• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.6
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• pp.683-692
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• 1999

관계형 데이터베이스 시스템에서 결합 연산자는 데이터베이스 질의를 구성하는 연산자들 중 가장 많은 처리시간을 요구한다. 따라서 이러한 결합연산자를 효율적으로 처리하기 위해 많은 병렬 알고리즘들이 소개되었다. 그 중 하이브리드 해쉬 결합 알고리즘은 가장 우수한 것으로 알려져왔다. 그러나 이 알고리즘은 여러 노드로 데이터를 분할하는 과정에서 데이터의 편중 문제가 발생하며, 이는 전체 시스템의 성능을 크게 저하시키게된다. 본 논문에서는 이러한 데이터 편중문제를 해결한 변형된 하이퍼퀵 정렬을 이용한 병렬 결합 알고리즘을 non-equijoin을 위한 알고리즘으로 확장하였다. 또한 T805로 연결된 하이퍼큐브 구조 시스템에서 시뮬레이션하여 얻은 결과를 수치 계산적 비용모델의 결과와 비교를 통해 변형된 하이퍼 퀵 정렬을 이용한 병렬 결합 알고리즘의 성능을 분석하고 , 비용모델의 타당성을 입증하였다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.10A no.1
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• pp.43-48
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• 2003

Two-dimensional packing algorithm can be used for allocating submeshes in mesh multiprocessor systems. Previously, we developed an efficient packing algorithm called TP heuristic, and showed how the results of the packing could be used for allocating submeshes. In this paper, we present theoretical performance bounds for TP heuristic. We also present a parallel version of the algorithm that consumes reduced time when it is executed by multiple processors in mesh multiprocessors.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.33 no.7
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• pp.448-453
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• 2006

We extend a parallel depth-first search (DFS) algorithm for planar graphs to deal with (non-planar) solid grid graphs, a subclass of non-planar grid graphs. The proposed algorithm takes time O(log n) with $O(n/sqrt{log\;n})$ processors in Priority PRAM model. In our knowledge, this is the first deterministic NC algorithm for a non-planar graph class.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.1B
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• pp.27-32
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• 2003

This paper presents the Genetic Algorithm based Task Scheduling (GATS) method for the scheduling of programs with diverse embedded parallelism types in Distributed Parallel Systems, which consist of a set of loosely coupled parallel and vector machines connected via high speed networks The distributed parallel processing tries to solve computationally intensive problems that have several types of parallelism, on a suite of high performance and parallel machines in a manner that best utilizes the capabilities of each machine. When scheduling in distributed parallel systems, the matching of the parallelism characteristics between tasks and parallel machines rather than load balancing should be carefully handled with the minimization of communication cost in order to obtain more speedup. This paper proposes the based initialization methods for an initial population and the knowledge-based mutation methods to accommodate the parallelism type matching in genetic algorithms.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.6
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• pp.80-87
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• 2016

We propose a parallel mesh smoothing algorithm using graph coloring and OpenMP library for shared memory many core computer architectures. The proposed algorithm partitions a mesh into independent sets and performs a parallel mesh smoothing using OpenMP library. We study the effect of using various graph coloring and color reordering algorithms on the efficiency of performing the proposed parallel mesh smoothing algorithm. We also investigate the influence of using various OpenMP loop scheduling methods on the parallel mesh smoothing efficiency.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.5
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• pp.207-216
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• 2023

For decoding-compatible parallel Deflate algorithm, this study proposed a new method of the control header being made in such a way that essential information for parallel compression and decompression are stored in the Disposed Bit Area (DBA) of the non-compression block and being inserted into the compressed blocks. Through this, parallel compression and decompression are possible while maintaining perfect compatibility with the existing decoder. After applying this method, the compression time was reduced by up to 71.2% compared to the sequential processing method, and the parallel decompression time was reduced by up to 65.7%. In particular, it is well known that parallel decompression is impossible due to the structural limitations of the Deflate algorithm. However, the decoder equipped with the proposed method enables high-speed parallel decompression at the algorithm level and maintains compatibility, so that parallelly compressed data can be decoded normally by existing decoder programs.

• Journal of Korea Game Society
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• v.10 no.5
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• pp.95-102
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• 2010

This paper proposes a parallel algorithm of the flocking behaviors using GPU. To do this, we used CUDA as the parallel processing architecture of GPU and then analyzed its characteristics and constraints. Based on them, the paper improved the performance by parallelizing to find the neighbors for an agent which requires the largest cost in the flocking behaviors. We implemented the proposed algorithm on GTX 285 GPU and compared experimentally its performance with the original spatial partitioning method. The results of the comparison showed that the proposed algorithm outperformed the original method up to 9 times with respect to the execution time.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.483-489
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• 2000

슈퍼컴퓨터는 여러 분야에서 많이 이용되고 있으며 특히 과학과 공학 분야에서 해결하려는 응용문제들은 더욱 빠른 컴퓨터에 대한 요구가 보다 많아지고 있다. 이미 단일 프로세서로는 그 요구를 충족시킬 수 없으며 따라서 병렬처리 기법의 도입이 불가피하다. 컴퓨터는 하드웨어만으로 모든 것이 해결되지 않는다. 하드웨어적인 특징을 극대화할 수 있는 알고리즘과 프로그램 등 소프트웨어 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 아주 큰 행렬의 극한의 고유치(extreme eigenvalue)를 구하는 란초스(Lanczos) 알고리즘, 또한 아주 큰 선형시스템의 해를 구하는 GMRES방법에 대하여 병렬알고리즘을 제안하고 message-passing 병렬처리 컴퓨터에서 얼마나 효과적으로 수행할 수 있는지 분석한다. 초병렬 컴퓨터(MPP)인 Cray T3E는 128개의 PE(Processing Element)로 구성되어 있는데 사용하는 PE의 수에 따라 병렬알고리즘의 성능분석을 하였다.

• Journal of Industrial Technology
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• v.15
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• pp.223-233
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• 1995

본 논문에서는 데이터 분포가 편재된 상황하에서 부하의 불균형과 버켓 오벌플로우 문제를 해결하기 위해 히스토그램 변환 기법을 이용한 데이터 분산 방법과 이를 기초로 한 병렬 결합 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능은 시뮬레이션과 하이퍼큐브형 병렬 컴퓨터 상에서 실험적인 방법에 의하여 분석되었다. 그 결과 제안된 알고리즘이 기본의 해쉬 결합 방법보다 우수함을 보인다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.12
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• pp.951-959
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• 2000

본 논문의 병렬음성인식 모델은 연속 은닉 마코프 모델(HMM; hidden Markov model)에 기반한 병렬 음소인식모듈과 계층구조의 지식베이스에 기반한 병렬 문장인식모듈로 구성된다. 병렬 음소인식 모듈은 수천개의 HMM을 병렬 프로세서에 분산시킨 수, 할당된 HMM에 대한 출력확률 계산과 Viterbi 알고리즘을 담당한다. 지식베이스 기반 병렬 문장인식모듈은 음소모듈에서 공급되는 음소열과 지안하는 병렬 음성인식 알고리즘은 분산메모리 MIMD 구조의 다중 트랜스퓨터와 Parsytec CC 상에 구현되었다. 실험결과, 병렬 음소인식모듈을 통한 실행시간 향상과 병렬 문장인식모듈을 통한 인식률 향상을 얻을 수 있었으며 병렬 음성인식 시스템의 실시간 구현 가능성을 확인하였다.