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방출단층촬영 시스템을 위한 GPU 기반 반복적 기댓값 최대화 재구성 알고리즘 연구
하우석 ( Woo Seok Ha ),김수미 ( Soo Mee Kim ),박민재 ( Min Jae Park ),이동수 ( Dong Soo Lee ),이재성 ( Jae Sung Lee ) 대한핵의학회 2009 핵의학 분자영상 Vol.43 No.5
목적: ML-EM (The maximum likelihood-expectation maximization) 기법은 방출과 검출 과정에 대한 통계학적 모델에 기반한 재구성 알고리즘이다. ML-EM은 결과 영상의 정확성과 유용성에 있어 많은 이점이 있는 반면 반복적인 계산과 방대한 작업량 때문에 CPU(central processing unit)로 처리할 때 상당한 연산시간이 소요되었다. 본 연구에서는 GPU(graphic processing unit)의 병렬 처리 기술을 ML-EM 알고리즘에 적용하여 영상을 재구성하였다. 대상 및 방법: 엔비디아社의 CUDA 기술을 이용하여 ML-EM 알고리즘의 투사 및 역투사 과정을 병렬화 전략을 구상하였으며 Geforce 9800 GTX+그래픽 카드를 이용하여 병렬화 연산을 수행하여 기존의 단일 CPU 기반 연산법과 비교하였다. 각 반복횟수마다 투사 및 역투사 과정에 걸리는 총 지연 시간과 퍼센트 오차(percent error)를 측정하였다. 총 지연 시간에는 RAM과 GPU 메모리 간의 데이터 전송 지연 시간도 포함하였다. 결과: 모든 반복횟수에 대해 CPU 기반 ML-EM 알고리즘보다 GPU 기반 알고리즘이 더 빠른 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 단일 CPU 및 GPU 기반 ML-EM의 32번 반복연산에 있어 각각 3.83초와 0.26초가 걸렸으며 GPU의 병렬연산의 경우 15배 정도의 개선된 성능을 보였다. 반복횟수가 1024까지 증가하였을 경우, CPU와 GPU 기반 알고리즘은 각각 18분과 8초의 연산시간이 걸렸다. GPU 기반 알고리즘이 약 135배 빠른 처리속도를 보였는데 이는 단일 CPU 계산이 특정 반복횟수 이후 나타나는 시간 지연에 따른 것이다. 결과적으로, GPU 기반 계산이 더 작은 편차와 빠른 속도를 보였다. 결론: ML-EM 알고리즘에 기초한 GPU기반 병렬 계산이 처리속도와 안정성을 더 증진시킴을 확인하였으며 이를 활용해 다른 영상 재구성 알고리즘에도 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다. Purpose: The maximum likelihood-expectation maximization (ML-EM) is the statistical reconstruction algorithm derived from probabilistic model of the emission and detection processes. Although the ML-EM has many advantages in accuracy and utility, the use of the ML-EM is limited due to the computational burden of iterating processing on a CPU (central processing unit). In this study, we developed a parallel computing technique on GPU (graphic processing unit) for ML-EM algorithm. Materials and Methods: Using Geforce 9800 GTX+ graphic card and CUDA (compute unified device architecture) the projection and backprojection in ML-EM algorithm were parallelized by NVIDIA`s technology. The time delay on computations for projection, errors between measured and estimated data and backprojection in an iteration were measured. Total time included the latency in data transmission between RAM and GPU memory. Results: The total computation time of the CPU- and GPU-based ML-EM with 32 iterations were 3.83 and 0.26 sec, respectively. In this case, the computing speed was improved about 15 times on GPU. When the number of iterations increased into 1024, the CPU- and GPU-based computing took totally 18 min and 8 sec, respectively. The improvement was about 135 times and was caused by delay on CPU-based computing after certain iterations. On the other hand, the GPU-based computation provided very small variation on time delay per iteration due to use of shared memory. Conclusion: The GPU-based parallel computation for ML-EM improved significantly the computing speed and stability. The developed GPU-based ML-EM algorithm could be easily modified for some other imaging geometries. (Nucl Med Mol Imaging 2009;43(5):459-467)
여름철 한반도 폭염의 시작과 지속을 조절하는 종관기상 조건
최우석,허창회,정지영,장민희,하경자 한국기상학회 2021 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
지구온난화가 지속되면서 여름철 폭염에 대한 노출과 피해는 미래에 더욱 증가할 것으로 전망된다. 폭염에 의한 피해는 열의 누적에 의해 발생하기 때문에, 폭염의 시작과 지속에 대한 종관적 이해가 요구된다. 본 연구에서는 여름철 동아시아 몬순과 관련된 장마 활동이 폭염 시작을 조절할 수 있고, 전지구 규모에서의 동서방향 파동과 태평양-일본의 남북방향 원격 상관으로 인한 순압적 대기 구조가 한반도 폭염일 수 증가의 주요 인자라는 점을 밝혀냈다. 폭염 시작은 장마전선의 활동성 및 위치와 연관된 것으로 나타났다. 또한 7-8월 한반도 폭염일 수는 대기의 정체 현상과 양의 상관관계를 나타냈다. 이는 한반도 지역에서 중위도 파동 활동에 의한 상층 고기압성 회전의 발달과 관련있기 때문이다. 순압적 고기압성 순환은 대기를 안정화시켜 구름 발생이 줄어들고 일조시간이 증가하여 폭염의 지속시간이 증가하게 한다. 반대로 상층 제트기류가 강화되어 대기 순환이 활발하고, 기압골이 접근하여 경압불안정이 자주 발생될 때에는 폭염일 수가 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 한반도에서의 폭염 발생과 지속의 기상학적 메커니즘을 규명함으로써 궁극적으로 폭염에 의한 피해를 줄이는 것에 기여할 것으로 기대한다.