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손동구(Dong-koo Shon),박용훈(Yong-hun Park),김종면(Jong-myon Kim) 한국컴퓨터정보학회 2014 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.22 No.1
모바일 프로세서와 모바일 운영체제의 발달에 따라 스마트폰에서도 멀티미디어 신호 처리를 실시간으로 처리가 가능해 졌다. 또한 스마트폰의 급격한 보급률의 증가 및 대중의 악기에 대한 관심이 높아졌다. 이러한 흐름에 따라 국내에 특히 많이 보급되어 있는 안드로이드 스마트폰을 이용하여 고비용의 멀티 이펙트를 대체할 수 있는 어플리케이션을 구현했다. 멀티 이펙트에는 디스토션, 오버드라이브, 딜레이, 에코, 플렌저, 코러스 및 비브라토를 포함하였으며, 구현 결과 매틀랩 시뮬레이션과 유사함을 보였다.
GPU를 이용한 다양한 해상도의 비디오기반 실시간 화재감지 방법 구현 및 성능평가
손동구(Dong-Koo Shon),김철홍(Cheol-Hong Kim),김종면(Jong-Myon Kim) 한국컴퓨터정보학회 2015 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.20 No.1
본 논문에서는 기존에 많이 사용되는 복잡한 4단계 화재 감지 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 그래픽스 처리 장치 (GPU)를 이용한 효율적인 병렬 구현 방법을 제안하였고 성능을 분석하였다. 또한 현재 많이 사용되고 있는 7가지 서로 다른 해상도 (QVGA, VGA, SVGA, XGA, SXGA+, UXGA, QXGA)의 비디오를 입력으로 하여 성능을 분석하였다. 더불어 각 해상도별 GPU 기반 실행시간과 고성능 CPU에서의 실행시간을 비교 분석하였다. 각 해상도의 5가지 화재 및 비 화재 비디오를 이용하여 모의 실험한 결과, GPU는 CPU보다 실행시간에서 우수한 성능을 보이는 동시에 FULL HD급의 높은 해상도인 UXGA 영상에서도 프레임 당 25.11ms의 실행시간이 소요되어 초당 30프레임의 실시간 처리가 가능함을 보였다. In this paper, we propose an efficient parallel implementation method of a widely used complex four-stage fire detection algorithm using a graphics processing unit (GPU) to improve the performance of the algorithm and analyze the performance of the parallel implementation method. In addition, we use seven different resolution videos (QVGA, VGA, SVGA, XGA, SXGA+, UXGA, QXGA) as inputs of the four-stage fire detection algorithm. Moreover, we compare the performance of the GPU-based approach with that of the CPU implementation for each different resolution video. Experimental results using five different fire videos with seven different resolutions indicate that the execution time of the proposed GPU implementation outperforms that of the CPU implementation in terms of execution time and takes a 25.11ms per frame for the UXGA resolution video, satisfying real-time processing (30 frames per second, 30fps) of the fire detection algorithm.
GPGPU를 이용한 비디오 기반 실시간 화재감지 알고리즘 구현
손동구(Dong-Koo Shon),김철홍(Cheol-Hong Kim),김종면(Jong-Myon Kim) 한국컴퓨터정보학회 2014 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.19 No.8
본 논문에서는 많은 양의 연산량을 요구하는 비디오 기반 4단계 화재감지 알고리즘의 실시간 처리를 위해 범용 그래픽 처리 장치 (general-purpose graphics processing unit, GPGPU)를 이용한 병렬 구현 방법을 제안한다. 또한 GPGPU 기반 화재감지 알고리즘의 효용성을 확인하기 위해 범용 고성능 CPU와의 성능을 비교하였다. SXGA(1400×1050) 해상도의 화재 비디오 5개를 이용해 모의실험 결과, GPGPU기반 화재감지 알고리즘은 CPU 구현보다 약 6.6배 더 높은 성능을 보였으며, 평균 프레임 당 30.53ms의 실행시간이 소요되어 실시간 처리(초당 30프레임)가 가능함을 보였다. This paper proposes a parallel implementation of the video based 4-stage fire detection algorithm using a general-purpose graphics processing unit (GPGPU) to support real-time processing of the high computational algorithm. In addition, this paper compares the performance of the GPGPU based fire detection implementation with that of the CPU implementation to show the effectiveness of the proposed method. Experimental results using five fire included videos with an SXGA (1400×1050) resolution, the proposed GPGPU implementation achieves 6.6x better performance that the CPU implementation, showing 30.53ms per frame which satisfies real-time processing (30 frames per second, 30fps) of the fire detection algorithm.
매니코어 프로세서를 이용한 벡터 기반 래스터화 알고리즘 구현 및 성능평가
손동구,김종면,Shon, Dong-Koo,Kim, Jong-Myon 대한임베디드공학회 2013 대한임베디드공학회논문지 Vol.8 No.2
In this paper, we implemented and evaluated the performance of a vector-based rasterization algorithm of 3D graphics using a SIMD-based many-core processor that consists of 4,096 processing elements. In addition, we compared the performance and efficiency of the rasterization algorithm using the many-core processor and commercial GPU (Graphics Processing Unit) system which consists of 7 GPUs and each of which have 512 cores. Experimental results showed that the SIMD-based many-core processor outperforms the commercial GPU system in terms of execution time (3.13x speedup), energy efficiency (17.5x better), and area efficiency (13.3x better). These results demonstrate that the SIMD-based many-core processor has potential as an embedded mobile processor.