• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권12호
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• pp.469-478
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• 2017

상호배제는 원래 다중처리기 시스템을 지원하는 운영체제의 경쟁상황 예방 이론에서 출발하였으나, 최근에는 다중코어처리기의 일반화로 그 적용범위가 급격하게 병렬처리 어플리케이션 영역으로 이동되었다. POSIX 스레드, WIN32 스레드, Java 스레드 등이 대표적인 병렬 처리 어플리케이션 개발환경인데, 이들은 각자 고유한 상호배제 메커니즘을 제공하고 있다. 이들 환경에서 성능에 매우 민감한 어플리케이션들은 코딩의 불편함 등 약간의 희생을 감수하더라도 상호배제를 위한 부담 경감을 필요로 할 수 있다. 이 연구에서는 두 스레드 사이에서 Dekker와 Peterson 알고리즘을 플랫폼별로 바쁜 대기와 처리기 양보 형태로 구현하여 각각의 고유 상호배제 메커니즘들과의 성능을 비교하고, 그 알고리즘들의 유용성을 평가한다. 분석 결과 POSIX 및 WIN32 스레드 환경에서 처리기 양보 형 Dekker 알고리즘이 최소 2배에서 최대 70배까지 우수한 것으로 나타나 이 알고리즘의 실용성이 충분한 것으로 확인되었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.216-223
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• 2013

서버의 성능 평가를 위해 확장 가능한 클라이언트를 생성한 후, UDP 프로토콜을 이용하여 서버로 패킷을 전송한다. 전송된 패킷 중에 네트워크 손실을 제외하고 실제적으로 서버에 전달된 패킷에 대한 응답을 TCP 프로토콜을 이용하여 클라이언트로 보내는 구조를 제안한다. 또한, POSIX Thread를 이용해 생성한 확장 가능한 클라이언트는 서버의 용량을 뛰어넘는 클라이언트의 수를 생성할 수 있다. 그러므로 기존의 방법에 비교하여 실제적으로 서버에 적용되는 트래픽를 이용하여 서버를 대한 성능평가를 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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• pp.759-761
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• 1999

본 논문에서는 동적 병렬 태스크를 추출하는 메커니즘을 공유 메모리 구조상에서 구현하는데 있어서 최적화 기법에 대해서 소개한다. 최대의 호환성을 고려하여 POSIX thread와 C언어를 사용하였는데 이에 따른 오버헤드를 여러 가지 구현 기법을 사용하여 줄이고자 노력하였다. 그리고 병렬 처리시 대부분의 계산은 각 처리기에서 순차 계산에 의해 이루어지므로 이 순차 계산시에 발생하는 오버헤드를 줄이는 것을 최우선으로 하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권2호
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• pp.249-258
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• 2002

처리기를 여러 개 장착한 다중처리기 시스템의 근본 목적은 적은 비용으로 많은 성능 향상을 얻자는 데에 있다. 그러나 다중처리기 시스템을 충분히 활용하기 위해서는 병렬처리를 지원하는 특별한 언어를 사용하거나 병렬성을 탐색하는 도구의 도움을 얻어야 하는 경우가 대부분이다. 일반적으로 알고리즘에서 병렬화에 적합한 대표적인 영역으로 루프와 재귀호출 등이 알려져 있다. 이 중 재귀호출은 특별한 도구나 언어의 지원 없이 개념적인 측면에서 비교적 쉽게 병렬화 시킬 수 있다. 그러나 재귀호출이 깊어지면 통제되지 않은 병렬성이 과도하게 높아져 오히려 수행불능 상태가 되고 만다. 본 논문은 POSIX스레드를 이용하여 재귀호출로 구성된 알고리즘을 병렬화시키는 과정에서 병렬성을 제어하는 방안을 제시한다. 이를 위하여 유닉스 시스템에서 프로세스와 스레드의 개념을 정립하고, 제안된 병렬성 제어 방안을 퀵 정렬에 적용한 결과를 실증적으로 분석하여 그 효용성을 검증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.160-162
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• 1998

본 논문은 실시간 운영체계인 ARX 의 독특한 메커니즘을 바탕으로 한 POSIX 의 thread library( Pthread library)의 구현에 대하여 다룬다. ARX Pthread library는 POSIX 1003.lc의 규약을 따르며 실시간 프로그램밍의 특성에 맞도록 이를 확장한 주기적인 thread, deadine handler등의 확장된 인터페이스를 제공한다. 이와 더불어 정확한 실시간 특성을 제공하기 위하여 사용자 수준 타이머의 관리도 제공하고 있다. 한편 ARX 의 핵심인 가살쓰레드와 개선된 스케줄링 이벤트 업콜 방식을 바탕으로 사용자 수준 쓰레드와 사용자 수준 스케줄러의 동기화를 제공하는 사용자 수준 동기화 도구를 구현하였다. 이러한 Pthread library를 사용한 응용프로그램의 timing anlysis의 결과는 ARX 의 뛰어난 실시간 처리 능력과 함께 다양한 실시간 응용 프로그램의 요구를 수용할 수 있음을 보여준다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권12호
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• pp.381-390
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• 2015

스마트폰과 같은 이동형 장치들은 계산 성능이나 메모리 크기, 배터리 전력량 등의 한계로 인해 엔터테인먼트 애플리케이션이 요구하는 상호작용성을 보장하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 상호작용이 필수적인 애플리케이션의 응답 속도를 개선할 수 있는 코드 수준 병렬화 방법론을 제안한다. 이 방법을 적용하면, 스마트폰 등에서 제공하는 멀티코어 아키텍쳐를 바탕으로 기존 애플리케이션의 모노코어 알고리즘을 복잡한 재설계 없이 코드 수준에서 병렬화 할 수 있다. 특히 플랫폼 독립적인 표준 쓰레드 라이브러리인 POSIX 쓰레드를 활용하면 안드로이드나 iOS등의 다양한 스마트폰 플랫폼에서 본 방법론을 적용할 수 있다. 이의 효과적인 응용 사례로서 수백만개의 원소를 처리하는 행렬 연산 함수를 병렬화 해보았고 실사용 환경에서 약 3배가량의 성능 향상을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
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• pp.414-418
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• 2007

멀티프로세서 환경에서 OpenMP는 MPI 에 비해 병렬 프로그래밍을 쉽게 할 수 있다는 장점을 가지고 있고, OpenMP는 표준이 없는 병렬 프로그래밍 세계에서 실질적인 표준으로써 인정받고 있다. OPenMP는 대상 플랫폼에 따라 OpenMP 구현을 다르게 해야 하기 때문에 새로운 프로세서가 등장하면 그에 맞는 OpenMP구현을 만들어야 한다. 이 논문에선 다중 프로세서 시스템-온-칩 시스템인 ARM11MPCore 시스템 위에 POSIX 쓰레드에 기반하여 OpenMP 환경을 구축하고 그 성능을 측정한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.1106-1120
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• 1997

본 연구에서는 POSIX 쓰레드(Pthreads)를 사용하여 구현한 새로운 SR 실행지원 시스템인 SR/RTS+를 제시한다. SR은 다중의 병행 제어 프리미티브를 이용해서 다양한 병행 프로그래밍 기법을 제공한다. 윈 SR 실행지원시스템이 자신의 고유한 쓰레드 경영 기법을 사용하였기 때문에 다른 컴퓨터 시스템에서 동작하기 위해서는 실행지원 시스템의 수정이 필요하다. 더우기 실행지원시스템의 실행 효율성은 이런 각각의 상이한 시스템에 연관되어 개별적으로 고려되어야 한다. 따라서 이식성을 증가시키고 실행 효 율성을 예측 가능하도록 하기 위해서 SR/RTS+를 하나의 POSIX프로세스내에서 다중의 실행의 쓰레드를 제공하는 Pthreaes(POSIX쓰레드)상에서 설계되었다. 또한 ,SR 컴파일러 Ptherads 인터페이스를 위한 코드를 적절히 생성하도록 수정되었다. SR/RTS+는 Florida Sate Univerisity에서 제공하는 Pthreads 라이브러리를 사용하여 Spare Workstation 상에서 개발되었으며, University of Arizona에서 제공하는 SR 검증 도구로 테스트하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.219-222
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• 2012

최근 얼굴검출에 관한 연구는 FPGA를 통한 H/W설계부터 DSP, GPU, ARM Core에 효율적인 S/W 설계까지 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 Multi-Core에 효과적인 얼굴검출 방법을 제안한다. 피부색을 통한 얼굴 후보를 추출하고 그 외의 배경 이미지는 삭제하여 연산처리를 빠르게 하였다. Viola-Jones가 제안한 얼굴검출 알고리즘을 POSIX Thread를 사용하여 병렬 처리하였고 그 성능을 단일 코어와 멀티코어에서 측정하였다. 단일 코어에서는 성능의 향상이 없었으나 멀티코어에서는 약 1.8배 속도가 향상되었고 검출 성공률은 기존과 동일하였다.