3차원 입체 영상을 디스플레이에 출력하려면, 여러 시점에서의 영상 정보가 필요하다. 여러 시점의 영상을 얻을 수 있는 가장 기본적인 방법은, 필요로 하는 시점의 개수와 동일 한 수의 카메라를 사용하는 것이다. 하지만 이를 위해서는 카메라간의 동기화 와 방대한 데이터 처리 및 전송 등의 현실적인 문제가 해결되어야 한다. 이러한 현실적인 문제를 해결하기 위해서 연구되고 있는 방법이 한정된 시점 영상을 이용하여 여러 중간 시점 영상을 생성하는 영상 기반의 임의 시점 합성 방법이다. 본 논문에서는 두 개의 기준 시점 영상과 각각의 깊이 정보가 주어줬음을 가정하고 주어진 정보를 바탕으로 이중의 순차적인 전방 사상을 통하여 목표로 하는 여러 다중 시점의 영상을 동시에 합성하는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 좌우 기준 시점 영상의 평행 이동으로 가상 시점 영상을 생성 할 수 있으며, 평행 이동은 시점의 거리에 비례한 행렬간의 관계로 나타난다. 따라서 이중의 순차적인 전방 사상이라 함은 좌우 시점에서 가상 시점 거리에 따른 관계식을 통한 순차적인 양안 시점의 평행 이동을 의미한다. 이 때 전방 사상을 통해 생성되는 가상 시점 영상과 기준 시점 영상간의 기하관계가 시점간 거리에 비례하여 반복적이므로 이를 GPU 프로그래밍을 통해 병렬 처리를 통해 고속화 하는데 초점을 맞추었다.
최근 모바일 기기에 3차원 그래픽 디지털 콘텐츠들이 증가함에 따라 휴대용 기기에 적합한 3차원 그래픽 가속기의 연구와 설계는 점점 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 저전력 3차원 그래픽 파이프라인에 적합한 효율적인 클리핑 구조를 제안한다. 많은 연산 사이클과 연산기를 필요로 하는 클리핑 연산을 두 단계로 나누어서 기하변환 엔진에서는 컬링 정렬(cull and sort) 유닛으로 구현하고, 실질적인 클리핑은 스캔 변환(scan conversion)에서 구현한다. 즉, 스캔 변환 처리기를 구성하고 있는 변처리 (edge walk) 유닛에서 Y축 클리핑을 함께 수행하고 스팬처리 (span processing) 유닛에서 X축과 Z축 클리핑을 함께 수행한다. 제안하는 기하 변환 엔진의 컬링 정렬 유닛은 기존 클리핑 유닛에 비해 면적과 동작 사이클이 크게 줄었고 스캔 변환 처리기의 면적은 거의 증가하지 않아 전반적으로 동작 속도 및 동작 효율을 높였다. 제안하는 클리핑 구조를 적용한 3차원 그래픽 가속기는 Verilog-HDL을 이용하여 설계하고 FPGA를 이용하여 검증하였다.
JPEG is good for full color representation but is poor in quality of image because of the small size and the losing compression ways. GIF is a kind of format style made for image - transmission in Compuserve which is a method of PC communication in U. S. A and now is used in world wide web owing to the efficiency of file compression and transmission. But GIF only is used 256 colors, so the images in web has a poorer quality of colors effect to be compared with those of printed catalogues. Also there can be licence problems when the images is used for commercial uses because the possession is Compuserve. The PNG is a way that the total advantages of JPEG and GIF. PNG image file is a more skillful (bitmap display unit), shows a high quality image like TIFF image about, gives superior compression , a 10% to 30% represents full color, 256 color, gray like JPEG. GIF file which uses LZW compression file is a thing which pays licence, In other hands, PNG is free from licence and more skillful image processing method against image error, and it is possible to conserve the color information. Therefore, this treatise is about how various images which are utilized for commercial printings in web, can be made into PNG files about the compression file. And the representation of image by compared the G]U images with JPEG images as well as compression file and the representation of image the superiority of color representation. In addition, 1 check out how much ranges the PNG files are available for electronic publish printing.
We present a new ray-tracing code, "Odyssey", for the Kerr spacetime accelerated by the Graphics Processing Unit (GPU). Taking advantage of the ability of nVidia graphic cards to evaluate trajectories of a large amount of photon simultaneously, the code is two orders of magnitude as fast as the previous CPU-based code corresponding to the speed of few nanoseconds per photon per time step. In the light of the Graphic User Interface (GUI) powered by the GPU-enhanced 2D/3D displaying technique, DirectX, it is feasible for users to manipulate diverse results such as rotating and zooming in/out the trajectories of photon instantly near the black hole. Thus the Odyssey can serve as a tool not only for scientific but also for the educational purpose. We discuss possible applications in detail in light of several results such as the shape of the silhouette of a black hole, the shape of a hot spot orbiting a black hole, and 3D photon trajectories.
본 논문에서는 단백질 분자로부터 표면 원자를 효율적으로 발견하는 알고리즘을 제안한다. 표면 원자란, 주어진 probe solvent $P$가 단백질 분자와 충돌하지 않고 접한다고 가정할 때, $P$와 접할 수 있는 원자의 집합을 의미한다. 단백질 분자를 구성하는 원자들은 반데르바스 반경을 갖는 구의 집합으로 표현되며, probe solvent 역시 구로 대응된다. $P$의 반경에 대해 분자의 오프셋 곡면을 구하여 표면 원자를 발견하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 구의 오프셋 곡면에 대해 복셀 맵(voxel map)을 구성하여 효율적으로 분자의 오프셋 곡면을 구하며, GPU (graphic processor unit)를 활용한 병렬처리를 수행하여 최대 6,412개의 원자를 갖는 분자에 대해 42.87 millisecond 내에 표면 원자를 발견한다.
In this paper, we implement and evaluate the performance of a vector-based rasterization algorithm for 3D graphics by using a SIMD (single instruction multiple data) many-core processor architecture. In addition, we evaluate the impact of a data-per-processing elements (DPE) ratio that is defined as the amount of data directly mapped to each processing element (PE) within many-core in terms of performance, energy efficiency, and area efficiency. For the experiment, we utilize seven different PE configurations by varying the DPE ratio (or the number PEs), which are implemented in the same 130 nm CMOS technology with a 500 MHz clock frequency. Experimental results indicate that the optimal PE configuration is achieved as the DPE ratio is in the range from 16,384 to 256 (or the number of PEs is in the range from 16 and 1,024), which meets the requirements of mobile devices in terms of the optimal performance and efficiency.
컴퓨터의 그래픽 연산장치인 GPU는 그래픽 데이터의 연산뿐만 아니라 일반시스템 데이터를 처리할 수 있도록 발전되었으며, 3D 그래픽 관련 알고리즘이나 병렬 실행이 가능한 코드에 대해서는 CPU 보다 우수한 성능을 보여주고 있다. CPU 기반으로 제작된 일반적인 알고리즘을 GPU에서 실행하기 위해서는, GPU 시스템의 아키텍처를 이해하고 병렬처리 능력과 새로운 메모리 구조를 고려하여 코드를 재작성하여야 한다. 이를 위해서는 알고리즘을 성능 예측 모델에 적용하여 GPU 시스템에서 예상되는 성능 예측이 필수적이다. 이를 통해 GPU 기반 어플리케이션 개발에서 발생할 수 있는 문제점들을 사전에 예측하고, 성능에 대한 평가 지표를 구성할 수 있다. 본 논문에서는 AES 암호화 알고리즘에 성능예측 모델을 적용하여 작업량이 많은 조건하에서 높은 정확도로 성능 예측을 수행하였다.
양안식 3차원 방송의 경우 좌우 두 시점에 해당하는 영상을 동시에 전송해야 하기 때문에 전송 대역폭의 부담이 매우 크다. 이러한 부담을 줄이기 위해 좌우 시점의 두 영상을 전송하는 대신에 좌영상과 이에 해당하는 깊이맵을 부호화하여 전송하는 방법이 있다. 이러한 3차원 방송 시스템의 수신단에서는 좌영상과 깊이맵을 복호한 뒤에 우영상을 만들어 좌우 영상을 실시간으로 출력한다. 본 논문에서는 좌영상과 깊이맵을 이용하여 가상시점 영상을 생성할 때 생기는 빈 공간을 효율적으로 채우는 기법을 제안하고, 전 과정의 실시간 처리를 위해 이를 GPU상에서 병렬로 처리되도록 구현했다. 그 결과 효과적으로 홀 채움을 수행하면서 CPU 대비 15배 이상 빠르게 양안식 영상을 생성할 수 있었다.
컨테이너 기반 클라우드 환경은 다수의 컨테이너가 GPU(Graphic Processing Unit)를 공유할 수 있으며, GPU 공유는 GPU 자원의 유휴 시간을 최소화하고 자원 사용률을 향상할 수 있다. 하지만, GPU는 전통적으로 클라우드 환경에서 CPU, 메모리와는 다르게 컴퓨팅 자원을 논리적으로 다중화하고 사용자에게 자원 일부를 격리된 형태로 제공할 수 없다. 또한, 컨테이너는 GPU 작업을 실행할 때만 GPU 자원을 점유하며, 각 컨테이너의 GPU 작업 실행 시점이나 작업 규모를 미리 알 수 없기 때문에 자원 사용량 또한 미리 알 수 없다. 컨테이너가 GPU 자원을 임의의 시점에 제한없이 사용한다는 특징은 다수의 컨테이너가 GPU 작업을 동시에 실행하는 환경에서 자원 경쟁 상태 관리를 매우 어렵게 만들며, GPU 작업은 대부분 GPU 내부에서 블랙박스 형태로 처리되기 때문에 GPU 작업이 실행된 이후에는 GPU 자원 경쟁을 방지하는데 제한적이다. 본 논문에서는 다수의 컨테이너가 GPU 작업을 동시에 실행할 때 자원 경쟁으로 인해 발생하는 성능 저하를 방지하기 위한 컨테이너 관리기법을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 실험을 통해 다수의 컨테이너가 GPU 작업을 동시에 실행할 때 자원 경쟁으로 인한 성능 저하 문제를 분석하고 제안하는 컨테이너 관리기법의 효율성을 증명한다.
최근 OpenGL ES 2.0이 개정됨에 따라 모바일 기기에 Shader 3.0모델을 지원 가능한 프로세서가 요구된다. 이 쉐이더 3.0 모델의 지원과 관련하여 명령어의 길이의 증가가 필요하고, 이는 메모리 용량의 증가를 초래한다. 본 논문에서는 가변길이 구조와 유닛구조를 채택한 새로운 명령어 구조를 제안한다. 이 명령어 구조는 쉐이더 3.0 모델을 지원하고 명령어 필드 낭비를 줄일 수 있도록 최대 4개의 32비트 유닛 명령어가 가변적으로 조합되어 수행된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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