• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 3부
• /
• pp.306-317
• /
• 2007

We present an interactive and accurate collision detection algorithm for deformable, polygonal objects based on the streaming computational model. Our algorithm can detect all possible pairwise primitive-level intersections between two severely deforming models at highly interactive rates. In our streaming computational model, we consider a set of axis aligned bounding boxes (AABBs) that bound each of the given deformable objects as an input stream and perform massively-parallel pairwise, overlapping tests onto the incoming streams. As a result, we are able to prevent performance stalls in the streaming pipeline that can be caused by expensive indexing mechanism required by bounding volume hierarchy-based streaming algorithms. At run-time, as the underlying models deform over time, we employ a novel, streaming algorithm to update the geometric changes in the AABB streams. Moreover, in order to get only the computed result (i.e., collision results between AABBs) without reading back the entire output streams, we propose a streaming en/decoding strategy that can be performed in a hierarchical fashion. After determining overlapped AABBs, we perform a primitive-level (e.g., triangle) intersection checking on a serial computational model such as CPUs. We implemented the entire pipeline of our algorithm using off-the-shelf graphics processors (GPUs), such as nVIDIA GeForce 7800 GTX, for streaming computations, and Intel Dual Core 3.4G processors for serial computations. We benchmarked our algorithm with different models of varying complexities, ranging from 15K up to 50K triangles, under various deformation motions, and the timings were obtained as 30~100 FPS depending on the complexity of models and their relative configurations. Finally, we made comparisons with a well-known GPU-based collision detection algorithm, CULLIDE [4] and observed about three times performance improvement over the earlier approach. We also made comparisons with a SW-based AABB culling algorithm [2] and observed about two times improvement.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제12권12호
• /
• pp.5878-5884
• /
• 2011

본 논문은 오디오 e-Book 스트리밍 콘텐츠에 저작권과 인증과 관련되는 비밀 데이터를 인코딩하고 추출할 수 있도록, 스트리밍 서비스 특성에 적합한 스테가노그래피 서비스 모델과 알고리즘을 제안한다. 은닉 데이터는 송신측과 수신측에서 공유하는 비밀키 k를 사용하여 생성한 의사난수로 암호화하여 안전도를 높였다. 또한 은닉데이터가 커버데이터의 초반 일정구간 안에 랜덤하게 고루 분포하도록 하였고, 스트리밍의 상황을 고려하여 기타의 연산을 단순화하여 처리율을 높였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제15권4호
• /
• pp.231-243
• /
• 2009

내장형 신호처리 시스템의 상당 수는 스트리밍(streaming) 어플리케이션의 특성을 지니고 있다. 데이터플로우(dataflow) 계산모델을 이용하면 스트리밍 프로그래밍 패러다임을 손쉽게 표현할 수 있다. 데이터플로우 계산모델에서는 프로그램의 병렬성이 드러나므로 멀티코어를 위한 병렬 프로그램으로의 컴파일 과정 또한 용이해진다. 우리는 내장형 신호처리 시스템의 스트리밍 특성을 데이터플로우 계산모델에 기반하여 표현하기 위한 언어 확장으로서 SPEX(Signal Processing Extension)을 제안하고자 한다. SPEX는 기존의 명령형언어(imperative language)상에 스트리밍 프로그램밍 패러다임을 표현할 수 있게 한다. SPEX 언어 확장은 매개변수 데이터플로우 계산모델(parameterized dataflow)에 기반하고 있으며, 이를 위해 몇몇의 키워드를 기존의 C++ 언어 더하는 방식으로 이루어져 있다. 본 논문에서는 하나의 필터내에서의 스트리밍 계산 특성 및 필터 간의 스트리밍 데이터 전달을 표현하는 SPEX의 기능에 초점을 맞추고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제16권7호
• /
• pp.775-787
• /
• 2010

GPU(Graphics Processing Unit)는 범용 CPU와는 달리 다수코어 스트리밍 프로세서(manycore streaming processor) 형태로 특화되어 발전되어 왔으며, 최근 뛰어난 병렬 처리 연산 능력으로 인하여 점차 많은 영역에서 CPU의 역할을 대체하고 있다. 이러한 추세에 따라 최근 NVIDIA 사에서는 GPGPU(General Purpose GPU) 아키텍처인 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 발표하여 보다 유연한 GPU 프로그래밍 환경을 제공하고 있다. 일반적으로 CUDA API를 사용한 프로그래밍 작업시 GPU의 계산구조에 관한 여러 가지 요소들에 대한 특성을 정확히 파악해야 효율적인 병렬 소프트웨어를 개발할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 실험과 시행착오를 통하여 획득한 CUDA 프로그래밍에 관한 최적화 기법에 대하여 설명하고, 그러한 방법들이 프로그램 수행의 효율에 어떠한 영향을 미치는지 알아본다. 특히 특정 예제 문제에 대하여 효과적인 계층 구조 메모리의 접근과 코어 활성화 비율(occupancy), 지연 감춤(latency hiding) 등과 같이 성능에 영향을 미치는 몇 가지 규칙을 실험을 통해 분석해봄으로써, 향후 CUDA를 기반으로 하는 효과적인 병렬 프로그래밍에 유용하게 활용할 수 있는 구체적인 방안을 제시한다.