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의료영상을 위한 위치 기반 역학의 GPU 병렬화 연구
GPU Parallelization Study of Position Based Dynamics for Medical Imaging

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Vol.19 No.3 (2023.06)바로가기
  • 페이지
    pp.19-28
  • 저자
    서지완, 박채림, 조세홍, 계희원
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A432650

원문정보

초록

영어
A simulation system using medical image data requires calculation to imitate the actual behavior of an organ such as skin tissue. Medical simulation programs have a problem in that they take a long calculation time because they use large amounts of data. In this paper, we conducted a simulation based on Position Based Dynamics(PBD) with consideration of precision and speed. In addition, we programmed a simulation system based on Nvidia's CUDA C/C++ so that PBD can be calculated at high speed through GPU parallel processing. Using thread independence property, we addressed efficiency of iterative kernel launch in the parallelization process and we compared the performance of CPU and GPU according to the resolution of the deformable object. In addition we examined the efficiency limitations of parallel processing in CPU and GPU. With GPU parallel processing, we succeeded in securing interactive time for simulations on medical deformable object that are not possible in CPU parallel processing.
한국어
의료영상 데이터를 이용한 의료 시뮬레이션 시스템은 피부조직과 같은 장기의 실제 거동을 모방하기 위해 물리 연산 이 필요하다. 의료 시뮬레이션 프로그램은 크기가 큰 데이터를 사용하므로 연산 속도에 대한 제약을 받는다. 본 논 문에서는 정밀성과 속도를 적절히 고려하여 위치 기반 역학(Position Based Dynamics, PBD) 기반의 시뮬레이 션을 실행한다. 그리고 GPU 병렬 처리를 통해 PBD를 고속으로 움직임을 계산할 수 있도록, Nvidia의 CUDA C/C++를 기반으로 프로그램을 구현하였다. 병렬화 과정에서 발생하는 반복되는 커널 실행의 비효율성 문제를 스 레드 독립성을 이용하여 해결하였고, 변형체 해상도에 따른 성능 변화를 CPU와 GPU별로 비교하였다. 또한, CPU 및 GPU를 사용한 병렬 처리에서 병렬성의 한계를 검토하였다. GPU 병렬 처리를 통해 CPU 병렬 처리에서는 불가 능한 큰 변형체에 대한 시뮬레이션의 대화적 시간의 확보에 성공하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 Position Based Dynamics 개요
2.2 거리 제약
3. 본론
3.1 SimCell의 정의
3.2 데이터에 따른 엣지의 증가
3.3 연구목표
3.4 엣지 연산 독립성과 종속성
3.5 ParallelizableEdgeGroups 정의
3.6 PBD 구현
4. GPU 구현
4.1 GPU 메모리 관리
4.2 스레드 생성과 커널 실행
5. 실험 결과
6. 결론
7. 감사의 글
참고문헌

키워드

의료 영상 GPU 가속화 병렬화 위치 기반 역학 Medical imaging GPU acceleration Parrallelization Position Based Dynamics

저자

  • 서지완 [ Jiwan Seo | 한성대학교 컴퓨터공학부 ]
  • 박채림 [ Chailim Park | 한성대학교 컴퓨터공학부 ]
  • 조세홍 [ Sae-Hong Cho | 한성대학교 컴퓨터공학부 ]
  • 계희원 [ Heewon Kye | 한성대학교 컴퓨터공학부 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 논문지 [THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF NEXT GENERATION COMPUTING]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1975-681X
  • 수록기간
    2005~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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