• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.9-19
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• 2012

전력 소모 증가와 칩 내부 온도 증가라는 문제점들로 인해 동작 주파수 증대를 통해 CPU의 성능을 향상시키는 기법은 점차 한계에 다다르고 있다. 이와 같은 상황에서, CPU의 작업량을 줄여주는 GPU를 활용하는 것은 컴퓨터 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용되는 대표적인 방안 중 하나이다. GPU는 그래픽 작업을 위해 개발된 프로세서로 기존에는 그래픽 작업들만을 전담으로 처리하여 왔지만, CUDA와 같이 GPU 자원을 쉽게 활용할 수 있는 기술이 점차 개발됨에 따라서 GPU를 범용 연산에 활용함으로써 고성능 컴퓨터 시스템을 구현하는 기법이 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 다양한 응용프로그램들을 수행하는 경우에 CPU와 GPU가 동시에 활용되는 고성능 컴퓨터 시스템을 목표로, 시스템에서 발생하는 온도와 에너지 효율성을 상세하게 분석하고자 한다. 이를 통해, CPU와 GPU가 동시에 활용되는 컴퓨터 시스템에서 향후 발생 가능한 온도와 에너지 소비 측면에서의 문제점들을 제시하고자 한다. 온도 분석 결과를 살펴보면, GPU를 이용하여 응용프로그램을 수행하는 경우에는 CPU와 GPU의 온도가 동시에 모두 상승하는 것을 할 수 있다. 이와 달리, CPU를 이용하여 응용프로그램을 수행하는 경우에는 GPU의 온도는 거의 변화가 없이 유지되고, CPU의 온도만이 지속적으로 상승한다. 에너지 효율성 측면에서 살펴보면, GPU를 이용하는 것이 CPU를 이용하는 것과 비교하여 동일한 응용프로그램을 수행하는데 있어서 더 적은 에너지를 소비한다. 하지만, GPU는 CPU에 비해 더 많은 전력을 소모하기 때문에 1Wh의 에너지당 발생하는 온도는 CPU에 비해 GPU에서 훨씬 높게 나타난다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.19-26
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• 2021

CPU is considered the main and most important resource in the computer system. The CPU scheduling is defined as a procedure that determines which process will enter the CPU to be executed, and another process will be waiting for its turn to be performed. CPU management scheduling algorithms are the major service in the operating systems that fulfill the maximum utilization of the CPU. This article aims to review the studies on the CPU scheduling algorithms towards comparing which is the best algorithm. After we conducted a review of the Round Robin, Shortest Job First, First Come First Served, and Priority algorithms, we found that several researchers have suggested various ways to improve CPU optimization criteria through different algorithms to improve the waiting time, response time, and turnaround time but there is no algorithm is better in all criteria.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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• pp.21-23
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• 1999

CPU에게 최상위 우선순위가 할당된 고정 우선순위 버스 프로토콜에서는 CPU와 DMA 컨트롤러의 버스 요구가 충돌할 경우 DMA 전송이 지연된다. 본 논문에서는 CPU와 다수의 DMA 컨트롤러가 시스템 버스를 공유하는 환경에서 DAM I/O 요구의 최악 응답시간을 분석하는 기법을 제안한다. 제안하는 최악 응답시간 분석 기법은 다음의 세단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 CPU 상에서 수행중인 각 CPU 태스크별로 최악 버스 요구 패턴을 구한다. 두 번째 단계에서는 이들 CPU 태스크의 최악 버스 요구 패턴을 모두 통합해 CPU 전체의 최악 버스 요구 패턴을 구한다. 최종 세 번째 단계에서는 CPU의 최악 버스 요구 패턴으로부터 DMA 컨트롤러의 버스 가용량을 구하고 DMA I/O 요구의 최악 응답시간을 산출한다. 모의 실험을 통해 제안하는 분석 기법일 일반적인 DMA전송량에 대해 20% 오차 범위 이내에서 안전한 응답시간을 산출함을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.17-24
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• 2009

최근에, 그린 컴퓨팅은 모든 산업 분야에서 가장 중요한 이슈가 되었다. 이에 따라, 에너지 효율성의 강조는 아무리 강조해도 과하지 않다. 상용 프로세서 제조업체인 인텔의 경우도 성능 뿐 아니라, 에너지 효율성을 매우 강조하고 있다. 그럼에도 불구하고, 컴퓨터를 사용하는 많은 일반 사용자들은 추가비용 임이 컴퓨터의 성능만을 높이기 위해 CPU 오버클럭킹을사용한다. CPU 오버클럭킹을 통한 성능 향상에 따른 파워 소모는 필요악으로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 CPU 공급전압은 그대로 유지하고 CPU 클럭 주파수만 증가시키는 에너지 효율을 고려한 효과적인 CPU 오버클럭킹 방법을 제안한다. 이 방법을 통해 에너지 감소와 성능 향상이라는 두가지 목적을 동시에 달성하였다. 실험결과, 실행시간 17% 단축, 전체 컴퓨터 시스템 에너지 소모 5% 감소를 보여주었다. 더불어, 전체 컴퓨터 시스템 Energy Delay Product (EDP)가 22% 감소되는 결과를 보여주었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.941-950
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• 2017

The round robin algorithm is regarded as one of the most efficient and effective CPU scheduling techniques in computing. It centres on the processing time required for a CPU to execute available jobs. Although there are other CPU scheduling algorithms based on processing time which use different criteria, the round robin algorithm has gained much popularity due to its optimal time-shared environment. The effectiveness of this algorithm depends strongly on the choice of time quantum. This paper presents a new effective round robin CPU scheduling algorithm. The effectiveness here lies in the fact that the proposed algorithm depends on a dynamically allocated time quantum in each round. Its performance is compared with both traditional and enhanced round robin algorithms, and the findings demonstrate an improved performance in terms of average waiting time, average turnaround time and context switching.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.44-48
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• 2023

Augmented Reality (AR) is an emerging technology and a vibrant field, it has become common in application development, especially in smartphone applications (mobile phones). The AR technology has grown increasingly during the past decade in many fields. Therefore, it is necessary to determine the optimal approach to building the final product by evaluating the performance of each of them separately at a specific task. In this work we evaluated overall CPU and RAM performance for several types of Markerless Augmented Reality applications by using a multiple-objects in mobile development. The results obtained are show that the objects with fewer number of vertices performs steady and not oscillating. Object was superior to the rest of the others is sphere, which is performs better values when processed, its values closer to the minimum CPU and RAM usage.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.297-299
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• 2018

IT기업뿐만 아니라 다양한 기업들이 빅데이터, 인공지능, 블록체인 등 많은 양의 컴퓨터 자원 (CPU, RAM 등)을 요구하는 기술들을 서비스화 하고 있다. 따라서 한정된 차원으로 효율적인 서비스를 운영하는 것도 주요 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 오픈소스 RDBMS 인 MariaDB와 PostgreSQL을 프로파일링하여 CPU 자원 효율성 관점에서 비교한다. 연구 결과 인터넷 서비스 환경에서 MariaDB가 PostgreSQL보다 버퍼 풀로 인해 페이지 캐시 참조율이 낮고, page fault 수가 적어 CPU 오버헤드가 더 작다는 것을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.9-12
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• 2013

리눅스 기반 안드로이드 단말에서는 CFS(Completely Fair scheduler)가 사용되고 있다. 그리고 CFS는 태스크의 nice값 조절을 통해서 응용프로그램의 CPU 점유율을 제어할 수 있다. 하지만 안드로이드를 업그레이드할 때마다 수많은 태스크의 nice값을 적절하게 맞추는 일은 매우 어려운 일이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 안드로이드 단말은 리눅스의 cgroup(control group)을 사용하여 태스크들을 그룹으로 나눈다. 고성능과 빠른 응답 특성이 필요한 태스크들을 apps 그룹에 할당하여 높은 CPU 점유율을 보장하고, 그렇지 않은 태스크들을 background 그룹에 할당한다. 하지만 안드로이드의 버전이 업그레이드 되면서 각 그룹에 속한 태스크들에도 변화가 생긴다. 그 결과 동일하게 제작된 태스크들의 CPU 점유율이 달라지게 되고 예기치 못한 성능 저하가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 안드로이드 버전 향상에 따라 동종 태스크들이 이전 버전에서보다 성능이 하락하는 현상의 원인을 파악하였다. 아울러 분석과 실험을 통하여 태스크의 nice 값보다 그룹 스케줄링 메커니즘이 어떻게 태스크의 CPU 점유율을 결정 짓는지 규명하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.336-337
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• 2011

The popularity of general purpose GPU（GPGPU）makes the CPU-GPGPU heterogeneous architecture normal. Therefore, tradeoff the usage of CPU and GPGPU becomes a way to improve performance of programs. In this work, we exploit the properties of the CPU-GPGPU heterogeneous architecture and use them to accelerate the content based chunking operation of deduplication. We built a prototype system which is able to coordinate CPU and GPGPU to chunk file and has been proven to have a better performance compared to using either CPU or GPGPU alone.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.27-33
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• 2009

사진트리는 지형 시각화를 위한 점진적인 메쉬 생성에 널리 사용되는 자료구조이다. 사진트리는 빠른 상세단계 선택과 효과적인 시각절두체 선별이 가능하다. 하지만 계층적인 자료구조이므로 CPU에서만 사용할 수 있고 그래픽 하드웨어의 랜더링 파이프라인에서는 활용할 수 없다. 따라서 기존의 사진트리 기반 지형 시각화 기법들은 GPU를 이용한 다른 시각화 방법들에 비하여 CPU 의존도가 크고 처리시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 정점증식을 이용하여 GPU만으로 지형을 렌더링 하는 방법을 소개한다. 이 방법은 기존의 CPU를 이용한 사진트리기반 방법들에 비하여 화질의 저하 없이 빠른 속도로 렌더링 할 수 있다.