• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권8호
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• pp.102-116
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• 2009

최근 멀티코어 프로세서의 이용이 증가함에 따라, 멀티코어환경에서 고성능 H.264/AVC 코덱을 구현하기 위한 다양한 병렬화 기법들이 제안되고 있다. 이러한 기법들은 병렬화 기법 적용 방식에 따라 태스크 레벨 병렬화 기법과 데이터 레벨 병렬화 기법으로 구분된다. 태스크 레벨 병렬화 기법을 이용한 파이프라인 병렬화 기법은 H.264 알고리즘을 파이프라인 단계로 나누어 구현하며, 일반적으로 화면 사이즈가 작고 복잡도가 낮은 비트스트림에 유리하다. 그러나 프로세싱 모듈별 수행시간 차이가 커서 로드밸런싱이 좋지 않고, 파이프라인 단계의 수가 제한적이라 성능 확장성에 제한이 있어 HD 비디오같이 해상도가 큰 비트스트림 처리에는 적합하지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 로드밸런싱 및 성능 확장성을 고려하여 매크로블록 라인 단위로 쓰레드를 할당하는 수평적 데이터 레벨 병렬화 기법을 제안하고, 이에 대한 성능 예측 수식 모델을 통하여 성능을 예상한다. 또한 성능 예측의 정확성을 검증하기 위해 JM 13.2 레퍼런스 디코더에 대한 데이터 레벨 병렬화 기법을 ARM11 MPCore 환경에서 구현하고 이에 대한 성능 검증을 수행하였다. SoCDesigner를 이용한 사이클 단위의 성능 측정 결과, 본 논문에서 제시하는 쓰레드 증가에 대한 병렬화 기법의 성능 변화를 비교적 높은 수준의 정확도로 예측 가능하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권6호
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• pp.521-530
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• 2013

본 논문은 기존의 소프트웨어가 멀티코어기반의 모바일 디바이스를 인지할 수 있도록 태스크 병렬화 시스템(BioMP)을 제안한다. 애플리케이션 개발자가 기존의 소프트웨어에 병렬화 규약의 코드를 추가하였을 때, 제안 시스템은 호환성 뿐만 아니라 병렬 쓰레드의 수행을 지원한다. BioMP는 기존의 대용량 애플리케이션 소스코드를 단시일에 멀티코어를 인지하는 소프트웨어로 개선한다. 실험 결과, 우리의 아이디어는 쿼드 코어기반의 멀티코어 환경에서 기존의 시스템 대비 애플리케이션 실행속도를 약 64%까지 개선하였다. 또한, BioMP는 독립적인 컴포넌트이기 때문에 어떠한 플랫폼의 추가적인 수정도 필요로 하지 않는다. 그 결과, 애플리케이션 개발자는 멀티코어향 소프트웨어를 애플리케이션 스토어에 배포하였을 때, 사용자는 모바일 디바이스의 어떠한 수정도 없이 즉시 실행을 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.279-282
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• 2001

병렬프로그램을 멀티프로세서로 스케줄링하는 문제의 해를 구하기 위하여 본 논문에서는 확장된 유전자 알고리즘을 적용한다. 확장된 유전자알고리즘인 MSEGA는 각 노드의 선행관계에 관한 휴리스틱한 정보와 간단한 일차원 배열구조가 통합된 염색체 코딩방법과 염색체 구성인자 중 우성 유전인자의 형질을 다음세대로 존속시키는 교배연산자와 프로세서 효율성이 고려된 평가 함수등으로 순서제약이 있는 병렬프로그램 스케줄링 문제 및 FFT(Fast Fourier Transform)형태의 데이터 흐름도상에서 관련 연구 중 Hou의 유전자 알고리즘과 BEA(binary-exchange algorithm)에 의한 스케줄링 결과보다 전체실행시간에 있어 HSEGA에 의한 스케줄링이 더 우수함을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권11호
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• pp.2903-2913
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• 1997

본 논문은 공유 및 분산 메모리 구조를 가진 병렬 컴퓨터의 프로그래밍 환경을 지원하기 위하여 ParaC 언어를 설계하고 구현한 내용을 기술한다. ParaC 언어는 확장성 높은 병렬 컴퓨터의 시스템 자원을 사용자가 효과적으로 이용할 수 있도록 설계되었다. 이것은 C 언어에 공유 메모리 환경을 위한 병렬 구문과 동기화 구문, 그리고 분산 메모리 환경을 위한 원격 태스크 구문을 추가함으로써 이루어졌다. 언어의 구현을 위하여 C 언어로의 번역 방법을 기술하였으며, 이 방법을 사용한 번역기와 확장 구문을 위한 실행시간 라이브러리를 구현하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권4호
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• pp.331-338
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• 2003

클러스터는 컴퓨터 네트워크로 연결되어 있는 컴퓨터들로 구성된 비용대비 효과적인 병렬 처리 환경이다. 클러스터의 특징으로는 노드의 이기종성, 부하의 다양성, 네트워크 부하의 다양성 등이다. 이러한 특징들은 병렬 프로그램의 수행 성능에 영향을 주기 때문에 클러스터를 위한 부하 분할은 병렬 프로그램의 성능에 많은 영향을 준다. 본 논문에서는 부하 분할 알고리즘인 GSS를 수정한 αGSS 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 αGSS 알고리즘에서는 각 노드가 처리할 태스크의 크기를 결정할 때 각 노드의 BogoMIPS를 이용한다. 실험 결과에 의하면 제안된 αGSS 알고리즘이 이기종으로 구성된 클러스터에서 효과적으로 부하를 분할하며, 따라서 병렬 프로그램의 수행 시간을 감소시킬 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.405-408
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• 2002

클러스터는 컴퓨터 네트워크로 연결되어 있는 컴퓨터들로 구성된 비용대비 효과적인 병렬 처리 환경이다. 클러스터의 특징으로는 노드의 이기종성, 로드의 다양성, 네트워크 로프의 다양성 등이다. 이러한 특징들은 병렬 프로그램의 수행 성능에 영향을 주기 때문에 클러스터를 위한 부하 분할은 병렬 프로그램의 성능에 많은 영향을 준다. 본 논문에서는 부하 분할 알고리즘인 GSS를 수정한 aGSS 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 aGSS 알고리즘에서는 각 노드가 처리할 태스크의 크기를 결정할 때 각 노드의 BogoMIPS를 이용한다. 실험 결과에 의하면 제안된 aGSS 알고리즘이 이기종으로 구성된 클러스터에서 효과적으로 부하를 분할하며, 따라서 병렬 프로그램의 수행 시간을 감소시킬 수 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권1호
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• pp.20-25
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• 2016

디지털 빅데이터 시대가 도래함에 따라 다양한 분야에서 하둡 플랫폼이 널리 사용되고 있지만, 하둡 맵리듀스 프레임워크는 대량의 작은 파일들을 처리하는데 있어서 네임노드의 메인 메모리와 맵 태스크 수가 증가하는 문제점을 안고 있다. 또한, 맵리듀스 프레임워크에서 하드웨어 기반 데이터 병렬성을 지원하는 GPU를 활용하기 위해서는 C++ 언어 기반의 태스크를 맵리듀스 프레임워크에서 수행하기 위한 방식이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 이미지 빅데이터를 처리하기 위해 하둡 플랫폼 환경에서 이미지 시퀀스 파일을 생성하고 하둡 파이프를 이용하여 GPU 기반의 얼굴 검출 태스크를 맵리듀스 프레임워크에서 처리하는 얼굴 검출 시스템을 제시하고 단일 CPU 프로세스 대비 약 6.8배의 성능 향상을 보여준다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.213-225
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• 1995

3 차원 볼륨 데이터를 시각화(visualization)하기 위해서는 많은 계산 량과 메모리 량을 필요로 한다. 단일컴퓨터에서 순차 알고리즘을 이용하여 데이터를 시각화하고 분석하는 것은 실시간 응용 프로그램에는 부적합하다. 기존의 병렬 볼륨 렌더링에서의 데이터 분할 방법은 대부분 정적 로드 밸런싱(static load balancing)에 기반하고 있다. 동적 로드 밸런싱에 기반한 기존의 방법들은 불륨 데이터의 정규성(regularity)을 이용할 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 3 차원 볼륨 데이터에 대하여 로컬 태스크 큐(local task queue) 기법에 기반한 새로운 로드밸런싱 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 계산에 참여할 노드(node)들을 PVM(parallel virtual machine)의 동적 프로세스 그룹(dynamic process group: DPG)을 이용하여 정적으로 그룹화(grouping)한다. 각각의 DPG들은 로컬 태스크 큐를 기반으로 단위 서브-블록에 대하여 동적 로드 밸런싱을 수행한다. 최적화된 레이 캐스팅 알고리즘들을 분산 환경에 새롭게 적용함으로써 로드 밸런싱으로 생길 수 있는 오버 헤드를 최소화하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1753-1756
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• 2010

최근 들어 가상화 기술은 서버의 통합에 뿐만 아니라, 임베디드 시스템에서도 널리 사용되고 있다. 하지만, 가상화 시스템에서는 물리 프로세서가 게스트 운영체제에게 직접 전달되지 않으며, 게스트 운영체제는 가상 프로세서를 통해서 실행할 수 밖에 없다. 따라서, 기존의 처리량 기준의 공평성 스케줄러가 가상머신 모니터에서 동작하는 경우, 실시간 스케줄링이 불가능하다. 본 연구에서는 멀티코어 기반의 가상화 시스템에서 실시간 태스크의 실행을 보장하는 기법을 소개한다. 특히, 본 논문에서는 계층형 스케줄링의 특성과 최대 병렬성 조건을 통하여 멀티코어 가상머신의 스케줄 가능성 분석 기법을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.442-444
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• 2016

과거에 비해 비약적으로 생산되는 공간 데이터에 대한 처리를 위한 공간 연산은 빠른 처리 응답성을 요구하는 경우가 많다. 그래서 최근 하둡(Hadoop)과 같은 빅데이터 처리 시스템을 이용하여 처리하고자 하는 시도가 많다. 한편, 공간 조인은 데이터 분할(Partitioning)과 공간 색인의 이용 여부, 여과 단계와 정제 단계를 거치는 등 그 복잡도가 강한 공간 연산이다. 그래서 빅데이터 처리 시스템을 이용한 공간 조인의 처리 방식은 매우 다양하다. 그러나 지금까지 이러한 공간 조인의 처리 방식에 다른 리소스 활용에 대한 비교는 거의 없다. 이 논문에서는 다양한 공간 연산의 수행 방법에 따른 빅데이터 시스템 클러스터에서 데이터 전송 방식을 고찰하고 데이터 전송에 따른 네트워크 리소스의 효율적인 사용 방안을 제안하고자 한다. 구체적으로 단일할당과 다중할당 색인 기법의 비교, 파티셔닝 방법의 비교, 맵리듀스 시스템의 태스크 할당 방법에 따른 비교를 통해 다양한 연산 유형에 따른 공간 조인의 처리 방안 선정에 고려 요소를 제시하고자 한다.