• 한국전산구조공학회논문집
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• 제33권3호
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• pp.171-178
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• 2020

본 연구에서는 다물체 페리다이나믹 해석 코드의 MPI-OpenMP 혼합 병렬화를 수행하였다. 페리다이나믹 해석 모델은 복잡한 동적파괴 거동 및 불연속 특성을 모사하는데 적합하지만, 비국부 영역을 통한 절점 간 상호작용을 계산하기 때문에 유한요소 모델에 비해 계산 시간이 많이 소요된다. 또한 다중적층구조물의 다물체 페리다이나믹 해석에서 추가된 비국부 접촉 모델과 가상 층간 결합 모델을 통한 여러 물체 간 상호작용으로 계산 부담이 증가한다. 더불어 고속 충돌 파괴와 같은 복잡한 동적 파괴 거동 해석을 위해 세밀한 절점 간격과 작은 시간 간격이 요구되기 때문에 코드 최적화와 병렬화를 통한 고성능 해석 코드 개발이 필수적이다. 해석 코드는 Intel Fortran MPI compiler와 OpenMP를 사용하여 개발되었으며, 한국과학기술정보원(KISTI)의 슈퍼컴퓨팅센터 누리온(Nurion)으로 실행되었다. 다물체 해석 코드를 최적화하기 위한 핵심 요소들을 분석하고, 모델 의존성 발생 서브루틴 분석 및 프로세스 통신 데이터 분별을 통해 MPI-OpenMP 혼합 병렬 처리 구조를 적용하였다. 다물체 충돌 파괴 현상 시뮬레이션을 통해 개발된 병렬 처리 코드의 성능을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.9-15
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• 2017

반도체 집적 기술의 발전으로 중앙처리장치 및 저장장치가 소형화되고 성능이 빠르게 발전되면서 고성능 컴퓨팅(High Performance Computing) 분야에서 인터커넥션 네트워크가 전체 시스템의 성능을 결정하는데 더욱 중요한 요소가 되고 있다. 본 논문에서는 고성능컴퓨팅 분야에서 사용되는 인터커넥션 네트워크 기술 동향을 분석하였다. 2017년 6월 기준 슈퍼컴퓨터 Top 500에서 가장 많이 사용하고 있는 인터커텍트는 인피니밴드이다. 최근 이더넷은 40/100Gbps 기가비트 이더넷 기술의 등장으로 인피니밴드 다음으로 높은 점유율을 보이고 있다. 지연(latency) 성능이 인피니밴드에 비해 떨어지는 기가비트 이더넷은 비용 대비 효율을 중시하는 중형급 데이터 센터에서 선호하고 있다. 또한 고성능을 요구하는 최상위 HPC 시스템들은 기존의 이더넷, 인피니밴드 기술에서 벗어나, 자체적인 인터커넥트 네트워크를 도입하여 시스템의 성능을 극대화 하는 노력을 하고 있다. 향후 고성능 인터커넥트 분야는 전기 신호기반 데이터 통신에서 한 단계 도약하여, 빛으로 데이터를 주고받는 실리콘 반도체 기반 광송수신 기술이 활용될 것으로 예상된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.522-526
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• 2007

중중급성호흡기증후군(SARS, Severe Acute Respiratory Syndrome)은 전 세계적으로 알려진 바가 없었던 신종 급성 전염성 질환으로써, 2003년 아시아로부터 북미와 유럽지역까지 빠른 속도로 전파되어 나간 이후로부터 많은 과학자들의 연구의 대상이 되어오고 있다. 계통발생학적인 관점에서 SARS 바이러스는 Coronavirus 속에 속하는 것으로 알려져 있으나, 전체적인 유전정보 면에서는 다른 코로나바이러스들에 비하여 진화상으로 보존된 부분들이 현저하게 적은 경향을 나타낸다. 자연계에서의 SARS 코로나바이러스(SARS-CoV)의 숙주생물종에 대해서는 아직까지도 명확히 알려지지 않고 있다. 본 연구에서는 SARS-CoV의 유전서열들을 대상으로 다중서열정렬법, 계통발생학적 분석기법 및 다변량 통계분석법 등과 같은 바이오인포매틱스 분석기법들을 활용하여 이 바이러스의 유전정보 패턴을 분석하였다. Relative synonymous codon usage(RSCU)값을 포함하는 여러 유전정보 파라미터들은 Coronavirus와 Lentivirus 속과 Orthomyxoviridae과로부터 수집된 총 30,305개의 암호화 서열들로부터 계산이 되었으며 이 모든 계산은 KISTI 슈퍼컴퓨팅센터의 SMP 클러스터 상에서 수행되었다. 분석 결과, SARS-CoV는 feline 코로나바이러스와 매우 유사한 RSCU 패턴을 나타내었는데, 이것은 기존에 보고되었던 혈청학적인 연구결과와 일치하는 결과였다. 또한 SARS-CoV와 human immunodeficiency virus 및 influenza A virus는 공통적으로 각각이 속한 속이나 과내에서 상대적으로 낮은 RSCU bias를 나타내어서 이와 같은 현상이 이들 바이러스들이 종 간 장벽을 뛰어넘어 전파되는 과정에 영향을 미쳤을 가능성을 시사하였다. 결론적으로 이와 같은 바이오인포매틱스 분석기법들을 활용한 대용량의 유전정보 분석은 유전체 역학 연구에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.