• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제3권2호
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• pp.84-89
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• 2005

Goal of this study is to implement 3-dimensional underwater appearance graphical display, fishery measured information display, sonar data representation and display, and 3-dimensional underwater appearance animation based on coefficient data of chaos behavior and fishing modeling of fishing gears from PC cluster system. In order to accomplish the goals of this study, it is essential to compose user interfacing and realistic description of image scenes in the towing-net fishery simulator, and techniques to describe sand cloud effects under water using particle systems are necessary. In this study, we implemented graphical representations and animations of the simulator by using OpenGL together with C routines.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 2005년도 춘계학술발표회
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• pp.813-814
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• 2005

• 대한공간정보학회지
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• 제7권2호
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• pp.123-132
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• 1999

컴퓨팅 알고리즘의 병렬화는 계산량 및 데이터의 증가와 더불어 필요성이 꾸준히 제기되어 왔다. 그러나 병렬처리에 사용되는 컴퓨터는 1990년대 중반까지 주로 슈퍼컴퓨터로서 가격, 사용법 등 일반인이 쉽게 접근하지 못할 요소가 많았다. 1990년대 후반에 병렬 처리를 위한 PC-cluster라는 새로운 개념이 나타나게 되었고, 아직 설치와 사용법에서 개선될 여지가 많이 있음에도 불구하고 값싼 비용으로 고성능의 계산 능력을 원하는 일반 사용자에게 PC-cluster는 가장 뛰어난 대안으로 떠오르고 있다. GIS 데이터의 매핑은 축척변환(scale), 벡터에서 레스터로의 변환, DXF 자료구조에서 내부 자료구조로의 변환, 두 지역이 연결되었을 때 가장자리 데이터의 보정, 개체선택, Join, Cut의 처리 등 병렬 처리에 적합한 여러 가지 특성을 가지고 있다. 따라서 이들을 K-clustering으로 구현할 경우 값싼 비용으로 실시간 처리를 할 수 있어 성능과 비용의 모든 면에서 만족할 만한 결과를 얻을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 병렬처리 및 PC-clustring, 그리고 이들을 이용하기 위한 라이브러리 및 도구에 대한 소개와, 이들이 매핑에 어떻게 적용시킬 수 있는 가를 살펴보았다. 또한 매핑의 여러 기능을 위한 병렬 프로그램을 개발하였고, 실험 결과 노드의 수에 따라 모든 기능에서 성능이 거의 선형적으로 향상됨을 보여주고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.763-765
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• 2005

볼륨 렌더링은 3차원이나 그 이상의 차원의 볼륨 데이터에서 의미있는 정보를 추출해 내어 직관적으로 표출하는 가시화 기법을 말하며 의료영상 기상학, 유체역학 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 한편, 최근 PC 하드웨어의 급격한 발전으로 과거에는 슈퍼컴퓨터에서나 가능했던 대용량 볼륨 데이터의 가시화가 일반 PC 환경에서도 가능하게 되었다. PC 그래픽스 하드웨어의 꼭지점 및 픽셀 세이더의 수치 계산에 최적화된 벡터 연산으로 빠른 볼륨 가시화를 가능하게 한 것이다. 그러나 그래픽스 하드웨어의 메모리 용량의 한계로 대용량의 볼륨 데이터를 빠르게 가시화하는 것은 지금까지 어려운 문제로 남아있다. 본 논문에서는 한국과학기술정보연구원에서 제작한 대용량의 인체영상 데이터인 Visible Korean Human 데이터를 여러 개의 그래픽스 하드웨어 메모리에 분산시키고 이를 꼭지점 및 픽셀 쉐이더를 이용하여 빠르게 가시화하여 고해상도의 이미지를 얻고자 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.160-162
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• 1999

대용량의 정보를 다루는 정보검색 시스템은 정보 처리 과정에서 디스크 접근 시간이 큰 오버헤드로 작용한다. 본 논문에서는 단일 기계에서 작동하는 정보검색 시스템이 가지는 이러한 문제점을 해결하기 위해 PC 클러스터 기반 정보검색 시스템을 구현하였다. 색인어 간의 동시 등장 빈도 정보를 이용한 Greedy De-clustering 알고리즘으로 클러스터에 색인어 역파일을 병렬 분산하여 저장하고, SCI 기반의 효율적인 통신 시스템을 구축하여 클러스터 노드간의 통신이 원활하게 하였다. 따라서 사용자 질의어를 처리할 때 질의어별로 가져오는 색인어 역파일의 디스크 접근 시간이 감소하는 효과를 얻을 수 있었으며, 기존의 단일 기계에서 수행되는 정보 검색 시스템보다 수행속도가 2.3배 빠른 시스템을 구현하였음을 실험을 통해 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.158-161
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• 2005

본 논문에서는 해집단을 다음세대로 진화시킬 때, 유전알고리즘과 진화전략을 동시에 사용하고, 적합도에 따라 복제하는 과정에서 유전알고리즘과 진화전략이 적용될 해집단의 비율이 적응적으로 변경되는 적응진화 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안한 알고리즘을 실시간 적용하기 위해 PC 클러스터 시스템으로 병렬처리하여 최적해 탐색 성능 및 탐색속도를 개선하였다. 제안한 알고리즘을 실 배전계통 고장복구 문제에 적용해 본 결과, 유전 알고리즘 또는 진화전략을 단독으로 사용한 경우보다 제안한 방법이 더 빠른 시간내에 우수한 최적해를 탐색하였고, 병렬 연산의 수행 노드수 증가에 따라 최적해 탐색성능은 유지하면서 최적해 탐색시간을 상당히 단축시킴을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.162-165
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• 2005

본 논문에서는 해집단을 다음세대로 진화시킬 때, 유전알고리즘과 진화전략을 동시에 사용하고, 적합도에 따라 복제하는 과정에서 유전알고리즘과 진화전략이 적용될 해집단의 비율이 적응적으로 변경되는 적응진화 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안한 알고리즘을 실시간 적용하기 위해 PC 클러스터 시스템으로 병렬처리하여 최적해 탐색 성능 및 탐색속도를 개선하였다. 제안한 알고리즘을 참고문헌의 배전계통 재구성 문제에 적용해본 결과, 유전 알고리즘 또는 진화전략을 단독으로 사용한 경우보다 제안한 방법이 더 빠른 시간내에 우수한 최적해를 탐색하였고, 병렬 연산의 수행 노드수 증가에 따라 최적해 탐색성능은 유지하면서 최적해 탐색 시간을 상당히 단축시킴을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.110-112
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• 2003

본 논문에서는 확률적인 전역 최적화 알고리즘인 유전 알고리즘과 경험적인 최적화 알고리즘인 타부 탐색법을 병렬화함으로써 최적해 탐색성능 및 탐색속도를 개선하는 방안을 개발하였다. 배전계통의 주변압기에서 고장이 발생한 경우에는 여러 정전구역에 대한 복구문제가 되어 매우 복잡하고 많은 연산량을 수반한다. 따라서 제안한 고장복구 알고리즘은 PC 클러스트링을 이용하여 각 프로세서별로 유전 알고리즘 또는 타부 탐색법을 사용하여 최적해를 탐색한 후 일정 기간 이후에 해를 교환함으로써 배전계통에서의 주변압기 고장발생시 최적해 탐색에 소요되는 시간을 단축하였으며 고장복구 지원시스템의 성능개선을 도모하였다. 제안한 알고리즘의 유용성을 입증하기 위하여 한전의 실 배전계통 주변압기 고장복구 문제에 적용함으로써 제안한 알고리즘이 해의 탐색속도 및 해의 성능면에서 우수함을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1265-1267
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• 2015

최근 IoT 기술의 등장으로 저전력 소형 컴퓨터인 라즈베리파이 클러스터가 IoT 데이터 처리를 위해 사용되고 있다. IoT 기술이 발전하면서 다양한 데이터가 생성되고 있으며 IoT 환경에서도 빅데이터 처리가 요구되고 있다. 빅데이터 처리 프레임워크에는 일반적으로 하둡이 사용되고 있으며 이를 대체하는 솔루션으로 Apache Spark가 등장했다. 본 논문에서는 PC와 라즈베리파이 클러스터에서의 성능을 Apache Spark를 통해 비교하였다. 본 실험을 위해 Yelp 데이터를 사용하며 데이터 로드 시간과 Spark SQL을 이용한 데이터 처리 시간을 통해 성능을 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.710-711
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• 2015

IT 산업의 발전에 따라 생성되는 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 빅 데이터는 여러 대의 컴퓨터로 구성한 하둡 클러스터를 이용하면 상당히 빠른 속도로 처리할 수 있으나, 일반적으로 하둡 클러스터를 구성하기 위해 많은 비용과 공간이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 저가의 미니 PC로 하둡 클러스터를 구성하여 비용 및 공간적 문제점을 해결하고, 구축한 하둡 클러스터를 이용한 트렌드 분석 서비스를 제안하였다. 실험 결과 미니 PC로 이루어진 하둡 클러스터가 고가의 서버보다 트랜드 분석에 더 좋은 처리 성능을 보였다.