GPU를 위한 Concurrent Collections 개발 및 의료 영상화 응용Concurrent collections development for GPU and medial imaging application

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dc.contributor.advisor류석영-
dc.contributor.advisorRyu, Suk Young-
dc.contributor.author김경헌-
dc.contributor.authorKim, Kyunghun-
dc.date.accessioned2016-05-03T19:34:47Z-
dc.date.available2016-05-03T19:34:47Z-
dc.date.issued2015-
dc.identifier.urihttp://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=628555&flag=dissertationen_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10203/206634-
dc.description학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전산학부, 2015.8 ,[iii, 40 p. :]-
dc.description.abstract병렬 컴퓨팅은 과학 컴퓨팅과 의료 영상화에서 중요한 역할을 수행하고 있다. 과학 컴퓨팅과 의료 영상화는 대용량의 벡터 및 행렬을 처리하는 특성 때문에 쉽고 효율적으로 데이터 병렬화를 적용할 수 있다. Concurrent Collections(CnC)는 높은 생산성을 제공하는 고성능 병렬 프로그래밍 모델이다. 이 연구에서, 우리는 Concurrent Collections 모델의 병렬 프로그래밍을 위한 특성을 유지한 채로 데이터 병렬화에 적용될 수 있도록 확장하였다. 이에 더하여, GPU 를 이용한 이종 컴퓨팅에도 적용될 수 있도록 모델을 확장하여 GPU를 위한 병렬 프레임워크를 구현하였다. 우리는 병렬 프레임워크를 이용하여 Black-Scholes 벤치마크를 구현하여 생산성 및 성능을 검증하였으며, Optical Coherence Tomography(OCT, 광간섭단층촬영) 이미지 복원 알고리즘을 구현하였다. 구현된 결과는 현재 알려진 연구 결과 중에서 가장 빠른 것으로 확인된다.-
dc.languagekor-
dc.publisher한국과학기술원-
dc.subject병렬 컴퓨팅-
dc.subject병렬 프로그래밍-
dc.subject과학 컴퓨팅-
dc.subject의료 영상화-
dc.subject광간섭단층촬영-
dc.subjectConcurrent Collections-
dc.subjectParallel Computing-
dc.subjectScientific Computing-
dc.subjectMedical Imaging-
dc.subjectOCT-
dc.subjectOFDI-
dc.titleGPU를 위한 Concurrent Collections 개발 및 의료 영상화 응용-
dc.title.alternativeConcurrent collections development for GPU and medial imaging application-
dc.typeThesis(Master)-
dc.identifier.CNRN325007-
dc.description.department한국과학기술원 :전산학부,-
dc.contributor.localauthor류석영-
dc.contributor.localauthorRyu, Suk Young-
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CS-Theses_Master(석사논문)
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