• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.43 no.12
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• pp.1079-1088
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• 2015

Parallelism and performance enhancement of calculating view factors in KSDS developed by KARI is introduced in this paper. View factor is an essential parameters of radiation thermal analysis for a spacecraft, and the amount of computation of them is not negligible. Especially, independent integration of view factors at each position of the orbit because the relative displace between solar panel and main body of a satellite varies with the position on the orbit. This paper introduces a range of parallelism of computing view factor and their performance, detection of obstructions by spatial search algorithm based on KD-Tree, and the reduction of the calculation of view factors of a satellite with relative motion between solar panel and main body, called updating fractional view factor matrix, for satellite thermal analysis.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.8
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• pp.889-895
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• 2019

It is not easy to keep time promises in the complex daily lives. Especially, the increase in the number of vehicles causes traffic congestion in commuting time, which results in the delayed arrival and varies greatly depending on the weather conditions. In this paper, proposed is a smart alarm clock that automatically adjusts the alarm time according to weather conditions and suggests ways to deal with traffic congestion. The proposed smart alarm clock is designed to operate the functions of a normal alarm clock using touch functionality. In addition, it is designed to find weather information using open API and to automatically change alarm time to prepare for expected time delay. The proposed design was implemented based on Arduino Mega2560 and a touch TFT-LCD. WiFi module for internet connection, RTC module for clock function and MP3 player module for alarm sound playback were used together. The proposed design has been filed as a patent and is currently under review.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.270-273
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• 2012

In this paper, I present the design of Operational Flight Programs(OFPs) on a Multi-Core based Mission Computer(MC) for the optimized performance of the OFPs on Multi-Core based MC. The program assigned as tasks on Multi-Core environment can be scheduled by designing with the use of OpenMp, which is the standard for parallel programming. This paper also describes the differences between Multi-Core Program(MCP) on the technique and Single-Core Program(SCP) in terms of performance aspect. The new proposed design technique is applied to the Integrated Up-Front Control OFP(IUFC OFP) on General Processor Module where Multi-Core based. This paper describes the Multi-Core design technique for the optimized performance of the IUFC OFP, which display and control flight data(Navigation, Communication, Identification Friend or Foe) to pilot.

• 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.