광선 추적 기법은 컴퓨터를 활용하여 사진과 같은 고해상도의 영상을 얻어내기 위한 렌더링 기법 중 하나이다. 그러나 이 기법은 이미지를 생성할 때 각 접마다 시뮬레이션을 하여 계산해 내므로 접의 수에 따른 계산량이 증가되고 그에 따른 계산 시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 이러한 많은 계산량을 처리하기 위해 병렬처리 기법을 활용할 수 있다. 본 논문에서는 MPI(Message Passing Interface)를 이용한 병렬 광선 추적 기법을 제시하고 그러한 기법을 여러대의 PC를 이용한 PC Clustering 기법에 적용시켜봄으로써 복잡한 계산에 소요되는 시간을 단축시키고자 하였다. 또한 작업의 크기의 변화에 따른 작업 시간과 노드 수의 증가에 따른 속도 향상률을 알아보았다. 이러한 실험을 위해 병렬 프로그래밍 도구로는 Windows NT 기반의 MPICH를 사용하였고 노드의 수는 3대에서 30대까지 증가시켰다. 노드의 수가 증가함에 따라 렌더링에 소요되는 시간이 선형적으로 감소함을 알 수 있었다.
XP-SWMM은 EAP-SWMM의 Runoff 기능을 보완하고 2D 해석 기능을 새롭게 추가하여 만든 외산(XP Solutions) 프로그램으로 도시유역 유출량 산정, 우수관거 추적 등과 같은 모의가 가능한 종합 모형이다. 그 중 2차원 분석 기능(2D XP-SWMM)은 연산 결과를 Tu-Flow 모형에 대입한 도시침수 해석모형으로 실무에서 주로 사용되고 있다. 그러나 XP-SWMM은 수량 부분 외에도 수질 부분의 다양한 모형이 통합되어 있어 라이센스 가격이 상당히 높고, 국내 환경에 적합한 모형 수정 등 기술지원을 받기 어렵다는 단점을 갖고 있다. 또한, 실무 활용성이 높은 2차원 분석기능의 경우 모의에 소요되는 시간이 크다는 한계점을 갖고 있다. 2D XP-SWMM 연산의 소요시간이 큰 주요 원인은 계산 시간간격마다 큰 셀수의 행렬 계산을 반복하기 때문이며, 격자를 촘촘하게 설정할수록(행렬의 수가 증가할수록) 수치해석에 소요되는 시간은 기하급수적으로 늘어나게 된다. 2D XP-SWMM 연산은 편미분방정식을 계산하는 모형으로 반복법을 채택하고 있기 때문에 짧은 시간내에 침수해석을 진행해야하는 웹기반 초단기 홍수예경보 시스템 등에 활용하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 2D XP-SWMM 보다 연산속도를 향상시킨 2차원 도시침수 모형을 개발하였다. 기존 XP-SWMM 중심의 실무 적용성을 유지하고자 XP-SWMM과 동일하게 EPA-SWMM 엔진을 활용하였고 DEM 기반의 지표수 흐름방향 결정 알고리즘을 결합하였다. 본 연구에서 개발한 도시침수 모형 결과를 울산광역시, 청주시 등 도심지에서 발생한 과거 침수피해의 양상과 비교하여 그 타당성을 검증하였다.
LSP 파라미터는 일정한 스펙트럼 민감도와 낮은 스펙트럼 왜곡을 보이고 선형보간이 용이하여 주로 저전송률 음성부호화기에 사용된다. 그러나 LPC 계수를 LSP로 변환하는 방법이 복잡하여 계산시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 LSP 변환 방법 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 real root 방법의 계산 시간 단축방법을 제안한다. real root 방법은 다항식의 근을 구하여 LSP로 변환하는 방법이다. 그러나 이 방법은 관을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요된다. 제안하는 알고리즘은 LSP 파라미터의 분포도에 따라 검색구간의 순서를 주파수 별로 달리 한다. 그리고 제 1포만트와 제 2포만트의 연관성을 고려하여 검색구간을 조절한다. 기존의 real root방법과 제안한 방법을 비교한 결과 평균 $48\%$ 이상의 검색시간이 단축되었다.
AI 분석 과정에서 특징 데이터 추출은 분석 성능에 큰 영향을 미칠 뿐만 아니라 가장 많은 시간을 소요하는 과정 중의 하나이다. 계산과학 데이터는 HPC를 활용하여 생산되므로 데이터가 크고 복잡할 뿐 아니라 데이터의 수도 방대한 경우가 많다. 이 때문에 계산과학 데이터로부터 특징 데이터 추출하는 과정은 복잡성이 크고, 소요 시간도 매우 크다. 본 논문은 먼저 계산과학 데이터로부터 특징 데이터 추출하는 과정에 대한 요구사항과 이슈들을 분석한다. 그리고 확장성을 고려한 계산과학 데이터의 인공지능 분석을 위한 특징 데이터 추출 자동화 시스템을 제안한다.
홍수 예측을 위한 분포형 수문모형의 유출해석에서 하도추적은 수리학적 하도 추적과 수문학적 하도 추적 방법이 있다. 수리학적 하도 추적은 운동파 방정식, 확산파 방정식 등을 이용하여 수리현상을 시간과 공간으로 편미분하여 홍수량 예측을 한다. 수리적 하도 추적은 시간적, 공간적 안정조건(stability condition)을 만족해야된다. 면적이 큰 유역에서 적용할 때에는 계산에 소요되는 시간이 크다. 그러므로 국지호우로 인한 돌방홍수 예 경보를 위해서는 준실시간 또는 실시간 홍수 감시 및 예측이 필요하므로 계산에 소요되는 시간이 큰 수리학적 하도추적을 이용한 홍수 예측은 한계를 가진다. 본 연구에서는 유역면적이 큰 유역의 준실시간 홍수 감시 및 예측을 위하여 수문학적 하도추적 기법은 하천차수별 저류상수를 적용한 multi-Muskingum방법을 개발하여 모의하였다. multi-Muskingum 적용한 결과 모의시간이 상당히 단축되었으며 자료동화 기법을 통하여 모형의 정확도를 개선하였다.
일반적인 Cosine law를 이용한 증착 두께의 분포에 대한 계산은 적분의 형태로 이루어져있다. LCD 8G 급의 경우 마그네트론 스퍼터링 타겟의 크기가 깊이 3 m, 폭 25 cm정도인데 대략 6~8개를 설치하여 공정 시간을 줄이고 있다. 이 때 한 쪽 방향으로 이동하는 기판이 타겟 표면과 이루는 각도는 아주 작은 각에서 수직으로 다시 음의 각도로 변화한다. 이 때 발생하는 박막의 미세 조직 변화는 박막 특성에 많은 영향을 준다. 이에 대한 연구를 위한 1단계로 타겟 표면과 기판 표면을 모두 미소 면적소로 구분하고 각각의 면적소 간에 이루어지는 증착 원자의 비행을 충돌이 없다는 가정하에 direct flux 알고리즘으로 처리하였다. 이 때 소요되는 계산 시간은 매우 길어서 single core CPU에서 serial job으로 처리하는 경우 여러 시간이 소요된다. 이에 대한 대안으로 OpenMP를 이용한 작업의 병렬화를 시도하였다. 4 core machine에서 최대 96%의 병렬 효율을 달성하였다.
일정한 스펙트럼 민감도와 낮은 스펙트럼 왜곡을 보이고 선형보간이 용이하다는 장점을 갖는 LSP 파라미터는 음성코덱(codec)이나 인식기에서 음성신호를 분석하여 전송형이나 저장형 파라미터로 변환되어, 주로 저전송률 음성부호화기에 사용된다. 그러나 LPC 계수를 LSP로 변환하는 방법이 복잡하여 계산시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 기존의 LSP 변환 방법 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 real root 방법은 근을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요되는 단점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 LSP 분포 특성에 따라 검색구간의 순서와 검색간격을 달리하며, 제1 포만트와 제2 포만트의 연관성을 고려하여 검색구간을 조절한다. 기존의 real root 방법과 제안한 방법을 비교한 결과 검색시간이 평균 48.13% 단축되었다.
선체의 횡강도 해석을 하기 위해서는 유한요소법 등을 이용하는 것이 일반적이지만 설계 관점에서 볼 때 기존의 유한요소법을 이용하는 경우 작업 시간 및 계산 시간이 대단히 많이 소요되고 있는 실정이다. 따라서, 다양한 반복 설계 및 최적 설계를 수행하기 위해서는 막대한 계산 시간이 소요되는 유한요소법보다는 계산 시간이 빠르며 정도도 좋은 새로운 횡강도 해석 방법을 이용하는 것이 바람직하다. 본 연구에서는 이를 위해 우선 일차적으로 횡강도 해석 측면에서 기 개발한 일반화 경사처짐법 및 신 등가 곡선보 이론의 유용성을 확인하고자 유조선의 횡강도 해석을 수행하였으며, 기존의 방법과 계산 시간 및 정도를 비교하여 그 우수성을 입증하였다.
홍수시 하천의 유량측정은 매우 어렵고 위험하며 많은 노력과 비용이 드는 작업이다. 이러한 홍수시 유량측정을 위해 영상을 이용하여 하천의 표면유속을 측정하고 여기서 유량을 산정하는 기술은 하천 유량 측정의 자동화와 안전한 유량 측정을 위한 대안으로 크게 주목받고 있다. 그런데, 유속측정을 위해 20~40초 정도의 영상의 평균유속을 구하고자 하면, 방대한 양의 영상처리에 많은 시간이 소요되어 실시간 측정이나 분석이 어렵게 된다. 본 연구는 영상을 이용하여 홍수시 하천의 유량을 실시간으로 측정하기 위해 투영변환과 시공간영상 분석법을 적용하여 실용적인 표면영상유속계를 개발하기 위한 것이다. 이를 위해, 3차원 투영변환(11변수 변환)을 적용하여 측정선과 유속측정점의 위치를 영상내에 특정하고 이 부분만을 추출하여 시공간 영상(spatio-temporal images)으로 구성하고, 이 시공간 영상을 분석하여 유속과 유량을 산출하는 기법을 개발하였다. 즉, 하천의 주흐름 방향의 유속만을 산정하도록 하여 영상의 분석에 소요되는 계산량과 계산시간을 단축하였다. 또한, 시공간 분석과정도 기존의 CASTI (Correlation Analysis of Spatio-Temporal Images)를 훨씬 간단하고 빠르게 계산할 수 있도록 개량하였다. 그 결과 영상의 유속분석 및 유량산정에 소요되는 시간을 획기적으로 줄일 수 있었으며, 실시간으로 유량 측정이 가능하게 되었다.
모멘트법으로 해를 구하는데 있어서 행렬차수에 의한 컴퓨터 기억용량과 계산소요시간은 주된 제약요건이 되어왔다. 컴퓨터 기억용량 감소와 계산소요시간 단축을 위하여 등가원리와 유기정리에 근거르 둔 전원중첩인가법을 이용한 수식전개기법을 정립하였다. 수치 해석 결과의 정확성을 검증해 보이고 또한 본 방법을 적용한 응용 수치해석의 예를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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