• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.37-38
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• 2017

금속으로 이루어진 긴 선이나 구에 대한 전자파 산란 특성을 계산할 때, 산란 계산 속도를 개선하기 위해 사용하는 고성능 컴퓨팅(HPC) 기반 병렬 처리 특성을 제시한다. 산란 행렬 생성, 가우스 소거법, 산란파 계산 등으로 이루어진 전자파 산란 문제는 병렬 처리를 통해 계산 속도를 높일 수 있다. 산란 문제의 계산 절차를 분석하여 병렬화에 유리한 계산 작업을 분류한 후 OpenMP 기반 병렬화를 적용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.653-655
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• 2000

컴퓨터 네트웍 기술의 발달로 고성능 컴퓨팅을 위해 물리적으로 분산된 자원들을 사용하려는 노력의 일환으로 현재 많은 프로젝트가 진행되어 왔다. 이런 기술들은 과학 계산처럼 복잡하고 큰 계산을 위한 소프트웨어 라이브러리의 구현이 주류를 이룬다. 하지만 이런 라이브러리를 사용하기 위해서는 사용자에게 많은 프로그래밍 능력을 요하고 세부사항까지 알아야만 프로그래밍이 가능한 것이 많다. 본 논문에서는 사용자에게 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하고, 고성능 컴퓨팅이 가능한 시스템을 제시한다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.25 no.2
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• pp.36-43
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• 2020

AI 시스템은 우리 생활 전반에서 다양한 예측을 도와주는 장치로써 그 중요성이 크다. AI 시스템의 활용도는 AI 장치가 얼마나 우리 생활 전반에 다각도로 이용되어야 하는지에 달려있다. 현재 AI 시스템은 높은 정확도를 위해 학습과 추론에 고성능 컴퓨팅 장비를 필요로 한다. 고성능 장치를 우리 생활 저변에서 쉽게 설치하고 사용할 수 없기 때문에, AI 시스템을 우리 생활에 사용하기 위해서 크게 두 가지의 접근법을 사용하고 있다. 첫째, 고성능 네트워크와 고성능 컴퓨팅 서버를 사용하여 end-user 장치의 계산 복잡도를 최소화하는 시스템을 설계할 수 있다. 둘째, AI 시스템의 학습 및 추론 효율성을 높여, 서버와 네트워크 없이도 end-user 장치에서 최선의 성능을 내는 시스템을 설계할 수 있다. 첫번째 접근법은 고성능 네트워크의 발전을 수반하고, 네트워크의 항상성을 전제로 하기 때문에, 실현하는데 많은 시간과 자원이 요구된다. 두번째 접근법은 비용-효율적이긴 하나 첫번째 접근법에 비해 AI 시스템의 성능이 다소 떨어질 수 있다. 이 글에서는 두번째 접근법의 AI 시스템, 특히 시각 인식 시스템을 응용으로 하는 기술들을 살펴보도록 하겠다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.27 no.1
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• pp.201-209
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• 2021

In order to evaluate the vibrational characteristics of huge finite element models such as ships and offshore structures, it is essential to perform eigenvalue analysis and frequency response analysis. However, these analyzes necessitate excessive equipment and computation time, which require the development of a high-performance analysis program. In particular, a considerable computational analysis time is required when calculating the inverse matrix in a linear system of equations and analyzing the eigenvalue analysis. Therefore, it can be improved by applying the latest high-performance library. In this paper, the vibration analysis program that enables fast and accurate analysis was developed by applying 'PARDISO', a parallel linear system of equation calculation library, and 'ARPACK', a high-performance eigenvalue analysis library. To verify the accuracy and efficiency of proposed method, we compare ABAQUS with proposed program using numerical examples of marine engineering.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.32 no.4
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• pp.48-56
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• 2017

대규모 고성능 컴퓨팅 시스템에서 경량커널은 전통적으로 계산 노드에 탑재되어 특정 연산만을 수행한다. 특히 경량커널은 병렬 프로그램을 실행함에 있어 성능을 최대한 끌어올리기 위하여 자원 간의 간섭을 최소화할 수 있도록 개발되어 사용되고 있다. 최근에는 수천 개의 코어가 장착된 고성능 컴퓨팅 환경은 병렬프로그램뿐만 아니라 일반 응용 및 대규모 분산 응용에서도 필요하다. 고성능 컴퓨팅 환경에서는 매니코어와 메모리 자원이 늘어남에 따라 성능 확장성을 요구하는 현실적인 운영체제의 구조로서 경량커널과 리눅스를 같이 실행하는 멀티커널 구조를 선호하고 있다. 본고에서는 이러한 선행연구를 소개하고 매니코어 시스템에서 활용되는 최근 경량커널의 동향에 대해 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.468-471
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• 2007

여러 대의 컴퓨팅 시스템을 네트워크로 연결한 클러스터 시스템의 경우, 뛰어난 가격대비 성능 특성 때문에 많은 공학분야의 연구에 널리 활용 되고 있다. 최근에는 뛰어난 확장성과 안정성을 요구하는 기업체 업무에도 널리 활용 되고 있다. 이러한 클러스터 시스템의 성능은 네트워크 시스템의 성능에 크게 좌우되므로 고성능 네트워크 시스템에 대한 연구는 지속적으로 수행되고 있다. 하지만 새로운 네트워크 시스템의 성능이 실제 응용 소프트웨어들의 성능에 어떠한 영향을 주는지 파악하기란 쉽지가 않다. 따라서 여러 개의 응용 소프트웨어 및 계산 소프트웨어에 대한 서비스를 제공해야 하는 기업업무 환경하에서 클러스터 시스템 기반의 새로운 고성능 네트워크 시스템 선택 시 벤치마크는 필수적이다. 본 연구에서는 최근에 출시된 고성능 네트워크 시스템 (Infiniband, Myrinet)들에 대해서 효율적인 노드들간 데이터 통신의 성능을 벤치마크 툴을 통하여 그 결과를 비교 분석하고자 한다.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.13 no.1
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• pp.109-117
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• 2010

To enable high-performance computing (HPC) for applications with large datasets using a $Sony^{(R)}$ $PLAYSTATION^{(R)}$ 3 ($PS3^{TM}$) video game console, we configured a hybrid system consisting of a $Windows^{(R)}$ PC and a $PS3^{TM}$. To validate this system, we implemented the real-time multiplet identifier (RTMI) application, which identifies multiplets of microearthquakes in terms of the similarity of their waveforms. The cross-correlation computation, which is a core algorithm of the RTMI application, was optimised for the $PS3^{TM}$ platform, while the rest of the computation, including data input and output remained on the PC. With this configuration, the core part of the algorithm ran 69 times faster than the original program, accelerating total computation speed more than five times. As a result, the system processed up to 2100 total microseismic events, whereas the original implementation had a limit of 400 events. These results indicate that this system enables high-performance computing for large datasets using the $PS3^{TM}$, as long as data transfer time is negligible compared with computation time.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.2
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• pp.91-96
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• 2013

The application field of supercomputing systems are changing to support into the field for both a large-volume data processing and high-performance computing at the same time such as bio-applications. These applications require high-performance distributed file system for storage management and efficient high-speed processing of large amounts of data that occurs. In this paper, we introduce MAHA-FS for supercomputing systems for processing large amounts of data and high-performance computing, providing excellent metadata operation performance and IO performance. It is shown through performance analysis that MAHA-FS provides excellent performance in terms of the metadata processing and random IO processing.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.8
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• pp.9-17
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• 2018

Heterogeneous high performance computing systems are gaining acceptance as the environments for computational scientific simulations of various application fields. Those computing systems, however, have been mostly used with the legacy consoles, resulting in the severe decrement of accessibility and usability of heterogeneous computing assets. To solve this problem, this paper presents the design and implementation of web-based computational science simulation management program. The proposed program provides fundamental primitives including user authentication, data management, physical/virtual computing resource management, job management, etc. that can be used to manage different kinds of simulations efficiently, and also offers highly extensible feature through a modular plug-in architecture. We also present the best practical examples of applications (e.g., scientific simulation education and bio-medical) to confirm our program's effectiveness.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2006.11a
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• pp.201-201
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• 2006

영구자석은 크게 Hard ferrite와 희토류계 자석, 그리고 Alnico 주조자석으로 구별되어진다. 그동안 Hard ferrite는 산업적으로 전자기 응용제품 또는 각종 구동 모터에 응용되어 왔지만, 최근 Nd계 희토류 자것이 고성능 모터의 소재로 급격히 대체되고 있다. 하지만, 희토류계 원료에 비해 동일 중량 대비 40~60배 가량 저렴한 Hard ferrite의 사용은 현재까지도 꾸준히 유지되고 있으며, 최근 자동차 고성능 모터용 Sr ferrite의 개발이 연구 중이다.[2] 본 연구에서는 제일원리 전산모사를 통하여 HCP 구조의 기본 Unit Cell 64개 원자를 가진 Sr-ferrite의 격자상수를 계산하여 기존 연구결과와 비교하였으며, 자화에너지와 자기모멘트를 계산하였다. 또한 향후 각종 첨가물의 영향에 대한 연구를 위해 기본 구조 및 치환 구조에 대해 고찰하였다. 그 결과 가장 안정한 에너지를 갖는 격자상수는 a=5.88, b=23.03으로 계산되어 Kimura et al의 측정 결과와 유사한 결과를 얻을 수 있었으며, $E_F$가 3.9171, $M_B$는 46.6481로 계산되었다. 항후 Sr-ferrite의 구조에서 Fe atom의 일부를 동일주기 원소인 Cr, Mn, Co, Ni, Cu로 치환하여 자기적 특성을 계산하여 본 연구결과와 비교하고자 한다.