• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.8 no.3
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• pp.25-34
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• 2002

최근 프로그래밍이 가능한 그래픽스 프로세서(GPU)의 등장은 렌더링 속도의 향상은 물론 기존의 GPU가 할 수 없었던 다양한 그래픽스 계산을 효과적으로 수행할 수 있도록 해주고 있다. 이로 인하여 기존에 CPU 상에서 수행해야만 했던 그래픽스 계산들의 일부를 GPU 상에서 수행하도록 해주는 기법들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 선형식에 기반을 둔 여러 응용 문제들을 GPU 상에서 효율적으로 구현할 수 있도록 도와주는 쉐이더 코드 최적화 기법을 제안한다. 이 기법은 SIMD 형태의 병렬 처리 능력을 가진 버텍스 쉐이더의 명령어에 맞게 고안되었다. 본 기법의 활용 가능성을 보이기 위하여 미분 방정식을 풀기 위한 4차 런지-쿠타 방법, 선형방정식을 풀기 위한 가우스-자이델 방법, 자연스러운 유체 모델링을 위한 파동 방정식 등의 문제에 적용하여 보았다. 본 논문에서 제안한 최적화 기법은 버텍스 쉐이더 용 컴파일러 구현에 쓰일 수 있으며, 향후 프로그래밍이 가능한 GPU 상에서의 실시간 그래픽스 소프트웨어 개발에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.9A no.2
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• pp.197-206
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• 2002

Many researchers have been interested in the optimization of parallel programs through the latency hiding by overlapping the communication with the computation. We ana1yzed overlapping effects in the circular shift communication which is one of the collective communications being frequently used In many data parallel programs. We measured the time which can be possibly overlapped and the time which cannot be overlapped in over all circular shift communication period on an Ethernet switch-based clustered system. The result from each platform nay be used for the input of optimizing compilers. The previous performance models usually have two kinds of drawbacks one is only based on point-to-point communication, so it is not appropriate for analyzing the overall effects of collective communications. The other provides the performance of collective communication, but no overlapping effect. In this paper we extended the previous models and analyzed the experimental results of the extended model.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.13 no.6
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• pp.358-370
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• 2007

Software simulations have been widely used for the design and application development of a wireless sensor network that is an infrastructure of ubiquitous computing. In this study, we develop a sensor network simulator that can verify the behavior of sensor network applications, estimate execution time and power consumption, and simulate a large-scale sensor network. To implement the simulator, we use an instruction-level parallel discrete-event simulation method. Instruction-level simulation uses executable images loaded into a real sensor board as workload, such that it results in the high degree of details. Parallel simulation makes simulation of a large-scale sensor network possible by distributing workload into multiple computers. The simulator can predict the amount of power consumption based on operating time of modules in a sensor node and counting the number of executed instructions by kind. Also it can simulate ubiquitous applications with various scenarios and debug programs. Instruction traces used as workload for simulations are executable images produced by the cross-compiler for ATmega128L microcontroller.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.5 no.1
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• pp.395-399
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• 2019

In order to support various parallel computing systems, it is necessary to extend LLVM IR to more efficiently support vector / matrix and to design LLVM IR to machine code as a new algorithm. As shown in the IR example, RISC instruction generation is naturally generated because the RISC instruction is basically composed of the RISC instruction, and the vector instruction is also not supported. There is a need for new IR structures, command generation algorithms and related extensions to support vector / matrix more robustly. To do this, it is important to map each instruction in the LLVM IR to the appropriate instruction in the target architecture (vector / matrix) (instruction selection algorithm). It is necessary to understand the meaning of LLVM IR command, to compare the meaning of each instruction of the target architecture with syntax, and to select the instruction that matches the pattern to make mapping efficient.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.5
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• pp.575-582
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• 2000

Because FIFO thread scheduling used in the existing multithreaded models does not consider locality in programs, it may result in the decrease of the performance of execution, caused by the frequent context switching overhead and delay of execution of relatively short frames. Quantum unit scheduling enhances the performance a little, but it still has the problems such as the decrease in the processor utilization and the longer delay due to its heavy dependency on the priority of the quantum units. In this paper, we propose shortest-frame-first(SFF) thread scheduling algorithm. Our algorithm selects and schedules the frame that is expected to take the shortest execution time using thread size and synchronization information analyzed at compile-time. We can estimate the relative execution time of each frame at compile-time. Using SFF thread scheduling algorithm on the multithreaded models, we can expect the faster execution, better utilization of the processor, increased throughput and short waiting time compared to FIFO scheduling.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.19A no.1
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• pp.45-50
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• 2012

The demand for faster execution time and lower energy consumption has compelled architects of embedded processors to customize it to the needs of their target applications. These processors consequently provide a rich set of specialized instructions in order to enable programmers to access these features. Such an instruction is typically a $multi$-$output$ $instruction$ (MOI), which outputs multiple results parallely in order to exploit inherent underlying hardware parallelism. Earlier study has exhibited that MOIs help to enhance performance in aspect of instruction counts and code size. However the earlier algorithm does not consider the register pressure. So, some selected MOIs introduce register spill/reload code that increases the code size and instruction count. To attack this problem, we introduce a novel iterated instruction selection algorithm based on the register pressure of each selected MOIs. The experimental results show the suggested algorithm achieves 3% code-size reduction and 2.7% speed-up on average.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• v.43 no.5
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• pp.443-450
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• 2009

Purpose: Conventional image reconstruction uses simplified physical models of projection. However, real physics, for example 3D reconstruction, takes too long time to process all the data in clinic and is unable in a common reconstruction machine because of the large memory for complex physical models. We suggest the realistic distributed memory model of fast-reconstruction using parallel processing on personal computers to enable large-scale technologies. Materials and Methods: The preliminary tests for the possibility on virtual manchines and various performance test on commercial super computer, Tachyon were performed. Expectation maximization algorithm with common 2D projection and realistic 3D line of response were tested. Since the process time was getting slower (max 6 times) after a certain iteration, optimization for compiler was performed to maximize the efficiency of parallelization. Results: Parallel processing of a program on multiple computers was available on Linux with MPICH and NFS. We verified that differences between parallel processed image and single processed image at the same iterations were under the significant digits of floating point number, about 6 bit. Double processors showed good efficiency (1.96 times) of parallel computing. Delay phenomenon was solved by vectorization method using SSE. Conclusion: Through the study, realistic parallel computing system in clinic was established to be able to reconstruct by plenty of memory using the realistic physical models which was impossible to simplify.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.171-171
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• 2017

전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)를 이용한 스마트팜 환경 내부의 정밀 제어 연구가 진행 중이다. 시계열 데이터의 난해한 동적 해석을 극복하기위해, 비선형 모델링 기법의 일종인 인공신경망을 이용하는 방안을 고려하였다. 선행 연구를 통하여 환경 데이터의 비선형 모델링을 위한 Tensorflow활용 방법이 하드웨어 가속 기능을 바탕으로 월등한 성능을 보임을 확인하였다. 그럼에도 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련이 필요하다고 판단되었다. CFD 해석을 위한 Solver로 SU2(http://su2.stanford.edu)를 이용하였다. 운영 체제 및 컴파일러는 1) Mac OS X Sierra 10.12.2 Apple LLVM version 8.0.0 (clang-800.0.38), 2) Windows 10 x64: Intel C++ Compiler version 16.0, update 2, 3) Linux (Ubuntu 16.04 x64): g++ 5.4.0, 4) Clustered Linux (Ubuntu 16.04 x32): MPICC 3.3.a2를 선정하였다. 4번째 개발환경인 병렬 시스템의 경우 하드웨어 가속는 OpenCL(https://www.khronos.org/opencl/) 엔진을 이용하고 저전력 ARM 프로세서의 일종인 옥타코어 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) SBC(Single Board Computer)를 32식 병렬 구성하였다. 분산 컴퓨팅을 위한 환경은 Gbit 로컬 네트워크 기반 NFS(Network File System)과 MPICH(http://www.mpich.org/)로 구성하였다. 공간 분해능을 계측 주기보다 작게 분할할 경우 발생하는 미지의 바운더리 정보를 정의하기 위하여 3차원 Kriging Spatial Interpolation Method를 실험적으로 적용하였다. 한편 병렬 시스템 구성이 불가능한 1,2,3번 환경의 경우 내부적으로 이미 존재하는 멀티코어를 활용하고자 OpenMP(http://www.openmp.org/) 라이브러리를 활용하였다. 64비트 병렬 8코어로 동작하는 1,2,3번 운영환경의 경우 32비트 병렬 128코어로 동작하는 환경에 비하여 근소하게 2배 내외로 연산 속도가 빨랐다. 실시간 CFD 수행을 위한 분산 컴퓨팅 기술이 프로세서의 속도 및 운영체제의 정보 분배 능력에 따라 결정된다고 판단할 수 있었다. 이를 검증하기 위하여 4번 개발환경에서 운영체제를 64비트로 개선하여 5번째 환경을 구성하여 검증하였다. 상반되는 결과로 64비트 72코어로 동작하는 분산 컴퓨팅 환경에서 단일 프로세서 기반 멀티 코어(1,2,3번) 환경보다 보다 2.5배 내외 연산속도 향상이 있었다. ARM 프로세서용 64비트 운영체제의 완성도가 낮은 시점에서 추후 성공적인 실시간 CFD 모델링을 위한 지속적인 검토가 필요하다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.6 no.3
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• pp.51-57
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• 2015

This paper proposes an efficient method such as Extended Three Region Partitioning Method for nested loops with irregular dependences for maximizing parallelism. Our approach is based on the Convex Hull theory, and also based on minimum dependence distance tiling, the unique set oriented partitioning, and three region partitioning methods. In the proposed method, we eliminate anti dependences from the nested loop by variable renaming. After variable renaming, we present algorithm to select one or more appropriate lines among given four lines such as LMLH, RMLH, LMLT and RMLT. If only one line is selected, the method divides the iteration space into two parallel regions by the selected line. Otherwise, we present another algorithm to find a serial region. The selected lines divide the iteration space into two parallel regions as large as possible and one or less serial region as small as possible. Our proposed method gives much better speedup and extracts more parallelism than other existing three region partitioning methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1529-1532
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• 2003

최근 인터넷과 모바일 시스템이 급속히 발달함에 따라 이를 통하여 지리정보와 같은 공간데이터를 제공하는 서비스가 증가하였다. 이는 대용량 데이터에 대한 관리 및 빠른 처리와 급증하는 사용자에 대한 높은 동시처리량 및 높은 안정성을 요구하였고, 이를 해결하기 위하여 비공유 공간 데이터베이스 클러스터가 개발되었다. 비공유 공간 데이터베이스 클러스터는 고가용성을 위한 구조로서 문제가 발생할 경우 다른 백업노드가 대신하여 서비스를 지속시킨다. 그러나 기존의 비공유 공간 데이터베이스 클러스터는 클러스터 구성에 대한 회복을 위하여 로그를 계속 유지하므로 로그를 남기기 위해 보통의 질의처리 성능이 저하되었으며 로그 유지를 위한 비용이 증가하였다. 또한 노드단위의 로그를 갖기 때문에 클러스터 구성에 대한 회복이 직렬적으로 이루어져 고가용성을 위한 빠른 회복이 불가능 하였다. 따라서 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 고가용성을 위한 병렬 회복 기법을 제안한다. 이를 위해 클러스터 구성에 대한 회복을 위한 클러스터 로그를 정의한다. 정의된 클러스터 로그는 마스터 테이블이 존재하는 노드에서 그룹내 다른 노드가 정지된 것을 감지할 때 남기기 시작한다. 정지된 노드는 자체회복을 마친 후 클러스터 구성에 대한 회복을 하는 단계에서 존재하는 복제본 테이블 각각에 대한 클러스터 로그를 병렬적으로 받아 회복을 한다. 따라서 정지된 노드가 발생할 경우에만 클러스터 로그를 남기므로 보통의 질의처리의 성능 저하가 없고 클러스터 로그 유지 비용이 적으며, 클러스터 구성에 대한 회복시 테이블단위의 병렬적인 회복으로 대용량 데이터인 공간데이터에 대해 빠르게 회복할 수 있어 가용성을 향상시킨다.들을 문법으로 작성하였으며, PGS를 통해 생성된 어휘 정보를 가지고 스캐너를 구성하였으며, 파싱테이블을 가지고 파서를 설계하였다. 파서의 출력으로 AST가 생성되면 번역기는 AST를 탐색하면서 의미적으로 동등한 MSIL 코드를 생성하도록 시스템을 컴파일러 기법을 이용하여 모듈별로 구성하였다.적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는