• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.871-873
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• 2001

본 논문에서는 전기 단층 촬영 기법과 같이 많은 양의 데이터에 대해 산술 계산을 수행하는 응용의 수행속도를 개선하기 위하여 이중 CPU PC 상에서 Matlab의 기본연산, 즉 행렬 곱하기, 역행렬 계산, 의사 역행렬 계산 등을 병렬로 수행하는 라이브러리 프로그램을 구현하고 그 성능을 측정한다. 구현된 라이브러리는 행렬의 곱하기, 역행렬 계산, 의사 역행렬 계산 등 기본적인 행렬 연산에 대해 각 CPU에서 수행될 쓰레드를 생성하고 이 쓰레드에 분할 행렬을 인자로 넘겨줌으로써 병렬 계산을 실행하도록 하고 부분 결과를 합성하여 최종적인 결과를 산출하게 된다. 구현된 코드를 수행시켜 속도를 측정한 결과 행렬의 곱하기는 최대 69%, 역행렬은 34.8 %, 의사 역행렬은 52 % 까지 수행시간을 단축시켰다. 이에 의해 전기 단층 촬영 프로그램은 한번의 전류 주입에 대해 영상 복원에 소요되는 시간을 48 %로 감소시켰다.

• The Journal of the Korean dental association
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• v.28 no.8 s.255
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• pp.659-660
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• 1990

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.28 no.6
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• pp.517-523
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• 2004

The container load planning is one of key factors for efficient operations of handling equipments at container ports. When the number of containers are large, finding a good solution using the conventional genetic algorithm is very time consuming. To obtain a good solution with considerably small effort, in this paper a pseudo-parallel genetic algorithm(PPGA) based on both the migration model and the ring topology is developed The performance of the PPGA is demonstrated through a test problem of determining the optimal loading sequence of the containers.

• Digital Contents
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• no.10 s.65
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• pp.89-97
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• 1998

본 기사에서는 현재 시장을 지배하는 세 종류의 병렬 컴퓨터 구조들, 즉 대칭 멀티 프로세서 구조(SMP), 클러스터 구조, 그리고 ccNUMA 구조(NUMA로 더 잘 알려져 있음)에 대한 오해에 관해 이야기하고자 한다. 각각의 구조들이 가진 특성들이 OLTP환경, 의사 결정 지원 작업 부하량, 고효용성, 그리고 시스템 관리 측면에 어떠한 영향을 끼치는가 하는 문제에 토론의 초점을 맞추고자 한다.

• 대한예방의학회:학술대회논문집
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• 1995.10a
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• pp.63-64
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• 1995

• Computational Structural Engineering
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• v.7 no.3
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• pp.24-36
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• 1994

최적설계법에 의한 설계는 종래의 설계법에 의한 설게보다도 중량이 가볍거나 비용이 적을 것으로 생각되었기 때문에 중량이 가볍거나 비용이 적지 않으면 최적설계로는 의미가 없는 것으로 이해된 시대도 있었다. 그러나 구조설계분야 뿐만 아니라 일반 공업설계는 대단히 많은 의사결정이 직렬, 병렬의 관계로 구성되어 있다. 그중 어떤 의사결정은 인간의 경험, 직감, 도는 상상력에 의한 것이 유효할 수도 있을 것이다. 그러나 결정해야 할 변수의 수가 많을 경우는 각 의사결정간의 관계가 복잡할 때에는 전자계산기의 이용이 유효하여 최적설계는 의사결정의 유효한 수단으로써 위치를 굳히게 되었다. 의사결정이 어느 부분은 전자계산기가 분담하므로써 양질의 최적설계가 가능하게 되고 또는 기술자는 그가 가지고 있는 능력 중 가장 잘 이용해야 할 창의력이 요구되는 의사결정문제에 보다 많은 시간을 할애할 수 있다. 이와 같이 인간의 능력과 계산기의 능력을 총합하여 최상의 의사결정을 하기 위한 시스템을 구축할 수 있다. 이러한 배경 때문에 최적설계를 구조총합이라 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.72-72
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• 2016

최근 발생하고 있는 기후변화로 인하여 하천 및 저수지의 수질문제가 커지고 있다. 특히 여름철 부영양화로 인해 발생하는 녹조현상은 사회적인 문제로 과학적인 수질사고에 대한 예측과 관리가 필요한 실정이다. 수질예보는 정기적으로 하천 및 저수지의 수질을 예측하여 사용자에게 제공하는 분석기법으로 수질현황을 파악하고 수질을 관리하고 의사결정을 하는데 도움을 줄 수 있다. 수질예보에 사용되는 모형은 유역모형, 하천모형, 저수지모형이 있으며, 이중 하천 및 저수지에 주로 적용되고 있는 3차원 수리수질모형의 경우 격자의 개수가 많아 모의시간이 길어지게 되고 이로 인해 일일 수질 예보가 어렵게 된다. 3차원 수리수질모형의 모의속도를 개선하는 방법에는 하드웨어의 성능을 높이는 방법과 병렬화를 이용한 소프트웨어적인 방법이 있다. 이중 하드웨어의 성능을 높이는 방법은 컴퓨터의 사양을 높이는 방법으로 높은 비용이 소요된다. 하지만 병렬화 방법은 컴퓨팅 기술의 발전으로 멀티코어가 대중화가 된 최근에 코드의 적용만으로 모의속도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서 사용된 모형은 서호주대학에서 개발한 3차원 수리 수질모형인 ELCOM-CAEDYM 모형으로 적용된 병렬화 기법은 OpenMP(Open Multi-Processing)방법이다. 기존 직렬 컴퓨팅 방식으로 구성되어 한번에 한 개의 명령어 밖에 처리할 수 없었던 작업방법을 동시에 여러 개의 처리요소를 이용하여 명령을 실행할 수 있게 하는 방식이다. 하지만 CPU의 개수는 제한되어 있으며, Amdahl's law에 따르면 OpenMP방식의 병렬화시 속도개선효과는 95% 병렬화 프로그램에서 최대 CPU 개수의 제한이 없다면 20배 까지 속도향상이 가능하다고 하였다. 본 연구에서는 3차원 수리 수질예측 모형인 ELCOM-CAEDYM에 적용된 병렬화 기법을 적용하는데 있어 최적 CPU사용 개수를 파악 하고자 하였으며, 이를 통해 수질예보시스템을 운영하는데 가장 효율적인 방법을 찾아 적용하고자 하고자 한다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.12
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• pp.1467-1473
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• 2015

In this paper, we implemented a parallel random number generation program on GPU's, which are known for high performance computing, using LCG (Linear Congruential Generator). Random numbers are important in all fields requiring the use of randomness, and LCG is one of the most widely used methods for the generation of pseudo-random numbers. We explained the parallel program using the NVIDIA CUDA model and MPI(Message Passing Interface) and showed uniform distribution and performance results. We also used a Monte Carlo algorithm to calculate pi(${\pi}$) comparing the parallel random number generator with cuRAND, which is a CUDA library function, and showed that our program is much more efficient. Finally we compared performance results using multi-GPU's with those of ideal speedups.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.1
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• pp.1-8
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• 2017

Given a multi-dimensional dataset of tuples, a skyline query returns a subset of tuples which are not 'dominated' by any other tuples. Skyline query is very useful in Big data analysis since it filters out uninteresting items. Much interest was devoted to the MapReduce-based parallel processing of skyline queries in large-scale distributed environment. There are three requirements to improve parallelism in MapReduced-based algorithms: (1) workload should be well balanced (2) avoid redundant computations (3) Optimize network communication cost. In this paper, we introduce MR-SEAP (MapReduce sample Skyline object Equality Angular Partitioning), an efficient angular space partitioning based skyline query processing using sampling-based pruning, which satisfies requirements above. We conduct an extensive experiment to evaluate MR-SEAP.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.1 no.1
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• pp.33-37
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• 1995

순환 신경회로망의 응용에서 종종 대두되는 국지극소점을 확인하고 제거하는 효과적인 방법을 제안한다. 신경망의 학습과정에서 밝혀지는 국지극소점에 대하여 부상관성을 부과하여 에너지표면을 재조정함으로서 원하는 상태에서 회로망이 안정에 도달하게 한다. 이때 의사상태(spurious states)는 안정조건을 적용함으로서 확인되는데 이과정은 특별히 설계된 병렬회로에 의하여 효율적으로 처리된다. 이와같은 부학습(unlearning)의 결과로서 순환신경망의 저장용량과 수렴성능의 개선을 이룰수 있다.