OpenMP 프로그램의 수행 중에 발생하는 자료 경합과 같은 병행성 오류는 디버깅을 위하여 반드시 탐지되어야만 한다. 그러나 이를 탐지하는 것은 어려운 일이다. 접근사건의 발생 후 관계를 기반으로하는 경합 탐지 기법은 프로그램의 수행 중에 발생하는 스레드의 병행성 정보를 식별하기위한 레이블을 생성하고, 생성된 스레드의 레이블을 기반으로 공유변수에 접근하는 사건을 접근역사를 통해 감시함으로써 경합을 탐지한다. 이러한 경합 탐지의 방법에서 레이블 생성을 위한 NR 레이블링 기법은 병행성 정보생성 시에 지역자료 구조를 사용함으로써 병목현상이 발생하지 않으며, 접근역사에 저장하는 레이블의 크기가 상수 값을 갖는 공간적 효율성을 제공한다. 또한 부모스레드의 정보역사를 정렬된 리스트 형태로 가져 병행성 정보 비교 시에 이진탐색이 가능하므로 시간적 효율성을 가지는 우수한 기법이다. 그러나, NR 레이블링은 레이블의 생성시에 부모스레드의 정보역사를 유지하기 위해서 내포 병렬성의 깊이에 의존하는 시간적 비용이 요구된다. 본 논문에서는 부모스레드의 정보역사 유지를 위해 상수적인 시간 및 공간적 복잡도를 갖도록 NR 레이블링 기법을 개선한다. 합성 프로그램을 이용하여 실험한 결과에서 개선된 기법은 최대 병렬성의 증가에 따라 레이블의 생성과 유지시 기존의 기법보다 평균 4.5배 빠르고, 레이블링을 위해 평균 3배 감소된 기억공간을 요구하며, 내포 병렬성에 의존적이지 않음을 보인다.
조합 및 고속탐색 실험 기법을 촉매 성분의 선정에 활용하였다. 소형 연료전지 작동을 위한 수소 생산에 가장 적합한 것으로 알려진 메탄을 산화 분해용 촉매의 특성을 적외선 화상 및 병렬형 반응 시스템으로 조사하였다. 반응의 모델을 먼저 제시하고 이를 근거로 Cu-Zn-Pd계 촉매를 선정하였다. 먼저 적외선 화상을 이용한 스크리닝을 위해서는 발열 효과라는 촉매 활성의 간접적인 현상을 보여줄 수 있는 적외선 민감 카메라를 이용하여 한 번에 50개의 시료 측정이 가능한 촉매 시료 배열을 설계하였다. 적외선 화상 결과로 높은 활성을 보이는 촉매 시료를 선정한 다음, 병렬형 반응 시스템과 단일 흐름 고정층 반응 시스템으로 선정된 촉매의 활성 특성을 조사 확인하였다. 본 연구에서 제시한 것과 같은 접근 방법으로 지속적으로 얻어진 결과를 반영하여 최적의 활성을 보이는 촉매 성분을 단기간에 찾아내고자 한다.
전력계통이 점점 더 복잡하고 광역화됨에 따라서 전압 및 무효전력 제어는 매우 중요한 문제로서 부각되고 있다. 전압 제어를 위해서는 전력계통 내의 조상설비들을 최적으로 운용하는 것이 중요하다. 따라서 전력계통에서 효과적인 전압제어를 위해서는 가능한 모선전압 크기의 차이가 없이 전압 분포가 이루어지는 것이 효과적이다. 본 논문의 목적함수로는 각 부하모선의 전압편차의 합을 최소화 함 을 사용하였으며, 최적 해를 찾는데 소요되는 연산시간을 단축시키기 위해 PC클러스터 기반 병렬 PSO 알고리즘을 이용한 기법을 제안하였다. 제안한 기법의 유용성을 보이기 위하여 IEEE 30모선 계통의 문제에 적용하였다. 검토결과 최적해 탐색성능의 저하 없이 연산시간을 단축할 수 있음을 확인하였다.
MMO 게임 서버에서는 성능을 높이기 위해 NUMA(Non-Uniform Memory Access) 구조를 사용해 하드웨어를 구성하는 경우가 많다. 또한 내부 자료구조로 삽입, 삭제와 탐색에 소요되는 시간이 짧은 해시 테이블과 같은 자료구조를 많이 사용한다. 본 논문은 NUMA 구조에 최적화된 해시 테이블을 제안하여, NUMA 시스템을 사용하는 게임 서버의 성능을 더 높일 수 있도록 한다. 제안된 해시 테이블을 4 소켓 NUMA 시스템에서 실험한 결과, 기존의 고성능 해시 테이블에 비해 최대 2배의 성능 향상을 확인할 수 있었다.
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.
최근 CPU의 코어 클럭을 높이는 대신 동일한 클럭의 코어 수를 늘림으로써 성능을 향상시키고 전력 소모도 줄이는 멀티코어가 등장하고 있다. 이러한 멀티코어 플랫폼의 등장으로 인해 해당 코어들의 자원을 효율적으로 사용하여 동시에 처리하는 병렬처리 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 병렬처리 기법의 종류 중 하나인 Advanced SIMD기반의 NEON을 적용한 고속화 ME 방법론을 연구 및 제안하였다. 최소화 SAD를 구하고 정확한 모션벡터를 선정하기 위해 다양한 ME 방법 중 전역탐색기법을 NEON에 적용하여 동시에 128비트씩 연산을 수행하였다. 그 결과 영상의 크기에 따라 계산 성능이 최대 60% 이상 향상되는 효과를 검증하였다.
스마트폰, IPTV(Internet Protocol Television), VoIP(Voice over Internet Protocol) 등의 인터넷을 활용한 서비스의 증가는 IPv4(Internet Protocol Version4)의 주소 부족문제를 야기시켰으며 이를 해결하기 위한 장기적인 해결방안으로는 IPv6(Internet Protocol Version6)가 제시되었고 단기적으로는 NAT(Network Address Translator)가 제안되었다. NAT는 사설 IP 주소를 공인 IP 주소로 활용하여 네트워크에 접속할 수 있도록 지원하며 주소 부족 문제를 해결하고 내부 네트워크를 보호하는 긍정적인 기능도 하지만 역으로 해커들에게 숨은 공간을 제공하는 역할을 하기도 한다. 본 논문에서는 NAT 기능을 활용한 IP 공유기를 통해 내부 보안 프로세스를 우회할 수 있는 단말기를 검출하는 탐색 알고리즘을 분석하고 이를 병렬화하여 정확도를 높일 수 있는 검출 시스템을 연구하고자 한다.
본 논문에서는 GPU(graphics processing unit)를 이용하여 오목의 인공지능 알고리즘 연산을 고속으로 수행하기 위한 효율적인 알고리즘 설계와 구현 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 게임 인공지능은 최소-최대 게임 트리(min-max game tree)와 유전 알고리즘(genetic algorithm)의 협업적 구조로 설계된다. 게임 트리와 유전 알고리즘의 평가함수(evaluation function) 부분은 많은 계산 량을 소모하지만 해 공간(solution space)의 수많은 후보 벡터에 대해 독립적으로 수행되기 때문에 본 논문에서는 이를 GPU 상에서의 대량 병렬처리를 통해 수행한다. NVIDIA CUDA(compute unified device architecture)환경에서의 실제 구현을 통해 CPU에서의 처리에 비해 게임 트리는 400배 이상의 수행 속도의 향상을, 유전 알고리즘은 300배 이상의 수행 속도의 향상을 각각 보였다. 본 논문에서는 스레드(thread)의 넘침(overflow)을 피하고 보다 효과적인 해 공간 탐색을 위해, 게임 트리를 이용하여 근방의 몇 단계까지 전역 탐색(full search)을 수행한 후 이후 단계는 유전 알고리즘을 이용하여 선별 탐색을 수행하는 협업적 인공지능을 제안한다. 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘은 게임의 인공지능을 향상시키고 게임의 규칙으로부터 주어진 시간 내에 문제를 해결할 수 있음을 보인다.
조합에서 모든 경우의 수를 생성하는 체계적인 방법 중 하나는 조합 트리를 구성 하는 것이며 조합 트리를 구성하는 시간 복잡도는 O($2^n$)이다. 조합 트리는 그래프 동형 문제나 빈발 항목집합을 계산하는 초기 모델 등 다양한 목적으로 활용된다. 그러나 조합의 모든 경우의 수를 탐색해야 하는 알고리즘은 높은 시간 복잡도로 인해 현실적으로 활용되기 어렵다. 그럼에도 불구하고 데이터의 양이 방대해지고 이를 활용하기 위한 다양한 연구가 진행되면서 모든 경우의 수를 탐색해야만 하는 경우가 늘고 있다. 최근 GPU환경이 보급되고 쉽게 접할 수 있게 되면서 직렬 환경에서 높은 시간 복잡도를 가지는 알고리즘들을 병렬화 하여 시간을 줄이려는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 조합에서 모든 경우의 수를 생성하는 방법은 순차적으로 진행되고 하부 작업의 크기가 편향되기 때문에 병렬 구현에 적합하지 않다. 병렬 알고리즘의 성능은 모든 스레드가 비슷한 크기의 작업을 가질 때 극대화될 수 있다. 본 논문에서는 모든 경우의 수를 구하는 문제를 병렬화하기 위하여 CPU와 GPU가 효율적으로 협업하기 위한 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 이론적인 측면에서 시간 복잡도를 분석하고, CPU와 GPU환경에서 다른 알고리즘과 본 연구에서 제안한 알고리즘의 실험 시간을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 CPU와 GPU의 협업 알고리즘은 이전 알고리즘에 비하여 CPU의 수행시간과 GPU의 수행시간의 균형을 유지하였고 아이템의 개수가 커질수록 괄목할 만한 시간 개선을 보였다.
본 논문에서는 경험적 최적화 알고리즘인 타부 탐색법을 이용한 배전계통 선로 재구성 시스템을 개발하였다. 제안한 알고리즘은 PC Clustering으로 병렬 처리하여 배전계통 선로 재구성 문제의 최적해 탐색에 소요되는 계산시간을 단축하고, 배전자동화 시스템의 성능개선을 도모하고자 한다. 개발한 PC Cluster System은 이용자의 편의를 위해서 MS Windows환경에서 구축하였고, Visual C++환경에서 개발하였다. 제안한 방법의 유용성을 입증하기 위해 참고 문헌의 예제 계통에 적용한 후 종래의 방법에 의해 구한 재구성 방안과 비교함으로써 제안한 방법의 유용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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