• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.07a
• /
• pp.647-648
• /
• 2008

풍력발전기 최적 설계시, 해석특성상 발생하는 막대한 계산 시간문제를 개선하기 위해, 본 논문에서는 최대 연간 에너지 생산량(AEP)을 위한 풍력발전기 최적설계를 빠른 탐색 기법인 MADS(Mesh Adaptive Direct Search)를 기반으로 최적화를 수행하였다. 또한, MADS와, 병렬 분산컴퓨팅 시스템과 결합된 유전알고리즘(Genetic Algorithms)간의 최적화 수행시간을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.06a
• /
• pp.187-189
• /
• 2006

오늘날 공학 분야에서 한 분야에서만 이뤄지던 연구가 다분야 통합 연구로 바뀌어 가고 있다. MDO(Multi-Disciplinary Optimization) 프레임워크는 각 분야의 설계 도구들 간의 데이터 공유로 효율적 관리를 위한 기술과 여러 분야가 분산된 환경 하에서 병렬로 작업할 수 있는 컴퓨팅 환경을 말한다. 기존의 MDO 프레임워크는 여러 분야의 설계 도구들을 통합 관리하는 표준 인터페이스가 없고 이것들의 작업 흐름을 자동으로 통합 관리할 환경이 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 웹 서비스를 사용하여 각 설계도구 간의 표준 인터페이스를 제공하고, 워크플로우를 사용하여 이것들을 자동으로 통합 관리하는 웹 서비스 기반 통합 설계 프레임워크를 구현한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04a
• /
• pp.562-568
• /
• 2001

인터넷 환경에서 유휴 컴퓨팅 자원들을 활용하여 병렬 작업들을 분산 처리하는 많은 연구들이 선행 되어왔다. 기존의 방법들을 프로세스(Process)기반으로 자원의 낭비가 심하고, 부하 균등화에 있어 많은 문제점들이 있다. 또한 매우 큰 작업들은 연산 시간이 수시간에서 몇 일씩 소요되는 경우가 있다. 이러한 작업들의 연산에 있어서 결함 허용이 제공되지 않은 경우 전체 소요 시간이 급격히 늘어 날 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 이동 에이전트의 이주 전략을 사용, 결함 허용이 가능한 동적 부하 균등화 기법을 새롭게 제안한다. 본 논문에서의 방법은 SPMD형의 연산작업에 효과적으로 적용 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2010.06b
• /
• pp.436-441
• /
• 2010

분산 및 그리드 환경에서의 워크플로우 기술은 현재까지 지속적으로 발전하고 있으며, 최근에는 이러한 기술을 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적용하려는 시도가 이루어지고 있다. 이러한 환경에서의 서비스 제공자는 다양한 상황 정보들을 인식하여 사용자에게 최적의 서비스를 제공 할 수 있어야 한다. 그러나 기존 워크플로우 기반의 상황인지 미들웨어들은 단일 워크플로우 서비스를 제공하는 수준에 머물러 있다. 이에 기존 시스템들은 다양하고 복합적인 서비스를 제공하는데 한계가 있다. 이를 위해 본 논문에서는 확장된 CAWL을 바탕으로 다중 워크플로우 서비스를 처리하고 제공할 수 있는 상황인지 다중 워크플로우 처리기를 제안한다. 제안하는 처리기는 상황인지를 기반으로 다수의 사용자에게 복합적인 워크플로우 서비스를 동시에 제공하며, 동시에 진행하는 병렬서비스의 흐름을 처리할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.04a
• /
• pp.828-831
• /
• 2015

시맨틱 웹에서 실세계의 복잡한 사건들은 시간의 흐름에 따라 새로운 결과 또는 사실들이 생겨나기 때문에 시간이 포함된 지식에 대한 추론능력이 필수적이다. 본 논문에서는 대표적 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 맵리듀스 프레임워크를 이용해, 새로운 시간 관계를 추론할 수 있는 효율적인 대용량 시간 추론 알고리즘을 제안한다. 또한, 맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 시간 추론기의 성능을 분석하기 위해 샘플 시간 지식베이스를 이용한 실험들을 수행하고, 그 결과를 소개한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.32 no.4
• /
• pp.277-289
• /
• 2005

To overcome the long design time/high computational effort/low computational performance of phylogenetic learning featuring selection and reproduction, this paper proposes a genetic representation based on XML. Since genetic programs (GP) and genetic operations of this representation are maintained by the invocation of the built-in off-the-shelf XML parser's API, the proposed approach features significant reduced time consumption of GP design process. Handling only semantically correct GPs with standard XML schema can reduce search space and computational effort. Furthermore, computational performance can be improved by the parallelism of GP caused by the utilization of XML, which is a feasible system and wire format for migration of genetic programs in heterogeneous distributed computer environments. To verify the proposed approach, it is applied to the evolution of social behaviors of multiple agents modeling the predator-prey pursuit problem. The results show that the approach can be applied for fast development and time efficiency of GPs.

• Journal of KIISE
• /
• v.42 no.8
• /
• pp.998-1009
• /
• 2015

In recent years, there has been a growing interest in RDFS Inference to build a rich knowledge base. However, it is difficult to improve the inference performance with large data by using a single machine. Therefore, researchers are investigating the development of a RDFS inference engine for a distributed computing environment. However, the existing inference engines cannot process data in real-time, are difficult to implement, and are vulnerable to repetitive tasks. In order to overcome these problems, we propose a method to construct an in-memory distributed inference engine that uses a parallel graph structure. In general, the ontology based on a triple structure possesses a graph structure. Thus, it is intuitive to design a graph structure-based inference engine. Moreover, the RDFS inference rule can be implemented by utilizing the operator of the graph structure, and we can thus design the inference engine according to the graph structure, and not the structure of the data table. In this study, we evaluate the proposed inference engine by using the LUBM1000 and LUBM3000 data to test the speed of the inference. The results of our experiment indicate that the proposed in-memory distributed inference engine achieved a performance of about 10 times faster than an in-storage inference engine.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
• /
• v.52 no.3
• /
• pp.116-126
• /
• 2015

In a distributed heterogeneous computing system, the performance of a parallel application greatly depends on its task scheduling algorithm. Therefore, in order to improve the performance, it is essential to consider some factors that can have effect on the performance of the parallel application in a given environment. One of the most important factors that affects the total execution time is a critical path. In this paper, we propose the CLTS algorithm for a task scheduling. The CLTS sets the priorities of all nodes to improve overall performance by applying leveling method to improve parallelism of task execution and by reducing the delay caused by waiting for execution of critical nodes in priority phase. After that, it conditionally uses insertion based policy or duplication based policy in processor allocation phase to reduce total schedule time. To evaluate the performance of the CLTS, we compared the CLTS with the DCPD and the HCPFD in our simulation. The results of the simulations show that the CLTS is better than the HCPFD by 7.29% and the DCPD by 8.93%. with respect to the average SLR, and also better than the HCPFD by 9.21% and the DCPD by 7.66% with respect to the average speedup.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
• /
• v.32 no.10
• /
• pp.12-19
• /
• 2004

An aerodynamic design optimization system for three-dimensional wing was developed as a part of the future MDO framework. The present design optimization system includes four modules such as geometry design, grid generation, flow solver and optimizer. All modules were based on commercial softwares and programmed to have automated execution capability in batch mode utilizing built-in script and journaling. The integration of all modules into the system was accomplished through programming using Visual Basic language. The distributed computational environment based on network communication was established to save computational time especially for time-consuming aerodynamic analyses. The distributed aerodynamic computations were performed in conjunction with the global optimization algorithm of response surface method, instead of using usual parallel computation based on domain decomposition. The application of the design system in the drag minimization problem demonstrated considerably enhanced efficiency of the design process while the final design showed reasonable results of reduced drag.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
• /
• v.41 no.4
• /
• pp.67-72
• /
• 2004

This paper proposes a method improving the convergence speed of optimal solution for parallel genetic algorithm in the network based client-server model. Unlike the existing methods of obtaining global elite only by evaluating local elites in server, the proposed method obtains it by evaluating local elites and improving its fitness by applying genetic algorithm during idle time of the server. By using the improved chromosome in server for the client's genetic algorithm processing, the convergence speed of the optimal solution is increased. The improvement of fitness at the server during the interval of chromosome migration is (equation omitted)(F$_{max}$(g)-F$_{max}$(g-1)), whole F$_{max}$(g) is a max fitness of the g-th generation and G is the number of improved generation by the server. As the number of clients increases and G decreases, the improvement of fitness goes down. However the improvement of fitness is better than existing methods..