안전하고 정확한 항해를 위해 선박에서는 진북을 나타내는 자이로 콤파스와 자북을 가리키는 마그네틱 콤파스, 그 외에 GPS 등의 다양한 선박 전자장치들이 활용되고 있지만 이러한 장치들의 호환성 문제로 인해 전체 선박 시스템의 효율성 및 유지보수성이 크게 저하되고 있다. 본 논문에서는 이러한 호환성 문제를 해결하기 위해 선박 전자장치의 다양한 출력신호들을 동일한 하나의 표준 형식으로 변환해 주는 프로토콜 통합 시스템을 제안하였다. 시스템 설계 시 다수의 장치들로부터 입력되는 신호들을 동시에 처리하기 위하여 Multi-threading 기법을 적용하였으며, 실험을 통해 이를 통한 데이터 처리 성능 향상을 확인하였다.
최근 많은 프로세서 제작업체들이 프로세서의 효율을 높이기 위한 방법으로 독립적인 쓰레드들을 한 프로세서 사이클에 동시에 실행시킬 수 있는 동시다중 쓰레딩 기술을 구현하고 있으며 그 예의 하나가 하이퍼쓰레딩이다. 물리 프로세서 안에 여러 개의 논리 프로세서를 가질 수있는 하이퍼쓰레딩 기술은 기존의 여러 개의 독립적인 프로세서들을 갖춘 멀티 프로세싱 환경과는 차이가 있으며, 하이퍼쓰레딩 환경에 알맞은 특정한 작업 할당 방법이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 하이퍼쓰레딩 기술에 적합한 스케줄링 알고리즘을 제안하고 그 성능을 다양한 방법으로 측정해 봄으로서 하이퍼쓰레딩 시스템을 올바르게 인식하고 적절하게 관리하여 효율적인 성능을 기대할 수 있게 되었다.
Task-based programming is becoming the state-of-the-art method of choice for extracting the desired performance from multi-core chips. It expresses a program in terms of lightweight logical tasks rather than heavyweight threads. Intel Threading Building Blocks (TBB) is a task-based parallel programming paradigm for multi-core processors. The performance gain of this paradigm depends to a great extent on the efficiency of its parallel constructs. The parallel overheads incurred by parallel constructs determine the ability for creating large-scale parallel programs, especially in the case of fine-grain parallelism. This paper presents a study of TBB parallelization overheads. For this purpose, a TBB micro-benchmarks suite called TBBench has been developed. We use TBBench to evaluate the parallelization overheads of TBB on different multi-core machines and different compilers. We report in detail in this paper on the relative overheads and analyze the running results.
GPU를 탑재한 여러 대의 PC를 클러스터(서버-클라이언트 구조)로 구성함으로써 고해상도 디지털 홀로그램을 고속으로 생성할 수 있다. 그러나, 비디오 홀로그램의 경우, PC 사이의 데이터 전송 시간이 프레임 수에 비례하여 선형적으로 증가하기 때문에 비디오 홀로그램을 고속 생성하는 데 있어 큰 걸림돌이 된다. 본 논문에서는 이러한 데이터 전송 시간의 증가를 해결하기 위해 멀티쓰레드를 활용하는 방법을 제안한다. 기본적으로 각 클라이언트 PC에서의 홀로그램 생성은 서버로부터 광원 정보 획득, GPU를 이용한 CGH 연산, 서버로의 결과 전송의 과정으로 이루어지는데, 각 과정을 순차적으로 하지 않고 멀티쓰레딩을 통해 병렬로 수행함으로써 전체 홀로그램 생성 시간에서 데이터 전송 시간의 비율을 크게 줄일 수 있다. 실험을 통해, 150 프레임을 가지는 고해상도 비디오 홀로그램을 생성하는 시간을 약 30% 줄일 수 있음을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권10호
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pp.2479-2496
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2013
Increasing demand for Full High-Definition (FHD) video and Ultra High-Definition (UHD) video services has led to active research on high speed video processing. Widespread deployment of multi-core systems has accelerated studies on high resolution video processing based on parallelization of multimedia software. Even if parallelization of a specific decoding step may improve decoding performance partially, such partial parallelization may not result in sufficient performance improvement. Particularly, entropy decoding has often been considered separately from other decoding steps since the entropy decoding step could not be parallelized easily. In this paper, we propose a parallelization technique called Integrated Multi-Threaded Parallelization (IMTP) which takes parallelization of the entropy decoding step, with other decoding steps, into consideration in an integrated fashion. We used the Simultaneous Multi-Threading (SMT) technique with appropriate thread scheduling techniques to achieve the best performance for the entire decoding step. The speedup of the proposed IMTP method is up to 3.35 times faster with respect to the entire decoding time over a conventional decoding technique for H.264/AVC videos.
해상 선박의 안전을 위해 해저의 객체 및 장애물의 정확한 탐지를 위해 해저환경에서 감쇠현상이 비교적 적은 음파 기반의 소나가 널리 활용된다. 그러나 기존의 소나 영상 시뮬레이션은 고해상도의 영상, 잡음 처리, 해저지형과 객체 데이터 등의 방대한 데이터 처리로 인해 물체 탐지 및 식별을 위한 처리속도와 비용이 크게 증가한다. 이러한 문제를 최소화하기 위해서 해저지형, 객체 생성과 잡음 처리 모델을 Multi-Threading, SIMD 등 병렬처리를 적용하여 처리속도를 최적화 한다. 본 논문에서는 혼합된 병렬처리 방법을 적용하여 소나를 기반으로 해저 환경 시뮬레이션을 위한 모의 신호를 생성하는 성능을 향상시킨다. 병렬처리로 인해 개선된 성능을 순차처리에 따른 속도와 실험적으로 비교한다.
현실적으로 무선 네트워크의 정확한 성능 평가를 위해서는 다수의 노드들을 실제 네트워크 환경에 적용하여 노드들 간의 전송 데이터를 실시간으로 수집하여야 하는 어려움이 있다. 이러한 이유에서 공간 및 시간적인 제약사항을 극복함과 동시에 매체접근기법, 라우팅기법, 노드배치알고리즘 등과 같은 최적의 설계 방법을 찾기 위한 분석 도구가 필수적으로 요구된다. 이에 본 논문에서는 무선 네트워크 시스템을 효과적으로 시뮬레이션하기 위하여 멀티쓰레딩(multi-threading)기법을 응용한 시뮬레이션 도구의 구조와 설계방안을 제시하고 이를 구현하였다. 최종적으로 범용 네트워크 시뮬레이터인 NS2 무선 네트워크 모델에서 일반적으로 사용되는 무선 네트워크 환경 파라미터들을 구현된 시뮬레이터에 동일하게 적용하여 시뮬레이션을 수행하고 이를 비교함으로써 제안된 시뮬레이터의 유용성을 입증한다.
깊이지도를 구하는 방법 중 많이 사용되어지는 방법으로 줄무늬 패턴을 이용하는 방법이 존재한다. 이 방법은 프로젝터-카메라 시스템(Pro-Cam System)을 이용하며 프로젝터로 조사한 패턴을 카메라로 촬영하여 원래의 패턴과 촬영된 패턴간의 기하학적인 관계를 구하여 깊이지도를 구하는 방법이다. 본 논문에서는 이와 같이 구조광을 이용하는 깊이지도 획득 시스템에서 효과적으로 멀티 쓰레드를 사용하여 실시간 처리하는 것을 제안한다. 일반적으로 자주 사용되는 멀티 쓰레딩에는 CPU의 쓰레드를 이용하는 OpenMP와 GPU의 쓰레드를 이용하는 CUDA가 있다. 이 두 가지 기법은 수행하는데 차이점이 존재하기 때문에 상황에 따라 OpenMP가 더 좋은 효율을 보이는 부분이 있고 CUDA가 더 좋은 효율을 보이는 부분이 있다. 따라서 본 논문에서는 이 두 가지에 대해서 각 부분의 특성에 맞게 더 좋은 효율을 보이는 멀티 쓰레드를 적용하였다. 결과적으로 제안된 방법은 $1280{\times}800$의 영상에 대해 25fps 이상의 깊이지도를 획득할 수 있었다.
The demand for mass calculation of offsite consequence analysis to conduct exhaustive single-unit or multi-unit Level 3 PSA is increasing. In order to perform efficient offsite consequence analyses, the Korea Atomic Energy Research Institute is conducting model optimization studies to minimize the analysis time while maintaining the accuracy of the results. A previous study developed a model optimization method using efficient plume segmentation and verified its effectiveness. In this study, we investigated the possibility of optimizing the model through particle size distribution setting by checking the reduction in analysis time and deviation of the results. Our findings indicate that particle size distribution setting affects the results, but its effect on analysis time is insignificant. Therefore, it is advantageous to set the particle size distribution as fine as possible. Furthermore, we evaluated the effect of multithreading and confirmed its efficiency. Future optimization studies should be conducted on various input factors of offsite consequence analysis, such as spatial grid settings.
하드웨어의 성능이 향상됨에 따라 멀티태스킹 방식으로 병행 처리하는 연구가 다양하게 진행되고 있다. 프로그램 개발 단계에서 프로그램을 수정할 경우, 전체 프로그램을 다시 평가하는 대신 수정한 부분과 그 부분에 영향 받는 부분만을 다시 평가하는 방법이 점진 평가인데, 여러 프로세서에서 병렬로 처리하는 대신 자바언어의 멀티쓰레딩 기능을 활용하여 점진 평가의 효율성을 증대시키는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 의미 구조에 직접적으로 영향을 주는 변수의 값을 나타내는 속성을 중심으로 종속성을 표시하여 객체 지향언어인 자바 언어에서 병행 점진 평가를 동시에 효율적으로 수행할 수 있는 병행 점진 평가 알고리즘을 제시하고 그 알고리즘의 정확성을 증명한다. 실험을 통해 병행 점진 평가 방법의 효율성을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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