Web consists of the grand virtual system which is made of all connected computers network. We can solve the huge problem which requires high quality in cost performance and powerful computing power to use a numerous idle state system on internet as process it parallel. However, we have to consider heterogeneous computing resources, accessibility, and reliability to carry out parallel system on global environment, not network but whole Internet. In this paper, We the WebImg system which has the power of web computing, and show the flexible task allocation strategy in heterogeneous hosts. Also, we evaluate its performance, moreover the proposed task allocation strategy supplies fault tolerance by controlling host situation at any time.
Kim Seong-Jo;Jeon Ho-Sang;Hong Seung-Pyo;Kim Hyon-Chang;Kim Han-Jip;Min Churl-K
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06a
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pp.43-45
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2006
Unlike RNA interference, whose usage is limited to eukaryotic cells, Peptide Nucleic Acid (PNA) technique is applicable to both eukaryotic and prokaryotic cells. PNA has been proven to be an effective agent for blocking gene expressions and has several advantages over other antisense techniques. Here we developed a parallel computing software that provides the ideal sequences to design PNA oligos to prevent any off-target effects. We applied a new approach in our location-finding algorithm that finds a target gene from the whole genome sequence. Message Passing Interface (MPI) was used to perform parallel computing in order to reduce the calculation time. The software will help biologists design more accurate and effective antisense PNA by minimizing the chance of off-target effects.
Kim, Hyejin;Kim, Seonghwan;Hong, Jiwoo;Cho, Haeseong
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.48
no.8
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pp.565-571
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2020
In this paper, precision and efficient nonlinear structural analysis for the aircraft wing-box model is developed. Herein, nonlinear shell element based on the co-rotational (CR) formulation is implemented. Then, parallel computing algorithm, the element-based partitioning technique is developed to accelerate the computational efficiency of the nonlinear structural analysis. Finally, computational performance, i.e., accuracy and efficiency, of the proposed analysis is evaluated by comparing with that of the existing commercial software.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.12
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pp.175-182
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2021
Deadlock is a situation in which two or more processes competing for resources are waiting for the others to finish, and neither ever does. There are two different forms of systems, multi-unit and single-unit resource systems. The difference is the number of instances (or units) of each type of resource. Deadlock problem can be modeled as a constrained combinatorial problem that seeks to find a possible scheduling for the processes through which the system can avoid entering a deadlock state. To solve deadlock problem, several algorithms and techniques have been introduced, but the use of metaheuristics is one of the powerful methods to solve it. Genetic algorithms have been effective in solving many optimization issues, including deadlock Problem. In this paper, an improved parallel framework of the genetic algorithm is introduced and adapted effectively and efficiently to deadlock problem. The proposed modified method is implemented in java and tested on a specific dataset. The experiment shows that proposed approach can produce optimal solutions in terms of burst time and the number of feasible solutions in each advanced generation. Further, the proposed approach enables all types of crossovers to work with high performance.
The objective of this paper is to implement parallel multi-layer ANN(Artificial Neural Network) simulator based on the mobile agent system which is executed in parallel in the virtual parallel distributed computing environment. The Multi-Layer Neural Network is classified by training session, training data layer, node, md weight in the parallelization-level. In this study, We have developed and evaluated the simulator with which it is feasible to parallel the ANN in the training session and training data parallelization because these have relatively few network traffic. In this results, we have verified that the performance of parallelization is high about 3.3 times in the training session and training data. The great significance of this paper is that the performance of ANN's execution on virtual parallel computer is similar to that of ANN's execution on existing super-computer. Therefore, we think that the virtual parallel computer can be considerably helpful in developing the neural network because it decreases the training time which needs extra-time.
Due to the continuing technical progress in the capabilities of modeling, simulation, and sensor devices, huge volume data with very high resolution are common. In scientific visualization, various interactive real-time techniques on high performance parallel computers to effectively render such large scale volume data sets have been proposed. In this paper, we present a mobile volume visualization system that consists of mobile clients, gateways, and parallel rendering servers. The mobile clients allow to explore the regions of interests adaptively in higher resolution level as well as specify rendering / viewing parameters interactively which are sent to parallel rendering server. The gateways play a role in managing requests / responses between mobile clients and parallel rendering servers for stable services. The parallel rendering servers visualize the specified sub-volume with rendering contexts from clients and then transfer the high quality final images back. This proposed system lets multi-users with PDA simultaneously share commonly interesting parts of huge volume, rendering contexts, and final images through CSCW(Computer Supported Cooperative Work) mode.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.33
no.8
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pp.34-41
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2005
A parallel computing technique was applied to large scale structure analysis or aerodynamic design and it is a essential element in reducing the huge computation time for large scale design problem. We can use a many computers for reducing the analysis time of multidisciplinary design optimization. But previous MDO frameworks can not support a parallel design process technique so still existing which calls an analysis program continuously. In this paper, We developed a MDO framework(MLR) which supports a parallel design process to solve sequential analysis call. Finally, three sample cases are presented to show the efficiency of design time using the suggested MDO framework.
This manuscript deals with a novel approach aimed at identifying multiple damaged sites in structural components through finite frequency changes. Natural frequencies, meant as a privileged set of modal data, are adopted along with a numerical model of the system. The adoption of finite changes efficiently allows challenging characteristic problems encountered in damage detection techniques such as unexpected comparison of possible shifted modes and the significance of modal data changes very often affected by experimental/environmental noise. The new procedure extends MDLAC and exploits parallel computing on modern multicore processors. Smart filters, aimed at reducing the potential damaged sites, are implemented in order to reduce the computational effort. Several use cases are presented in order to illustrate the potentiality of the new damage detection procedure.
Since the most program execution time is consumed in a loop structure, extracting parallelism from loop programs is critical for the taster program execution. In this paper, we proposed data dependency removal method for a single loop. The data dependency removal method can be applied to uniform and non-uniform data dependency distance in the single loop. Procedure calls parallelisms with only a single loop structure or procedure call most of other methods are concerned with the uniform code within the uniform data dependency distance. We also propose an algorithm, which can be applied to uniform, non-uniform, and complex data dependency distance among the multiple procedures. We compared our method with conventional methods using CRAY-T3E for the performance evaluation. The results show that the proposed algorithm is effective.
In this paper, FEM procedure is applied to the static and dynamic analyses of R/C structures. Simple R/C shell structure is solved by using FEM procedures and the experimental evaluations are performed to represent the applicability of FEM procedure to R/C structures. Also, R/C columns are analyzed numerically and experimentally. On the basis of these results, FEM procedures are applied to the R/C cooling tower structures assembled by huge R/C shell structure and a lot of discrete R/C columns. In this analysis, the parallel computing procedures are introduced into these analyses to reduce the computational effort. The dynamic performances of R/C cooling tower are also solved by the application of parallel computations as well. From the numerical analyses, the conventional FEM procedures combined with computational technologies enables us to design the huge R/C structures statically and dynamically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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