• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.137-140
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• 2019

교통 시뮬레이션 시스템은 현실 세계의 교통 및 차량 관련 데이터를 기반으로 미래의 차량 움직임을 예측하는 프로그램으로, 다양한 교통문제를 해결을 위한 도구가 될 수 있다. 시뮬레이션 스케일을 전국단위로 확장하기 위해서 분산/병렬 시스템을 도입해야 하는데, 이 논문에서는 병렬/분산 과정에서 핵심이 되는 Open MPI 기반의 데이터 교환에 대한 방법을 제안하고자 한다. 공통된 하나의 커뮤니케이션 모듈을 기반으로 분산된 노드의 데이터 교환에 대한 문제를 해결하여 생산성을 높이고, 시뮬레이션 과정에서 소요되는 커뮤니케이션 타임을 줄여줄 것으로 예상된다.

• Review of KIISC
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• v.4 no.2
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• pp.23-39
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• 1994

본 논문은 예전의 방법들에서 일어나고 있는 수행 속도 문제점들을 향상하기 위하여 병렬 처리를 이용하여 난수를 발생하는 방법중에서 가장 보편적이고 빠른 방법으로 알려진 저차 합동 다항식에 기초한 새로운 고속 디지탈 서명방식에 대한 병렬 알고리즘을 제안한다. 새로운 디지탈 서명 방식은 비밀키로써 큰 소수 p,q를 이용하여, 공개 정보로써 n=$p^2$ * q를 이용한다. 난수는 서명을 생성할때 이용되며, 서명을 검증하기 위하여 부등식을 이용하며 병렬 알고리즘을 이용하여 서명을 생성하는 처리속도의 향상된 성능을 위하여 전처리와 디지탈 서명을 구축하는 계산방법의 새로운 병렬 알고리즘을 작성하였다. 본 논문에서 새로 제안한 서명방식에 대한 병렬 알고기즘을 검증하고 비도를 산출할 것이며, 시뮬레이션을 통하여 예전의 방식들과 비교 분석한다. 본 논문은 공개키를 이용한 병렬 암호와 시스템과 신호 처리에 대한 병렬 알고리즘으로 응용될 수 있을 것이며, 병렬과 분산 처리 환경하에서 개발되는 정보서비스 특히 메세지 처리 시스템 서비시, 전자교환 서비스 등의 디지탈 서명에 유용될 수 있을 것이다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.13 no.4 s.52
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• pp.32-42
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• 1998

본 고는 최근 들어 활발하게 연구가 진행중인 병렬 처리 분야 중에서 여러 가지 병렬 프로그래밍 방법에 대한 정의 및 특징을 살펴보고, 대표적인 사례에 대해 요약해본다. 먼저 데이터 병렬성을 이용한 프로그래밍 방법과 대표적인 프로그래밍 언어 HPF에 대해 살펴본 후, 어드레스 공간이 공유되는 공유 메모리/분산공유 메모리 시스템에서의 프로그래밍 방법과 최근 표준화 작업이 진행중인 OpenMP에 대해서 알아본다. 끝으로 어드레스 공간이 공유되지 않는 분산 메모리 시스템에서의 프로그래밍 방법과 표준 메시지 패싱 인터페이스인 MPI에 대해 서술한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.44 no.3
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• pp.81-89
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• 2007

This paper presents a parallel distributed implementation of the GHT (generalized Hough transform) for the fast processing on the MPI-based PC cluster. We tried to achieve the higher speedup mainly by alleviating the communication overhead through the pipelined broadcast and accumulator array partition strategy and by time overlapping of the communication and the computation over entire process. Experimental results show that nearly linear speedup is reachable by the proposed method on the MPI-based PC clusters connected through 100Mbps Ethernet switch.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.6 no.6
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• pp.39-51
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• 1999

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.943-945
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• 2008

통신환경의 발달은 그에 따른 응용시스템의 개발을 촉진하며 빠르게 변화하고 있다. 그래서 많은 사용자들이 이용하는 멀티미디어 데이터의 경우, 통신환경에서의 다양한 응용이 중요시되고 있다. 일반적으로 멀티미디어 데이터의 경우 크기가 크기 때문에, 데이터를 처리하는 데는 많은 노력이 필요하다. 각 시스템에서 처리할 수 있는 일의 양은 한정 되어 있기 때문에 대형 시스템 한대로 분산 환경에서의 멀티미디어 데이터를 처리하고 제어하는 데는 한계가 있다. 본 논문에서는 여러 대의 시스템을 병렬 연결해 하나의 시스템처럼 사용하게 한다. 병렬포트제어를 통해 연결된 시스템들은 상위레벨, 하위레벨과 연결상태 및 실행상태를 체크하며 통신한다. 본 논문에서 제안된 시스템은 관리자가 좀 더 빠르고 편리하게 여러 대의 시스템을 제어할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.49-51
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• 2001

다중스레드 모델은 데이터플로우 모델의 내부적인 병렬성, 비동기적 자료 가용성과 폰 노이만 모델의 실행 지역성을 결합하여 병렬처리 시스템의 성능을 향상시켰다. 이 모델은 프로그램의 실행을 위하여 컴파일러에 의해 생성된 스레드를 수행하며, 스레드의 생성 방법에 따라 자원 활용 빈도나 동기화 빈도와 같은 스레드의 질이 결정되는 특징이 있다. 하지만 다중스레드 모델은 실행 모델이 특정 플랫폼에 제한되는 단점을 가지고 있다. 이에 반해 자바는 플랫폼에 독립거인 특징을 가지고 있어 다중스레드 모델의 스레드 코드를 실행 단위인 자바 언어로 변환하여 다중스레드 모델의 특징을 여러 플랫폼에서 수정 없이 사용할 수 있게 된다. 자바는 분산된 환경에 적합한 언어이기 때문에 본 논문에서 제안한 번역기에 의해 다중스레드 모델의 스레드 코드를 자바 언어로 변환한 후 자바의 원격 매소드 호출을 이용하여 다중스레드 모델의 스레드 코드를 분산된 환경에서 처리하였다. 본 논문은 다중스레드 코드가 로컬 컴퓨터에서 여러 스레드를 생성하여 처리하던 것을 자바의 원격 메소드 호출을 이용하여 분산된 환경에서 실행 가능하도록 한다. 다중스레드 모델의 스레드 코드를 분산 환경에서 실행 가능한 자바 바이트 코드로 변환하는 번역기를 설계, 구현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.714-717
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• 2014

최근 SNS의 발전으로 인해 정보의 양이 급격히 증가하였으며, 이에 따라 빅데이터 처리를 위한 NoSQL에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 NoSQL은 데이터베이스의 ACID 조건을 만족하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 RDBMS를 기반으로 빅데이터 처리를 수행하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위한 대표적인 기법인 CUBRID Shard는 데이터베이스를 Shard 단위로 수평 분할하여 각기 다른 물리 노드에 데이터를 분산 저장한다. 그러나 해당 기법은 한 클라이언트의 질의가 다수의 서버에서 실행되어야 하는 경우를 에는 질의를 처리하지 못하는 단점을 보인다. 따라서 본 논문에서는 병렬 질의 처리를 지원하는 CUBRID 기반 분산 미들웨어를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.535-536
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• 2021

빅데이터를 활용한 기계학습 모델을 개발하기 위해서는 빅데이터 처리를 위한 플랫폼과 딥러닝 프레임 워크 등 고급 분석을 수행할 수 있는 도구의 활용이 동시에 요구된다. 그러나 빅데이터 플랫폼과 딥러닝 프레임워크를 자유롭게 활용하기 위해서는 상당한 수준의 기술적 지식과 경험이 필요하다. 또한 빅데이터를 이용한 딥러닝 모델을 개발할 경우 분산처리와 병렬처리에 대한 지식과 추가적인 작업이 요구된다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 기계학습 모형을 자유롭게 개발 및 공유하고 분산 딥러닝을 위한 시스템적 지원을 통해 분야별로 딥러닝 모형을 개발하는 응용 연구자들이 활용할 수 있는 플랫폼을 제시하였다. 본 연구를 통해 다양한 분야의 연구자들이 자신의 데이터를 이용하여 모형을 개발할 경우 분산처리와 병렬처리를 위한 기술적 제약을 극복하고 보다 빠르고 효율적인 방법으로 모형을 개발하고 현업에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.160-162
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• 2003

컴퓨터의 파워가 증대됨에 따라 데이터의 처리속도도 증가했지만 더불어 사회의 복잡도가 증가함에 따라 처리해야 할 데이터도 증가하고있다. 이에 병렬처리, 클러스터, P2P, 그리드등 분산된 컴퓨터들의 파워를 하나로 묶어 이러한 문제를 처리하려는 움직임이 있다. 하지만 이러한 연구들은 최종사용자들에게 분산환경에 대한인지를 요구하고 있어 개발에 어려움이 있다. 또한 일반 프로그래밍 언어로 개발된 프로그램을 분산된 환경에서 실행하는 것은 쉽지 않다. 이에 언어적인 차원에서 분산환경을 지원하는 DVM 및 DESPL을 제안하고자 한다.