클라우드 컴퓨팅의 IaaS 서비스는 유지비용 없이 원하는 만큼의 고성능 가상 머신을 사용할 수 있다는 장점 덕분에 대용량 병렬 프로그램을 실행하기 위한 고성능 컴퓨팅 환경으로 주목받고 있다. 이러한 고성능 컴퓨팅 환경에서 병렬 프로그램의 실행에 소요되는 시간은 태스크 스케줄링 알고리즘에 좌우된다. 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 하는 태스크 스케줄링 알고리즘에 관한 연구는 사용자 부담 비용을 최소화하는 알고리즘이 주류를 이루었으며, 병렬 프로그램의 실행을 최대한 빨리 끝내기 위한 알고리즘에 관한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 사용자 부담 비용 등의 제약 없이 병렬 프로그램을 최대한 빨리 끝내기 위한 알고리즘인 HAGD 알고리즘과, HAGD 알고리즘이 사용하는 새로운 성능 향상 기법인 묶음 태스크 복제 기법을 제안한다. 묶음 태스크 복제 기법은 기존 태스크 복제 기법을 단순화하였으며, HAGD 알고리즘은 고성능 컴퓨팅 환경과 병렬 프로그램의 특성에 맞추어 태스크 삽입 기법 혹은 묶음 태스크 복제 기법을 사용한다. 성능 평가 결과, 제안하는 알고리즘이 환경 특성과 관계없이 우수한 표준화한 전체 실행 시간을 제공하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 타원 곡선 암호의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 최적 확장체 연산 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 CPU에서 제공되는 정수 곱셈 명령 1회 실행에 두 개의 하위체 연산을 병렬적으로 수행하도록 함으로써 최적 확장체에서의 곱셈, 제곱, 역원 연산의 속도를 향상시킨다.
GPU의 병렬성과 연산능력을 일반적인 공학적 문제 해결에 적용하는 GPGPU 컴퓨팅에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 비디오 압축과정에는 많은 양의 화소 데이터에 동일하게 반복되는 연산을 수행하는 알고리즘이 많이 적용되므로 GPGPU를 통한 고속 병렬 계산의 응용 분야로 매우 적합하다. H.264/AVC는 비디오를 압축하는 가장 최신의 국제표준으로 여러 제품군과 서비스에 대한 적용되어 시장에서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 GPGPU의 응용 분야로 주목 받고 있는 비디오 압축 분야에 대한 적용으로 H.264/AVC의 화면내 예측 모드 결정과정에 GPGPU 병렬 프로그래밍을 적용하여 예측 모드 결정 속도를 향상하는 방법을 제안한다. GPU상에서의 데이터 병렬처리를 위해 CUDA C언어를 사용하였으며, CPU상에서의 연산은 C언어를 사용하여 구현되었다. GPU상에서 프레임 전체에 대한 화면내 예측 모드를 병렬적으로 결정함으로써 이에 소요되는 시간을 줄여 줄 수 있었다. 실험결과 GPU상에서 병렬적으로 예측 모드를 결정할 때 Full-HD급 영상에서 약 2.8배 정도의 속도 향상을 확인할 수 있었다. 향후 GPGPU 병렬 프로그래밍을 화면 내 예측뿐만 아니라 반복되는 연산을 수행하는 다른 알고리즘에도 적용하여 부호화기의 계산 부담을 덜어준다면 고속 실시간 비디오 압축 부호기 개발이 더욱 용이해 질것으로 기대된다.
본 논문에서는 고조파 보상과 역율 보상을 실시하고, 사고 둥에 의한 전원 전압강하 시 전압 보상을 실시하여 전력 품질을 향상 시린 수 있는 성능함수이론에 근거한 알고리즘을 제안하였다. 고조파와 역율에 대해 각각 보상 작용하도록 직렬형 전력능동 필터에서는 고조파에 대한 보상 전압만을 발생, 제어하고, 병렬형 전력능동 필터에서는 역율에 대한 보상 전류만을 발생, 제어한다. 또한, 전압 강하에 대한 보상은 직렬형 전력능동필터에서 실시하며, 각 능동필터의 보상치는 성능함수이론을 근거로 하여 추출해낸다. 제안된 성능함수 알고리즘을 정의하고 알고리즘을 적용시키기 위한 직렬형 능동필터와 병렬형 능동필터가 통합된 3상3선식 시스템을 제안하고, 3kVA의 시스템을 제작하여 실험을 실시하였다. 제시된 실험 결과들은 알고리즘의 타당성과 유효성을 검증한다.
본 논문에서는 고조파 보상과 역율 보상을 실시하여 전력품질을 개선하기 위해 성능함수를 이용한 알고리즘을 제안하였다. 고조파와 역율에 대해 각각 보상 작용하도록 직렬형 전력능동 필터에서는 고조파에 대한 보상 전압만을 발생, 제어하고, 병렬형 전력능동 필터에서는 역율에 대한 보상 전류만을 발생, 제어한다. 각 능동필터의 보상치는 성능함수 이론을 근거로 하여 추출해낸다. 제안된 성능함수 알고리즘을 정의하고 알고리즘을 적용시키기 위한 직렬형 능동필터와 병렬형 능동필터가 통합된 3상3선식 시스템을 제안하여 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘의 타당성과 유효성을 검증한다.
대부분의 병렬 알고리즘은 동기 알고리즘으로, 올바른 계산을 위해 작업을 일찍 끝낸 빠른 프로세서들은 동기점에서 느린 프로세서를 기다려야 하는데, 프로세서들의 성능이 다를 경우 연산 속도는 가장 느린 프로세서에 의해 결정된다. 본 논문에서는 거대 고유치 문제의 주요 고유쌍을 구하는 문제에 있어서 빠른 프로세서의 유휴 시간을 줄여 수렴 속도를 가속한 수 있는 동기/비동기 혼합 알고리즘을 고안하고 이를 MPMD 프로그래밍 방식을 사용하여 구현하였다.
이 논문에서는 특징점 정보를 이용하여 기존의 병렬 세선화 알고리즘을 개선하는 방법을 제안하였다. 자동 지문 인식 시스템에서 특징점을 정확히 검출하기 위해서 지문영상의 세선화는 매우 중요한 부분을 차지한다. 이 논문에서는 기존 병렬 세선화 알고리즘에 픽셀의 연결성을 이용한 알고리즘을 추가하여 세선화를 수행하였다. 제안 방법의 성능평가를 위하여 이진 지문 영상을 사용하여 기존 방법과 비교하였으며 실험결과 세선화 정도가 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 불규칙하게 분포된 non-zero 원소를 가진 대형 space 행렬로서 표시되는 선형시스템의 해를 능률적으로 얻기 위한 반복 병렬 알고리즘에 대하여 기술하고, 이 알고리즘을 수행하는데 적절한 컴퓨터로서 dataflow컴퓨터 구조를 제안하였다. 이 알고리즘에서는 Jacobi 반복법을 사용하였으며 행렬의 내적을 구하는데 소요되는 시간을 단축함으로서 병렬 수행시간을 단축시켰다.
각 에지에 무게(양수, 음수, 0 가능)가 주어진 트리에서, 경로의 에지들의 무게의 합이 비음수이면서 길이가 가장 긴 경로를 구하는 문제를 해결하고자 한다. 트리에서 가장 긴 비음수 경로를 찾는 O(n logn) 시간 직렬 알고리즘과 $O(log^2n)$ 시간과 O(n)개의 프로세서를 사용하는 CREW PRAM 병렬 알고리즘을 제시한다. 여기서, n은 트리가 가지는 노드의 수이다.
병렬프로그램을 멀티프로세서로 스케줄링하는 문제의 해를 구하기 위하여 본 논문에서는 확장된 유전자 알고리즘을 적용한다. 확장된 유전자알고리즘인 MSEGA는 각 노드의 선행관계에 관한 휴리스틱한 정보와 간단한 일차원 배열구조가 통합된 염색체 코딩방법과 염색체 구성인자 중 우성 유전인자의 형질을 다음세대로 존속시키는 교배연산자와 프로세서 효율성이 고려된 평가 함수등으로 순서제약이 있는 병렬프로그램 스케줄링 문제 및 FFT(Fast Fourier Transform)형태의 데이터 흐름도상에서 관련 연구 중 Hou의 유전자 알고리즘과 BEA(binary-exchange algorithm)에 의한 스케줄링 결과보다 전체실행시간에 있어 HSEGA에 의한 스케줄링이 더 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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