• International Journal of Computer Science & Network Security
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• v.23 no.7
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• pp.165-170
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• 2023

Scheduling algorithms plays a significant role in optimizing the CPU in operating system. Each scheduling algorithms schedules the processes in the ready queue with its own algorithm design and its properties. In this paper, the performance analysis of First come First serve scheduling, Non preemptive scheduling, Preemptive scheduling, Shortest Job scheduling and Round Robin algorithm has been discussed with an example and the results has been analyzed with the performance parameters such as minimum waiting time, minimum turnaround time and Response time.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.4
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• pp.253-260
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• 2009

Many algorithms for computer vision and pattern recognition have recently been implemented on GPU (graphic processing unit) for faster computational times. However, the implementation has two problems. First, the programmer should master the fundamentals of the graphics shading languages that require the prior knowledge on computer graphics. Second, in a job that needs much cooperation between CPU and GPU, which is usual in image processing and pattern recognition contrary to the graphic area, CPU should generate raw feature data for GPU processing as much as possible to effectively utilize GPU performance. This paper proposes more quick and efficient implementation of neural networks on both GPU and multi-core CPU. We use CUDA (compute unified device architecture) that can be easily programmed due to its simple C language-like style instead of GPU to solve the first problem. Moreover, OpenMP (Open Multi-Processing) is used to concurrently process multiple data with single instruction on multi-core CPU, which results in effectively utilizing the memories of GPU. In the experiments, we implemented neural networks-based text extraction system using the proposed architecture, and the computational times showed about 15 times faster than implementation on only GPU without OpenMP.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1195-1198
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• 2006

기존의 컴퓨터 시스템에서는 인터넷의 대표적인 통신 프로토콜인 TCP/IP 가 호스트 CPU 에서 처리되는데, 이는 호스트 CPU 에 많은 부하(load)를 발생시켜 전체 시스템의 성능을 저하시키는 문제를 야기한다. 최근 이러한 문제점을 해결하는 방안으로서 네트워크 어댑터에서 TCP/IP 를 처리하는 TOE(TCP/IP Offload Engine)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 TOE 가 성공적으로 컴퓨터 시스템에 적용되는 위해서는 이를 지원하는 운영체제용 커널 모듈의 개발이 필요하며, 커널 모듈은 기존의 TCP/IP 를 위한 소켓 인터페이스를 바이너리 수준에서 호환성을 제공해야 한다. 따라서, 본 논문에서는 Linux 시스템에서 소켓 인터페이스에 대한 바이너리 수준의 호환성을 제공하는 TOE 용 커널 모듈을 제안하고 개발하였다. 또한, 실험의 통하여 TOE 커널 모듈이 CPU 에 부하를 거의 발생시키지 않음을 확인하였다.

• Proceedings of the SAREK Conference
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• 2009.06a
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• pp.1153-1158
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• 2009

The performance of louver-finned flat-tube and fin & tube radiators for computer CPU liquid cooling were experimentally investigated. In this study, 7 samples of radiators with different shape and pass number (1, 2, 10) were tested in a wind tunnel. The experiments were conducted under the different air velocity range from 1 to 4 m/s. The water flow rate through a pass was 1.2 LPM. Inlet temperatures of air and water were $20^{\circ}C$ and $30^{\circ}C$ respectively. It was found that the best performance was observed in the louver-finned flat-tube sample considering pressure drop and heat transfer coefficient.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.557-561
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• 2006

3D 모델링 기술은 가상현실, 실감형 인터랙티브 등에서 많은 연구가 진행되고 있다. 실시간 3D 모델을 생성하는 연구는 많은 계산량으로 인해서 여러 대의 PC를 통합한 PC클러스터를 사용하고 있다. PC클러스터는 여러 대의 PC를 하나의 고성능 컴퓨터로 처리가 가능하지만, 여러 대의 PC를 효율적으로 제어 하는 문제와 고비용의 문제를 안고 있다. 본 논문은 한 대의 PC에서 멀티 코어를 동시에 수행하는 병렬처리 방법과 높은 계산 능력을 자랑하는 GPU와 CPU의 병렬처리 방법을 사용하여 한 대의 컴퓨터로 실시간 3D 모델 생성방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.66-68
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• 2011

낮은 오버헤드를 갖는 실시간 스케줄링 알고리즘은 멀티코어 프로세서가 임베디드 시스템에서 사용되기 위한 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 멀티코어 환경에서 스케줄링 오버헤드는 주로 메모리 성능을 저해시키는 코어간 태스크 이동에 의해 발생한다. 본 논문에서는 시스템 이용률 면에서 최적으로 알려진 Pfair 스케줄링 알고리즘을 스케줄링 시에 태스크의 CPU 코어 할당 방식에 대해 스케줄링 오버헤드를 측정하였다. 실험 결과 동일 코어 기반 태스크 할당 방식을 도입함으로 인해서 태스크 이동 횟수를 크게 줄일 수 있음을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.126-128
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• 2022

초고성능컴퓨터를 활용하여 전통적인 병렬처리 기반의 계산과학을 비롯하여 AI, 빅데이터 등의 ICT 기반 연구를 수행할 수 있어야 한다는 수요가 증가하고 있다. 계산과학 연구의 다양성에 맞춰 컴퓨팅 연구환경을 제공하기 위하여 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 초고성능컴퓨터를 인프라로 활용하는 HPC 클라우드인 KI(KISTI Intelligent) Cloud를 개발하여 서비스하고 있다. 본 논문에서는 KI Cloud의 과금을 위한 기능의 설계 및 구현 현황을 기술하였다. 가상서버(VM) 기반의 서비스와 컨테이너 기반의 서비스의 사용량을 측정하기 위하여 Prometheus로 CPU의 사용량을 수집하여 과금 정책을 적용하고 있는 KI Cloud의 과금 기능에 대해서 살펴보도록 한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.25 no.3
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• pp.55-63
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• 2019

Recently, the GPU computing method has been utilized to improve the performance of the physics simulation field. In particular, in the case of a deformed object simulation requiring a large amount of computation, a GPU-based parallel processing algorithm is required to guarantee real-time performance. We have studied the parallel structure design method to improve the performance of the mass spring simulation method which is one of the methods of implementing the deformation object simulation. We used OpenGL's GLSL, a graphics library that allows direct access to the GPU, and implemented the GPGPU environment using an independent pipeline, the compute shader. In order to verify the effectiveness of the parallel structure design method, the mass - spring system was implemented based on CPU and GPU. Experimental results show that the proposed method improves computation speed by about 6,000% compared to the CPU Environment. It is expected that the lightweight simulation technology can be effectively applied to the augmented reality and the virtual reality field by using the design method proposed later in this research.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.33-35
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• 2012

개인용 컴퓨터가 보급된 후 오랫동안 CPU의 발전은 주로 클럭 스피드를 통해서 이루어져 왔다. 하지만 최근 들어서는 CPU 내에서 동작하는 코어의 수를 늘리는 방법을 통해 CPU의 성능 향상이 이루어지고 있다. 이렇게 멀티코어 환경의 시대가 도래함에 따라 CPU를 완전하게 이용하기 위해 기존 알고리즘들의 병렬화가 필요로 하게 되었다. 본 논문에서는 가장 많이 사용되는 알고리즘의 종류 중 하나인 정렬 알고리즘을 병렬화하여 멀티 코어 환경에서의 성능을 평가한다. 이는 기존의 단일 스레드 정렬 알고리즘들에 대해 알려진 바와는 다른 경향을 보이며 이러한 현상은 CPU의 병렬화가 진행될수록 더욱 심화될 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.678-680
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• 2012

1970년대 라디오 주파수를 사용하여 컴퓨터 통신 네트워크가 구축된 이후 눈부신 발전을 거듭하여 Personal Computer 뿐만 아니라 Mobile이나 Tablet PC등에서도 인터넷이 가능하다. 이렇게 다양한 매체를 통해 인터넷을 사용함에 따라 보안에 대한 중요성이 높아지고 있다. 하지만 최근 현대 캐피탈이나 농협, 네이트와 같은 해킹 사례를 보면 평문 데이터 사용에 의해 피해가 더욱 확대 되었다. 평문 데이터 사용함에 따라 보안 위협이 커지는데 평문 데이터를 사용하는 이유를 암호화를 사용했을 때보다 QoS 하락 때문이라고 볼 수있다. 이를 해결하기 위해 고정된 인프라에서 잉여 자원인 GPU를 사용하여 암호화를 할 때 QoS 하락을 줄일 수 있을 것이다. 또한 CPU보다는 멀티코어를 사용한 병렬 처리를 활용하여 CPU보다 상대적으로 효율적인 암호화가 가능하다고 생각한다. 본 논문에서는 CPU를 이용한 암호화 처리 속도와 GPU를 이용한 암호화 처리 속도를 비교하여 GPU를 이용한 암호화 처리 가능성을 검토하였다.