구조물이 점점 더 커짐에 따라 그들을 분석하고 설계하는 것이 더 복잡해지고 더 많은 시간이 요구된다. 현재 사용되는 단일 프로세서를 가진 컴퓨터는 그와 같은 구조물을 해석하기에 효율적이지 못하다고 여겨진다. 이 논문에서는 거대규모의 구조물을 분석하기 위하여 컴포넌트 모우드법(CMM)과 메시지전달 시스템(MPI)을 이용함으로써 표준 병렬기법과 고도로 효율적이고 이식성 있는 프로그램을 새로 개발하였다. 이 연구에서는 구조물의 동적 해석을 위해 병렬처리기법을 지닌 컴퓨터 프로그램이 제시되고 새로 개발된 프로그램이 신뢰도를 갖고 있다는 것이 입증된다. 또한 이 프로그램은 상업용 프로그램보다 훨씬 처리속도가 빠르고 병렬처리 컴퓨터에서도 사용될 수 있다는 것을 보여준다.
Since Korean government imposed a stricter regulation on effluent T-N and T-P concentrations from wastewater treatment plant, a new process has to be developed to meet these rules and this process should remove T-N and T-P, economically, from weak wastewater that is typical for Korea's combined sewer system sewage. In this study, a computer simulator, BioWin from EnviroSim, Inc. was used. Three processes - A2/O, Modified Johannesburg, UCT- had been simulated under same operational conditions and a new process - Parallel BNR Process - had been developed based on these simulation results. The Parallel BNR process consists of two rows of reactors: One row has anaerobic and aerobic reactors in series, and the other row has RAS anoxic1 and RAS anoxic2 reactors in series. In order to ensure anaerobic state in anaerobic tank, a part of influent is fed to RAS anoxic1 tank in second row. This process had been simulated under same conditions of other three processes and the simulation results were compared. The results showed that three existing processes could not perform biological phosphorus removal when the average influent was fed at any operation temperatures. However, the Parallel BNR process was found that biological phosphorus removal could be performed when both design and average influent were fed at any operation temperatures. This process showed the T-N concentration in effluent had a maximum value of 15mg/L when design influent was fed at $13^{\circ}C$ and a minimum value of 14mg/L when average influent was fed at $20^{\circ}C$. Also, T-P concentrations had a maximum value of 1.3mg/L when average influent was fed at $20^{\circ}C$ and a minimum value of 1.1mg/L when design influent was fed at $13^{\circ}C$. Based on these results, we found that this process can remove nitrogen and phosphorus biologically under any operational conditions.
양 방향성 필터는 이미지표면 평탄화와 잡음제거에 좋은 성능을 보이지만 특유의 연산 복잡도로 인하여 연산 시간이 오래 걸린다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 고도의 병렬수행을 바탕으로 하는 그래픽연산장치(GPU)에 적합하도록 수정된 효율적인 양 방향성 필터를 NVIDIA 의 CUDA 를 사용하여 GTX 285 GPU 에서 구현하였다. 영상의 전 영역을 참조하는 대신 인접하고 연속된 영역으로의 근사화, 적은 메모리 사용량, 빠른 접근속도를 가지며 충돌이 최소화된 공유메모리 버퍼, Warp 를 고려한 병합된 메모리 접근방법을 바탕으로 병렬화 하였다. 그 결과, 같은 방식의 순차실행 알고리즘 대비 최소 약 34 배에서 최대 약 76 배의 속도 개선과 30dB 내외의 PSNR 을 갖는 양 방향성 필터를 구현할 수 있었다.
네트워크와 컴퓨터 기술의 발달로 물리적으로 분산된 컴퓨터를 하나의 자원으로 사용하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 일반적으로 이러한 연구들은 메시지 패싱을 기반으로 하는 환경을 개발하는 것이 주류를 이루고 있다. 이러한 환경은 보통 과학계산용 문제를 풀기 위해 많이 사용되고 주어진 문제의 내부병렬성을 이용하여 병렬처리 하게 된다. 따라서 보통 이러한 환경에서는 고도의 병렬성을 얻을 수 있다는 장점이 있는 반면에, 프로그래밍이 어렵고, 사용하기가 어려우며, 분산된 컴퓨터에 사용자의 계정이 있어야 한다는 단점이 있다. 그런데 만일 주어진 문제가 완전히 독립적인 작은 문제를 분할된다면 더욱 효율적인 환경을 만들 수 있다. 이러한 문제 유형은 생물정보학, 3차원 애니메이션, 그래픽스 등에 많이 준재하며, 이를 위한 새로운 환경 개발은 매우 중요한 연구라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 효율적으로 처리하는 프록시 컴퓨팅 기반의 InterCom이라는 새로운 환경을 제안하고, 이들 구현한 것에 대해서 설명한다. 이 환경은 에이전트, 서버, 클라이언트로 구성되어 있다. 이 환경의 장점은 프로그래밍하기가 쉽고 분산된 모든 컴퓨터에 사용자 계정이 없어도 되며, 분산되는 코드를 자동 컴파일해 줌으로써 사용하기 쉽다는 것이다.
개인 통신 서비스(PCS)는 미래의 고도 정보화 시대에서 정보 전달의 중요성에 대한 요구를 충족시키기 위한 총체적인 개인 정보 전달 서비스이다. 기폰의 통신 전달 매체를 기본으로 한 통신 방법에서 개인의 이동성을 보장하는 개인 통신 서비스의 구현을 위해서는 상당한 지능을 갖춘 지능망의 사용이 필연적이며, 이러한 정보를 처리하기 위해서는 고속 대용량의 데이타 베이스 시스템의 개발이 중요한 과제이다. 연역 데이타 베이스는 데이타의 일반적인 법칙을 연역 법칙으로 표현할 수 있으므로 지능망의 데이타 관리에 적절한 시스템으로 고려된다. 지능망 데이타 베이스는 신속한 통신 전달을 위해 빠른 시간안에 주어친 절의의 처리가 가능해야 하므로, 이논문에서는 앞으로 보편적으로 사용될 병렬 시스템 에서 연역 데이타 베이스를 주기억 장치 데이타 베이스 시스템으로 구현하는 방안을 제시한다.
2-Dimension IIR 디지털 필터를 시스토릭 어레이 구조로 실현하는 방법을 보였다. 시스토릭 어레이는 1-D IIR 디지털 필터로 부분 실현한 후 종속연결하여 구현하였다. 부분 실현한 시스토릭 어레이의 종속 연결은 신호 지연에 사용되는 요소를 감소 시킨다. 여기서 1-D 시스토릭 어레이는 local communication 접근에 의해 DG를 설계한후 SFG로의 사상을 통해 유도하였다. 유도된 구조는 매우 간단하며, 입력 샘플이 공급되어지면 매 샘플링 기간마다 새로운 출력을 얻는 매우 높은 데이터 처리율을 갖는다. 2-Dimension IIR 디지털 필터를 시스토릭 어레이로 실현함으로써 규칙적이고, modularity, local interconnection, 높은 농기형 다중처리의 특징을 갖기 때문에 VLSI 실현에 매우 적합하다. 또한 PE셀의 승산기 설계에서는 modified Booth's 알고리즘과 Ling's 알고리즘에 기초를 두고 고도의 병렬처리를 행할수 있도록 설계하였다.
최근 인간의 뇌를 모방하여 정보를 학습하고 처리하는 뉴로모픽 기술에 대한 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 뉴로모픽 시스템의 하드웨어 구현은 다수의 간단한 연산절차와 고도의 병렬처리 구조로 구성이 가능하여, 처리속도, 전력소비, 저 복잡도 구현 측면에서 상당한 이점을 가진다. 또한 저 전력, 소형 임베디드 시스템에 적용 가능한 뉴로모픽 기술에 대한 연구가 급증하고 있으며, 정확도 손실 없이 저 복잡도 구현을 위해서는 입력데이터의 차원축소 기술이 필수적이다. 본 논문은 멀티모달 센서 데이터를 처리하기 위해 멀티모달 센서 시스템, 다수의 뉴론 엔진, 뉴론 엔진 컨트롤러 등으로 구성된 경량 인공지능 엔진과 특징추출기를 설계 하였으며, 이를 위한 병렬 뉴론 엔진 구조를 제안하였다. 설계한 인공지능 엔진, 특징 추출기, Micro Controller Unit(MCU)를 연동하여 제안한 경량 인공지능 엔진의 성능 검증을 진행하였다.
RISC System/6000은 유닉스 시스템인 AIX를 오퍼레이팅 시스템으로 채택하였고, 기존의 RISC기술에 혁신적인 진보를 이룩하여 가격 대 성능비를 크게 높임과 동시에 시스템의 기능을 극도로 최적화 시킨 새로운 차원의 아이비엠의 고성능 시스템패밀리이다. 이 시스템은 새로운 RISC 시스템 구조인 POWER(Performance Optimization With Enhanced RISC) 개념과 제2세대 수퍼스칼라 기법 및 마이크로 채널 아키텍쳐로 설계되어 있다. 특히 하나의 사이클에서 4개 이상의 명령어를 병렬처리 하도록 설계된 수퍼스칼라 기능을 통하여 복잡한 그래픽 또는 이미지 처리 및 고도의 수치해석 기능이 뛰어나다. RISC시스템/6000은 과학기술계산업무나 멀티사용자의 일반 비즈니스용으로도 모두 뛰어난 범용 컴퓨터로 그래픽 프로세서의 선택과 함께 CAD/CAM이나 그래픽/애니메이션전용 시스템을 구성할 수 있으며, 최고 512 사용자에 이르는 멀티 사용자 시스템을 구성하여 사용할 수 있다. 이전의 유닉스 시스템에 있어서 큰 약점이었던 사용자 인터페이스와 멀티 사용자 및 테스킹이 크게 강화 되었으며, 기존의 IBM 시스템 및 타 기종과도 네트워크 구성이 용이하고 수백여종의 과학기술 적용업무를 이용할 수 있다.
주파수 영역 항공 전자탐사 자료의 holistic 역산은 사전정보가 충분한 경우에 측정 자료의 보정, 처리 및 역산을 동시에 진행하는 역산법으로 개발되었다. 이 연구에서는 사전정보가 없는 경우에도 적응 가능하도록 holistic 역산을 발전시킨다. 이 역산에서는 수직방향으로 전기적 물성이 부드럽게 변화하는 다층 구조를 가정하고, 시스템 오차로 인한 편향 매개변수를 단순화하며. 고도에 따른 수평 방향의 평활화 조건을 적용하고, 클러스터를 이용하여 병렬 계산을 수행한다. 사전정보를 전혀 이용하지 않고 holistic 역산법으로 800만 개의 자료를 340만 개의 매개댄수에 대해 역산한 결과, 이와는 별개로 계산된 보정 계수, 다운홀 로깅 자료 및 지하수위 자료와 잘 일치하는 결과를 굴을 수 있었다. 이로부터 holistic 역산의 성공 여부가 정교하게 작성된 초기 모형이나 탐사 지역의 특별한 사전정보와는 무관함을 알 수 있었다. 또한. holistic 역산은 높은 고도에서의 원점 측정을 필요로 하지 않으므로 자료 획득에 필요한 비용을 상당히 절감할 수 있을 것이다.
최근 스마트폰의 폭발적인 보급, IoT와 클라우드 컴퓨팅 기술의 고도화, 그리고 IoT 디바이스의 보편화로 대용량 스트리밍 센싱데이터가 출현하였다. 또한 이를 기반으로 데이터의 공유와 매쉬업 통해 새로운 데이터의 가치를 창출하기 위한 요구사항의 증대로 대용량 스트리밍 센싱데이터 환경에서 시맨틱웹 기술과의 접목에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 데이터의 대용량성 스트리밍성으로 인해 새로운 지식을 도출하기 위한 지식 추론분야에서 많은 이슈들에 직면하고 있다. 이러한 배경하에, 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센싱데이터를 시맨틱웹 기술로 처리하여 서비스하기 위해 RDFS 규칙기반 병렬추론 기법을 제시한다. 제안된 기법에서는 기존의 규칙추론 알고리즘인 Rete 알고리즘을 하둡프레임워크 맵리듀스를 통해 병렬로 수행하고, 공용 스토리지로서 하둡 데이터베이스인 HBase를 사용하여 데이터를 공유한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센싱데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하고, 이를 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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