• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.76-84
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• 2014

최근 고화질 영상의 증가와 더불어 대용량 영상 데이터의 처리는 높은 연산이 요구되어 병렬 처리 설계가 선택되고 있다. 영상 처리에서 나타나는 많은 단순 연산이 병렬처리 가능한 경우, CPU 기반 병렬처리보다는 GPU 기반 병렬처리를 적용하는 것이 계산문제의 시간과 공간 계산 복잡도를 줄일 수 있다. 본 논문은 영상에서 샷 경계 탐지 알고리즘의 병렬 설계와 구현을 연구하였다. 제안하는 샷 경계 탐지 알고리즘은 프레임 간 지역 화소 밝기 비교와 전역 히스토그램 정보를 이용하는데, 이들 데이터의 계산은 대량의 데이터에 대한 높은 병렬성을 갖는다. 이들 연산의 병렬처리를 최대화하기 위해 화소 밝기와 히스토그램의 계산을 NVIDIA GPU에서 병렬 설계 하였다. GPU 기반 샷 탐지 방법은 국가기록원에서 선택된 10개의 비디오 데이터에 대한 성능 테스트를 수행하였다. 테스트에서 GPU 기반 알고리즘의 탐지율은 CPU 기반 알고리즘과 유사하였으나 약 10배의 연산 속도가 개선되었다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2012년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.544-545
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• 2012

본 논문에서는 3상 4선식 UPS 인버터에 대한 저항성 수하 제어 방식 병렬운전 알고리즘을 제안하고, PSIM 시뮬레이션을 통해서 제안된 병렬운전 알고리즘과 강인 전압제어기를 적용한 2병렬 UPS 인버터의 운전 결과를 제시한다. 3상 UPS 인버터 2대로 병렬운전 환경을 구축하였고, 주파수-전압 강하 방식의 저항성 수하 제어를 이용하여 저항 부하, 유도성 부하, 비선형 부하에 대한 전력분담을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.17-25
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• 2020

본 논문은 비정렬 격자에 대한 광선투사 수행의 전처리 과정 중 하나인 셀 사이 연결정보 추출에 대한 멀티코어 CPU 기반 병렬처리 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 기존의 직렬처리 알고리즘을 단순히 병렬화하였을 때 발생하는 동기화 문제를 확인하고, 이를 해결할 수 있는 3-단계 병렬처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 각 단계 내에서의 스레드 간 동기화를 제거함으로서 병렬처리 효율을 높인다. 또한, 연결정보 추출 알고리즘의 핵심 연산인, 삼각형 중복 검사 과정의 메모리 접근에 대한 공간적 지역성을 높이고 캐시 활용 효율을 향상시킨다. 본 연구는 나아가, 스레드 마다 자체 메모리 풀을 사용하게 함으로서 병렬처리 효율을 더욱 높인다. 본 연구의 효용성을 확인하기 위해, 제안하는 알고리즘을 두 개의 옥타코어 CPU를 가지는 시스템에 구현하고 세 개의 비정렬 격자 데이터에 적용하였다. 그 결과, 제안하는 병렬처리 알고리즘은 스레드 수 증가에 따라 지속적으로 성능 향상을 보여주었다. 또한, 32개 스레드(물리코어 16개)를 사용하여 기존 직렬처리 알고리즘 대비 최대 82.9배 높은 성능을 보여주었다. 이는 제안하는 알고리즘의 높은 병렬처리 확장성 및 캐시 활용 효율 개선 효과를 증명하며, 대용량 비정렬 격자 처리에 대한 적합성을 보여주는 결과다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.189-192
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• 2002

특정 문제를 위하여 병렬화 알고리즘을 적용할 경우. 기존의 순차적인 알고리즘과는 다른 방식의 문제 접근이 가능한 경우가 있다. 인공 지능 분야의 양방향 병렬 탐색을 그 예로 들 수 있으며 특정 슈퍼 컴퓨터를 대상으로 한 구현 및 성능 측정 결과가 보고 된 바 있다. 본 논문에서는 최근 병렬 시스템의 새로운 분야로 부각되고 있는 클러스터 시스템을 대상으로 양방향 병렬 탐색 알고리즘을 구현하고 테스트 하였다. 구현에 있어서는 클러스터 시스템에서 많이 이용되는 메시지 패싱 인터페이스 (MPI)를 사용하였으며 여러 가지 조건을 조합하여 테스트 함으로서, 클러스터 시스템 환경에서 양방향 병렬 탐색이 갖는 성능을 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.33-35
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• 2012

개인용 컴퓨터가 보급된 후 오랫동안 CPU의 발전은 주로 클럭 스피드를 통해서 이루어져 왔다. 하지만 최근 들어서는 CPU 내에서 동작하는 코어의 수를 늘리는 방법을 통해 CPU의 성능 향상이 이루어지고 있다. 이렇게 멀티코어 환경의 시대가 도래함에 따라 CPU를 완전하게 이용하기 위해 기존 알고리즘들의 병렬화가 필요로 하게 되었다. 본 논문에서는 가장 많이 사용되는 알고리즘의 종류 중 하나인 정렬 알고리즘을 병렬화하여 멀티 코어 환경에서의 성능을 평가한다. 이는 기존의 단일 스레드 정렬 알고리즘들에 대해 알려진 바와는 다른 경향을 보이며 이러한 현상은 CPU의 병렬화가 진행될수록 더욱 심화될 것으로 예상된다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.435-441
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• 2002

전력시스템 등, 산업 전반의 많은 분야에 최적화 문제가 산재해 있다. 또한 이러한 최적화 문제를 해결하기 위한 많은 연구가 있었다. 특정 응용에 국한되지 않고 모든 응용에 적용 가능한 메타휴리스틱 알고리즘은 그 중 많은 비중을 차지하고 있으며, 가장 대표적인 방법은 유전알고리즘과 타부 탐색이다. 그러나 최적화 문제에 속하는 많은 문제들이 탐색공간이 방대하고 많은 제약이 존재하는 대규모 최적화 문제로서 기존의 메타휴리스틱 기법들을 그대로 이용해서는 빠른 시간 내에 최적의 해를 찾아내기 힘들다 본 논문에서는 대규모 최적화 문제의 하나인 발전기 기동정지 계획 문제를 해결하기 위하여 유전알고리즘과 타부탐색을 적용하고 그 성능을 분석한다. 그리고 각 방법을 병렬화하여 수행함으로써 병렬화를 통하여 시간상의 이득과 함께 부가 효과로서 집중화와 다각화의 효과를 얻을 수 있음을 보여준다.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.57-68
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• 2004

본 논문에서는 UOWHF의 도메인을 확장하기 위한 새로운 병렬 처리 알고리즘을 제안한다. 제시되는 알고리즘은 non-complete l-ary tree 에 기반을 두고 있으며 현재까지 최적의 키 길이를 가진 유일한 알고리즘인 Shoup 의 알고리즘과 동일한 최적의 키 길이를 가진다. 또한 Sarkar의 결과를 이용하여 본 논문에서 제시되는 알고리즘이 Shoup의 알고리즘과 함께 Sarkar가 제시한 도메인 확장 알고리즘들의 커다란 집합 중에서 가장 최적화된 키 길이를 가짐을 증명한다. 그러나 제안 알고리즘의 병렬처리능력은 complete tree에 기반 한 구성 방법들 보다 약간 비효율적이다. 그러나 만약 l이 점점 커진다면 알고리즘의 병렬처리능력도 complete tree 에 기반 한 방법들에 가까워진다.

• 전산구조공학
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• 제9권3호
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• pp.47-53
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• 1996

공학 전반에 걸쳐 다양한 형식으로 개발되어 사용되고 있는 병렬계산법의 기본개념과 병렬계산기의 분류에 대하여 소개하였으며, 구조해석시 가장 많은 시간을 요하는 방정식해법을 preconditioned conjugate gradient를 이용하여 병렬화하는 과정과 병렬알고리즘을 소개하였다. 그리고 소개된 병렬방정식해법을 대형구조물의 해석 및 설계에 적용하여 병렬계산의 효율성을 speedup을 이용하여 도표화하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.154-161
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• 1998

본 연구에서는 영상 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 병렬처리기 및 병렬 기억장치 구조를 제안하였으며, 많은 영상 데이터 중에서 문화재 영상을 대상으로 하였다. 기존의 영상 인식 및 검색 알고리즘은 병렬화하기에 적합하지 않아서 병렬화 가능한 알고리즘을 제안하였고, 제안된 알고리즘을 부분적으로 병렬화하고, 적합한 병렬 기억장치 및 병렬처리기 구조를 제안한 다음 CADENCE사의 모의실험 패키지인 Verilog-XL을 이용해서 모의실험 하였다. 그 결과 81배의 속도향상을 볼 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.119-125
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• 2006

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.