• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.473-482
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• 2015

Doppler weather radar is an important tool for meteorological research. Through several decades of development, Doppler weather radar has enormous progress in understanding, detection and warning of meso and micro scale weather system. It makes a significant contribution to weather forecast and weather disaster warning. But the large amount of data process limits the application of Doppler weather radar. This paper proposed for fast weather radar data processing based on CUDA. CDUA is a powerful platform for highly parallel programming developed by NVIDIA. Through running plenty of threads, radar data can be calculated at same time. In experiment, CUDA parallel program can significantly improve weather data processing time.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.606-613
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• 2017

When the planar area is captured by the depth camera, the shape of the plane in the captured image has perspective projection distortion according to the position of the camera. We can correct the distorted image by the depth information in the plane in the captured area. Previous depth information based perspective distortion correction methods fail to satisfy the real-time property due to a large amount of computation. In this paper, we propose the method of applying the conversion table selectively by measuring the motion of the plane and performing the correction process by parallel processing for correcting perspective projection distortion. By appling the proposed method, the system for correcting perspective projection distortion correct the distorted image, whose resolution is 640x480, as 22.52ms per frame, so the proposed system satisfies the real-time property.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권2호
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• pp.217-224
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• 2002

3D 공간정보를 이용하여 3D 이미지를 처리하는 시스템이 많이 상용화되어 있다. 기존에 3D 이미지를 처리하기 위한 방법으로 고성능의 시스템을 이용하거나 이미지 압축 기술을 사용하였다. 하지만 고성능의 시스템을 사용하여 GIS 시스템을 구현할 경우 가격의 부담이 크다는 문제점이 있고 이미지 압축 기술을 사용하여 GIS 시스템을 구현할 경우 원 이미지에 손실이 크다는 문제점이 있다. 또한 일반 시스템에서 3D 이미지를 처리하려면 3D 이미지의 파일의 크기가 크기 때문에 공간 이미지를 처리하는데 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 3D 이미지를 병렬로 처리하여 디스플레이 시간을 단축하는 병렬 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제시된 병렬 알고리즘은 3D 이미지를 다수의 노드로 분할하여 각 노드에서 이미지를 화면에 디스플레이 하는 방법을 사용한다. 병렬컴퓨터의 노드의 수가 증가함에 따라 제안된 알고리즘의 성능이 증가함을 실험을 통해 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권2호
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• pp.728-741
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• 2015

Stereo vision has become an important technical issue in the field of 3D imaging, machine vision, robotics, image analysis, and so on. The depth map extraction from stereo video is a key technology of stereoscopic 3D video requiring stereo correspondence algorithms. This is the matching process of the similarity measure for each disparity value, followed by an aggregation and optimization step. Since it requires a lot of computational power, there are significant speed-performance advantages when exploiting parallel processing available on processors. In this situation, multi-core CPU may allow many parallel programming technologies to be realized in users computing devices. This paper proposes parallel implementations for calculating disparity map using a shared memory programming and exploiting the streaming SIMD extension technology. By doing so, we can take advantage both of the hardware and software features of multi-core processor. For the performance evaluation, we implemented a parallel SAD algorithm with OpenMP and SSE2. Their processing speeds are compared with non parallel version on stereoscopic streaming video. The experimental results show that both technologies have a significant effect on the performance and achieve great improvements on processing speed.

• 한국측량학회지
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• 제35권3호
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• pp.187-194
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• 2017

본 연구는 대용량 위성영상의 신속한 무감독 분류를 위해 k-means 군집화 알고리즘을 병렬처리하는 방법을 소개한다. K-means 군집화 알고리즘은 대표적인 무감독분류 알고리즘으로서 주로 감독분류의 전처리 단계로 활용되지만 연산 집약적이고 사용자의 개입이 적어 병렬처리의 효과를 분명하게 나타낼 수 있다. 병렬처리 코드는 OpenMP 기반의 멀티쓰레딩을 이용하여 구현하였다. 실험은 1대의 PC에서 시행하였으며 이 PC의 CPU에는 8개의 멀티코어가 집적되어 있다. 실험 영상으로는 7개 밴드로 구성한 30m 해상도의 LANDSAT 8 OLI 영상과 8개 밴드로 구성한 10m 해상도의 Sentinel-2A 영상을 사용하였다. 각각 10개 군집을 사용하여 순차처리 및 병렬처리를 수행한 결과 병렬처리가 순차처리에 비해 6배 내외의 속도를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과의 일치성 평가를 위해 각 군집의 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 분류 결과 영상간 차분을 수행하였고 결과로 모든 정보가 일치하였다. 본 연구는 병렬처리를 통해 대용량 위성영상의 처리 속도를 상당히 향상시킬 수 있음을 입증하고 있다는 점에서 의미가 있다고 판단된다. 아울러 OpenMP 기반의 멀티쓰레드를 이용하면 비교적 쉽게 병렬처리를 구현할 수 있지만 false sharing의 발생을 억제하도록 코드를 설계하는데 주의를 기울여야 함도 확인할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.288-294
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• 2017

최근들어 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 기술이 영상인식 등의 분야에서 널리 활용되고 있다. CNN에서 승산과 가산으로 수행되는 컨볼루션 처리는 단순한 연산이지만 하드웨어로 구현하는 데 문제가 되는 것은 승산을 수행하는데 필요한 계산시간이다. 컴퓨팅 파워의 사용에 문제가 없는 응용분야에서는 문제가 되지 않지만 임베디드용 딥러닝 시스템 등의 구현을 위한 하드웨어 칩설계에서는 많은 제한이 있다. 따라서 본 논문에서는 그레이스케일 영상을 2진영상의 중첩으로 표현한 후, 병렬로 가산만을 이용하여 컨볼루션을 수행하는 병렬가산 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 새롭게 제안한 알고리즘의 유용성을 확인하기 위한 실험을 통해 처리시간의 감소가 가능한 병렬가산 방식으로 컨볼루션을 수행할 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제18A권3호
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• pp.99-108
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• 2011

프로세서 기술은 공정비용의 증가와 전력 소모 때문에 단순 동작 주파수를 높이는 방법이 아닌 다수의 프로세서를 집적하는 병렬 프로세싱 기술 발전이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어에 내재한 무수한 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 기반 병렬 프로세서를 소개하고, 또한 이러한 SIMD 기반 병렬 프로세서 아키텍처에서 이미지/비디오 픽셀을 효율적으로 처리 가능한 픽셀 서브워드 병렬처리 명령어를 제안한다. 제안하는 픽셀 서브워드 병렬처리 명령어는 48비트 데이터패스 아키텍처에서 4개의 12비트로 분할된 레지스터에 4개의 8비트 픽셀을 저장하고 동시에 처리함으로써 기존의 멀티미디어 전용 명령어에서 발생하는 오버플로우 및 이를 해결하기 위해 사용되는 패킹/언팽킹 수행의 상당한 오버헤드를 줄일 수 있다. 동일한 SIMD 기반 병렬 프로세서 아키텍처에서 모의 실험한 결과, 제안한 픽셀 서브워드 병렬처리 명령어는 baseline 프로그램보다 2.3배의 성능 향상을 보인 반면, 인텔사의 대표적인 멀티미디어 전용 명령어인 MMX 타입 명령어는 baseline 프로그램보다 단지 1.4배의 성능 향상을 보였다. 또한, 제안한 명령어는 baseline 프로그램보다 2.5배의 에너지 효율 향상을 보인 반면, MMX 타입 명령어는 baseline 프로그램보다 단지 1.8배의 에너지 효율 향상을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권4호
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• pp.467-475
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• 2012

클라우드 컴퓨팅 서비스는 경제성, 확장성, 보안성, 공유성, 접근성 등에서 특장점이 있기 때문에 단순한 사무용 시스템에서 전문적 과학정보처리까지 여러 분야에서 활용되고 있다. 그러나 공간정보 분야, 특히 원격탐사 분야에서는 연구나 기술 개발 단계가 아직 초기 수준이다. 이번 연구에서는 기존 연구에서 구축한 스마트폰 위성영상 정보처리 시스템을 아마존 웹 서비스와 연계된 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경으로 이동하고 연산 성능 향상을 위해 병렬처리 프로그래밍 기법을 적용하였다. 앞으로 모바일 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 산업적 수요와 관련 기술개발 사례가 증가할 것이므로 이 연구에서는 주로 영상처리 기능에 대한 성능 측정 실험을 우선적으로 수행하였다. 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경의 운영이나 서비스 방식이 다양한 데, 이번 연구에서 적용된 실험 조건에서는 클라우드 서버가 단일 서버 방식에 비하여 성능이 우수한 것으로 나타났다. 이 연구는 모바일 클라우드를 위성영상정보처리와 연계하기 위한 예비 연구이다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권4호
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• pp.292-298
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• 2017

The complexity of image compression algorithms has increased in order to improve image compression efficiency. One way to resolve high computational complexity is parallel processing. However, entropy coding, which is lossless compression, does not fit into the parallel processing form because of the correlation between consecutive symbols. This paper proposes a new application-specific instruction set processor (ASIP) platform by adding new context-adaptive binary arithmetic coding (CABAC) instructions to the existing platform to quickly process a variety of entropy coding. The newly added instructions work without conflicts with all other existing instructions of the platform, providing the flexibility to handle many coding standards with fast processing speeds. CABAC software is implemented for High Efficiency Video Coding (HEVC) and the performance of the proposed ASIP platform was verified with a field programmable gate array simulation.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(I)
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• pp.260-264
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• 1987

Algorithms to detect in real-time both position and orientation of rectangular type electronic components are developed for industrial vision. In order to conduct detection in real-time, parallel processing algorithm of image date which uses several control processor is proposed. Image processing area is divided into several regions which can be processed by each cpu. As a result, processing time is improved when two control processors are used and real-time pattern recognition of not-well-aligned components is accomplished.