클라이언트=서버 DBMS구조는 많은 사람들에 의해서 연구되고 있으나 고장회복과 동시성 제어에 관한 연구는 아직까지 미흡한 상태다. 기존의 회복 기법은 클라이언트에서 생성된 로그 레코드들과 해당 데이터 페이지들을 서버에 전송 함으로써 발뱅하는 문제점들에 대한 해결점이 필요하였다. 본 논문에서는 클라이언트가 서버에 수행 완료된 로그 레코드들만을 전송하여 기존의 회복 기법에서 발생하였던 문제점을 제거한다. 또한 서버는 수행 완료된 로그 레코드들만을 관리하여 서버 파손 발생시 분석, 재수행 동작만을 수행하는 간단한 회복 알고리즘을 제안한다. 클라이언트에서 철회 동작을 함으로써 시스템의 병렬성을 높이고 서버 파손시 전체 데이터베이스 회복에 소요되는 시간을 줄이기 위해서 페이지 단위의 회복 기법도 제안한다. 또한 기존의 동시성 제어기법은 같은 페이지를 동시 사용하지 못함으로써 불필오한 대기시간(waiting time)이 증가된다. 본 논뭉에서는, 기존의 기법과 달리, 같은 페이지 내에 다른 데이터를 접근하는 트랜잭션에게 페이지를 허용함으로써 불필요한 대기시간을 최소화 할 수 있도록 하여 시스템의 병렬성을 향상시켰다.
본 논문은 평균 전류 분담 기법을 적용한 UPS(Uninterruptible Power Supply) 시스템의 병렬 운전 기법을 제안한다. 각각의 UPS는 전류 정보를 공유하기 위하여 CAN 통신을 사용하며, 이중 루프 방식의 전압, 전류제어기로 구성되어 있다. UPS의 전류 분담 성능을 내부 전류 제어기의 피드백 전류인 인덕터 전류, 커패시터 전류 그리고 통신 시지연에 따라 영향을 분석하고 3상 30kVA급 UPS에 적용하여 그 유효성을 검증하였다.
The conventional refrigeration system is composed of a compressor, condenser, receiver, expansion valve or capillary tube, and an evaporator. The refrigeration system used in this study has additional expansion valve and evaporator along with an evaporation pressure regulator(EPR) at the exit side of the evaporator. The two evaporators can be operated at different temperatures according to the opening of the EPR. The experimental results obtained using the refrigeration system with parallel control of evaporation pressure are presented and the performance analysis of the refrigeration system with two evaporators is conducted.
본 논문에서는 심층 신경망 기반의 내장형 음성 인식 시스템에서 음성 인식 속도를 개선하기 위한 최적화 방법에 대해 논한다. 심층 신경망 기반의 음성 인식은 기존의 Gaussian Mixture Model (GMM) 기반에 비해 좋은 인식 성능을 보이지만 높은 연산량으로 인해 리소스가 제약된 내장형 단말기에 적용하기에는 어려움이 따른다. 따라서, 본 연구에서는 심층 신경망의 계산량 문제를 해결하고자 ARM 코어에 내장된 병렬 명령어를 사용한 최적화 기법과 특이값 분해를 통해 심층 신경망 매트릭스 연산량 감소 방안에 대해 제안한다.
한 성분이 먼저 고장 나면 다른 하나의 성분에 부하가 걸린다는 가정에서 두 성분의 수명이 이변량 와이블모형을 따르는 병렬시스템의 신뢰도와 성질을 연구한다. 또한 신뢰도와 고장률의 최우추정량을 제시하고 모의실험을 통해 신뢰도의 편의와 평균제곱오차 관점에서 그 효과를 비교 연구한다.
이동체 데이터베이스에서 이동체 궤적의 양은 엄청나게 많아서 기존의 단일 디스크 기반에서는 특정영역의 질의에 대한 빠른 응답과 처리율의 향상을 볼수 없다. 따라서 고성능 질의 처리를 위한 시스템의 성능 향상을 위해서는 병렬 처리 기법의 도입이 필요하다. 이런 병렬 처리 기법 중, 기존의 디클러스터링 방법에서는 시간이 지남에 따라 연속적으로 보고되는 이동체 특성을 고려하지 않고 있다. 그러므로 대용량 이동체 데이터에 대하여 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 방법이 필요하다. 이 논문에서는 대용량 이동체 데이터베이스에 대한 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 정책을 제시하였다. 이동체 데이터의 MBB중 공간 좌표의 근접성만을 고려하여 하나의 SemiAllocation Disk 값을 설정하고 그 값과 시간 도메인을 다시 고려하여 근접성을 계산함으로써 디클러스터링을 할 수 있다. 또한 디스크별 Load Balancing을 고려하여 보다 정확한 디클러스터링 효과를 가지도록 하였다. 이와 같이 이동체의 특성을 고려한 새로운 디클러스터링 정책으로 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있다.
본 논문에서는 파이프라인 구조를 이용하여 고성능 1 차원 이산 웨이블렛 변환 필터를 설계하였다. 각 레벨에서 입력이 다운샘플링(downsampling, decimation)되므로 각 레벨의 하드웨어를 폴딩(folding) 기법을 이용하여 곱셈기와 덧셈기를 공유함으로써 복잡도를 개선하였다. 즉, 제안한 구조에서는 레벨 2 와 레벨 3 에서 폴딩된 구조의 C.S.R(Circular Shift Register)곱셈기와 덧셈기를 사용함으로써 하드웨어 효율(hardware utilization)을 각 레벨에서 100%로 높일 수 있다. 또한, 홀수와 짝수의 샘플을 병렬로 입력함으로써 단일 입력의 시스템과 비교할 때, 동일 시간에 병렬화 만큼의 이득을 얻을 수 있었고, 필터 계수는 미러 필터(mirror filter)의 특성을 이용하여 쳐대한 고역 필터(high pass filter)와 저역 필터(low pass filter)의 계수들을 공유함으로써 곱셈기와 덧셈기의 수를 반으로 줄였다. 그리고 임계 경로(critical path)를 줄이기 위한 파이프라인 레지스터를 삽입하여 고성능 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 DS-CDMA 이동통신 시스템에서 발생하는 다중 사용자 간섭 현상과 Rayleigh 페이딩의 영향을 효과적으로 제거하기 위하여 터보 부호화 병렬간섭제거기를 제안하였으며, Monte Carlo 시뮬레이션을 이용하여 AWGN, Rayleigh 환경에서 사용자수에 따른 신호 대 잡음비의 변화에 따라 제안된 시스템의 성능을 분석하였다.
본 논문은 MPI 미들웨어에 기반하여 데이터베이스에 포함되어 웹에 의해 제공되는 정보들을 고속으로 검색할 수 있는 분산 병렬 검색 시스템을 구현한다. 지리적으로 산재한 막대한 양의 정보를 다루어야 히는 생물정보 분야 응용의 요구에 부합하기 위하여, LINUX를 탑재한 3 대의 PC로 구성된 클러스터를 구축하고 CGI 구동 프로그램, 마스터와 슬레이브로 구성된 MPI 프로세스를 구현하였으며 메시지 큐. MPI 프리미티브. HTTP 1.1 프로토콜에 의해 서로 통신한다. 마스터는 CGI의 요청에 따라 슬레이브에게 명령을 내려 동시에 해당 웹 페이지에 대한 검색을 수행하며 이를 통합하여 CGI에게 전달한다. 마스터는 다수의 CGI 요청들을 직렬화할 뿐 아니라 슬레이브들과의 동기화에 의해 최종적인 검색 결과를 수행한다. 본 논문에서 구현된 클러스터는 특정 어댑터의 추가 구현에 의해 새로운 데이터베이스에 대한 검색 기능을 추가할 수 있으며 동일한 운영체제와 미들웨어를 갖는 노드를 추가함으로써 협력 검색에 있어서 보다 많은 컴퓨터를 참여시킬 수 있다.
본 논문에서는 병렬 컴퓨팅의 스케줄링 시스템인 EASY Backfilling 알고리즘에 기반한 작업 패킹 기법의 최적화에 대해 논의한다. 이를 위해 최적의 작업 집합을 구성하기 위한 탐색 기법으로 유전자 알고리즘을 활용하여 작업 패킹을 효율적으로 수행함과 동시에, 적은 노드를 요청한 작업에 가중치를 부여함으로써 다수 작업의 동시 실행을 우선 고려하게 하였다. 스케줄링 정책은 컴퓨터 성능에 직접적인 영향을 미치는 요소이기 때문에 시스템 부하별로 각 워크로드의 평균 대기 시간을 측정한 실험을 통해 제안 기법이 전반적인 병렬 컴퓨팅의 성능을 개선함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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