Depending on the developer's ability, additional performance improvement can be expected. The problem to be solved is heat issue, but this problem has been much improved by the development of the cooling technology.
은하단에 속한 은하들의 광도함수에 의하면, 어두운 은하들(MB>-18,확인요망)의 수가 이 론적 예측에 비해 현저하게 적게 관측된다. 우리는 이와 같은 "어두운 은하들의 결핍 현상"을 설명하기위해 은하단 간의 충돌/병합과 같은 역학적 기원론을 제시하고자 한다. 본 연구는 은하단 간의 충돌/병합 과정에서 비교적 작은 질량의 은하들이 은하단의 중력적 구속에서 벗어날 가능성이 높다는 점에 착안하였다. 이러한 가능성을 검증하기 위해 (ㄱ) 우주론적 다. 체수치모사의 방법을 활용하고, (ㄴ) 유체수치모사에서 도입하여 발전시킨 "어떤 주어진 입자로부터 N번째 떨어진 입자의 거리 분석(N-th Particle)"이라는 새로운 방법으로 다체입자들의 공간분포 해석을 시도하였다. 이러한 방대한 자료를 효과적으로 분석하기 위해, GPU(Graphic Processing Unit)를 기반으로 설계된 분석 알고리즘을 독자 개발하였다.
In the steel industry, the detection of tiny defects including its 3D characteristics on steel surfaces is very important from the point of view of quality control. A multi-spectral photometric stereo method is an attractive scheme because the shape of the defect can be obtained based on the images which are acquired at the same time by using a multi-channel camera. Moreover, the calculation time required for this scheme can be greatly reduced for real-time application with the aid of a GPU (Graphic Processing Unit). Although a more reliable shape reconstruction of defects can be possible when the numbers of available images are increased, it is not an easy task to construct a camera system which has more than 3 channels in the visible light range. In this paper, a new 6-channel camera system, which can distinguish the vertical/horizontal linearly polarized lights of RGB light sources, was developed by adopting two 3-CCD cameras and two polarized lenses based on the fact that the polarized light is preserved on the steel surface. The photometric stereo scheme with 6 images was accelerated by using a GPU, and the performance of the proposed system was validated through experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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