• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.346-348
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• 2002

인공 지능 분야 문제의 특성으로 인하여 병렬 처리 기법의 적용이 자주 고려되고 있다. 특히 순차적인 문제 해결 알고리즘이 병렬 처리 개념과 접목되면서 새로운 특징을 갖는 알고리즘으로 발전될 수 있는데 양방향 병렬 탐색을 그 예로 들 수 있으며 특정 슈퍼컴퓨터를 대상으로 한 구현 결과도 보고 된 바 있다. 본 논문에서는 양방향 병렬 탐색 알고리즘을 보다 보편적인 메시지 패싱 인터페이스(MPI)를 이용하여 구현하고 두 종류의 병렬 시스템을 대상으로 테스트함으로서, MPI 환경에서의 양방향 병렬 탐색의 성능을 비교 분석하였다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.13A no.1 s.98
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• pp.53-56
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• 2006

Genetic algorithms(GA), which are based on the idea of natural selection and natural genetics, have proven successful in solving difficult problems that are not easily solved through conventional methods. The classical GA has the problem to spend much time when population is large. Parallel genetic algorithm(PGA) is an extension of the classical GA. The important aspect in PGA is migration and GA operation. This paper presents PGAs that use fuzzy logic. Experimental results show that the proposed methods exhibit good performance compared to the classical method.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.10 no.5
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• pp.20-26
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• 1991

본 논문은 병렬 병합 알고리즘 중에서 선형 리스트상에서의 병합 시키기 위한 알고리즘을 제시 하고자 하는데 있어서 다음 두가지에 그 주된 목적이 있다. 1) 병렬 병합 알고리즘을 위한 ADT 를 제시하고 있다. 2) 선형 리스트상에서 병합되어지는 MKLP 알고리즘을 제시코저 한다. 이때 mklp 방 법은 P(1<=P<=N)개의 프로세서를 이용하고 그리고 SIMD-SM(EREW-PRAM) 모델 상에 구현이 되는 병렬 병합 알고리즘을 구현코저 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.493-496
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• 2010

본 논문은 평면 위의 점 집합에서 지배되지 않는 점 집합을 찾아내는 병렬 알고리즘을 제안한다. 우리는 먼저 기존의 지배되지 않는 점을 계산하는 문제가 SIMD형 병렬계산 장치인 GPU에서 병렬화가 가능하다는 사실을 보이고, 실제 GPU를 이용한 병렬 알고리즘을 설계 구현하였다. 또한 실험 결과 직렬 알고리즘에 비해 2배 이상의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.123-125
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• 1998

지리 정보 시스템이서 다중 공간 조인과 같은 많은 기하 계산을 필요로 하는 질의를 처리하기 위해서는 질의에 대한 병렬화 작업을 통해 실행 시간을 최소화 하는 것이 필수적이다. 다중 공간 조인은 정제에서 많은 시간을 소비하므로 여과와 정제를 분리하여 각각을 수행하는 것이 정제 시간을 단축하게 되고 따라서 좋은 성능을 나타낼 수 있다. 그러므로 다중 공간 조인을 병렬화 하기 위해서는 다중 공간 여과와 정제 각각에 대해 병렬 실행 계획을 세우는 것이 중요하다. 이 논문에서는 우선적으로 병렬 공간 여과를 수행하기 위한 두가지 알고리즘, 즉 blush tree을 사용한 다중 공간 여과와 pipelining을 사용한 다중 공간 여과의 병렬화를 비교한다. 그리고, 다중 공간 여과의 결과로서 생성되는 중간 결과 테이블에서 데이터의 중복에 따라 정제 성능의 저하가 발생되는데, 이를 효율적으로 제거하기 위한 두가지 그래프 생성 알고리즘을 제안하고 이를 비교한다. 그리고, 생성된 그래프에서 병렬 정제를 수행하기 위한 여러 가지 분할 알고리즘을 제안하고 이를 비교 평가한다. 이런 일련의 작업을 통해 우수한 성능의 병렬 다중 공간 조인 방법을 제안하고 성능 평가를 통해 최적의 병렬 수행 방법을 도출한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.30 no.10
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• pp.586-594
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• 2003

X-Match algorithm is a lossless compression algorithm suitable for hardware implementation owing to its simplicity. It can compress 32 bits per clock cycle and is suitable for real time compression. However, as the bus width increases 64-bit, the compression unit also need to increase. This paper proposes the cooperative parallel X-Match (X-MatchCP) algorithm, which improves the compression speed by performing the two X-Match algorithms in parallel. It searches the all dictionary for two words, combines the compression codes of two words generated by parallel X-Match compression and outputs the combined code while the previous parallel X-Match algorithm searches an individual dictionary. The compression ratio in X-MatchCP is almost the same as in X-Match. X-MatchCP algorithm is described and simulated by Verilog hardware description language.

• Review of KIISC
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• v.4 no.2
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• pp.40-46
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• 1994

고속 계산을 요구하는 분야에서는 여러개의 프로세싱 소자를 사용하여 속도를 증가시키는 병렬 처리의 필요성이 점점 증대되고 있다. 특히 암호처리에서 이산대수 문제나 factorization문제는 많은 시간이 걸리므로 고속계산을 위한 병렬처리가 매우 중요하다. 본 논문에서는 Pohlig-Hellman에 의한 이산대수 알고리즘을 SIMD구조의 병렬 컴퓨터상에서 고속으로 처리할 수 있는 두가지 병렬 이산대수 알고리즘을 제시하며, 이를16개의 트랜스퓨터로 구성된 병렬 컴퓨터인 KOPS(Korea Parallel System)상에서 구현한 성능평가를 제시한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.2 no.2
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• pp.148-155
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• 1995

When we analize many amount of patterns, it is necessary for these patterns are to be clustering into several groups according to a certain evaluation function. This process, in case that there are lots of input patterns, needs a considerable amount of computations and is reqired parallel algorithm for these. To solve this problem, this paper propose parallel clustering algorithm which parallelized k-means algorithm and implemented it under the MIMD parallel computer based message passing. The result is through the experiment and performance analysis, that this parallel algorithm is appropriate in case these are many input patterns.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.30 no.3_4
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• pp.117-129
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• 2003

In this paper, we propose advanced parallel join algorithm to efficiently process join operation on hypercube systems. This algorithm uses a broadcasting method in processing relation R which is compatible with hypercube structure. Hence, we can present optimized parallel join algorithm for that hypercube structure. The proposed algorithm has a complete solution of two essential problems - load balancing problem and data skew problem - in parallelization of join operation. In order to solve these problems, we made good use of the characteristics of clustering effect in the algorithm. As a result of this, performance is improved on the whole system than existing algorithms. Moreover. new algorithm has an advantage that can implement non-equijoin operation easily which is difficult to be implemented in hash based algorithm. Finally, according to the cost model analysis. this algorithm showed better performance than existing parallel join algorithms.

• Computational Structural Engineering
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• v.5 no.2
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• pp.28-30
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• 1992

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.