• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.296-296
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• 2017

본 연구에서는 대규모 유역에서 발생하는 침수 현상을 모의하기 위한 강력하고 정확하며 연산효율이 뛰어난 수치해석 모형을 개발하는 데 있다. 개발된 모형은 확산파 모형을 기본으로 하였고 다수의 코어를 동시적으로 해석하는 병렬연산 기법을 부가하였다. 홍수로 인한 대규모 유역에서의 침수해석은 오랜 시간의 연산 비용을 필요로 한다. 특히 수치화된 지형정보의 이용이나 고정밀 사진 측량 등의 방법을 이용하여 정밀하고 넓은 유역의 디지털 지형자료를 이용한 2 차원 침수해석은 연산 연산의 문제를 더욱 어렵게 할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 제내지나 하류 유역에 발생하는 홍수로 발생된 빠른 침수모의를 위해 병렬화된 침수 해석 모형을 이용하여 병렬 해석 모형의 적용성을 검토하고자 하였다. 연구를 위해 MPI 및 OpenMP 기법을 이용하여 2 차원 침수해석 프로그램의 원시코드를 개선하고 실제 제내지 및 실제 댐 하류유역에 적용하였다. 개발된 모형은 실제 제내지에 적용한 결과를 MPI, OpenMP 병렬해석 기법과 기존의 순차적 모형의 결과를 비교하였다. 모형들의 결과를 제내지의 침수양상, 침수 속도벡터의 방향 및 크기 등의 계산 결과 순차적 모형, MPI 및 OpenMP 모형과의 비교하여 연산 시간은 병렬 해석 모형이 우월함을 보였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.38 no.1
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• pp.71-79
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• 2014

A parallelization of the bi-conjugate gradient solver for the pressure equation of the CUPID (component unstructured program for interfacial dynamics) code, which was developed for analyzing the components of a pressurized water-cooled reactor, was studied in a symmetric multi-processing system. The parallel performance was investigated for three typical parallel programming models (MPI, OpenMP, Hybrid) by solving incompressible backward-facing step flow at various grid resolutions. It was confirmed that parallel performance was low when problem size was small or the memory requirement for each thread was considerably higher than the cache memory. Furthermore, it was shown that MPI was better than OpenMP regardless of the problem size, and Hybrid was the best when the number of threads was relatively small.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.16 no.6
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• pp.1009-1017
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• 2011

Fast generation of digital hologram is of importance for real-time holography broadcasting. In this paper, we propose such a method that parallelizes the Computer-Generated Holography (CGH) algorithm for digital hologram generation and make it faster using Multi Graphic Processing Unit (Multi-GPU) with help of the Compute Unified Device Architecture (CUDA) and the Open Multi-Processing (OpenMP). In addition, we propose optimization methods such as fixation variable, vectorization, and loop unrolling for making the CGH algorithm much faster. Experimental results show that our method is about 9,700 times faster than a CPU-based one.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.601-603
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• 2002

공유메모리 병렬프로그램에서 경합은 프로그램의 비결정적인 수행을 초래하므로 디버깅을 위해서 반드시 탐지되어져야 한다. 경합을 수행 중에 디버깅하기 위한 기존의 도구들은 경합탐지 엔진과 시각화 엔진으로 구성된 경합디버깅 엔진을 특정 프로그램 모델에 의존적으로 적용하여 경합디버깅 환경을 구성한다. 이러한 도구들은 프로그램 모델의 변경 시에 경합디버깅 환경이 최적의 경합 디버깅 엔진으로 구성되지 못한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 OpenMP 병렬프로그랭에서 각 프로그램 모델에 따라 효과성, 효율성, 확장성 등을 고려한 경합탐지 엔진과 추상성을 고려한 시각화 엔진으로 경합디버깅 환경을 자동으로 생성하는 도구를 제안한다. 이 도구는 디버깅 대상이 되는 프로그램의 모델에 최적인 경합디버깅 엔진을 적용하므로 경합탐지 목적에 부합하는 최적의 성능과 효과적인 시각화를 제공한다. 따라서, 본 도구는 디버깅 환경을 생성하기 위한 부담을 줄여서 효과적인 디버깅을 할 수 있게 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.223-226
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• 2015

최근 클라우드를 지원하는 Xen 가상화 환경에서 HPC를 구현하는 서비스의 수가 증가하고 있다. 따라서 SMP기반의 병렬컴퓨팅 구현을 위한 표준 라이브러리인 OpenMP 연산효율의 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 Xen 가상화 기반 OpenMP 환경에서 CPU Pinning 적용 여부에 따라 다양한 태스크 스케줄링의 성능 변화를 측정하기 위한 실험을 수행하였다. 실험결과, CPU Pinning을 적용했을 시정적 스케줄링은 3.7%, 동적 스케줄링은 3.4%, 태스크 지시자 스케줄링은 3.8%의 성능 향상을 보였다. 이러한 결과는 Xen 가상화 환경에서 효율적인 병렬 컴퓨팅 기법 설계를 위한 방향을 제시한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38C no.6
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• pp.521-530
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• 2013

This paper proposes a task parallelism system (BioMP) to improve applications' execution time of multicore based mobile device. When application developers append the functions of parallel specification into the existing software, our proposed system supports the parallel processing of threads as well as a compatibility. BioMP improves the software in order that an existing large-scale source can recognize the multicore architecture. From our experiment, our idea improved the execution time of application until about 64% against the existing system in multicore environment based on quad core. In addition, BioMP does not require any additional modification of a mobile platform because BioMP is independent component. Consequently, when application developers release multicore-aware applications into the application store, users can immediately run without any modification of the mobile device.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.3
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• pp.549-557
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• 2016

It is important for effective visualization to summarize not only a large amount of debugging information but also the mental models of abstract ideas. This paper presents an abstract visualization tool which provides effective visualization of thread structure and race information for OpenMP programs with critical sections and nested parallelism, using a partial order execution graph which captures logical concurrency among threads. This tool is supported by an on-the-fly trace-filtering technique to reduce space complexity of visualization information, and a graph abstraction technique to reduce visual complexity of nested parallelism and critical sections in the filtered trace. The graph abstraction of partial-order relation and race information is effective for understanding program execution and detecting to eliminate races, because the user can examine control flow of program and locations of races in a structural fashion.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.453-456
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• 2012

최근 멀티코어 프로세서의 사용이 증가함에 따라 영상처리나 대용량 처리가 필요한 기술과 같은 다양한 분야에 OpenMP, SIMD 등과 같은 다양한 병렬화 기법들이 적용되고 있다. 특히, 영상처리 분야에서 Full-HD, UHD, 3D TV 등과 같이 높은 복잡도를 갖는 컨텐츠들의 수요가 높아짐에 따라 기존의 싱글코어 기반의 코덱에 병렬화를 적용하는 여러가지 기법들이 제안되어왔다. 본 논문은 기존의 OpenMP와 SIMD와 같은 병렬처리 기법을 H.264/AVC 코덱의 참조 소프트웨어 JM 18.2의 디코더에 적용함으로써 Full-HD영상을 실시간으로 디코딩하는 기법을 제안한다. 실험결과는 평균 38.338 fps의 프레임 율을 보이며 병렬처리시 평균 2배 이상 프레임 율이 증가함으로써 Full-HD 영상의 실시간 처리가 가능하다는 것을 보여준다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.35 no.3
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• pp.187-194
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• 2017

The present study introduces a method to parallelize k-means clustering algorithm for fast unsupervised classification of large satellite imagery. Known as a representative algorithm for unsupervised classification, k-means clustering is usually applied to a preprocessing step before supervised classification, but can show the evident advantages of parallel processing due to its high computational intensity and less human intervention. Parallel processing codes are developed by using multi-threading based on OpenMP. In experiments, a PC of 8 multi-core integrated CPU is involved. A 7 band and 30m resolution image from LANDSAT 8 OLI and a 8 band and 10m resolution image from Sentinel-2A are tested. Parallel processing has shown 6 time faster speed than sequential processing when using 10 classes. To check the consistency of parallel and sequential processing, centers, numbers of classified pixels of classes, classified images are mutually compared, resulting in the same results. The present study is meaningful because it has proved that performance of large satellite processing can be significantly improved by using parallel processing. And it is also revealed that it easy to implement parallel processing by using multi-threading based on OpenMP but it should be carefully designed to control the occurrence of false sharing.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.607-610
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• 2007

In this paper, proposes the monitoring system it will be able to trace the executed of each threads in OpenMP based a parallel program. The monitoring system of existing in uses each threads label information and the analysis technique which uses the access-history was most. This has the problem which raises the time and space complexity which is caused by with massive information creation. In this paper, only the thread which includes interest information it creates tracking information with the target. And it provides information which is intuitive to the user it provides the visualization system for to a same time. The visualization model is composed the images-information of a base. This does to be it will be able to understandable a program execute situation using an image processing technique. Therefore, this paper provides the parallel program an effective debugging environment.