• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.200-202
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• 2014

본 논문은 High bit-depth 를 위한 SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 명령어 기반 보간 필터 고속화 방법을 제안한다. 픽셀 연산을 기반으로 하는 보간 필터링은 HEVC 복호화기에서 높은 복잡도를 차지하고 있지만 반복적인 산술연산을 수행하기 때문에 SIMD 를 이용한 고속화에 적합한 구조를 가지고 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 보간 필터 연산에 대하여 SIMD 명령어를 이용하여 메모리를 효율적으로 사용하여 고속화하는 방법을 제안한다. 제안하는 기술은 HEVC 참조 소프트웨어 HM 12.0-RExt 4.1 에 기반을 둔 ANSI C 기반 자체 개발 HEVC RExt 복호화기 소프트웨어에서 평균 8.5%의 복호화 속도향상을 보였으며, 보간 필터의 수행 시간을 평균 24.8% 향상시켰다.

• ETRI Journal
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• 제31권6호
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• pp.709-716
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• 2009

In this paper, we propose a novel reconfigurable processor using dynamically partitioned single-instruction multiple-data (DP-SIMD) which is able to process multimedia data. The SIMD processor and parallel SIMD (P-SIMD) processor, which is composed of a number of SIMD processors, are usually used these days. But these processors are inefficient because all processing units (PUs) should process the same operations all the time. Moreover, the PUs can process different operations only when every SIMD group operation is predefined. We propose a processor control method which can partition parallel processors into multiple SIMD-based processors dynamically to enhance efficiency. For performance evaluation of the proposed method, we carried out the inverse transform, inverse quantization, and motion compensation operations of H.264 using processors based on SIMD, P-SIMD, and DP-SIMD. Experimental results show that the DP-SIMD control method is more efficient than SIMD and P-SIMD control methods by about 15% and 14%, respectively.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제3권3호
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• pp.99-105
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• 2014

A graphic processing unit (GPU) can perform the same calculation on multiple data (SIMD: single instruction multiple data) using hundreds of to thousands of special purpose processors for graphic processing. Thus, high efficiency is expected when GPU is used for the generation and correlation of satellite navigation signals, which perform generation and processing by applying the same calculation procedure to tens of millions of discrete signal samples per second. In this study, the structure of a GPU-based GNSS simulator for the generation and processing of satellite navigation signals was designed, developed, and verified. To verify the developed satellite navigation signal generator, generated signals were applied to the OEM-V3 receiver of Novatel Inc., and the measured values were examined. To verify the satellite navigation signal processor, the performance was examined by collecting and processing actual GNSS intermediate frequency signals. The results of the verification indicated that satellite navigation signals could be generated and processed in real time using two GPUs.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권1호
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• pp.7-14
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• 2013

고사양 디지털 카메라를 내장한 스마트 기기의 보급이 급격하게 증가하면서 고해상도 영상의 품질을 개선하는 기능이 중요해지고 있다. 모바일 기기의 제한된 자원과 영상의 정보량을 감안하면 지나치게 복잡하지 않은 알고리즘을 선택해야 하고 가능한 효율적인 구현 기술을 사용해야 한다. 영상의 질을 향상시키는 기법 중 간단하면서도 널리 사용되는 기술은 명암 값 분포를 조절하는 명암비신장 (contrast stretching) 기법이다. 안드로이드 스마트폰의 경우, 구현 기술로는 가상 머신 위에서 동작하는 자바 라이브러리, JNI (Java Native Interface) 기반 원시 (native) C/C++ 구현 기술, 그리고 SIMD (Single Instruction Multiple Data) 기법이 적용된 NEON 구현 기술 등이 있다. 이 연구에서는 이 세 가지 기술을 선형 명암비신장 연산, 그리고 평활화 명암비신장 연산에 적용하여 그 성능을 실증적으로 비교 분석하였다. 그 결과 원시 C/C++과 NEON 라이브러리의 실행 속도는 자바 라이브러리 실행 속도에 비해 각각 56-78배, 50-76배 빠르다는 점을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2544-2552
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• 1997

본 논문은 병렬 프로토콜 구현을 위해서 (1)채널통신 모델, (2)포크-조인 모델, (3)사건조회 모델이라 부르는 3 가지 유형의 다중 프로세스 모델을 제시한다. 각 모델에 대한 병렬화 사양을 위해서 병렬 프로그래밍 언어인 Par. C System을 사용한다. 제안한 다중 프로세스 모델의 성능을 측정하기 위하여 인터넷 프로토콜 스택의 Internet Protocol (IP)을 Transputer상에서 구현한다. IP 프로토콜 기능은 송신측과 수신측으로 분리하고 양측의 병렬화는 Multiple Instruction Single Data(MISD) 구조를 이용한다. 제안한 모델들은 다양한 실행시간 과부하에 대하여 성능 평가와 비교 분석을 한다. 즉, 채널통신 모델에서는 채널을 경유한 사건 송신, 포크-조인 모델에서는 프로세스 생성, 그리고 사건조회 모델에서는 프로세스간 문맥전환시에 발생하는 과부하를 송신측과 수신측에 대하여 성능을 분석한다. 송신측의 성능 측정 결과, 사건조회 모델이 채널통신 모델과 포크-조인 모델과 비교하여 77%와 9%의 빠른 처리 시간을 보였다. 수신측에서는 포크-조인 모델이 채널통신 모델과 사건조회 모델과 비교하여 55%와 107%의 빠른 처리 시간을 보였다.

• Spatial Information Research
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• 제17권3호
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• pp.371-379
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• 2009

최근 그래픽 프로세서(GPU)의 발전에 따라 대량의 프로세서를 탑재한 고성능 그래픽 카드가 개인 컴퓨터에서 널리 사용되고 있다. GPU를 사용하여 CPU의 부하를 줄이면서도 성능을 향상시킬 수 있어서 복잡한 연산을 처리해야 하는 다양한 응용 프로그램에 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 복잡한 연산이 필요한 공간 데이터 처리의 성능을 향상시키기 위하여 GPU의 병렬 처리 기술을 활용하는 방법을 제안하였다. 원본 공간 데이터를 화면에 출력하기 위해서는 그래픽 처리 연산이 필요하며 같은 종류의 연산을 모든 데이터에 적용해야 하므로 GPU의 SIMD 병렬 처리를 사용하여 성능을 향상시킬 수 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권10호
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• pp.935-943
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• 2017

많은 양의 데이터 기반으로 학습하는 neural network 중 이미지 분류나 음성 인식 등에 사용되어 지고 있는 CNN(Convolution neural network)는 현재까지도 우수한 성능을 가진 구조로 계속적으로 발전되고 있다. 제한된 자원을 가진 임베디드 시스템에서 활용하기에는 많은 어려움이 있다. 그래서 미리 학습된 가중치를 사용하지만 여전히 한계점이 있기 때문에 이를 해결하기 위해 GPU의 범용 연산을 위해서 사용하는 GP-GPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)를 활용하는 추세다. CNN은 단순하고 반복적인 연산을 수행하기 때문에 SIMT(Single Instruction Multiple Thread)기반의 GPGPU에서 스레드 할당과 활용 방법에 따라 연산 속도가 많이 달라진다. 스레드로 Convolution 연산과 Pooling 연산을 수행할 때 쉬어야 하는 스레드가 발생하는 데 이러한 문제를 해결하기 위해 남은 스레드가 다음 피쳐맵과 커널 계산에 활용되는 방법을 사용함으로써 연산 속도를 증가시켰다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권4호
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• pp.294-301
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• 2016

In this paper, we present methods to efficiently parallelize iterative 3D image reconstruction by exploiting trigeneous devices (three different types of device) at the same time: a CPU, an integrated GPU, and a discrete GPU. We first present a technique that exploits single instruction multiple data (SIMD) architectures in GPUs. Then, we propose a performance estimation model, based on which we can easily find the optimal data partitioning on trigeneous devices. We found that the performance significantly varies by up to 6.23 times, depending on how SIMD units in GPUs are accessed. Then, by using trigeneous devices and the proposed estimation models, we achieve optimal partitioning and throughput, which corresponds to a 9.4% further improvement, compared to discrete GPU-only execution.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제15권4호
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• pp.475-480
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• 1994

For the effective management of medical images, it becomes popular to use computing machines in medical practice, namely PACS. However, the amount of image data is so large that there is a lack of storage space. We usually use data compression techniques to save storage, but the process speed of machines is not fast enough to meet surgical requirement. So a special hardware system processing medical images faster is more important than ever. To meet the demand for high speed image processing, especially image compression and decompression, we designed and implemented the medical image CODEC (COder/DECoder) based on MISD (Multiple Instruction Single Data stream) architecture to adopt parallelism in it. Considering not being a standard scheme of medical image compression/decompression, the CODEC is designed programable and general. In this paper, we use JPEG (Joint Photographic Experts Group) algorithm to process images and evalutate the CODEC.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.114-117
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• 2007

DES is an improvement of the algorithm Lucifer developed by IBM in the 1977. IBM, the National Security Agency (NSA) and the National Bureau of Standards (NBS now National Institute of Standards and Technology NIST) developed the DES algorithm. The DES has been extensively studied since its publication and is the most widely used symmetric algorithm in the world. But nowadays, Triple DES (TDES) is more widely used than DES especially in the application in case high level of data security is required. Even though TDES can be implemented based on standard algorithm, very high speed TDES codec performance is required to process when encrypted high resolution satellite image data is down-linked at high speed. In this paper, Intel SSE2 (Streaming SIMD (Single-Instruction Multiple-Data) Extensions 2 of Intel) is applied to TDES Decryption algorithm and proved its effectiveness in the processing time reduction by comparing the time consumed for two cases; original TDES Decryption and TDES Decryption with SSE2