• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.14 no.2 s.56
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• pp.1-13
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• 1999

본 연구는 병렬성 및 지역성 증진을 위한 컴파일러 최적화에 관한 연구로서, 순차 언어로 작성된 프로그램을 병렬성을 명시하는 프로그램으로 변환하는 자동 병렬화 기술을 연구하고, 병렬화를 위한 코드 변환을 수행한 후 쓰레드를 이용한 최적화된 코드 생성을 통하여 프로그램의 효율성을 높이는 것을 목적으로 한다. 이는 병렬 컴퓨터에서의 프로그램 개발 생산성을 높일 수 있고, 컴파일러의 관련 기술 발전에 도움을 줄 수 있다. 본 고에서는 순차 언어인 FORTRAN 및 C 프로그램을 입력으로 받아 병렬성 및 지역성 분석을 수행하고, 분석을 통해 기본 컴파일러로 선정한 SUIF 컴파일러에서 사용되는 루프 변환을 포함하여 루프 분산 및 병합의 프로그램 변환을 수행한 후, 쓰레드 실행시간 라이브러리로 병렬성을 명시한 C 프로그램을 출력하는 병렬화 번역기에 대한 연구 내용을 기술하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.2
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• pp.338-348
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• 1997

In this pater, we first propose a data distribution framework to resolve load imbalance and bucket oerflow in parallel hash join.Using the histogram equalization technique, the framework transforms a histogram of skewed data to the desired uniform distribution that corresponds to the relative computing power of node processors in the system.Next we propose an effcient parallel hash join algorithm for handing skwed data based on the proposed data distribution methodology.For performance comparison of our algorithm with other hash join algorithms.we perform similation experiments and actual exeution on COREDB database computer with 8-node hyperube architecture. In these experiments, skwed data distebution of the join atteibute is modeled using a Zipf-like distribution.The perfomance studies undicate that our algorithm outperforms other algorithms in the skewed cases.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.18 no.2
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• pp.53-60
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• 2017

Since processors are handling inputs and outputs independently on distributed memory computers, different file input/output methods are used. In this paper, we implemented and compared various file I/O methods to show their efficiency on distributed memory parallel computers. The implemented I/O systems are as following: (i) parallel I/O using NFS, (ii) sequential I/O on the host processor and domain decomposition, (iii) MPI-IO. For performance analysis, we used a separated file server and multiple processors on one or two computational servers. The results show the file I/O with NFS for inputs and sequential output with domain composition for outputs are best efficient respectively. The MPI-IO result shows unexpectedly the lowest performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.442-445
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• 2011

본 연구에서는 슈퍼컴퓨터를 이용하여 분산 임베디드 시스템의 대표적인 응용인 센서네트워크 시스템 연구/개발에 사용할 수 있는 병렬 센서 네트워크 시뮬레이터에 관하여 연구를 수행하였다. 현재 센서네트워크 개발자들이 많이 사용하는 Avrora 라는 분산 시뮬레이터를 슈퍼컴퓨터에 적재하여 시뮬레이션 성능을 분석하고, 슈퍼컴퓨터를 이용하여 시뮬레이션 속도가 개선되는지를 확인하였으며, 이를 바탕으로 향후 이러한 분산 임베디드 시스템의 시뮬레이션 서비스를 제공하기 위해 개선되어야 하는 소프트웨어 및 시스템적 요구사항을 도출하였다.

• 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 of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.195-198
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• 2015

최근 TV 서비스의 가입자 및 TV 프로그램 콘텐츠의 급격한 증가에 따라 빅데이터 처리에 적합한 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 사용자들의 간접 평가 데이터 기반의 추천 시스템 디자인 시, 누적된 사용자의 과거 이용내역 데이터를 저장하지 않고 새로 생성된 사용자 이용내역 데이터를 학습하는 효율적인 알고리즘이면서, 시간 흐름에 따라 사용자들의 선호도 변화 및 TV 프로그램 스케줄 변화의 추적이 가능한 토픽 모델링 기반의 알고리즘을 제안한다. 빅데이터 처리를 위해서는 분산처리 형태의 알고리즘을 피할 수 없는데, 기존의 연구들 중 토픽 모델링 기반의 추론 알고리즘의 병렬분산처리 과정 중에 핵심이 되는 부분은 많은 데이터를 여러 대의 기계에 나누어 병렬분산 학습하면서 전역변수 데이터를 동기화하는 부분이다. 그런데, 이러한 전역데이터 동기화 기술에 있어, 여러 대의 컴퓨터를 병렬분산처리하기위한 하둡 기반의 시스템 및 서버-클라이언트간의 중재, 고장 감내 시스템 등을 모두 고려한 알고리즘들이 제안되어 왔으나, 네트워크 대역폭 한계로 인해 데이터 증가에 따른 동기화 시간 지연은 피할 수 없는 부분이다. 이에, 본 논문에서는 빅데이터 처리를 위해 사용자들을 클러스터링하고, 클러스터별 제안 알고리즘으로 전역데이터 동기화를 수행한 것과 지역 데이터를 활용하여 추론 연산한 결과, 클러스터별 지역별 TV프로그램 시청 토큰 별 은닉토픽 할당 테이블을 유지할 때 추천 성능이 더욱 향상되어 나오는 결과를 확인하여, 제안된 구조의 추천 시스템 디자인의 효율성과 합리성을 확인할 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.1
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• pp.117-124
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• 2003

The system implemented in this paper partitions and stores specimen data captured by a light microscope on distributed or parallel systems. Users ran observe images on computers as we use a physical microscope. Based on the client-server computing model, the system consists of client, coordinator, and data manager. Three components communicate messages. For retrieving images, we implemented the client program with necessary functions for educational applications such at image mark and text annotation, and defined the communication protocol. We performed the experiment for introducing a tape storage which stores a large volume of data. The experiment results showed performance improvement by data partitioning and indexing technique.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.12 no.3
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• pp.385-396
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• 1999

In the process of structural design for large-scale structures with several thousands of degrees of freedom, a plethora of structural calculations with large amount of data storage are required to obtain the forces and displacements of the members. However, current computational environment with single microprocessor such as a personal computer or a workstation is not capable of generating a high-level of efficiency in structural analysis and design process for large-scale structures. In this paper, a high-performance parallel computing system interconnected by a network of personal computers is proposed for an efficient structural analysis. Two distributed structural analysis algorithms are developed in the form of distributed or parallel preconditioned conjugate gradient (DPCG) method. To enhance the performance of the developed distributed structural analysis algorithms, the number of communications and the size of data to be communicated are minimized. These algorithms are applied to the structural analyses of three large space structures as well as a 144-story tube-in-tube framed structure.

• Proceedings of the Korean Society of Computational and Applied Mathematics Conference
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• 2003.09a
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• pp.11-11
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• 2003

오늘날 단일 슈퍼컴퓨터로는 처리가 불가능한 거대한 문제들의 해법이 시도되고 있는데, 이들은 지리적으로 분산된 슈퍼컴퓨터, 데이터베이스, 과학장비 및 디스플레이 장치 등을 초고속 통신망으로 연결한 GRID 환경에서 효과적으로 실행시킬 수 있다. GRID는 1990년대 중반 과학 및 공학용 분산 컴퓨팅의 연구 과정에서 등장한 것으로, 점차 응용분야가 넓어지고 있다. 그러나 GRID 같은 분산 환경은 기존의 단일 병렬 시스템과는 많은 점에서 다르며 이전의 기술들을 그대로 적용하기에는 무리가 있다. 기존 병렬 시스템에서는 주로 동기 알고리즘(synchronous algorithm)이 사용되는데, 직렬 연산과 같은 결과를 얻기 위해 동기화(synchronization)가 필요하며, 부하 균형이 필수적이다. 그러나 부하 균형은 이질 클러스터(heterogeneous cluster)처럼 프로세서들의 성능이 서로 다르거나, 지리적으로 분산된 계산자원을 사용하는 GRID 환경에서는 이기종의 문제뿐 아니라 네트워크를 통한 메시지의 전송 지연 등으로 유휴시간이 길어질 수밖에 없다. 이처럼 동기화의 필요성에 의한 연산의 지연을 해결하는 하나의 방안으로 비동기 반복법(asynchronous iteration)이 나왔으며, 지금도 활발히 연구되고 있다. 이는 알고리즘의 동기점을 가능한 한 제거함으로써 빠른 프로세서의 유휴 시간을 줄이는 것이 목적이다. 즉 비동기 알고리즘에서는, 각 프로세서는 다른 프로세서로부터 갱신된 데이터가 올 때까지 기다리지 않고 계속 다음 작업을 수행해 나간다. 따라서 동시에 갱신된 데이터를 교환한 후 다음 단계로 진행하는 동기 알고리즘에 비해, 미처 갱신되지 않은 데이터를 사용하는 경우가 많으므로 전체적으로는 연산량 대비의 수렴 속도는 느릴 수 있다 그러나 각 프로세서는 거의 유휴 시간이 없이 연산을 수행하므로 wall clock time은 동기 알고리즘보다 적게 걸리며, 때로는 50%까지 빠른 결과도 보고되고 있다 그러나 현재까지의 연구는 모두 어떤 수렴조건을 만족하는 선형 시스템의 해법에 국한되어 있으며 비교적 구현하기 쉬운 공유 메모리 시스템에서의 연구만 보고되어 있다. 본 연구에서는 행렬의 주요 고유쌍을 구하는 데 있어 비동기 반복법의 적용 가능성을 타진하기 위해 우선 이론적으로 단순한 멱승법을 사용하여 실험하였고 그 결과 순수한 비동기 반복법은 수렴하기 어렵다는 결론을 얻었다 그리하여 동기 알고리즘에 비동기적 요소를 추가한 혼합 병렬 알고리즘을 제안하고, MPI(Message Passing Interface)를 사용하여 수원대학교의 Hydra cluster에서 구현하였다. 그 결과 특정 노드의 성능이 다른 것에 비해 현저하게 떨어질 때 전체적인 알고리즘의 수렴 속도가 떨어지는 것을 상당히 완화할 수 있음이 밝혀졌다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.580-582
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• 2002

이동 에이전트는 네트워크 내에서 스스로 이동하면서 사용자 또는 다론 개체 대신 행동할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 말하며 이동 에이전트가 적용될 수 있는 분야로는 전자상거래, 정보 검색, 병렬／분산 처리, 네트워크 관리 등이 있다. 본 논문에서는 유휴 컴퓨팅자원뿐만 아니라 개별 사용자에 의해 사용중인 컴퓨팅 자원을 포함하는 분산／병렬 처리 환경에서의 스케줄링 방법에 대해 연구하였다. 컴퓨팅 자원이 사용 중일지라도 부하가 적을 경우 적절한 방법으로 분산처리 환경에 포함시킨다면 전체 컴퓨팅 자원들의 사용율은 증대할 것이다. 본 논문에서는 세 가지 스케줄링 방법을 적용하여 작업 노드들을 그룹으로 구성하고, 이동 에이전트를 통해 작업 그룹에 속한 노드들에게 분해할 수 없는 다수의 작업을 할당하여 처리토록 한다.