Operation time of a function or procedure is a thing that always needs to be optimized. Parallelizing the operation is the general method to reduce the operation time of the function. One of the most powerful parallelizing methods is using GPU. In image processing field, one of the most commonly used operations is morphology operation. Three types of morphology operations kernel, na$\ddot{i}$ve, global and shared, are presented in this paper. All kernels are made using CUDA and work parallel on GPU. Four morphology operations (erosion, dilation, opening, and closing) using square structuring element are tested on MRI images with different size to measure the speedup of the GPU implementation over CPU implementation. The results show that the speedup of dilation is similar for all kernels. However, on erosion, opening, and closing, shared kernel works faster than other kernels.
지역 또는 도메인에 작은 크기의 표본이 배정되어 추정의 정도가 나쁜 경우에 사용되는 준모수적 또는 비모수적 소지역 추정법은 최근 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 커널을 이용한 국소다항 혼합모형 소지역 추정법과 벌점 스플라인을 이용한 혼합모형 소지역 추정법이 연구되었다. 이 두 방법과 소지역추정에 흔히 사용되고 있는 선형 혼합모형을 모의실험을 통해 그 우수성을 비교하였다.
한국가시화정보학회 2004년도 Proceedings of 2004 Korea-Japan Joint Seminar on Particle Image Velocimetry
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pp.47-55
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2004
Several interpolations for image deformation in PIV were evaluated. The tested interpolation methods are linear, quadratic, truncated sinc, windowed sinc, cubic, Lagrange, Gaussian $2^{nd}\;and\;6^{th}$ interpolators. Bias errors and random errors were evaluated in the range of $0\~3.0$ pixel uniform displacement using synthetic images. We also measured the time cost of each interpolator with respect to kernel size. The cubic interpolator with $6\times6$ kernel showed the best results in terms of the performance and time cost.
We investigate neural network image reconstruction for magnetic particle imaging. The network performance strongly depends on the convolution effects of the spectrum input data. The larger convolution effect appearing at a relatively smaller nanoparticle size obstructs the network training. The trained single-layer network reveals the weighting matrix consisting of a basis vector in the form of Chebyshev polynomials of the second kind. The weighting matrix corresponds to an inverse system matrix, where an incoherency of basis vectors due to low convolution effects, as well as a nonlinear activation function, plays a key role in retrieving the matrix elements. Test images are well reconstructed through trained networks having an inverse kernel matrix. We also confirm that a multi-layer network with one hidden layer improves the performance. Based on the results, a neural network architecture overcoming the low incoherence of the inverse kernel through the classification property is expected to become a better tool for image reconstruction.
MPEG-NNR (Compression of Neural Network for Multimedia Content Description and Analysis) aims to define a compressed and interoperable representation of trained neural networks. In this paper, we present a low-rank approximation to compress a CNN used for image compression, which is one of MPEG-NNR use cases. In the presented method, the low-rank approximation decomposes one 2D kernel matrix of weights into two 1D kernel matrix values in each convolution layer to reduce the data amount of weights. The evaluation results show that the model size of the original CNN is reduced to half as well as the inference runtime is reduced up to about 30% with negligible loss in PSNR.
최근의 운영체제는 멀티미디어 응용이 보편화되면서 프로세스간 통신에 사용되는 메시지의 크기가 점차 대용량화되고 있으며, 새로운 하드웨어 플랫폼이 급속히 보급되면서 운영체제의 이식성이 강조되고 있다. 하지만, 기존의 마이크로 커널 구조의 운영체제는 성능 향상을 위하여 마이크로 커널 자체의 이식성을 포기하고 하드웨어 플랫폼에 의존적인 특성을 활용하여 성능을 높이고있으며, 성능 향상의 주요 대상은 짧은 크기의 메시지를 효율적으로 처리하기 위한 프로세스간 통신 메커니즘이다. 본 논문에서는 다양한 하드웨어 플랫폼 상에서 수행될 수 있도록 이식성을 향상시킨 M3K(MultiMedia Micro-Kernel) 커널의 프로세스간 통신 메커니즘을 기술하고 있다. 본 논문에서 제시하는 프로세스간 통신 메커니즘은 마이크로 커널의 이식성을 향상시키면서 대용량의 메시지 처리에 있어서 대등한 성능을 보이고 있다.
디스크 암호화 소프트웨어로 데이터를 암호화 하는 경우 패스워드를 획득하기 전까지 암호화 데이터의 원본 데이터를 추출하기 위해서는 많은 어려움이 있다. 이러한 디스크 암호화 소프트웨어의 암호화 키는 물리 메모리 분석을 이용하여 암호화 키를 추출할 수 있다. 물리 메모리에서 암호화 키 탐색을 수행하는 경우 일반적으로 메모리 전체를 대상으로 탐색을 수행하기 때문에 메모리 크기에 비례하여 많은 시간이 요구된다. 하지만 물리 메모리 데이터에는 시스템 커널 오브젝트, 파일 데이터와 같이 암호화 키와 관련이 없는 많은 데이터가 포함되어 있음으로, 이를 분석하여 키 탐색에 필요한 유효한 데이터를 추출하는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 윈도우즈 커널 가상 주소 공간 분석을 통해 물리 메모리에서 디스크 암호화 키가 저장되는 메모리 영역만 수집하는 효율적인 방법을 제시하고자 한다. 실험을 통해 제안된 방법이 기존 방법보다 암호화 키 탐색 공간을 효율적으로 줄임으로써 우수함을 증명한다.
실시간 내장 시스템은 운용 환경과 용도에 따라 멀티태스킹 커널이 지원해야 할 하드웨어 플랫폼과 자원 관리 정책이 다양하게 달라진다. 실시간 내장 시스템에 요구되는 크기와 성능 상의 제약 조건들을 엄격하게 만족해야 하는 멀티태스킹 커널을 새로운 시스템 서비스나 하드웨어에 맞게 개조하는 것은 쉽지 않다. 본 논문은 마이크로 프로세서 기반의 실시간 내장 멀티태스킹 커널의 구현에 재사용 가능한 객체지향 커널 프레임워크의 프로토타입을 객체 합성과 클래스 상속 메커니즘에 의거한 프레임워크 설계 패턴들을 적용하여 개발한 사례를 설명한다. 본 커널 프레임워크는 필요한 커널을 프레임워크의 개조와 확장을 통하여 효율적이고 일관성있게 생성할 수 있도록 하드웨어 환경과 시스템 자원 관리 정책에 의존적인 부분들이 프레임워크의 가변 부위(hot spot)로 분리된 추상 클래스들로 설계되어 있어서 높은 이식성과 개조성이 요구되는 마이크로 프로세서 기반 실시간 내장형 멀티태스킹 커널의 구현에 효과적으로 사용될 수 있다.
The theoretical framework of the interaction fields for multiple scales based on field theory is applied to one-dimensional problem mimicking dislocation substructure sensitive intra-granular inhomogeneity evolution under fatigue of Cu-added steels. Three distinct scale levels corresponding respectively to the orders of (A)dislocation substructures, (B)grain size and (C)grain aggregates are set-up based on FE-RKPM (reproducing kernel particle method) based interpolated strain distribution to obtain the incompatibility term in the interaction field. Comparisons between analytical conditions with and without the interaction, and that among different cell size in the scale A are simulated. The effect of interaction field on the B-scale field evolution is extensively examined. Finer and larger fluctuation is demonstrated to be obtained by taking account of the field interactions. Finer cell size exhibits larger field fluctuation whereas the coarse cell size yields negligible interaction effects.
Kim, Sang Gon;Shin, Seonghyu;Jung, Gun-Ho;Kim, Seong-Guk;Kim, Chung-Guk;Woo, Mi-Ok;Lee, Min Ju;Lee, Jin-Seok;Son, Beom-Young;Yang, Woon-Ho;Kwon, Young-up;Shim, Kang-Bo
한국작물학회지
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제61권3호
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pp.196-207
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2016
In monsoon climates, persistent shade is a troublesome weather condition with an impact on the growth and yield of corn (Zea mays L.). We imposed 7, 14, 21, and 28 days of consecutive shade (CS) on Gwangpyeongok and P3394 corn hybrids at the beginning of the kernel filling stages. Shade had little impact on leaf area and dry matter accumulation in the stem and leaves. However, dry matter accumulation in the ear was severely reduced by approximately 28% and 53% after 14 and 28 days of CS, respectively. For the components of grain yield, 7 and 14 days of shade did irreparable damage to the number of filled kernels, the kernel number per ear row, and the percent of filled kernels, but did little damage or reversible damage after removal of the shade to the 100-grain weight and the row number per ear. Shade significantly reduced the relative growth rate (RGR) due to a decrease in the net assimilation rate (NAR). These results suggest that source activity limitation by shade during the kernel filling stages leads to the inhibition of sink activity and size. The yield of biomass, ear, and grain logistically declined as the length of CS increased. Probit analysis revealed that the number of days of CS needed to cause 25% and 50% reductions in grain yield were 3.7 and 23.1, respectively. These results suggest that the plant yield loss induced by shade at the beginning of the kernel filling stages is mainly achieved within the first 7 days of consecutive shade.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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