기존의 색인 기법들은 차원의 수가 증가할수록 검색 성능이 급격히 저하되는 문제를 지니고 있으며. 이를 극복하기 위하여 CBF 기법이 제안되었다. 그러나 CBF 기법은 데이터 양이 증가함에 따라 검색성능이 선형적으로 감소하는 문제가 존재한다. 이를 해결하기 위해 다수의 디스크를 수령 분할 방법을 이용하여 디클러스터링(declustering)을 하는 병렬 CBF 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 병렬 CBF기법을 여러 대의 리눅스 컴퓨터를 이용한 클러스터 시스템 환경 하에서 구현하고, 삽입시간, 범위 질의 검색시간, k-최근접 질의 검색시간 측면에서 성능 평가를 수행한다. 아울러, 클러스터 시스템 환경 하에서의 병렬 CBF 기법을 기존 CBF 기법과 성능 비교를 수행하며, 이를 통해 병렬 CBF 기법이 기존 CBF 기법보다 우수한 검색 성능을 나타냄을 보인다.
3D 공간정보를 이용하여 3D 이미지를 처리하는 시스템이 많이 상용화되어 있다. 기존에 3D 이미지를 처리하기 위한 방법으로 고성능의 시스템을 이용하거나 이미지 압축 기술을 사용하였다. 하지만 고성능의 시스템을 사용하여 GIS 시스템을 구현할 경우 가격의 부담이 크다는 문제점이 있고 이미지 압축 기술을 사용하여 GIS 시스템을 구현할 경우 원 이미지에 손실이 크다는 문제점이 있다. 또한 일반 시스템에서 3D 이미지를 처리하려면 3D 이미지의 파일의 크기가 크기 때문에 공간 이미지를 처리하는데 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 3D 이미지를 병렬로 처리하여 디스플레이 시간을 단축하는 병렬 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제시된 병렬 알고리즘은 3D 이미지를 다수의 노드로 분할하여 각 노드에서 이미지를 화면에 디스플레이 하는 방법을 사용한다. 병렬컴퓨터의 노드의 수가 증가함에 따라 제안된 알고리즘의 성능이 증가함을 실험을 통해 보였다.
고해상도의 동영상 서비스가 보편화 되면서 동영상을 빠르게 처리를 위한 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 그리고 멀티코어 프로세서의 사용이 증가 하고 멀티코어 시스템에서 H.264/AVC 디코더를 구현하기 위하여 다양한 병렬화 방법이 제안되고 있다. 하지만 H.264/AVC디코더의 병렬화를 진행하는 과정에서 각 스레드에서 처리하는 데이터의 처리시간 차이로 인하여 스레드의 동기를 확인 해야 한다. 이로 인하여 병렬화를 통한 성능 향상의 걸림돌이 된다. 우리는 이러한 병렬화 과정에서 발생하는 문제점을 고려하여 효과적으로 H.264/AVC 디코더를 병렬화 하는 방법에 대하여 연구하였다. 우리가 제안하는 Frame Partition based Parallelization (FPP) 방법은 프레임을 매크로 블록 묶음으로 나누어 병렬화 한다. 그리고 병렬화 과정에서 스레드를 처리하는 방법을 개선하여 성능을 향상 시켰다. 본 논문에서는 FFmpeg H.264/AVC 디코더를 이용하여 실험 하였고 인텔 쿼드 코어 기반의 멀티코어 시스템에서 멀티 스레드로 구현하였다. 우리는 FPP 방법을 적용하여 병렬화 방법 적용 전 H.264/AVC 디코더와 비교하여 최대 53%의 성능 향상을 보였다.
최근에 도입되어 운영되고 있는 타키온 1차 시스템은 쿼드코어 AMD 바로셀로나 노드로 구성된 고성능 슈퍼컴퓨터이다. 본 논문에서는 하이브리드 병렬화 기법을 도입한 프로그램 중 하나로 사용되고 있는 멀티존(Multi-zone) NAS 병렬 벤치마크(NPB)를 이용하여 타키온 성능 및 병렬 확장성을 검증하고자 한다. 하이브리드 병렬 성능 시험을 위하여 NPB-3.3 버전 BT-MZ의 B 및 C클래스를 사용하였으며, 실제로 타키온 시스템의 1024개의 프로세스까지 병렬 확장성을 테스트를 하였다. 프로세서 1024개 이상 이용한 하이브리드 병렬컴퓨팅 계산 결과는 국내 최초이다. 이러한 하이브리드 병렬화 기법은 타키온처럼 멀티코어 기술을 적용한 고성능 컴퓨팅 시스템에서 매우 효율적이고 유용한 병렬 성능 벤치마크가 될 수 있음을 기술하였다.
네트워크를 통하여 서로 연결된 컴퓨팅 자원들의 집합을 분산 시스템이라고 정의할 수 있다. 최적화 문제 영역에서 가장 중요한 해결 기법 중에 하나인 병렬 유전자 알고리즘은 분산 시스템을 기반으로 하고 있다. 인터넷과 이동 컴퓨팅과 같은 동적 네트워크 환경 하에서 네트워크의 상태는 가변적으로 변할 수 있어 기존의 병렬 유전자 알고리즘을 분산 시스템에서 최적화 문제를 해결하기 위하여 그대로 사용하기에는 비효율적이다. 본 논문에서는 동적 네트워크 환경 하에서 분산 에이전트를 사용하여 병렬 유전자 알고리즘을 효율적으로 사용할 수 있는 기법을 제시한다.
워크스테이션 네트워크 (NOW: Network of Workstations)은 고성능의 병렬 연산을 위한 중요하고 효과적인 기반환경을 제공하고 있다. NOW 환경에서 통신과 동기화 비용은 다중프로세서 시스템보다 상대적으로 매우 크다. NOW에서 병렬 태스크와 통신을 위한 스케줄링 기법의 선택은 시스템의 활용도와 성능에 큰 영향을 미치므로 효과적으로 스케줄링 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 버스 기반의 NOW에서 병렬 태스크를 위한 스케줄링 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 통신비용의 변화에 따른 시스템의 성능을 비교한다. 알고리즘은 태스크 중복을 기반으로 하며 통신에 따른 스케줄링 길이를 줄이기 위하여 휴리스틱을 사용한다.
PtolemyII의 CSP 도메인은 병렬 시스템을 효과적으로 명세할 수 있는 프로세스 알제브라 언어인 CSP를 구현한 것이다. CCS도 프로세스 알제브라 언어로써 정형적으로 병렬시스템을 명세하고 검증할 수 있다. 이 두 언어는 비슷한 목적으로 가지고 개발되었으나 통신의 세부적인 부분의 개념에 있어서 차이가 존재한다. 특히 CCS 를 기반으로 하여 개발된 ACSR 의 경우 실시간 시스템을 정형적으로 명세하고 검증하기 위해 필요한 시간과 자원의 개념을 추가하였다. 본 논문에서는 ACSR 도메인을 PtolemyII에 구현하기 위한 단계적인 방법으로 CCS와 CSP의 차이점을 밝혀서, 기존의 CSP 도메인의 Rendezvous 알고리즘을 CCS 기반의 통신이 이루어 질 수 있도록 수정하여 PtolemyII에 CCS 도메인을 구현하였다.
최근 들어 병렬 컴퓨터 시스템의 설계를 평가하기 위한 컴퓨터 시뮬레이션이 활발하게 연구되고 있다. 본 고는 컴퓨터 시뮬레이션 과정에 포함되는 여러 가지 작업 부하 생성 방법에 대해 살펴본다. 각 방법에 대한 정의, 특징을 살펴본 후 대표적인 구현 사례를 요약해본다. 먼저 분포 구동 시뮬레이션 방법과 이를 위하여 사용되는 시뮬레이션 언어에 대해 살펴본 후, 트레이스를 이용하는 추적 구동 시뮬레이션 방법과 병렬 컴퓨터 시스템용 트레이스를 생성하는 방법에 대해서 알아본다. 마지막으로 최근에 각광 받고있는 수행구동 시뮬레이션 방법과 프로그램 구동 시뮬레이션에 대하여 살펴본다.
본 논문에서는 여러 개의 디스크를 클러스트화한 메시지 전송 기반의 병렬 멀티미디어 파일 시스템(PMFS: Parallel Multimedia File System)을 제안하고 설계, 구현하였다. 본 논문에서 구현한 PMFS는 이식성, 유연성 그리고 확장성을 고려한 멀티미디어 데이터를 지원하는 병렬 파일 시스템으로 2계층 분산 클러스트 구조에 적합하다. 그리고 제어 메시지와 TCP를 기반으로 서버들간에 통신을 하고 다양한 방법의 데이터 배치 기법을 제공한다. PMFS의 성능 평가 결과 데이터들이 임의 시작 블록과 DIS배치 기법으로 저장된 경우 가장 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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