• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.123-124
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• 2013

비용대비 작업 처리의 효율을 위해서는 사용자들의 작업 요구사항에 적절한 자원을 선택하고 요구 작업을 적절한 할당된 자원에 스케쥴링하는 플랫폼이 필수적이다. 또한 이러한 플랫폼은 사용자의 SLA 에 따라 작업 처리 기한 안에 요구 비용 이내로 작업을 처리할 수 있도록 결정을 내릴 수 있어야 하고 요구 작업량의 변화에 따라 즉각 대응을 하기 위하여 실시간적인 결정을 내릴 수 있어야 한다. 이러한 복잡한 결정 사항들을 최적 판단으로 대신 처리해주는 미들웨어로 클라우드 자원 브로커 시스템을 사용할 수 있다. 클라우드 자원 브로커 시스템은 작업 스케쥴링과 자원 프로비저닝 등이 가격, 처리시간에 중요한 선택 및 수행을 한다. 기존의 많은 논문들에서의 작업 스케줄링은 다중 테넌트 정책의 클라우드가 제공하는 사용자들간의 가상 머신 독립에 초점을 두어 하나의 가상 머신이 하나의 작업에 한정되도록 처리하는 방식이었다. 이는 병렬화의 정도가 낮은 어플리케이션의 경우 시스템 활용률이 낮아 자원 활용율이 떨어진다. 이를 다수의 작업을 멀티 태스킹, 멀티 스레드의 방법으로 하나의 가상 머신에서 처리하도록 하여 스레드 레벨 병렬화의 이점을 이용해 자원 이용률을 높임으로 효율을 높이고자 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.1B
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• pp.80-85
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• 2011

The mount of network traffic from the Internet is increasing because of the use of Broadband Convergence Networks(BcN). Network traffic is also increasing because of the development of application, especially multimedia traffic from IPTV, VOD, and online games. This multimedia traffic not only has a huge payload but also should be considered a threat in real time. For this reason, this study examines the ways that routers distribute the bandwidth in accordance to traffic properties. To classify the property of the traffic, it is essential to analyze the application layer. However, the general network processor architecture serially processes the L2-4 and L7 layer. We propose a novel parallel network processor architecture with a global cache that processes L2-4 and L7 in parallel. To verify the proposed architecture, we simulated both of the architecture with SystemC. EEMBC and SNORT was used to measure L2-4 and L7 processing time. When multimedia traffic was entered into the network processor in the same flow, the proposed architecture showed about 85% higher performance than general architecture.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.8
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• pp.510-515
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• 2017

It is important to speed up the loading time of web applications. Parsing is a loading process that contributes to an increased loading time. To address this issue, the optimization called Concurrent Parsing has been proposed which handles the parsing process in parallel by using additional threads. However, Concurrent Parsing has a limitation that it does not consider the priority order of parsing. In this paper, we propose heuristics that exploit priorities of parsing to improve the Concurrent Parsing. For parsing priority, we empirically investigate the sequence of function calls, classify functions into 3 categories, and extract function call probabilities. If a function has high call probability, we give a high priority and if a function has low probability, we give a low priority. We evaluate this priority heuristics on real web applications and get the 2.6% decrease of loading time on average.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.37 no.5
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• pp.275-284
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• 2010

GPUs are stream processors based on multi-cores, which can process large data with a high speed and a large memory bandwidth. Furthermore, GPUs are less expensive than multi-core CPUs. Recently, usage of GPUs in general purpose computing has been wide spread. The CUDA architecture from Nvidia is one of efforts to help developers use GPUs in their application domains. In this paper, we propose techniques to parallelize a skyline algorithm which uses a simple nested loop structure. In order to employ the CUDA programming model, we apply our optimization techniques to make our skyline algorithm fit into the performance restrictions of the CUDA architecture. According to our experimental results, we improve the original skyline algorithm by 80% with our optimization techniques.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.12-13
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• 2017

자율 주행 자동차에서 스테레오 카메라를 이용하여 실시간으로 깊이 정보를 추출하는 것은 매우 중요한 문제 중 하나이다. 널리 사용되는 방법 중에 하나인 Semi-Global Matching (SGM)은 영상에서 여러 방향에 대한 비용 함수를 이용하여 평탄한 변이 지도를 획득하는 알고리즘이다. 알고리즘의 특성 상 병렬화가 용이하기 때문에 실시간으로 구동해야 되는 어플리케이션에 자주 사용되는 알고리즘이다. 하지만 픽셀 단위로 표현되는 dense한 특성은 영상 내의 관심 객체를 추출하고 추적하기에는 부적합하다. 따라서 제안하는 기법에서는 픽셀과 객체 레벨 사이의 표현인 stixel을 이용하여 관심 객체들을 추출하고 NVIDIA에서 출시한 Jetson TX1을 이용하여 실시간으로 구동한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.211-216
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• 2016

현재 나오는 많은 음성 인식기가 대체로 높은 정확도를 가지고 있더라도, 음성 인식 오류는 여전히 빈번하게 발생한다. 음성 인식 오류는 관련 어플리케이션에 있어 많은 오동작의 원인이 되므로, 음성 인식 오류는 고쳐져야 한다. 본 논문에서는 Trie 기반 사전을 이용한 Guided Sequence Generation을 제안한다. 제안하는 모델은 목표 단어와 그 단어의 문맥을 Encoding하고, 그로부터 단어를 Character 단위로 Decoding하며 단어를 Generation한다. 올바른 단어를 생성하기 위하여, Generation 시에 Trie 기반 사전을 통해 유도한다. 실험을 위해 모델은 영어 TV 가이드 도메인의 말뭉치의 음성 인식 오류를 단순히 Simulation하여 만들어진 말뭉치로부터 훈련되고, 같은 도메인의 음성 인식 문장과 결과로 이루어진 병렬 말뭉치에서 성능을 평가하였다. Guided Generation은 Unguided Generation에 비해 14.9% 정도의 오류를 줄였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2011.11a
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• pp.282-285
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• 2011

클라우드 컴퓨팅에 있어서 이질적 컴퓨팅 자원들을 소프트웨어에 의해 논리적 방법으로 제어할 수 있도록 하는 가상화와 대용량 데이터의 분산병렬처리가 핵심적인 기술이다. 재난의 예방 및 대응을 위해 다양한 센서들이 개발되고 있으며, 재난관리 어플리케이션들은 센서들에 의해 획득된 대용량의 데이터를 상호 관련성에 따라 신속하게 처리할 것이 요구된다. 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 이용한 재난관리시스템 구축을 위해 다양한 이질적 센서들을 가상화하여 센서 클라우드 환경을 구성하는 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.15-17
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• 2000

3차원 그래픽 가속기는 기하학 처리(Geometry processing) 단계와 래스터라이제이션(rasterization) 단계로 구성되어 있다. 기존의 기하학 처리 방식에서는 꼭지점의 좌표계산과 빛의 효과를 계산하는 일련의 단계들이 순차적으로 수행되었는데 이는 많은 양의 폴리곤 처리가 요구되는 현재의 어플리케이션 환경에서 상당한 오버헤드로 작용한다. 본 연구에서는 기하학 처리 파이프라인을 보다 고속으로 처리하기 위해 라이팅 단계를 다른 단계들과 병렬적으로 수행할 수 있는 구조를 제안한다. 실험결과 제안하는 중첩 라이팅 방식의 기하학 처리기(Overlapped lighting geometry processor, OLGP)는 기존의 순차적인 기하학 처리기(Sequential geometry processor, SeqGp)에 비해 최대 21%의 수행 성능 향상을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.211-216
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• 2016

현재 나오는 많은 음성 인식기가 대체로 높은 정확도를 가지고 있더라도, 음성 인식 오류는 여전히 빈번하게 발생한다. 음성 인식 오류는 관련 어플리케이션에 있어 많은 오동작의 원인이 되므로, 음성 인식 오류는 고쳐져야 한다. 본 논문에서는 Trie 기반 사전을 이용한 Guided Sequence Generation을 제안한다. 제안하는 모델은 목표 단어와 그 단어의 문맥을 Encoding하고, 그로부터 단어를 Character 단위로 Decoding하며 단어를 Generation한다. 올바른 단어를 생성하기 위하여, Generation 시에 Trie 기반 사전을 통해 유도한다. 실험을 위해 모델은 영어 TV 가이드 도메인의 말뭉치의 음성 인식 오류를 단순히 Simulation하여 만들어진 말뭉치로부터 훈련되고, 같은 도메인의 음성 인식 문장과 결과로 이루어진 병렬 말뭉치에서 성능을 평가하였다. Guided Generation은 Unguided Generation에 비해 14.9% 정도의 오류를 줄였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.394-396
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• 2003

본 논문에서는 메시지 패싱 시스템에서의 태스크 스케줄링에 대해 다룬다. 병렬/분산 시스템의 어플리케이션의 태스크에 대한 적절한 스케줄링이 이루어지지 않는 경우, 정렬/분산 처리를 이용한 이득을 기대하기는 어렵기 때문에 이 주제에 대한 연구는 컴퓨터 아키텍처의 발달과 함께 지속되고 있으며, 많은 연구들이 태스크 스케줄링에 대한 다양한 기법들을 제안하고 있다. 하지만 통신비용을 데이터를 소모하는 한쪽의 테스크에만 부과하는 기존 기법들을 메시지 패싱 시스템에 적용하기는 부족한 면이 있다. 본 논문에서는 기존 연구의 모델과 메시지 패싱 시스템에서 통신비용이 통신과 관계된 모든 노드에서 발생함을 고려하여 리스트 스케줄링 기법에 기초한 개선된 우선순위 함수와 새로운 프로세서 선택 기준을 제안한다. 이들 두 가지 제안을 적용한 태스크 스케줄링 기법은 메시징 패싱 시스템에서 통신비용이 누적되는 특징으로 발생하는 비효율적인 스케줄링을 개선한다.