• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
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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.

• 방송과미디어
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• 제25권2호
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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.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.201-209
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• 2021

선박 및 해양구조물과 같은 대형 유한요소모델의 진동 특성을 평가하기 위해 고유치 해석 및 가진 주파수에 따른 응답 계산을 필수적으로 수행해야 한다. 하지만 이러한 해석들은 과도한 전산 장비와 계산 시간이 요구되어 고성능 해석 프로그램의 개발이 필요하다. 특히 선형연립방정식에서 발생하는 역행렬 계산 및 고유치 해석 시에는 상당한 전산 해석 시간이 발생하기 때문에 최신 고성능 라이브러리를 적용함으로써 이를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 병렬식 선형연립방정식 계산 라이브러리인 PARDISO와 고성능 고유치 해석 라이브러리인 ARPACK을 적용하여 빠르고 정확한 해석이 가능한 진동해석 프로그램을 개발하였다. 끝으로 개발된 해석 프로그램의 정확도와 효율성을 검증하기 위해 여러 선박해양공학 수치 예제를 사용하였고, 상용 유한요소 프로그램인 ABAQUS와의 결과 비교 검토를 통해 개발된 진동해석 프로그램의 신뢰성을 검증, 제시하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제32권4호
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
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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.

• 지구물리와물리탐사
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• 제13권1호
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• pp.109-117
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• 2010

소니 플레이스테이션3 (PS3) 비디오 게임 콘솔을 이용하여 대용량자료에 고성능 계산을 적용시키기 위하여 개인용컴퓨터 (PC) 의 윈도우 시스템과 PS3로 구성된 하이브리드 시스템을 제작하였다. 이 시스템의 성능을 검증하기 위해 파형모양의 유사도를 이용하여 미세지진의 멀티플렛을 알아내는 실시간 멀티플렛 식별자 (RTMI)를 수행하여보았다. RTMI의 핵심 알고리즘인 상호상관 계산은 PS3 플랫폼에 최적화 되었고 자료의 압출력을 포함하는 다른 계산들은 PC 상에서 수행되었다. 이 경우에 알고리즘의 핵심 부분이 원래의 경우보다 50 배 이상 빨리 수행되어 결과적으로 개발된 시스템은 과거 400개의 신호밖에 처리하지 못하던 것을 총 2100개까지의 미소진통 신호등을 처리 할 수 있게 하였다. 이 결과는 자료전송시간이 계산시간에 비해 무시할 수 있는 한 PS3를 이용한 대용량 자료의 고성능 계산이 가능하다는 것을 잘 보여주고 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권2호
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• pp.91-96
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• 2013

바이오 응용과 같은 대용량 데이터 처리와 고성능 계산을 동시에 지원하는 발판으로 슈퍼컴퓨팅 시스템의 활용 분야가 변화하고 있다. 이러한 응용에서는 발생하는 대용량의 데이터를 고속으로 처리하고 효율적으로 저장 관리하기 위한 고성능의 분산 파일 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 대용량의 데이터 처리와 고성능 계산을 동시에 지원하는 슈퍼컴퓨팅 시스템을 위해 우수한 메타데이터 연산 성능 및 입출력 성능을 제공하는 MAHA-FS를 소개한다. 아울러 성능 분석을 통해 MAHA-FS가 메타데이터 연산 처리 성능 및 random 입출력 성능이 우수함을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.9-17
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• 2018

이종의 고성능 컴퓨팅 시스템은 최근 다양한 분야의 계산과학 시뮬레이션 처리 도구로 큰 각광을 받고 있다. 그러나 고성능 컴퓨팅 자원에 대한 활용 방법이 콘솔 기반으로 제공되기 때문에 컴퓨팅 자원에 대한 접근성과 활용성이 크게 떨어진다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 웹 기반의 이종 계산 자원 및 시뮬레이션 작업 관리 프로그램 개발에 대해 기술한다. 제안한 계산과학 시뮬레이션 관리 프로그램은 물리 가상 계산 자원 제어뿐만 아니라 사용자 인증, 데이터 관리, 시뮬레이션 작업 관리 등의 기능을 제공하며, 모듈식 플러그인 구조 설계를 통해 고도의 확장성을 가진다. 다분야 계산과학공학 교육 및 생명의료분야 적용 사례를 통해 그 우수성을 확인한다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2006년도 추계학술대회 논문집 Vol.19
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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.