• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.1-4
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• 2011

본 논문에서는 병렬 정렬(sorting) 알고리즘들에 대하여 논의한다. 정렬 알고리즘은 컴퓨터 과학에서 매우 중요한 위치를 차지하며 지난 50~60년 동안 많은 연구자들에 의하여 연구되었다. 10년 전에는 GPU(Graphics Processing Unit) 병렬 프로세서가 개발되어 병렬 정렬 알고리즘에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 병렬 정렬 알고리즘은 대체적으로 bitonic 정렬, radix 정렬, merge 정렬, 혹은 이들 정렬 알고리즘들을 혼합하여 사용한 방법으로 분류된다. 논문에서는 GPU를 사용한 새로운 효율적인 병렬 정렬 알고리즘의 설계 조건을 논의한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.59-60
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• 2016

본 논문에서는 고성능 병렬 계산 장치로 주목받고 있는 GPU를 CPU와 동시에 병렬로 사용한 계산 성능을 분석하였다. 성능 분석을 위하여 원주율(${\pi}$)을 적분으로 계산하는 CUDA 프로그램을 사용하였으며, 전체 계산을 GPU 대비 CPU 계산 부분으로 할당하여 성능을 분석하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.204-214
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• 2013

최근 GPU의 뛰어난 병렬 연산 처리 능력을 이용하여 신호 처리나 통신 시스템을 소프트웨어로 구현하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 DVB-T에서 사용되는 2K/8K FFT를 GPU를 이용하여 처리함으로써 소프트웨어 모의실험에 소요되는 시간을 줄였다. 우리는 먼저 DTV 전송 표준 방식의 일종인 DVB-T 시스템을 CPU로 구현할 때 소요되는 처리 시간을 모의실험을 통해서 추정한다. 그리고 DVB-T의 핵심 연산 처리기의 일종인 FFT 처리를 NVIDIA사의 대용량 GPU 프로세서를 이용하여 소프트웨어로 구현한다. 본 논문은 CPU와 GPU 간의 데이터 전송에 소요되는 오버헤드를 줄이기 위해 스트림 처리 기법, 외부 전역 메모리 전송 시간을 단축하기 위한 결합 전송 기법 (coalescing), 공유 메모리 활용을 높이기 위한 변수 설계 기법 등을 통해서 연산시간을 대폭 단축하였다. 그 결과 제안된 방식은 DVB-T의 2K/8K FFT 모드의 경우 CPU 기반의 FFT 처리 방식 대비 약 20~30배, NVIDIA사에서 제공하는 FFT 라이브러리 (CUFFT version 2.1) 대비 약 1.8배 그리고 기존에 발표된 타 방식 대비 약 1.5~10배 정도 빠른 처리 능력을 보인다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.739-745
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• 2017

본 논문에서는 GPU 병렬 처리 하드웨어 아키텍처 내 최소 물리적 스레드 실행 단위(warp) 내에서 shifted sort 기반 k개 최근접 이웃 검색 기법을 구현하는 방법을 논의하고 일반적으로 동일한 목적으로 널리 사용되는 GPU 기반 kd-tree 및 CPU 기반 ANN 라이브러리와 비교한 결과를 제시한다. 또한 많은 애플리케이션에서 k가 비교적 작은 값이 필요한 경우가 많다는 사실을 고려해서 k가 warp 내부에서 직접 처리 가능한 2, 4, 8, 16개일 때 최적화에 집중한다. 구현 세부에서는 사용한 CUB 공개 라이브러리의 루프 내 메모리 관리 방법, GPU 하드웨어 직접 명령 적용 방법 등의 최적화 방법을 논의한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 GPU 기반 유사 방법에 비해 데이터 지점과 질의 지점의 개수가 각각 $2^{23}$개 일 때 16배 이상의 빠른 처리 속도를 보였으며 이러한 경향은 처리해야 할 데이터의 크기가 커지면 더욱 더 커지는 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.902-903
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• 2009

행렬 곱셈은 과학 및 공학분야에 다양하게 응용되고 있다. 행렬 곱셈의 경우 지역성을 활용하면 수행 성능을 크게 개선할 수 있다. GPU가 장착된 PC에서 CPU의 컴퓨팅 능력과 GPU의 컴퓨팅 능력을 같이 활용하여 행렬 곱셈을 가속하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법이 GPU만을 사용하는 것보다 약 15%~30%의 성능을 향상시켰다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.169-176
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• 2012

본 논문에서는 3차원 콘텐츠의 효율적인 병렬 시각화 프로그래밍을 위한 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 환경에서의 객체 지향 플랫폼을 제안한다. 이러한 목적을 위해 GPU 프로그래밍을 위한 CUDA 환경에서의 C++ 객체 지향 프로그래밍의 특성과 제약을 논의하고 그 해결 방안을 제시하며 MVC (Model/View/Controller) 디자인 패턴에 기초한 3차원 병렬 시각화 플랫폼의 구현을 제안한다. 또한 이 MVC 디자인 패턴에 따라 적분형 MLS(iMLS)와 부호 거리장(SDF)을 이용한 3차원 모델링 기법을 Marching Cubes 및 Raytracing으로 시각화하는 예제의 구현을 논의한다. 제안하는 방법은 간단한 인터페이스의 구현만으로 GPU 병렬 처리가 자동화된다는 특징이 있으며 개발자 입장에서 객체 지향 프로그래밍의 일반적인 장점들, 즉, 코드 관리 용이성, 코드 재활용 등의 이점을 추상화와 상속을 통해 병렬 환경에서도 실현한다. 본 논문에서는 제안하는 플랫폼에 대해 두 가지 사례만 구현했으나 다양한 모델링 기법과 시각화 기법을 조합할 수 있기 때문에 컴퓨터 그래픽스 전반에서 널리 활용 가능할 것으로 기대한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권11호
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• pp.1332-1338
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• 2015

최근 고품질, 초고해상도 실시간 렌더링 지원을 위하여 다중 GPU 렌더링에 대한 관심이 커지고 있다. 실시간 렌더링에서 여러 개의 GPU로 고성능을 달성하기 위해서는 GPU 간의 데이터 전송 지연과 프레임 합성 부하를 고려해야 한다. 이 논문은 이러한 부하를 최소화하고 다중 GPU의 효율을 향상하기 위해 split frame 렌더링의 동기화를 묵시적 질의 기반으로 향상하는 기법을 제안한다. 또한, 이러한 묵시적 동기화 기반 프레임 합성을 지원하기 위한 메시지 큐 기반의 렌더링 스케줄링 알고리즘도 제안한다. 본 알고리즘을 적용한 실험은 본 알고리즘이 기존 알고리즘 대비 200% 이상 효율을 향상함을 확인하였다.

• 전기학회논문지
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• 제67권5호
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• pp.656-662
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• 2018

Pattern matching algorithm is widely used in many application fields such as bio-informatics, intrusion detection, etc. Among many string matching algorithms, KMP (Knuth-Morris-Pratt) algorithm is commonly used because of its fast execution time when using large texts. However, the processing speed of KMP algorithm is also limited when the text size increases significantly. In this paper, we propose a high throughput parallel KMP algorithm considering CPU-GPU memory hierarchy based on OpenCL in GPGPU (General Purpose computing on Graphic Processing Unit). We focus on the optimization for the allocation of work-times and work-groups, the local memory copy of the pattern data and the failure table, and the overlapping of the data transfer with the string matching operations. The experimental results show that the execution time of the optimized parallel KMP algorithm is about 3.6 times faster than that of the non-optimized parallel KMP algorithm.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권8호
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• pp.4120-4132
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• 2017

In this research, we implement a deformable object simulation system using OpenGL's shader language, GLSL4.3. Deformable object simulation is implemented by using volumetric mass-spring system suitable for real-time simulation among the methods of deformable object simulation. The compute shader in GLSL 4.3 which helps to access the GPU resources, is used to parallelize the operations of existing deformable object simulation systems. The proposed system is implemented using a compute shader for parallel processing and it includes a bounding box-based collision detection solution. In general, the collision detection is one of severe computing bottlenecks in simulation of multiple deformable objects. In order to validate an efficiency of the system, we performed the experiments using the 3D volumetric objects. We compared the performance of multiple deformable object simulations between CPU and GPU to analyze the effectiveness of parallel processing using GLSL. Moreover, we measured the computation time of bounding box-based collision detection to show that collision detection can be processed in real-time. The experiments using 3D volumetric models with 10K faces showed the GPU-based parallel simulation improves performance by 98% over the CPU-based simulation, and the overall steps including collision detection and rendering could be processed in real-time frame rate of 218.11 FPS.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권4호
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• pp.82-87
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• 2010

CPU를 능가하는 GPU의 연산능력 향상으로 범용 계산에 그래픽 프로세서를 사용하는 GP-GPU연구가 활발히 전개되고 있으며, 그 응용분야가 확대되고 있다. 본 논문에서는 전자기학 관련 분야에서 널리 사용되는 FDTD 알고리즘을 nVIDIA에서 제공하는 소프트웨어 플랫폼인 CUDA를 사용하여 구현한다. FDTD 알고리즘의 주요 연산과정을 병렬화하고, 그래픽 카드 내각기 다른 메모리의 사용에 따라 최적화하며, 단일 프로세서에서 FDTD 알고리즘을 실행시킨 경우와 비교하여 그 성능 향상 정도를 측정한다. 실험결과 단일 프로세서로 구현하였을 때에 비해 실행시간이 45배까지 향상됨을 확인할 수 있었다.