Lee Bin-Na-Ra;Cho Yong-Joo;Park Kyoung-Shin;Min Sung-Wook
The KIPS Transactions:PartB
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v.13B
no.3
s.106
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pp.295-300
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2006
The integral imaging system is an auto-stereoscopic display that allows users to see 3D images without wearing special glasses. In the integral imaging system, the 3D object information is taken from several view points and stored as elemental images. Then, users can see a 3D reconstructed image by the elemental images displayed through a lens array. The elemental images can be created by computer graphics, which is referred to the computer-generated integral imaging. The process of creating the elemental images is called image mapping. There are some image mapping methods proposed in the past, such as PRR(Point Retracing Rendering), MVR(Multi-Viewpoint Rendering) and PGR(Parallel Group Rendering). However, they have problems with heavy rendering computations or performance barrier as the number of elemental lenses in the lens array increases. Thus, it is difficult to use them in real-time graphics applications, such as virtual reality or real-time, interactive games. In this paper, we propose a new image mapping method named VVR(Viewpoint Vector Rendering) that improves real-time rendering performance. This paper describes the concept of VVR first and the performance comparison of image mapping process with previous methods. Then, it discusses possible directions for the future improvements.
Recently the research on GPGPU has been carried out actively as the performance of GPUs has been increased rapidly. In this paper, we propose the system architecture by benchmarking the existing supercomputer architecture for a cost-effective system using GPUs in low-cost graphics devices and implement a GPU cluster system with eight GPUs. We also make the software development environment that is suitable for the GPU cluster system and use it for the performance evaluation by implementing the n-body problem. According to its result, we found that it is efficient to use multiple GPUs when the problem size is large due to its communication cost. In addition, we could calculate up to eight million celestial bodies by applying the method of calculating block by block to mitigate the problem size constraint due to the limited resource in GPUs.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.4C
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pp.277-282
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2012
In this paper, we present a real-time eye contact system for realistic telepresence using a Kinect depth camera. In order to generate the eye contact image, we capture a pair of color and depth video. Then, the foreground single user is separated from the background. Since the raw depth data includes several types of noises, we perform a joint bilateral filtering method. We apply the discontinuity-adaptive depth filter to the filtered depth map to reduce the disocclusion area. From the color image and the preprocessed depth map, we construct a user mesh model at the virtual viewpoint. The entire system is implemented through GPU-based parallel programming for real-time processing. Experimental results have shown that the proposed eye contact system is efficient in realizing eye contact, providing the realistic telepresence.
Livestock disease is a very important issue in the livestock industry because if livestock disease is not responded quickly enough, its damage can be devastating. To solve the issues involving the occurrence of livestock disease, it is necessary to diagnose in advance the status of livestock disease and develop systematic and scientific livestock feeding technologies. However, there is a lack of domestic studies on such technologies in Korea. This paper, therefore, proposes Livestock Disease Forecasting and Livestock Farm Integrated Control System using Cloud Computing to quickly manage livestock disease. The proposed system collects a variety of livestock data from wireless sensor networks and application. Moreover, it saves and manages the data with the use of the column-oriented database Hadoop HBase, a column-oriented database management system. This provides livestock disease forecasting and livestock farm integrated controlling service through MapReduce Model-based parallel data processing. Lastly, it also provides REST-based web service so that users can receive the service on various platforms, such as PCs or mobile devices.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.5
no.8
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pp.181-188
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2016
Recently, as the amount of spatial information increases, an interest in the study of spatial information processing has been increased. Spatial database systems extended from the traditional relational database systems are difficult to handle large data sets because of the scalability. SpatialHadoop extended from Hadoop system has a low performance, because spatial computations in SpationHadoop require a lot of write operations of intermediate results to the disk, resulting in the performance degradation. In this paper, Spatial Computation Spark(SC-Spark) is proposed, which is an in-memory based distributed processing framework. SC-Spark is extended from Spark in order to efficiently perform the spatial operation for large-scale data. In addition, SC-Spark based on the GPGPU is developed to improve the performance of the SC-Spark. SC-Spark uses the advantage of the Spark holding intermediate results in the memory. And GPGPU-based SC-Spark can perform spatial operations in parallel using a plurality of processing elements of an GPU. To verify the proposed work, experiments on a single AMD system were performed using SC-Spark and GPGPU-based SC-Spark for Point-in-Polygon and spatial join operation. The experimental results showed that the performance of SC-Spark and GPGPU-based SC-Spark were up-to 8 times faster than SpatialHadoop.
Marine seismic refraction surveys have been carried out by Korea Institute of Geology, Mining and Materials(KIGAM) since 1984. The recording of refraction data was based on analog instrumentation. Therefore the resolution of refraction data was not good enough to distinguish many layers. The objective of the interpretation of seismic refraction data is the determination of intervals and critically refracted seismic wave propagation velocities through the layers beneath the sea floor. To determine intervals and velocities precisely, the resolution of refraction data should be enhanced. The intent of the study is to improve the quality of shallow marine refraction data by the digital technique using microcomputer- based acquisition and processing system. The system consists of an IBM AT microcomputer clone, an analog-digital(A/D) converter. A mass storage unit and a parallel processing board. The A/D converter has 12 bits of precision and 250 kHz of conversion rate. The magneto-optical disk drive is used for the mass storage of seismic refraction data. Shallow marine seismic refraction surveys have been carried out using the system at 6 locations off Ulsan and Pusan area. The refraction data were acquired by the radio sonobuoy. The refraction profiles have been produced by the laser printer with 300 dpi resolution after the basic computer processing. 5-9 layers were interpreted from digital refraction profiles, whereas 2-4 layers were interpreted from analog refraction profiles. the propagation velocities of sediments were interpreted as 1.6-2.1 km/sec. The propagation velocities of acoustic basement were interpreted as 2.4-2.7 km/sec off Ulsan area, 4.8 km/sec off Pusan area.
Background/Objectives : The purpose of this study is to propose a multi-threaded web crawl using queues that can solve the problem of time delay of single processing method, cost increase of parallel processing method, and waste of manpower by utilizing multiple bots connected by wide area network Design and implement. Methods/Statistical analysis : This study designs and analyzes applications that run on independent systems based on multi-threaded system configuration using queues. Findings : We propose a multi-threaded web crawler design using queues. In addition, the throughput of web documents can be analyzed by dividing by client and thread according to the formula, and the efficiency and the number of optimal clients can be confirmed by checking efficiency of each thread. The proposed system is based on distributed processing. Clients in each independent environment provide fast and reliable web documents using queues and threads. Application/Improvements : There is a need for a system that quickly and efficiently navigates and collects various web sites by applying queues and multiple threads to a general purpose web crawler, rather than a web crawler design that targets a particular site.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.46
no.11
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pp.66-76
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2009
The motion estimation in video encoding system occupies the biggest part. So, we require the motion estimator with efficient structure for real-time operation. And for motion estimator's implementation, it is desired to design hardware module of an exclusive use that perform the encoding process at high speed. This paper proposes motion estimation detection block(MED), 41 SADs(Sum of Absolute Difference) calculation block, minimum SAD calculation and motion vector generation block based on parallel processing. The parallel processing can reduce effectively the amount of the operation. The minimum SAD calculation and MED block uses the pre-computation technique for reducing switching activity of the input signal. It results in high-speed operation. The MED and 41 SADs calculation blocks are composed of adder tree which causes the problem of critical path. So, the structure of adder tree has changed the most commonly used ripple carry adder(RCA) with carry skip adder(CSA). It enables adder tree to operate at high speed. In addition, as we enabled to easily control key variables such as control signal of search range from the outside, the efficiency of hardware structure increased. Simulation and FPGA verification results show that the delay of MED block generating the critical path at the motion estimator is reduced about 19.89% than the conventional strukcture.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.12B
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pp.758-766
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2007
IStreaming services with a client-server architecture have scalability problem because a server cannot accomodate clients more than its processing capability. This paper introduces a case study for implementing H.264 streaming system based on P2P architecture in order to provide scalable and stable broadcast streaming services over the internet. The prototype system called OmniCast264 consists of the H.264 encoding server, the streaming server, the proxy server, and peer nodes. The proxy server dynamically manages placement of the peer nodes on the P2P network. Omnicast264 has the concepts of distributed streaming loads, real-time playback, error-robustness and modularity. Thus, it can provide large-scale broadcast streaming services. Finally, we have built P2P streaming systems with 12 PCs connected serially or in parallel. The experiment shows that OmniCast264 can provide real-time playback.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.1
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pp.453-458
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2016
One of the most common applications of machine vision is quality inspections in automated production. In this study, a welding inspection system that is controlled by a PC and a PLC equipped with a multi-camera setup was developed. The system was designed to measure the primary dimensions, such as the length and width of the welding areas. The TCP/IP protocols and multi-threading techniques were used for parallel control of the optical components and physical distribution. A coaxial light was used to maintain uniform lighting conditions and enhance the image quality of the weld areas. The core image processing system was established through a combination of various algorithms from the OpenCV library. The proposed vision inspection system was fully validated for an actual weld production line and was shown to satisfy the functional and performance requirements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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