빅데이터의 시대가 열림에 따라 데이터의 빠른 처리와 분석을 위한 방법의 하나로 R 프로그램 기반의 다양한 병렬처리 패키지가 사용되고 있다. 병렬처리는 수행하려는 작업이 상호의존적이지 않은 작업들로 분해될 수 있을 때 사용하게 되는데, 경우에 따라서는 병렬처리를 위해 분해된 각각의 작업들이 또 다시 상호의존적이지 않은 세부작업으로 분해되기도 한다. 이러한 중첩병렬화 상황에서는 일반적으로 처음 단계에서 분해된 작업들에 대해 병렬처리를 할지, 두 번째 단계에서 세분화되는 작업들에 대해 병렬처리를 할지 선택하게 된다. 그러한 선택이 계산 속도에 상당한 영향을 주는 경우가 많기 때문에 수행하고자 하는 작업의 상황에 따라 병렬처리를 실시할 곳을 잘 결정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 병렬화 포인트 선택이라는 문제에 대한 이해를 돕고 자신의 문제에 효과적으로 병렬컴퓨팅을 적용하려는 사람들에게 필요한 아이디어를 제공하려는 시도의 하나로 비모수적 함수 추정의 평활량 선택이라는 구체적인 통계문제에 대해 효율적인 계산을 위한 병렬화 포인트 선택 과정을 제시하였다.
전력계통의 경제급전은 전력거래시스템 및 에너지관리시스템(EMS)에서 사용되는 중요 기능 중의 하나이다. 경제급전의 계산은 대규모 행렬로 구성된 선형방정식에 기반하고 있다. 전력계통에 IT 기술을 이용한 여러 서비스가 개발 가능해짐에 따라 처리할 데이터량도 점차적으로 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 경제급전을 병렬처리를 이용해 수행 속도를 향상시키는 방안을 제시하고자 한다.
본 고에서는 현재 많은 관심의 대상이 되고 있는 병렬처리에 대해서 현재까지 연구되어온 병렬 환경에 적합한 구조해석 알고리즘에 대하여 간략히 설명하였다. 앞으로 병렬 컴퓨터가 더욱 일반화되고 표준화되리라 예상되므로, 방대한 계산량을 요구하는 유한요소해석에 대한 보다 효율적인 병렬 알고리즘의 개발을 위하여 현재까지 진행된 연구에 대한 분석 및 더욱 많은 노력을 기대한다.
최근, 멀티미디어 정보처리와 같은 대규모 데이터 처리에 필수적인 입출력 시스템의 성능을 높이기 위하여 많은 관심이 집중되고 있으며, 고성능 병렬화일 시스템에 관한 연구도 이런 노력에 속한다. 본 연구에서는 고성능 병렬화일 시스템을 위한 효율적인 디스크 할당 방법을 제안한다. 즉, 병렬화일의 자료 분산(data declustering)특성을 이용하여 병렬화일에 대한 병렬도 개념을 정의하고, 이를 기반으로 여러 병렬화일들이 동시에 처리되는 경우에, 최대의 작업처리량(throughput)을 얻기 위한 각 병렬화일에 적합한 디스크상의 자료 분산 정도를 계산하는 방법을 제안한다. 또한 동시에 처리되는 병렬화일들이 많이 늘어날수록, 최대의 작업처리량을 얻기 위한 계산이 너무 복잡해지므로, 효율적인 근사 디스크 할당 알고리즘도 아울러 제안한다. 제안된 근사 알고리즘은 계산이 간단하고, 특히 입출력 작업부하(workload)가 높은 환경에서는 매우 효율적임을 보여준다. 또한 입출력 요구들의 도착 비율이 무한대일 경우, 근사 알고리즘만을 이용하여도 최대 작업처리량을 위한 최적 디스크 할당을 얻을 수 있음을 증명하였다.
본 논문에서는 동적 병렬 태스크를 추출하는 메커니즘을 공유 메모리 구조상에서 구현하는데 있어서 최적화 기법에 대해서 소개한다. 최대의 호환성을 고려하여 POSIX thread와 C언어를 사용하였는데 이에 따른 오버헤드를 여러 가지 구현 기법을 사용하여 줄이고자 노력하였다. 그리고 병렬 처리시 대부분의 계산은 각 처리기에서 순차 계산에 의해 이루어지므로 이 순차 계산시에 발생하는 오버헤드를 줄이는 것을 최우선으로 하였다.
Neural network연구는 뇌로부터 얻은 아이디어를 공학적으로 응용하려는 생각을 바탕으로 뇌의 구조와 유사한 mechanism에 의한 정보처리장치의 기초가 되는 정보처리의 양식 확립과 함께 그 정보처리 양식을 구체적으로 각각의 정보처리 문제에 응용하기 위한 응용기술을 연구하는 것이다. Neural network의 계산 기능적 특성은 병렬처리, 학습 및 noisy한 정보의 효율적처리 등으로써 특히 pattern인식 문제에 효율적으로 응용될 수 있다. 본 논문에서는 neural network의 역사적 고찰과 기존의 model들을 살펴보고 새로운 계산 구조와 계산 방식을 가진 neural network의 응용분야를 살펴 봄으로써 기존의 AI 기법으로 해결하기 어려운 pattern recognition(image,문자,speech등), robot vision 및 control 등 여러가지 문제에 효율적으로 적용가능함과 neural network의 앞으로의 전망에 대하여 기술한다.
3D 모델링 기술은 가상현실, 실감형 인터랙티브 등에서 많은 연구가 진행되고 있다. 실시간 3D 모델을 생성하는 연구는 많은 계산량으로 인해서 여러 대의 PC를 통합한 PC클러스터를 사용하고 있다. PC클러스터는 여러 대의 PC를 하나의 고성능 컴퓨터로 처리가 가능하지만, 여러 대의 PC를 효율적으로 제어 하는 문제와 고비용의 문제를 안고 있다. 본 논문은 한 대의 PC에서 멀티 코어를 동시에 수행하는 병렬처리 방법과 높은 계산 능력을 자랑하는 GPU와 CPU의 병렬처리 방법을 사용하여 한 대의 컴퓨터로 실시간 3D 모델 생성방법을 제안한다.
광선추적기법은 사진과 같은 고해상도의 영상을 만들어내는 렌더링 기법중의 하나이다. 이 기법은 이미지를 합성하는데 많은 양의 계산 시간을 필요로 한다. 병렬처리 기법이 광선추적에 계산양의 처리 기간을 감소하기 위하여 사용될 수 있다. 본 논문에서는 병렬 광선추적 기법을 MPI(Message Passing Interface)를 사용하여 IBM Supercomputer 상에서 노드의 개수의 증가에 따른 속도 향상과 노드간에 전달되는 메시지의 크기에 따른 성능 향상을 실험하였다. 본 논문에서 실험한 병렬 광선 추적 기법으로 IBM SP 시스템 상에서 다양한 영상을 생성하였다. 영상은 분할가능하고 노드에 분배할 수 있기 때문에 병렬화 범주에 들 수 있으며 부하균형을 맞출 수 있다. 실험에서 프로세서수의 증가에 따른 이상적인 속도향상률(Speed-up rate)을 15개의 프로세서를 사용하여 얻을 수 있었다. 광선을 추적하여 영상을 합성해 낼 때 표현하고자 하는 영상이 단순한 객체로 이루어져 있다면 각 노드에 분산해줘야 할 작업의 크기는 복잡한 객체들로 구성된 영상보다 클 때 더 놓은 성능을 나타내었다. 분산작업의 크기가 작아 상대적으로 통신횟수가 증가할 때 렌더링시 효율저하를 나타내었다.
본 논문에서는 현재 IEEE 802.11i에서 암호화/메시지 인증 표준으로 제안되고 있는 AES-CCM의 효율적인 병렬처리 방법을 제안한다. 특히, 데이터 종속성이 존재하는 메시지 인증 계산을 병렬처리 하기 위해서는 프로세서간 동기화가 필요한데, 멀티코어 프로세서에서는 동기화 구현을 어떻게 하였는지에 따라 매우 다양한 동기화 성능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 AES-CCM의 계산 특성과 멀티코어 프로세서의 동기화 성능을 고려하여 전체 수행시간이 최소화될 수 있는 병렬 처리 방법을 비교 분석한다.
암호응용분야에 있어서의 이산대수 문제나 인수분해 문제는 방대한 양의 데이타를 다루는 문제로 많은 계산시간이 소요되므로 이들 문제들에 대한 고속 병렬처리는 매우 중요하다. 본 논문에서는 역행렬 문제나 이산대수 문제와 인수분해 문제의 중요한 과정인 선형시스템을 푸는데 효율적인 고속 병렬 알고리즘들을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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