WAS 암호화 처리속도 향상을 위한 GPU 적용 가능성 연구

변진영,이기영 한국정보기술학회 2014 한국정보기술학회논문지 Vol. No.

Due to rapid increase of various data networks, data security has become very important issue. However, most of users send plain data without any encryption because of degradation of QoS which derived from encryption overhead. In order to solve the overhead reduction problem, we use surplus resource of GPU in fixed infrastructure rather than using CPU. Also by using the parallel processing for multi-core CPU, an effective encryption process is possible. In this paper, we compare the performance of encryption process using GPU and CPU respectively. And we propose efficient usage of GPU for cryptography processing. We apply GPU cryptography processing module to Tomcat WAS (Web Application Server) Filter using CUDA to ascertain and improve the GPU module utilization. 데이터 통신망이 다양한 분야에서 널리 활용됨에 따라 데이터 보안의 중요성이 더욱 높아지고 있다. 그러나 데이터 암호화 과정에서 발생하는 오버헤드로 인한 서비스의 품질(QoS) 저하 때문에 평문 데이터를 그대로 사용하고 이로 인한 데이터 유출 등의 피해가 속출하고 있다. 이를 해결하기 위해 방법으로 고정된 기반에서 잉여 자원인 GPU를 활용하여 QoS 하락을 줄일 수 있을 것이다. 또한 CPU보다는 멀티코어를 사용한 병렬 처리를 활용하면 CPU 처리보다 상대적으로 효율적인 암호화가 가능하다. 본 논문에서는 CPU와 GPU를 이용한 암호화 처리 속도를 여러 경우 대해 비교하여 GPU를 효과적으로 암호화 처리에 사용할 수 있는 가능성을 검토하고, CUDA를 이용하여 Tomcat Web Application Server Filter에 적용하여 모든 데이터 암, 복호화에 필요한 필요자원을 줄여 속도 측면에서의 성능 향상을 도모하였다.

GPU-Based ECC Decode Unit for Efficient Massive Data Reception Acceleration

( Jisu Kwon ),( Moon Gi Seok ),( Daejin Park ) 한국정보처리학회 2020 Journal of information processing systems Vol.16 No.6

In transmitting and receiving such a large amount of data, reliable data communication is crucial for normal operation of a device and to prevent abnormal operations caused by errors. Therefore, in this paper, it is assumed that an error correction code (ECC) that can detect and correct errors by itself is used in an environment where massive data is sequentially received. Because an embedded system has limited resources, such as a lowperformance processor or a small memory, it requires efficient operation of applications. In this paper, we propose using an accelerated ECC-decoding technique with a graphics processing unit (GPU) built into the embedded system when receiving a large amount of data. In the matrix-vector multiplication that forms the Hamming code used as a function of the ECC operation, the matrix is expressed in compressed sparse row (CSR) format, and a sparse matrix-vector product is used. The multiplication operation is performed in the kernel of the GPU, and we also accelerate the Hamming code computation so that the ECC operation can be performed in parallel. The proposed technique is implemented with CUDA on a GPU-embedded target board, NVIDIA Jetson TX2, and compared with execution time of the CPU.

GPU를 이용한 SAR 영상의 전처리 가속화

박우상,탁기현,방효충 한국항공우주학회 2015 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2015 No.11

자동목표물인식(Automatic Target Recognition)에서 광학, 적외선, 레이더 등 여러 가지 영상센서를 이용하는데, 그중에서도 밤과 낮을 가리지 않고 전천후에 넓은 지역에 걸쳐서 사용가능한 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상이 유용하다. SAR 영상에는 클러터(Clutter)라고 하는 잡음을 많이 포함하고 있다. 이러한 잡음을 제거하여 자동목표물인식 시스템의 성능을 높이기 위한 과정을 SAR 영상의 전처리(Preprocessing)이라고 하는데, 이 전처리를 수행하는데 필요한 연산이 많아 전체 자동목표물인식 과정에서 차지하는 시간이 상당하다. 본 논문에서는 MATLAB에서 제공하는 컴퓨터 내에 내장된 GPU(Graphic Processing Unit)를 이용하는 Parallel Computing Toolbox의 함수를 사용하여 SAR-ATR의 전처리 단계를 가속화한다. Automatic Target Recognition (ATR) system uses diverse sensors such as optical, infrared, and radar sensors. Synthetic Aperture Radar (SAR) is very useful to be used day and night. This sensor also covers a wide scope, and also it is not affected by weather. However, SAR images contain several noises, so called as ’Clutter’, which disturb the target recognition. Thus, to achieve high performance of SAR-ATR, preprocessing to remove the noises is indispensable. In this paper, I try to accelerate the SAR image preprocessing which requires lots of computation by using MATLAB Parallel Computing Toolbox that uses Graphic Processing Unit (GPU) embedded in computer.

GPU를 이용한 깊이 영상기반 렌더링의 가속

이만희(Man Hee Lee),박인규(In Kyu Park) 한국정보과학회 2006 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.33 No.11·12

In this paper, we propose a practical method for hardware-accelerated rendering of the depth image-based representation (DIBR) of 3D graphic object using graphic processing unit (GPU). The proposed method overcomes the drawbacks of the conventional rendering, i.e. it is slow since it is hardly assisted by graphics hardware and surface lighting is static. Utilizing the new features of modern GPU and programmable shader support, we develop an efficient hardware-accelerating rendering algorithm of depth image-based 3D object. Surface rendering in response of varying illumination is performed inside the vertex shader while adaptive point splatting is performed inside the fragment shader. Experimental results show that the rendering speed increases considerably compared with the software-based rendering and the conventional OpenGL-based rendering method. 본 논문에서는 깊이 영상기반의 3차원 그래픽 객체에 대하여 그래픽 처리 장치(Graphics Processing Unit, GPU)의 가속을 이용한 고속의 렌더링 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 최근의 그래픽 처리 장치의 새로운 특징과 프로그래밍이 가능한 쉐이더 기법을 이용하여, 속도가 느리거나 정적인 조명과 같은 기존의 일반적인 깊이 영상기반 렌더링 방법이 갖고 있는 단점을 극복할 수 있다. 깊이 영상기반 데이타의 3차원 변환 및 조명에 의한 효과 연산은 정점 쉐이더(vertex shader)에서 수행을 하고, 점 데이타의 적응적인 스플래팅(splatting)은 화소 쉐이더(fragment shader)에서 수행된다. 모의 실험결과, 소프트웨어 렌더링 또는 OpenGL 기반의 렌더링과 비교해서 괄목할 만한 렌더링 속도의 향상이 이루어졌다.

WAS 암호화 처리속도 향상을 위한 GPU 적용 가능성 연구

변진영(Jin-Yeong Byeon),이기영(Ki Young Lee) 한국정보기술학회 2014 한국정보기술학회논문지 Vol.12 No.9

Due to rapid increase of various data networks, data security has become very important issue. However, most of users send plain data without any encryption because of degradation of QoS which derived from encryption overhead. In order to solve the overhead reduction problem, we use surplus resource of GPU in fixed infrastructure rather than using CPU. Also by using the parallel processing for multi-core CPU, an effective encryption process is possible. In this paper, we compare the performance of encryption process using GPU and CPU respectively. And we propose efficient usage of GPU for cryptography processing. We apply GPU cryptography processing module to Tomcat WAS(Web Application Server) Filter using CUDA to ascertain and improve the GPU module utilization.

GPU를 통해 가속화 된 은닉 마르코프 모델 기반 비정상 침입탐지시스템

김대건 육군사관학교 화랑대연구소 2014 한국군사학논집 Vol.70 No.1

For the Network Operations (NetOps) in cyberspace considered as the 4th warfare, detecting intrusion on network systems is important to prevent systems from further hostility of enemy. In this paper, we propose a host-based Intrusion Detection System (IDS) by using Hidden Markov Model (HMM) which is used for wide area of pattern recognition, e.g. voice recognition and computer vision. The model is trained using public system call dataset generated by computer programs to model normal behavior of network user. Especially, we overcome excessive training time of HMM which is considered as general shortage of the model by parallelized training and test processes using Graphics Processing Unit (GPU). Experimental results show that the proposed IDS detects normal and intrusion process with 86% accuracy in average, and training and test time can be boosted proportional to the size of dataset and the sliding window.

GPU를 이용한 레이다 신호처리장치부의 성능분석

최무영(Moo-Yeong Choi) 한국산업기술융합학회(구. 산업기술교육훈련학회) 2022 산업기술연구논문지 (JITR) Vol.27 No.3

Radar technology has been widely used for military purposes and in other fields such as intelligent automobiles. radar is used as a representative device to measure the distance of a target owing to its robustness to climatic and environmental changes compared to other sensors. Thus, the main role of the radar is to act as a digital signal processing device that extracts the target object from the erroneous object according to the surrounding environment. Therefore, which determines the main performance of the FMCW radar.

GPU(Graphics Processing Unit)를 이용한 SGP4 궤도전파기 계산 효율성 향상

김형진,성재동,김해동 한국항공우주학회 2012 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2012 No.4

지난 2009년 2월에 발생한 미-러 위성 간의 충돌 사건은 인공위성을 운영하는 국가들에게 우주파편과의 충돌 위험성에 대한 인식을 증가시켰다. 이에 우주개발 선진국들은 우주파편과의 충돌위험 분석 시스템을 제작하여 자국 인공위성의 안전과 우주환경 악화를 막고자 노력하고 있다. 우리나라에서도 현재 우주파편 충돌위험 종합관리 시스템을 개발하고 있다. 우주파편 충돌위험에 대한 분석 및 관리의 시작은 대량의 우주물체들과의 충돌확률 및 근접거리 계산에서 시작된다. 본 논문에서는 우주물체와 운용 위성 간의 근접거리를 분석하기 위해 사용한 SGP4 궤도전파기의 계산 효율성을 향상시키기 위해 GPU를 적용한 결과를 기술하였다. Since satellite collision event between US's satellite and Russia's satellite on February 2009 has been happened, the awareness of collision risk between space debris and satellites has been increased for nations who are operating their own satellites. Thus, developed countries of space explorations have implemented the collision risk analysis system to protect their satellites and prevent deterioration of space environment. Meanwhile, space debris collision risk management system is being developed in KOREA. In this paper, results of applying GPU to the SGP4 propagator which is used to screen the threatening objects against satellites using NORAD TLE catalog are presented. As a result, the computational efficiency of orbit prediction has been dramatically increased.

GPU 기반 곡률 추정 알고리즘

김선정 한국지식정보기술학회 2013 한국지식정보기술학회 논문지 Vol.8 No.1

본 논문에서는 3차원 물체의 외형 특징이 되는 곡률을 추정해내는 GPU (Graphics Processing Unit) 기반 알고리즘을 제안한다. 곡률은 3차원 물체의 간략화, 메쉬 분할 등과 같은 기하학적 모델링 분야에서 매우 유용한 수치이다. 그러나 그래픽스 기술의 발달로 대용량의 3차원 물체들이 응용 프로그램에서 사용되고 데이터 용량에 비례하여 곡률을 추정하는 계산 시간도 증가하게 되었다. 만약 실시간으로 곡률을 추정해야 하는 응용 프로그램의 경우, 3차원 물체의 기하학 정보를 모두 메인 메모리에 올려놓고 CPU에서 계산하게 되면 심각한 속도 저하를 가져올 수 있다. 본 논문은 곡률 추정을 위한 계산 시간을 단축시키기 위해, CUDA (Compute Unified Device Architecture)를 사용하여 꼭지점마다 수행되는 주요 계산 과정을 GPU에서 병렬로 수행하도록 구현하였다. 기존의 곡률 계산 방법보다 훨씬 빠른 수행 결과를 보인다.

물리적 모델링을 이용한 GPU 기반 기타 음 합성

강성모(Seong-Mo Kang),김철홍(Cheol-Hong Kim),김종면(Jong-Myon Kim) 한국컴퓨터정보학회 2012 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.20 No.2

본 논문에서는 GPU 컴퓨팅 환경에서 물리적 모델링 기반의 음 합성 알고리즘을 수행하는 경우에 GPU의 개수에 따른 성능 및 에너지 효율의 변화를 분석한다. 실험결과, 6개의 GPU를 사용하였을 때 가장 좋은 성능을 보였으며, 1개의 GPU에서 가장 높은 에너지 효율을 보였다.