• 동력기계공학회지
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• 제16권4호
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• pp.12-16
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• 2012

In this paper, the equations of motions for planar multibody dynamics are established for considering the parallel programming based on GPU. Cartesian coordinates are used to formulate the equations of motion and implicit integration method called HHT-alpha is employed. Open chain multibody system is considered for computer simulation. CUDA toolkit is employed for establishing the GPU parallel programming. The exactness of the analysis is verified from the comparison with ADAMS. The results from parallel computing based on GPU are compared with the results from the sequential programming based on CPU in terms of calculation time. The multiple pendulum with bodies and joints is employed for the computer simulation. In the pendulum system that has 290 bodies, the parallel program indicates an improved efficiency of about 25.5 second(15.5% improvement). It is noted that the larger the size of system is, the time efficiency is better.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.41-47
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• 2013

GP-GPU는 그래픽 처리를 위한 GPU의 다중쓰레드를 일반 수치 계산에 활용하여 초고속으로 계산하는 장치이다. GP-GPU에서는 CPU의 캐시메모리와는 달리 다중쓰레드가 공유하는 공유메모리의 형태로 캐시메모리를 제공하며, 공유메모리는 사용자 프로그램에서 직접 제어할 수 있다. 본 연구에서는 GP-GPU의 캐시메모리를 사용하여 계산 성능을 향상시키기 위한 블록 구조의 병렬 LU 분해 프로그램을 구현하였다. Nvidia CUDA C로 구현된 병렬 블록 LU 분해 프로그램은 동일한 GP-GPU 상에서 일반 LU 분해 프로그램에 비교하여 7~8배 이상의 속도 개선을 보였다.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2011년 춘계학술대회논문집
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• pp.194-198
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• 2011

In this study, an efficient algorithm for Delaunay triangulation of a number of points which can be used on a GPU-based parallel computation is studied The developed algorithm is programmed using CUDA library. and the program takes full advantage of parallel computation which are concurrently performed on each of the threads on GPU. The results of partitioned triangulation collected from the GPU computation requires proper stitching between neighboring partitions and calculation of connectivities among triangular cells on CPU In this study, the effect of number of threads on the efficiency and total duration for Delaunay grid generation is studied. And it is also shown that GPU computing using CUDA for Delaunay grid generation is feasible and it saves total time required for the triangulation of the large number points compared to the sequential CPU-based triangulation programs.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.441-448
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• 2008

분자 도킹 실험은 일반적으로 계산 량이 매우 많아 슈퍼 컴퓨팅 파워를 요구하는 실험이다. 따라서 시간이 많이 소요되기 때문에 일반적으로 CPU가 탑재된 컴퓨터를 여러 대 묶어서 사용하는 분산 환경 혹은 그리드 환경에서 실험을 수행하고 있다. 이와 같은 실험 환경은 시간적, 공간적 제약성이 많아 일반적으로 과학자들이 접근하기가 어렵다. 그래서 근래에는 많은 CPU를 사용하기 보다는 월등히 성능이 높은 GPU를 병렬 화하여 과학 분야에 계산하는 연구가 매우 활발히 이루어지고 있는 추세이다. CUDA는 병렬 GPU 프로그래밍을 가능하게 하는 공개 기술이다. 본 논문에서는 이러한 CUDA 기술을 사용하여 분자 도킹 실험을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 분자 도킹 실험에 있어서 중요한 에너지 최소화 계산을 병렬 화하는 알고리즘을 제안한다. 이와 같은 실험을 검증하기 위해 본 논문에서는 일반적인 CPU에서 분자 도킹 실험 시간과 본 논문에서 제안한 병렬 CPU 기반의 분자 도킹 시간을 비교 분석 하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1467-1473
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• 2015

본 논문에서는 고성능 병렬 계산 장치로 주목받고 있는 GPU에서의 선형 합동 방식(linear congruential)의 병렬 난수 생성 프로그램을 구현하였다. 난수는 임의성을 필요로 하는 모든 분야에서 중요하게 사용되며, 선형 합동 난수 방식은 컴퓨터 계산을 통하여 생성되는 의사 난수(pseudo random numbers) 생성 방식 중에 가장 많이 사용되는 방식이다. 본 논문에서는 NVIDIA CUDA 프로그래밍 모델을 사용하여 구현된 프로그램 및 MPI를 사용한 다중 GPU를 구동하는 병렬프로그램을 설명하고, 생성된 난수들의 임의성과 성능을 알아보았다. 또한 원주율(${\pi}$)을 계산하기 위한 몬테카를로 알고리즘을 사용하여 CUDA 라이브러리 함수인 cuRAND와 성능을 비교하였으며, 다수의 GPU를 동시에 계산한 성능의 변화도 알아보았다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.48-54
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• 2013

최근 영화나 CF등에 사용되는 컴퓨터 그래픽스(Computer Graphics, 이하 CG)분야의 유체 시뮬레이션에서는 CPU와 GPU를 혼합하여 사용하는 기술들이 소개되고 있다. 본 논문에서는 유체 시뮬레이션 수행을 위한 투영 단계에서 멀티쓰레드를 이용하여 기존의 CPU와 GPU 간의 작업을 순차적으로 수행하던 방식을 개선하여 CPU와 GPU 간의 작업을 병렬처리 방법을 제시하였다. 제시된 방법을 통해 많은 계산량을 필요로 하는 유체시뮬레이션의 효율성을 높일 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권6호
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• pp.683-691
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• 2012

High resolution satellite images are now widely used for a variety of mapping applications including photogrammetry, GIS data acquisition and visualization. As the spectral and spatial data size of satellite images increases, a greater processing power is needed to process the images. The solution of these problems is parallel systems. Parallel processing techniques have been developed for improving the performance of image processing along with the development of the computational power. However, conventional CPU-based parallel computing is often not good enough for the demand for computational speed to process the images. The GPU is a good candidate to achieve this goal. Recently GPUs are used in the field of highly complex processing including many loop operations such as mathematical transforms, ray tracing. In this study we proposed a technique for parallel processing of high resolution satellite images using GPU. We implemented a spectral radiometric processing algorithm on Landsat-7 ETM+ imagery using CUDA, a parallel computing architecture developed by NVIDIA for GPU. Also performance of the algorithm on GPU and CPU is compared.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.135-142
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• 2009

메쉬 평탄화는 메쉬 표면의 잡음을 제거하는 것으로써 일반적으로 평탄화 필터를 적용하여 수행한다. 하지만 전체 과정이 CPU에서 수행되기 때문에 많은 실행 시간이 걸리는 문제점을 가진다. GPU는 부동소수점 연산에 특화되어 CPU에 비해 빠른 연산이 가능하기 때문에 복잡한 연산을 실시간으로 처리하는 것이 가능하다. 특히 메쉬 평탄화 과정은 메쉬의 각 정점이나 삼각형을 기반으로 같은 연산을 반복하기 때문에 GPU의 병렬 처리에 적합하다. 본 논문에서는 양방향 필터링에 GPU의 병렬 처리를 이용함으로써 메쉬 평탄화의 수행 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 먼저 양방향 필터링을 위해 메쉬의 각 정점에 인접하는 삼각형들을 찾고 이들의 법선 벡터의 평균을 계산하여 정점들의 법선 벡터를 구한다. 양방향 필터링으로 각 정점의 새 위치를 계산하고 앞의 과정을 다시 수행하여 정점들의 새 법선 벡터를 계산한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.488-495
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• 2009

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.

• 전자공학회논문지
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• 제50권4호
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• pp.89-96
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• 2013

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.