분자 도킹 실험은 일반적으로 계산 량이 매우 많아 슈퍼 컴퓨팅 파워를 요구하는 실험이다. 따라서 시간이 많이 소요되기 때문에 일반적으로 CPU가 탑재된 컴퓨터를 여러 대 묶어서 사용하는 분산 환경 혹은 그리드 환경에서 실험을 수행하고 있다. 이와 같은 실험 환경은 시간적, 공간적 제약성이 많아 일반적으로 과학자들이 접근하기가 어렵다. 그래서 근래에는 많은 CPU를 사용하기 보다는 월등히 성능이 높은 GPU를 병렬 화하여 과학 분야에 계산하는 연구가 매우 활발히 이루어지고 있는 추세이다. CUDA는 병렬 GPU 프로그래밍을 가능하게 하는 공개 기술이다. 본 논문에서는 이러한 CUDA 기술을 사용하여 분자 도킹 실험을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 분자 도킹 실험에 있어서 중요한 에너지 최소화 계산을 병렬 화하는 알고리즘을 제안한다. 이와 같은 실험을 검증하기 위해 본 논문에서는 일반적인 CPU에서 분자 도킹 실험 시간과 본 논문에서 제안한 병렬 CPU 기반의 분자 도킹 시간을 비교 분석 하였다.
확장성에서 장점을 가지고 있는 비공유 병렬 프로세서 구조는 병렬 데이터베이스 시스템에서 많이 적용되고 있는 구조이다. 그러나 비공유 병렬 프로세서 구조는 데이터의 분포가 전체 프로세서에게 균일하게 분포되어 있지 않을 경우에는 일부 프로세서에게 부하가 집중되고 이로 인한 성능의 감소가 불가피하게 되는 단점이 있다. 특히 부하의 불균형 정도가 심한 경우에 조인 연산을 수행할 때 이런 성능 감소의 단점은 두드러진다. 본 논문은 비공유 병렬 프로세서 구조에서 부하의 불균형 정도가 심한 경우에도, 조인 연산을 실시하기 전에 부하 불균형을 고려함으로써 성능 감소를 최소화하고, 메모리의 대용량화를 이용하여 성능을 높인 조인 알고리즘을 제시한다. 또한 알고리즘의 성능 분석을 위한 분석 모델을 제시하며, 분석 모델을 통하여 데이터 불균형 문제를 해결하기 위한 다른 알고리즘과의 성능을 비교한다.
본 논문은 병렬 프로그램을 실행할 때 계산량이 작은 병렬 루프를 병렬로 실행하는 경우에 생기는 프로그램의 성능 저하를 피하기 위하여, 컴파일 시나 실행 시에 성능 예측 모델을 이용하여 병렬 루프의 성능을 예측한 다음 적응형 실행 기법을 이용하여 병렬 프로그램을 실행하는 방법을 소개한다. 성능예측 알고리즘과 적응형 실행 알고리즘은 컴파일러 전처리기에 구현이 되었으며, 이 전처리기는 병렬 루프가 실행되는 방식을 컴파일 시나 실행 시에 결정하는 코드를 원래의 병렬 프로그램에 삽입한다. Fortran77로 씌어진 다섯 개의 대표적인 과학 수치계산 병렬 벤치마크 프로그램을 32개의 프로세서로 구성된 분산 공유 메모리 병렬 컴퓨터(SGI Origin2000)에 실행하여 본 논문에서 제안한 방법의 성능 평가를 하였을 때, 제안한 기법을 적응한 경우가 32, 16, 8, 및 4개의 프로세서에서 원래의 병렬 프로그램 보다 각각 26%, 20%, 16%, 및 10% 빨리 실행되었다. 이중 한 프로그램은 원래 병렬 프로그램 보다 32개 프로세서에서 두 배 이상 빠르게 실행되었다.
본 논문은 고품질의 정보를 신속하게 제공할 수 있으며, cost-effective 한 medium-grained 병렬 정보 검색 시스템을 제시하고 있다. 본 검색 시스템은 병렬 모델의 효율을 극대화하는 방안으로 문서 라이브러리를 작은 단위의 클러스터로 세분화하고 검색 시 클러스터 단위로 프로세서에 할당될 수 있게 하여 할당될 작업의 단위를 적절히 중규모화하였을 뿐만 아니라, 각 클러스터마다 독립적인 염색인 파일을 별도로 두어 순위 부여 계산시 통신을 최소화 할 수 있도록 하였다. 또한, 기계 학습 기법을 이용하여 가능한 한 유사한 문서군이 되도록 클러스터링 함으로써 불필요한 크러스터가 검색될 가능성을 최소화하여 성능을 높였다. 본 검색 시스템은 분산메모리 MIMD 구조의 트랜스퓨터에서 구현되었으며, Connection machine에서 사용되는 Stanfill방법과의 비교 실험을 통하여 계층적인 접근법의 성능을 비교, 평가하였다. 그리고 random클러스터링 기법과 비교하여 기계학습을 통한 클러스터링 접근방법이 우수함을 보이고 있다.
인터넷이 급속도로 발전하여 이러한 환경에서 네트워크 연결된 여러 호스트들의 자원을 이용하는 시도가 활발하게 이루이지고 있다. 본 논문은 이러한 환경에서 의뢰인-병렬처리서버-작업자 구성을 이용하여, 작업자 애플릿을 임의의 호스트에 분산시키고, 대량의 연산 수행을 지닌 작업을 배분하여 수행시틴 뒤, 그 결과를 의뢰인에게 보여주는 WWW기반 자바 병렬 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 성능 향상을 위해서 자바의 원격 메소드 호출(Remote Method Invocation)을 이용한 애플릿간 통신 메커니즘을 구현하고, 작업자의 결과를 의뢰인에게 서버를 거치지 않고 곧바로 보내도록 한다. 또한 각 작업자마다의 성능비를 분석하여 태스크들을 할당하는 방법을 통해 작업 시간을 단축시킨다. 이 시스템에 연산 수행량이 많은 프랙탈 이미지 처리 작업을 배분하여 수행시키고, 작업 태스크의 크기에 따른 수행성능과 작업 배분방법에 따른 수행성능을 측정하여 그 결과를 비교, 제시한다.
본 논문에서는 샤프트 발전기와 디젤 발전기를 같이 사용하는 하이브리드 발전시스템의 구성과 발전기와 전력모선(Bus Bar)의 연결, 발전기 운영방식, 샤프트 발전기와 디젤 발전기의 병렬운전 과정을 통해 샤프트 발전기와 디젤 발전기의 병렬운전 제어 시스템의 설계 시 고려사항을 제시한다.
근본적으로 방대한 양의 실시간 연산을 요구하는 영상 신호처리, 소나, 레이다와 같은 시스템에서는 시스템의 성능을 최대화하기 위해 병렬 신호처리 시스템의 사용이 불가피하다. 본 논문은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리할수 있는 병렬 신호처리보드를 설계 및 구현하였다. 이 보드는 DSP칩간의 통신과 보드간의 통신이 가능하며, DSP칩이 마스터가 되어 EMIF(External Memory Interface Port)포트를 통해 다른 DSP칩의 지역메모리를 액세스 할수 있다. 또한 외부의 호스트 프로세서가 보드 내의 DSP칩에 프로그램을 다운로딩 할수 있다. 보드간의 통신은 PCI 버스를 통하여 이루어지며, DSP칩간의 통신과 DSP칩과 그의 지역메모리와의 통신은 지역버스를 통해 직접적으로 이루어진다. 보드에서 가장 핵심인 DSP-to-PCI제어기는 하드웨어 언어인 VHDL로 설계하였으며, 시뮬레이션 환경은 Synopsys & ALTERA MaxplusⅡ를 사용하여 검증하였으며, 최종적으로 CPLD(Complex Programable Logic Device)칩을 사용하여 구현하였다.
본 논문에서는 고조파 보상과 역율 보상을 실시하고, 사고 둥에 의한 전원 전압강하 시 전압 보상을 실시하여 전력 품질을 향상 시린 수 있는 성능함수이론에 근거한 알고리즘을 제안하였다. 고조파와 역율에 대해 각각 보상 작용하도록 직렬형 전력능동 필터에서는 고조파에 대한 보상 전압만을 발생, 제어하고, 병렬형 전력능동 필터에서는 역율에 대한 보상 전류만을 발생, 제어한다. 또한, 전압 강하에 대한 보상은 직렬형 전력능동필터에서 실시하며, 각 능동필터의 보상치는 성능함수이론을 근거로 하여 추출해낸다. 제안된 성능함수 알고리즘을 정의하고 알고리즘을 적용시키기 위한 직렬형 능동필터와 병렬형 능동필터가 통합된 3상3선식 시스템을 제안하고, 3kVA의 시스템을 제작하여 실험을 실시하였다. 제시된 실험 결과들은 알고리즘의 타당성과 유효성을 검증한다.
VTK와 OSG는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 널리 사용되는 오픈 소스 라이브러리이다. VTK는 데이터 가시화에 초점을 맞추어 개발된 라이브러리로 다양한 격자 구조의 수치 데이터를 위한 고수준의 가시화 알고리즘을 제공한다. OSG는 다수의 폴리곤으로 구성된 복잡한 전경을 빠르고 효율적으로 렌더링할 수 있도록 하는 라이브러리로 전경 그래프(scene graph)와 다양한 실시간 렌더링 기술을 제공한다. VTK와 OSG는 서로 다른 목적으로 개발된 라이브러리이기 때문에 어느 한 라이브러리만을 이용해서 대용량의 수치 데이터를 가시화하는 것은 많은 노력을 필요로 한다. 따라서 VTK의 고수준 가시화 알고리즘과 OSG의 실시간 렌더링 기술을 접목하여 대용량 데이터를 빠르게 가시화하고자 하는 시도가 여러 연구 그룹에서 꾸준히 있어왔다. 본 논문에서는 테라 스케일의 거대 용량 수치 데이터를 빠르게 가시화하기 위한 방법으로 병렬 VTK 엔진과 OSG 실시간 렌더링 엔진을 접목한 병렬 가시화 시스템을 제안하고자 한다. 또, 본 논문에서 제안하는 가시화 시스템을 이용해서 실제 테라 스케일 데이터에 적용한 사례를 소개한다.
대규모 병렬 시스템의 MTBF(moon time between failures)는 아주 짧아 겨우 수 시간 단위에 불과하여 장시간의 연산 도중 연산 실패로 끝나 소중한 계산 시간이 낭비되는 경우가 많다. 그러나 현재의 MPI(Message Passing Interface) 표준은 이에 대한 대안을 제시하지 않고 있다. 본 논문에서는, 비표준의 결함 내성 MPI 라이브러리가 아닌 MPI 표준 함수들만을 사용하여, 일반적인 동기 병렬 연산에 적용할 수 있는 응용 수준의 결함 내성 연산 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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