• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.88-88
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• 2019

컴퓨터 성능향상과 수치해석기법의 발달로 인해 Navier-Stokes 방정식에 기초한 수치모델을 활용한 3차원 유동/파동장 해석이 증가하고 있는 추세이다. 그러나 아직까지 Navier-Stokes 방정식 모델의 계산부하를 PC에서 소화하기에는 무리가 따른다. 게다가 실험실 스케일을 벗어나, 실제 현장을 계산영역으로 설정할 경우에는 계산량이 엄청나게 증가하게 된다. 이것을 극복하기 위해서는 반듯이 병렬계산을 수행하여야 한다. 본 연구에서는 계산부하가 큰 Navier-Stokes 방정식 기반의 3차원 수치모델 LES-WASS-3D를 활용한 대용량 병렬계산체계를 구축한다. 나아가 3차원 정밀 또는 광역의 유동/파동장 해석에 있어서 병렬계산체계의 성능과 적용성을 검토한다. 현재 보급되고 있는 PC들은 모두 멀티프로세서가 장착됨으로 손쉽게 병렬계산을 수행할 수 있다. 그러나 정밀 또는 광역해석을 위해서는 대용량 병렬계산 컴퓨터가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 보조프로세서를 장착한 공유메모리 환경의 고성능 병렬계산체계를 구축한다. 나아가 포트란 기반의 순차코드로 구축된 기존 3차원 Navier-Stokes 방정식 모델 LES-WASS- 3D를 병렬코드로 변환한다. 병렬계산 성능 및 적용성을 검토하기 위한 수치해석을 수행한다. 이상의 과정을 통해 본 연구에서 구축한 병렬계산체계의 성능 및 적용성을 확인할 수 있었다. 그리고 3차원 유동/파동장 해석에 있어서 정확도 향상뿐 아니라, 계산영역을 확장할 수 있는 계기가 마련되었다. 또한 유동/파동 해석보다 많은 계산시간이 필요한 지형변동 해석에도 충분히 적용될 수 있다고 판단된다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.8
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• pp.2137-2153
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• 1998

네트워크로 연결된 워크스테이션들인 NOW(Network of Workstations)가 순차 프로그램과 병렬 프로그램들을 모두 효율적으로 수행할 수 있는 환경을 제공하려면 이 두 종류의 프로그램들이 어떻게 상호 영향을 주는지 이해할 필요가 있다. 본 논문에서는 순차 프로그램의 부하의 변화에 따른 병렬 프로그램의 성능 변화를 알아보았다. 이러한 목적으로 NOW 시뮬레이터를 구현하고 실험을 하였다. 구현에서 순차 프로그램과 병렬 프로그램들은 합성 부하를 사용하였고 병렬 프로그램의 수행 환경으로는 코스케쥴링과 프로세스 이주가 가능하다고 가정하였다. 실험을 통해서 순차 프로그램들에 의해 변하는 유휴 워트스테이션의 수가 병렬 프로그램의 성능에 어떠한 영향을 미치는지와 동시에 수행되는 여러 개의 병렬 프로그램들이 서로의 성능에 어떠한 영향을 미치는 가에 대해 결과를 수집하고 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.573-576
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• 2000

프로그램 언어의 수행순서는 종속성으로 인해 결정된다. 병렬 수행을 위해서는 수행 단위 사이의 종속성을 제거해야 한다. 함수 간의 종속성을 발생시키는 주요 요인으로는 전역 변수가 있다. 본 논문의 자동 병렬 수행 시스템은 순차 C언어 프로그램을 병렬 수행하여 순차 C언어 프로그램과 동일한 결과를 내게 한다. 전역 변수를 위한 프레임이 프로세서 내의 지역 메모리에 할당되며 전역 변수의 최종 결정 값을 프로세서 간에 메시지로 전달하고 복사하여 전역변수의 부작용이 발생하지 않도록 한다. 또한 피호출 함수가 수행중인 호출 함수에서는 최종 결정된 전역 변수의 값을 피호출 함수로부터 받아오기까지는 전역 변수를 참조할 수 없고 봉쇄 상태가 되는데 피호출 함수가 복귀하지 않아도 전역 변수에 대해 더 이상의 값 변경이 없음을 알게 되면 곧바로 그 값을 호출 프로세서에 전달함으로써 전역 변수 참조로 인한 수행 지연을 최대한 줄이는 방법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.30 no.7_8
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• pp.341-351
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• 2003

For debugging effectively the shared-memory programs with nested parallelism, it is important to detect efficiently the first races which incur non-deterministic executions of the programs. Previous on-the-fly technique detects the first races in two passes, and shows inefficiencies both in execution time and memory space because the size of an access history for each shared variable depends on the maximum parallelism of program. This paper proposes a new on-the-fly technique to detect the first races in two passes, which is constant in both the number of event comparisons and the space complexity on each access to shared variable because the size of an access history for each shared variable is a small constant. This technique therefore makes on-the-fly race detection more efficient and practical for debugging shared-memory programs with nested parallelism.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.62-65
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• 2014

근사문자열매칭 알고리즘은 검색엔진, 컴퓨터보안, 생물정보학 등 많은 분야에서 연구되고 있다. 근사문자열매칭에서는 거리함수를 이용하여 오차를 측정한다. 거리함수로는 해밍거리, 편집거리, 확장편집거리 등이 있다. 이때 확장편집거리는 mn) 시간과 공간에 계산할 수 있으며, 최근 m개의 쓰레드를 이용하여 O(m+n) 시간과 O(mn) 공간을 이용한 병렬알고리즘이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 확장편집거리를 계산하는 병렬알고리즘을 개선한 효율적인 병렬알고리즘을 제시한다. 기존의 병렬알고리즘을 최적화하고, 기존의 병렬알고리즘, 전역메모리만 사용한 최적화된 병렬알고리즘, 공유메모리를 활용한 최적화된 병렬알고리즘의 수행시간을 비교한다. 실험 결과, 개선된 병렬알고리즘이 기존의 병렬알고리즘보다 전처리단계에서 16 ~ 63배 이상, 모든 단계에 대해 19 ~ 24배 이상 빠른 수행시간을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.237-239
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• 2016

본 논문에서는 HEVC (High Efficiency Video Coding) 복호화기의 SAO (Sample Adaptive Offset)를 효율적으로 병렬화하기 위한 방법을 제안한다. HEVC 는 주관적 화질 향상 및 압축 효율 향상을 위해 디블록킹 필터 (de-blocking filter)와 샘플 적응적 오프셋 (SAO)이라는 두 가지 인-루프 필터를 사용한다. 두 종류의 인-루프 필터의 사용은 HEVC 복호화기의 복잡도를 증가시키는 요인이며, 인-루프 필터에 데이터레벨 병렬화를 적용하여 고속으로 복호화를 수행할 수 있다. 본 논문에서는 SAO 의 병렬화를 위해 CTU (Coding Tree Unit)의 행 단위로 병렬화를 수행함으로써, 병렬화로 인한 추가적으로 발생하는 라인 버퍼 사용을 줄여 SAO 병렬화 효율을 향상시켰다. 실험결과 제안하는 SAO 병렬화 방법을 사용하여 균등분할 SAO 병렬화 방법에 비해 91%의 속도를 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.328-330
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• 2011

본 논문에서는 OpenMP를 이용하여 HEVC 복호화기의 디블록킹 필터를 병렬화하는 것을 제안한다. 본 논문에서는 HEVC 디블록킹 필터를 병렬화하기 위하여 슬라이스를 병렬 처리가 가능한 코어의 개수만큼의 영역으로 균등하게 분할 한 후 각 영역에 코어를 할당하였다. 각 영역에 할당된 코어들은 자신의 영역 내의 LCU에 대해서 순차 주사 순으로 필터링을 수행하는데, 먼저 영역 내의 모든 LCU에 대하여 수평방향으로 필터링을 수행한다. 이러한 수평방향 필터링이 완료된 후 동일한 영역에 대하여 다시 수직 방향으로 필터링을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 OpenMP를 이용한 HEVC 디블록킹 필터 병렬화를 통하여 4-Core 환경에서 복호화기에서 디블록킹 필터링의 수행 시간을 약 2.51배 감소 시켰다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.3
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• pp.391-398
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• 2012

Detecting races is important for debugging shared-memory parallel programs, because the races result in unintended non-deterministic executions of the programs. Previous on-the-fly techniques to detect races in parallel programs with general inter-thread coordination show serious space overhead which depends on the maximum parallelism of the program. Therefore, this paper presents a loop splitting technique for on-the-fly race detection of parallel programs which is more efficient in space complexity than previous techniques. This loop splitting technique is the debugged program which preserves semantics of the original program. Monitering loop splitting program in on-the-fly can detect first races.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.7
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• pp.1791-1800
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• 1998

본 논문에서는 Mamdani 방법과 Koczy 방법의 퍼지 추론 알고리즘에 대햇 병렬머신에 적합한 병렬 퍼지 추론 방법을 제안하고, 효율적인 병렬 퍼지 아키텍처를 설계한다. 제안된 아키텍처는 비교적 높은 성능을 갖고, 확장이 용이한 구조로서, 여러개의 FPE(Fuzzy Processing Element), CP(Control Processor), 메모리 모듈, 상호연결망 및 Min 회로로 구성되어 있다. 이러한 구조의 특징은 iqjsWo의 FPE는 I번째의 전건부 및 I번째의 후건부의 처리만을 수행하기 때문에 전건부, 변수들의 처리는 각각 병렬도 수행되고, 후건부의 처리도 또한 각각 병렬로 수행된다. 따라서 프로세서의 활용도가 높아지며, 전건부와 후건부의 변수, 퍼지규칙의수에 관계없이 쉽게 구성할 수 있다. 이러한 구조는 실시간에 고속추론을 요하는 시스템 또는 전건부와 후건부의 변수가 많은 대규모 전문가 시스템에 사용되어 질 수 있으며, MISO(Multiple-input, Single-output) 시스템보다 MIMO(Multiple-input, Multiple-output) 시스템에 특히 적합하다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.6 s.109
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• pp.615-624
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• 2006

The objective of this paper is to implement parallel multi-layer ANN(Artificial Neural Network) simulator based on the mobile agent system which is executed in parallel in the virtual parallel distributed computing environment. The Multi-Layer Neural Network is classified by training session, training data layer, node, md weight in the parallelization-level. In this study, We have developed and evaluated the simulator with which it is feasible to parallel the ANN in the training session and training data parallelization because these have relatively few network traffic. In this results, we have verified that the performance of parallelization is high about 3.3 times in the training session and training data. The great significance of this paper is that the performance of ANN's execution on virtual parallel computer is similar to that of ANN's execution on existing super-computer. Therefore, we think that the virtual parallel computer can be considerably helpful in developing the neural network because it decreases the training time which needs extra-time.