• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.296-296
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• 2017

본 연구에서는 대규모 유역에서 발생하는 침수 현상을 모의하기 위한 강력하고 정확하며 연산효율이 뛰어난 수치해석 모형을 개발하는 데 있다. 개발된 모형은 확산파 모형을 기본으로 하였고 다수의 코어를 동시적으로 해석하는 병렬연산 기법을 부가하였다. 홍수로 인한 대규모 유역에서의 침수해석은 오랜 시간의 연산 비용을 필요로 한다. 특히 수치화된 지형정보의 이용이나 고정밀 사진 측량 등의 방법을 이용하여 정밀하고 넓은 유역의 디지털 지형자료를 이용한 2 차원 침수해석은 연산 연산의 문제를 더욱 어렵게 할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 제내지나 하류 유역에 발생하는 홍수로 발생된 빠른 침수모의를 위해 병렬화된 침수 해석 모형을 이용하여 병렬 해석 모형의 적용성을 검토하고자 하였다. 연구를 위해 MPI 및 OpenMP 기법을 이용하여 2 차원 침수해석 프로그램의 원시코드를 개선하고 실제 제내지 및 실제 댐 하류유역에 적용하였다. 개발된 모형은 실제 제내지에 적용한 결과를 MPI, OpenMP 병렬해석 기법과 기존의 순차적 모형의 결과를 비교하였다. 모형들의 결과를 제내지의 침수양상, 침수 속도벡터의 방향 및 크기 등의 계산 결과 순차적 모형, MPI 및 OpenMP 모형과의 비교하여 연산 시간은 병렬 해석 모형이 우월함을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.287-287
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• 2021

본 연구에서는 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 포트란을 이용하여 확산파 강우 유출모형을 개발하였다. CUDA 포트란은 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)에서 수행하는 병렬 연산 알고리즘을 포트란 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPU상의 범용계산(General-Purpose Computing on Graphics Processing Units: GPGPU) 기술이다. GPU는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술 논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 이에 따라, CUDA 포트란기반 확산파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시킬 수 있다. 분포형모형의 지배방정식은 확산파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 확산파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. CUDA 포트란기반 확산파모형의 정확성은 기존 연구된 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형과 비교하였으며, 연산소요시간에 대한 효율성은 CPU기반 확산파모형과 비교하였다. 그 결과 CUDA 포트란기반 확산파모형의 결과는 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형의 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반 확산파모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.323-323
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• 2020

그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 본 연구는 GPU 가속 운동파모형을 실제 유역에 적용하여, GPU 가속 운동파 강우유출모형 결과에 대한 정확성과 연산 소요 시간에 대한 효율성을 확인하였다. GPU 가속 운동파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시키기 위해 CUDA 포트란을 이용하여 개발되었다. 분포형모형의 지배방정식은 운동파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 운동파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. GPU 가속 운동파모형을 이용하여 금강의 미호천 유역에서 발생하는 강우유출현상을 모의 하였고, 동일한 유한체적법을 이용한 CPU(Central Processing Unit) 기반의 강우유출모형과 비교하였다. 그 결과 GPU 가속모형의 결과는 미호천 유역 하류단에서 관측한 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반의 강우유출모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.74-74
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• 2016

복잡한 지형에서 컴퓨터를 이용한 물리적 기반 수치모의는 합리적인 시간내에 연산을 완료하기 위해 대개 큰 연산장비 들을 요구한다. 더욱이 모의되는 현상이 시간단계마다 갱신되어지는 동역학적 현상에 기반된 비정상상태일 때 연산성능은 고려되어지는 가장 중요한 주제가 될 수 있다. 연산 시간을 줄이기 위한 가장 널리 이용되는 전략중의 하나는 적절한 수의 프로세서를 이용하는 병렬 기법이다. 최근 들어 연산속도를 가속화하기 위해 다수의 코어를 이용한 OpenMP 와 MPI 기법들이 병렬해석기법으로 대두되었고 그래픽 연산장치를 이용한 병렬처리 해석기법도 소개되고 있다. 본 연구에서는 중앙연산장치를 이용한 병렬 해석기법을 이용하여 제내지 침수해석의 적용성을 검토하고 그 결과을 비교하였다. 본 연구를 위해 OpenMP 병렬기법을 이용하여 확산파 침수해석 프로그램의 원시코드를 재작성하여 가상 및 실제 유역에 적용하였다. 해석결과는 분산메모리 병렬해석 기법인 MPI를 도입한 모형의 결과와 비교되었다. OpenMP를 도입한 모형과 MPI를 도입한 경우 유량 및 수심의 경우 오차 허용 한계내에 수렴되어 만족되었으나 그러나 연산 속도의 경우 두 기법간의 자료의 저장 방법 차이로 인해 차이를 나타내었다. 가상 유역에 적용된 결과로 검토된 각 기법의 증속(speedup) 효과는 MPI의 경우 4 코어를 이용하였을 때 최고 2.62 배 정도에 도달하는 것으로 나타났다. OpenMP 를 적용한 경우 2.87 배 정도로 나타나 OpenMP 를 이용하였을 때 증속효과가 조금 더 뛰어났다. 이는 두 기법의 메모리 저장방식의 차이로 인해 자료의 전송량과 전송 시간이 적은 OpenMP 를 도입한 모형에서 MPI 모형 보다 상대적으로 뛰어난 결과를 나타내었다. 실제 유역의 적용을 위해 상대적으로 우수한 증속결과를 나타낸 OpenMP를 도입한 모형을 Malpasset 댐 붕괴 유역에 적용하였다. 적용된 요소의 수는 각각 45254, 11352 개로 비교적 많은 요소를 가진 하류지역에 적용하여 병렬효과를 극대화하고자 하였다. 적용결과 두 경우 모두 병렬 해석 기법을 도입한 모형에서 유속과 침수심 등은 순차적 모형과 동일한 값을 나타내었으나 증속효과로 인한 연산시간은 순차적 모형에서 8.57 배로 나타나 병렬 모형의 상대적으로 빠른 연산속도를 판단할 있었다. 위의 적용결과를 통해 계산 요소들이 많은 2 차원 해석의 경우 기존의 단일 코어를 이용한 순차적 해석은 장시간에 걸치 연산시간으로 인해 작업효율이 낮아지는 결과를 발생시킬 수 있으며 병렬 해석을 도입할 경우 주어진 컴퓨터 자원를 효율적으로 이용가능하여 합리적인 연산시간으로 연산결과를 얻는 것이 가능하여 반복적 통계 기법/Ensemble 해석 등을 이용한 종합적 해석이 좀 더 실용적으로 이루어 질 수 있을 것이라고 판단되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권7호
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• pp.431-438
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• 2023

전 세계적으로 연안침식 문제가 대두됨에 따라 많은 해안선이 지형변화를 겪고 있다. 기후변화 및 해안인구증가로 미루어 볼 때 그 현상은 가속화될 수 있으며, 이에 대응하기 위해 신속하게 지형변화를 모의할 수 있는 유사이송 예측모형 개발의 중요성이 강조된다. 본 연구에서는 GPU (Graphics Processing Unit)를 기반으로 한 유사이송 예측모형을 제안하였으며, GPU 병렬연산을 활용함으로써 기존의 CPU 기반모형 대비 더욱 개선된 속도로 지형변화를 모의할 수 있도록 모형이 개발되었다. 개발된 모형에 대해 수치모형 성능과 GPU 연산효율에 초점을 맞추어 분석을 수행하였다. 모형의 성능검증을 위해 Dam-break 수리실험에 대해 수치모의를 수행하였으며, 모의결과가 관측된 실험데이터와 잘 일치하는 것을 확인하였다. GPU 연산효율은 CPU 기반모형과 수치모의 연산시간을 비교하여 분석하였으며, 개발된 GPU 기반모형이 연산시간의 효율이 상당히 우수한 것으로 확인되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.305-305
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• 2021

XP-SWMM은 EAP-SWMM의 Runoff 기능을 보완하고 2D 해석 기능을 새롭게 추가하여 만든 외산(XP Solutions) 프로그램으로 도시유역 유출량 산정, 우수관거 추적 등과 같은 모의가 가능한 종합 모형이다. 그 중 2차원 분석 기능(2D XP-SWMM)은 연산 결과를 Tu-Flow 모형에 대입한 도시침수 해석모형으로 실무에서 주로 사용되고 있다. 그러나 XP-SWMM은 수량 부분 외에도 수질 부분의 다양한 모형이 통합되어 있어 라이센스 가격이 상당히 높고, 국내 환경에 적합한 모형 수정 등 기술지원을 받기 어렵다는 단점을 갖고 있다. 또한, 실무 활용성이 높은 2차원 분석기능의 경우 모의에 소요되는 시간이 크다는 한계점을 갖고 있다. 2D XP-SWMM 연산의 소요시간이 큰 주요 원인은 계산 시간간격마다 큰 셀수의 행렬 계산을 반복하기 때문이며, 격자를 촘촘하게 설정할수록(행렬의 수가 증가할수록) 수치해석에 소요되는 시간은 기하급수적으로 늘어나게 된다. 2D XP-SWMM 연산은 편미분방정식을 계산하는 모형으로 반복법을 채택하고 있기 때문에 짧은 시간내에 침수해석을 진행해야하는 웹기반 초단기 홍수예경보 시스템 등에 활용하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 2D XP-SWMM 보다 연산속도를 향상시킨 2차원 도시침수 모형을 개발하였다. 기존 XP-SWMM 중심의 실무 적용성을 유지하고자 XP-SWMM과 동일하게 EPA-SWMM 엔진을 활용하였고 DEM 기반의 지표수 흐름방향 결정 알고리즘을 결합하였다. 본 연구에서 개발한 도시침수 모형 결과를 울산광역시, 청주시 등 도심지에서 발생한 과거 침수피해의 양상과 비교하여 그 타당성을 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.109-109
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• 2019

본 연구에서는 강우-유출 과정 모의를 위한 GPU 기반 확산파 모형을 개발하였다. 확산파 방정식을 풀기위한 수치기법으로는 유한체적법을 이용하였으며, van Leer TVD limiter를 적용한 MUSCL 기법을 이용하여 각 셀의 인터페이스의 물리적 성질을 재구성하여 구하였다. 또한, 침투를 고려하기 위하여 Horton 침투 모형을 이용하였다. 개발된 모형을 이용하여 1D single overland plane과 2D V-shaped overland에서 강우-유출 과정을 모의실험을 하였으며, 각각 해석해와 dynamic wave model을 이용하여 계산된 수치 결과와 비교하여 본 모형의 정확성을 검증하였다. 또한, 1D와 2D의 기복이 심한 지형에 적용하여 강우-유출과정이 본 모형을 통하여 물리적으로 타당한 해석이 가능함을 검증하였다. 마지막으로 복잡한 실제 지형에 적용하였으며, 측정값과의 비교를 통하여 실제 유역에서의 확산파 모형의 적정성을 검증하였다. 또한, 본 연구에서는 NVIDIA사의 GPU인 Geforce GTX 1050과 GPU의 병렬 연산 처리 능력을 활용할 수 있는 NVIDIA사의 CUDA-Fortran을 이용하여 GPU 기반 확산파 모형을 개발하였다. PC windows에서 CPU(Intel i7, 4.70 GHz) 기반 모형 대비 GPU 기반 모형의 계산속도 성능을 비교한 결과, 격자 간격이 증가할수록 CPU 기반 모형 대비 GPU 기반 모형의 연산 효율이 증가하였으며, 격자 간격이 $3200{\times}3200$일 때, CPU 기반 모형 대비 GPU 기반 모형의 연산 효율이 최대 약 150배 증가하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권3호
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• pp.84-91
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• 2006

본 논문에서는 수학적 모폴로지 연산과 가우시안 혼합 모형에 기초한 새로운 칼라 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 우리는 혼합 모형에서 구성 성분의 수를 결정하고, 각 구성 성분의 중심값을 계산하는데 모폴로지의 연산과 라벨링 연산을 이용한다. 그리고 칼라 특징 벡터의 확률 모형으로 가우시안 혼합 모형을 사용하고, 이들의 모수 값들을 추정하는데 결정적 어닐링 EM알고리즘을 사용한다. 최종적으로 혼합 모형으로부터 계산된 사후 확률을 이용하여 칼라 영상을 분할한다. 실험 결과를 통하여 모폴로지 연산이 혼합모형의 수를 자동으로 결정하고 각 성분의 모드를 계산하는데 아주 효율적인 방법임을 보였고, 또한 결정적 어닐링 EM 알고리즘에 의하여 추정된 가우시안 혼합 모형을 사용하여 계산된 사후 확률에 의한 영상 분할 방법이 기존의 분할 알고리즘보다 정확한 분할 방법임을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권11호
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• pp.887-894
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• 2019

분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시키기 위해 GPU(Graphic Processing Unit)를 이용한 가속 운동파모형을 개발하고 정확성과 연산속도에 대한 성능을 검토하였다. 분포형모형의 지배방정식은 운동파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 운동파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. GPU 가속 운동파모형 개발을 위해 CUDA fortran을 이용하였다. 개발된 모형을 이용하여 이상적인 유역에서 발생하는 강우유출현상을 모의 하였고, 다른 모형 및 실험결과와의 비교를 통하여 개발된 GPU 가속 운동파모형이 비교적 정확하게 유출량을 계산할 수 있음을 확인하였다. 동일한 유한체적법을 이용한 CPU(Central Processing Unit) 기반의 강우유출모형과 비교할 경우, GPU 가속모형의 연산시간 단축비율은 격자의 수가 증가할수록 높아졌으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 450배 정도 단축됨을 확인하였다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제16권2호
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• pp.141-170
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• 1994

지금까지 사회보장제도(社會保障制度)의 경제적(經濟的) 효율성(效率性)에 대한 많은 논의가 있어 왔다. 그러나 그중 생애주기(生涯週期)(life-cycle)에 바탕을 둔 일반균형연산모형(一般均衡演算模型)(AGE : Applied General Equilibrium)에 의환 경험적 분석은 미진하였다. 본(本) 연구(硏究)의 목적(目的)은 사회보장제도(社會保障制度)의 세대내(世代內) 생애소득분위간(生涯所得分位間) 재분배효과(再分配效果)와 경제적(經濟的) 효율성(效率性)을 분석하는 데 있다. 연구방법으로서 Fullerton and Rogers(1993) 모형을 수정한 일부문(一部門), 다소비자(多消費者) 생애주기(生涯週期) 일반균형연산모형(一般均衡演算模型)을 이용하였다. 본 연구는 미국을 대상으로 한 정상상태(定常狀態)(steady state)의 분석이며, 소비자(消費者)를 생애소득별(生涯所得別)로 5분위(分位)로 나누어 기존 사회보장세(社會保障稅) 및 급여(給與)가 경제적(經濟的) 효율성(效率性)뿐만 아니라 계층간(階層間)의 분배(分配)에 어떠한 영향을 주는지를 분석하였다. 본(本) 연구(硏究)의 주요한 기여사항(寄與事項)은, 첫째 사회보장제도(社會保障制度)의 부담귀착분석(負擔歸着分析)에 새로운 연구방법(硏究方法)을 시도하였다는 점, 둘째 재정정책(財政政策)의 하나인 사회보장제도(社會保障制度)의 실질적(實質的) 부담(負擔)의 귀착문제(歸着問題)를 생애주기모형(生涯週期模型)으로 분석하였다는 점, 셋째 부담(負擔)의 귀착(歸着)은 사회보장세(社會保障稅)와 아울러 사회보장급여(社會保障給與)를 고려하여 분석하지 않으면 편향(偏向)(biased) 될 수 있다는 점을 지적한 점, 넷째 분석결과(分析結果) 기존 사회보장제도(社會保障制度)는 생애주기적(生涯週期的) 소득분배(所得分配)의 관점에서 누진적(累進的)(progressive)인 제도이지만 경제적(經濟的) 비효율성(非效率性)(efficiency cost)을 내재하고 있다는 점 등을 밝힌 것이다.