계통연계형 태양광 시스템을 구성하고 있는 전력변환장치인 PCS(power conditioning system)는 일반적으로 그 내부에 입력전력 평활용 Capacitor, DC-DC Converter, DC link Capacitor, DC-AC Inverter 및 L-C Filter 등으로 구성된다. 이러한 태양광 시스템의 구성은 주로 태양광 어레이와 PCS의 DC-DC Converter 및 DC-AC Inverter의 수와 연결 방법에 따라 여러 가지로 구성할 수가 있다. 본 논문에서 제안할 시스템의 구성은 하나의 태양광 어레이를 다수의 계통 연계형 태양광 PCS가 공유하는 형태인데, 이러한 시스템의 주요 장점은 첫째, 일사량에 따라 각각의 PCS가 모두 정격에서 운전하도록 하여 변환효율을 개선할 수 있다는 점과 둘째, 태양광 어레이의 용량 확장에 따른 PCS 장치의 용이한 확장성 그리고 셋째, 연결되어 있는 다수의 PCS 중 하나의 태양광 PCS가 고장으로 인하여 유지 및 보수가 필요할 때에도 그 외의 다른 정상적인 태양광 PCS는 지속적인 발전이 가능한 장점 등을 갖는다. 본 논문에서는 태양광 어레이의 출력을 공유하는 병렬운전용 태양광 PCS의 구성에 대하여 연구하고, 그 병렬운전기법을 제시하여 이에 대한 타당성을 시뮬레이션으로 검증하고자 한다.
본 논문에서는 인텔사의 StrongARM 프로세서에 내장형 리눅스 운영 시스템을 실장하여 내장형 웹 서버를 구현하고 ARM프로세서에 연결된 병렬포트의 입 출력을 HTTP 프로토콜을 이용하여 범용 웹 브라우저에 의하여 제어하는 초소형 웹 서버 시스템을 구현함을 다루었다. 이를 위하여 리눅스 운영 시스템의 HTTP를 실장하고 CGI에 의한 병렬포트 제어 프로그램을 구현하여 프로세서 보드의 메모리에 실장한다. 프로세서의 병렬포트에 입 출력을 제어하는 하드웨어 기능을 웹 서버와 브라우저를 이용하여 원격에서 제어할 수 있도록 구현하고 실험을 통하여 내장형 웹 서버의 구현을 보였다.
최근의 고성능 컴퓨팅 플랫폼들은 공유 메모리 다중 프로세서(SMP: Shared Memory Multiprocessor) 시스템, 대규모 병렬 프로세서 (Massively Parallel Processor) 시스템, 여러 개의 컴퓨팅 노드들을 연결한 클러스터(Cluster) 시스템 등으로 분류된다. 이러한 고성능 컴퓨팅 시스템들은 높은 수준의 컴퓨팅 성능을 요구하는 과학 기술용 응용 프로그램들을 위하여 사용된다. 이러한 응용 프로그램들의 실행시 최적의 성능을 얻기 위해서는 적절한 컴퓨팅 플랫폼과 프로그래밍 방식의 선택이 중요하다. 본 연구 논문에서는 여러 방식의 병렬 프로그래밍 모델을 사용하여 개발된 SPEC HPC2002 벤치마크 suite을 위한 최적의 컴퓨팅 플랫폼과 프로그래밍 모델을 그들의 성능 분석 및 평가 작업을 통하여 찾아간다.
본 논문은 초광대역(Ultra Wideband: UWB) 신호 동기 획득을 위한 새로운 저전력 병렬 탐색기법을 제안한다. 기존의 병렬 탐색 방식은 다수의 상관기를 사용하여 동시에 탐색을 수행하기 때문에 고속의 동기획득이 가능하지만 다수의 상관기를 사용하므로 연산량이 증가되고, 이로 인해 소비전력이 증가하는 단점이 지적되고 있다. 본 논문에서 제안된 저전력 병렬 탐색기는 상관기의 입력 신호를 일정한 간격으로 나누어 구간별로 연산을 진행한다. 구간별 연산의 결과로 다음 구간에 대한 추가연산의 진행 여부를 판단하여 시스템의 불필요한 연산 처리 과정을 제거함으로써 연산량을 최소화한다. 제안된 병렬 탐색기와 기존의 탐색구조는 MATLAB을 이용하여 모의실험을 수행하였고, 일반적인 채널 환경과 옥내 다중 경로 페이딩환경에서 성능을 검증하였다. 실험 결과 AWGN환경에서 약 65%, 잡음이 인가된 다중 경로 환경에서 약20%의 연산량 감소를 확인하였다.
자바의 쓰레드는 다중 처리 환경에서 하나의 프로그램 공간 내의 독립적인 프로세스로 취급되는 객체 요소이므로 병렬처리를 위한 독립적인 프로세스로 활용할 수 있다. 또한, 자바의 동기화 메커니즘과 쓰레드를 활용하면 병렬 처리를 수행하는 응용프로그램을 쉽게 작성할 수 있다. 이에 따라, 자바의 병렬 처리 지원 기능을 분산된 컴퓨팅 환경에 적용하기 위한 많은 연구 결과가 있다. 본 논문에서는 레거시 자바 프로그램에 포함된 쓰레드를 분산된 컴퓨팅 환경에서 병렬 수행 하도록 지원하는 시스템 환경을 제안한다. TORB(Transparent Object Request Broker)라고 명명된 본 시스템은 프로그래밍 투명성을 지원하므로 이미 작성된 레거시 자바 프로그램을 간단한 변환 과정을 거친 후 병렬 수행 하도록 지원한다. TORB는 본 연구팀에서 이미 발표한 분산 프로그래밍 도구의 기능을 확장한 것이며, 이는 지정된 기능을 지정된 컴퓨터에서 수행하도록 지원하는 전형적인 분산처리 기능만을 보유하고 있었다.
복합 병렬 전단벽(Coupled shear walls)은 커플링 보와 철근콘크리트 벽체로 구성되어 바람이나 지진 등의 횡하중으로부터 유발된 전도모멘트의 상당 부분을 철골 연결보의 커플링 작용에 의하여 골조 작용(Frame action)을 의하여 횡력에 효율적으로 저항하게 된다. 본 연구에서는 접합부 상세에 따른 복합병렬 전단벽의 접합부 강도에 대한 규준식을 정립하기 위한 선행연구로서 병렬 전단벽 접합부에서 커플링 보의 매립길이 및 벽체 두께를 주변수로 실험적 연구를 수행하여 접합부 상세에 따른 복합 병렬 전단벽 시스템의 거동특성을 규명하고자 하였다. 본 실험결과, 실험체의 거동 및 내력은 매립길이 및 접합부 상세에 많은 영향을 받는 것으로 나타났으며 향후 설계시 이에 대한 영향을 반영해야 할 것으로 판단된다.
일반적으로 비정상 신호 탐지 연구에서는 데이터 불균형으로 인해 정상 신호 특징을 주된 정보로 사용한다. 본 논문에서는 비정상 신호의 특징을 학습하는 병렬 오토인코더를 이용한 효율적인 비정상 신호 탐지기법을 제안한다. 제안된 동일한 구조로 이루어진 병렬 오토인코더는 정상 신호와 비정상 신호에 대한 특징을 학습하는 정상 복원기와 비정상 복원기로 구성되며, 정상 및 비정상 데이터를 순차적으로 학습함으로써 불균형 데이터 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 뿐만 아니라 보다 높은 탐지성능 향상을 위해서 부가적인 이진 분류기가 추가될 수 있다. 공개된 음향데이터를 이용한 실험결과, 제안된 병렬 탐지모델의 학습시간이 단일 오토인코더 탐지모델과 비교하여 약 1.31 ~ 1.61배 늘어나지만, 최소 22 % 이상의 Area Under Curve(AUC) 향상을 보였다. 또한, 사전에 훈련된 병렬 오토인코더를 이용하여 수중 음향데이터를 전이학습한 결과 수중 비정상 신호 AUC 탐지성능을 93 % 이상 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
데이터베이스 시스템 관계 연산자 중에서 연산 비용이 가장 비싼 연산은 조인 연산이다. 일반적으로 CPU 기반의 조인 연산의 경우에는 하나의 코어를 사용하거나 많게는 16개 정도의 코어를 사용하여 병렬 처리를 해서 병렬화에 따른 성능 향상이 크지 않다. 이에 반해, GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)는 수천 개의 프로세싱 유닛을 통한 병렬 처리가 가능해서 조인 연산 수행 시간을 크게 단축할 수 있다. 본 논문에서는 GPGPU 기반에서 조인 연산 병렬화를 구현하기 위해 NVIDIA의 CUDA SDK가 사용되며, CPU 기반과 GPGPU 기반에서의 조인 연산 성능을 측정한다. 사용되는 조인 연산은 NLJ (Nested Loop Join), SMJ (Merge Join), HJ (Hash Join)이며, GPGPU 장비는 TITAN Xp, GTX 1080 Ti 및 GTX 1080을 사용한다. CPU 기반과 GPGPU 기반의 성능을 비교하고, GPGPU 기반의 조인 연산과 이전 연구의 성능과의 성능을 비교한다. 마지막으로, 실험 결과는 GPGPU 기반의 성능이 CPU 기반의 성능보다 6~328 배 빠른 성능을 보였고 향후 연구의 방향성에 대하여 토의한다.
본 논문에서는 메시지 전달을 기반으로 하는 병렬 분산 시스템에 고장 감내 기능을 추가하기 위한 고장 감내 기법과, 고장 복구에 따른 프로세서들간의 일관성 유지방법을 제안하였다. 메시지 전달을 기반으로 하는 병렬 컴퓨터 시스템상에서 응용 프로그램들은 수많은 노드들에 분산 배치되어 수행이 되는데, 그중 어느 한 노드 또는 작업 중인 프로세서가 고장을 일으킨다면 이로 인하여 전체 응용 프로그램이 중단 될 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 고장 감내 기능 추가가 필요하며, 그 방법으로서 동일한 작업을 수행하는 프로세서를 서로 다른 노드상에 이중화하여 하나의 프로세서에 고장이 발생하더라도 계속 작업중인 예비 프로세서를 이용함으로써 전체 응용 프로그램이 아무런 영향을 받지 않도록 하였다. 그리고 이를 MPI상에 서브 모듈로써 설계하고 구현하였다.
본 논문에서는 계층적 공정 경쟁 개념을 병렬 유전자 알고리즘에 적용하여 계층적 공정 경쟁 기반 병렬유전자 알고리즘 (Hierarchical Fair Competition Genetic Algorithm: HFCGA)을 구현하였을 뿐만 아니라 실수코딩 유전자 알고리즘(Real-Coded Genetic Algorithm: RCGA)에서 좋은 성능을 갖는 산술교배(Arithmetic crossover), 수정된 단순교배(modified simple crossover) 그리고 UNDX(unimodal normal distribution crossover)등의 다양한 교배연산자들을 적용, 분석함으로써 개선된 병렬 유전자 알고리즘을 제안하였다. UNDX연산자는 다수의 부모(multiple parents)를 이용하여 부모들의 기하학적 중심(geometric center)에 근접하게 정규분포를 이루며 생성된다. 본 논문은 UNDX를 이용한 HFCGA모델을 구현하고 함수파라미터 최적화 문제에 많이 쓰이는 함수들에 적용시킴으로써 그 성능의 우수성을 증명 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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