• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제24권1호
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• pp.39-78
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• 2020

In this paper, we propose a decoupled local discontinuous Galerkin method for solving the Klein-Gordon-Schrödinger (KGS) equations. The KGS equations is a model of the Yukawa interaction of complex scalar nucleons and real scalar mesons. The advantage of our scheme is that the computation of the nucleon and meson field is fully decoupled, so that it is especially suitable for parallel computing. We present the conservation property of our fully discrete scheme, including the energy and Hamiltonian conservation, and establish the optimal error estimate.

• 한국정밀공학회지
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• 제9권4호
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• pp.65-71
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• 1992

This paper develops an algorithm for efficiently computing the intersection points between rays and an object in a simulated radiograph. This algorithm allows interactive calculation of simulated radiographs for very complex parts. It needs a geometric model of a part which is approximated by a bounding surface made up of flat triangular polygons. Since rays have a point source, a perspective transformation is applied to convert the point source problem to one that has parallel rays. This permits to use a scan-line algorithm which utilizes the coherence of the grid of rays for the intersection calculations. The efficiency of the algorithm is shown by comparing compute time of the intersection calculations to a commercial software that computes each ray intersection independently.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.759-769
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• 2019

Since a surgery simulation should be able to represent the internal structure of the human body, it is advantageous to adopt volume based techniques rather than polygon based techniques. However, the volume based techniques induce large computation to deform heterogeneous volume datasets such as bones and muscles. In this study, we propose a new method to deform volume data using multi-core CPUs. By improving previous studies, the proposed method minimizes unnecessary propagation operations. Moreover, we propose an efficient task-partitioning method for volume deformation using multi-core CPUs. As a result, we can simulate the deformation of heterogeneous volume data at an interactive speed without special hardware.

• 스마트미디어저널
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• 제8권3호
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• pp.88-94
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• 2019

가축 질병 발생시 신속하게 대처를 하지 못할 경우 그 피해가 막대하기 때문에 가축 질병은 축산업에서 매우 중요한 이슈이다. 가축 질병 발생으로 인한 문제를 해결하기 위해서는 가축 질병상태를 조기에 진단하고 체계적이며 과학적인 가축 사양기술의 개발이 필요하지만 국내에는 이러한 기술에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 활용한 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 WSN과 어플리케이션을 통해 수집된 가축 및 축사관련 정보들을 데이터를 컬럼 지향 데이터베이스인 하둡 HBase를 이용하여 저장하고 관리하며, 맵리듀스 모델을 통한 병렬처리를 통해 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 서비스를 제공한다. 또한 REST 기반의 웹서비스 제공을 통해 사용자는 PC, 모바일 기기 등 다양한 플랫폼으로 서비스를 제공받을 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제41권3호
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• pp.128-137
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• 2020

Cardiac electrophysiology studies often use simulation to predict how cardiac will behave under various conditions. To observe the cardiac tissue movement, it needs to use the high--resolution heart mesh with a sophisticated and large number of nodes. The higher resolution mesh is, the more computation time is needed. To improve computation speed and performance, parallel processing using multi-core processes and network computing resources is performed. In this study, we compared the computational speeds of CPU parallelization and GPU parallelization in virtual heart simulation for efficiently calculating a series of ordinary differential equations (ODE) and partial differential equations (PDE) and determined the optimal CPU and GPU parallelization architecture. We used 2D tissue model and 3D ventricular model to compared the computation performance. Then, we measured the time required to the calculation of ODEs and PDEs, respectively. In conclusion, for the most efficient computation, using GPU parallelization rather than CPU parallelization can improve performance by 4.3 times and 2.3 times in calculations of ODEs and PDE, respectively. In CPU parallelization, it is best to use the number of processors just before the communication cost between each processor is incurred.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권7호
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• pp.431-438
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• 2023

전 세계적으로 연안침식 문제가 대두됨에 따라 많은 해안선이 지형변화를 겪고 있다. 기후변화 및 해안인구증가로 미루어 볼 때 그 현상은 가속화될 수 있으며, 이에 대응하기 위해 신속하게 지형변화를 모의할 수 있는 유사이송 예측모형 개발의 중요성이 강조된다. 본 연구에서는 GPU (Graphics Processing Unit)를 기반으로 한 유사이송 예측모형을 제안하였으며, GPU 병렬연산을 활용함으로써 기존의 CPU 기반모형 대비 더욱 개선된 속도로 지형변화를 모의할 수 있도록 모형이 개발되었다. 개발된 모형에 대해 수치모형 성능과 GPU 연산효율에 초점을 맞추어 분석을 수행하였다. 모형의 성능검증을 위해 Dam-break 수리실험에 대해 수치모의를 수행하였으며, 모의결과가 관측된 실험데이터와 잘 일치하는 것을 확인하였다. GPU 연산효율은 CPU 기반모형과 수치모의 연산시간을 비교하여 분석하였으며, 개발된 GPU 기반모형이 연산시간의 효율이 상당히 우수한 것으로 확인되었다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제18권6호
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• pp.399-406
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• 2013

This paper describes a new simulation technique for advection-diffusion phenomena over the sea surface using the lattice Boltzmann method (LBM), capable of predicting oil dispersion from tankers. The LBM is used to solve the pollutant transport problem within the framework of the ocean environment. The sea space is represented by the lattices, where each lattice has the information on oil transportation. Since dispersed oils (i.e., oil droplets) at sea are transported by convection due to waves, buoyancy, and turbulent diffusion, the conservation of mass and many physical oil transport rules were used in the prediction model. Since the LBM is modeled using the uniform lattices and simple rules, it can be easily accelerated by the parallel mechanism, for example, GPU-accelerated method. The proposed model using the LBM is used to simulate a simple pollution event with the oil pollutants of 10,000 kL. The simulation results indicate that the LBM method accelerated with the GPU is 6 times faster than that without the GPU.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.991-998
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• 2022

본 연구의 목적은 넓은 지역의 고해상도 홍수모의를 위해서 2차원 모형의 GPU (Graphics Processing Unit) 가속 모의기법을 개발하고 이에 대한 효과를 평가하는 것이다. 음해법을 적용하고 있는 정형 사각형 격자 기반의 2차원 모형인 G2D (Grid based 2-Dimensional land surface flood model) 모형에서 CUDA를 이용하여 GPU 가속 모의 기법을 개발하였다. 개발된 기법을 진주시 홍수모의에 적용하였다. 모의 도메인의 공간해상도는 10 m × 10 m이고, 계산되는 격자의 개수는 총 5,090,611개이다. 홍수모의는 2019년 10월 태풍 미탁에 의한 홍수 기간에 대해서 수행하였다. 강우레이더 자료를 생성항으로 적용하였으며, 남강댐 일류문 계측 방류량과 진주시(옥산교) 계측 유량을 경계조건으로 적용하였다. 연구결과 진주시 남강에서의 관측수위를 재현할 수 있는 광역 2차원 홍수 모형을 구축할 수 있었다. 또한 GPU 가속 기법의 적용 결과, CPU (Central Processing Unit)를 이용한 순차계산 및 병렬계산에 비해서 빠른 홍수모의가 가능하였다. 본 연구의 결과는 음해법을 적용하고 있는 2차원 범람모형의 GPU 가속 기법의 개발과 광역 지표면 홍수해석에 대한 연구에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권3호
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• pp.243-251
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• 2018

작물 생산량의 시 공간적 분석은 정책입안자와 이해관계자들에게 중요한 정보를 제공할 수 있으나, 이를 위해서는 공간적 기상자료를 처리하고 이에 맞추어 작물 모형을 구동할 수 있는 작업들이 필요하다. 이에 따라 DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer)을 기반으로 지역내 작물 생산성 자료를 생산할 수 있는 자동화 시스템을 개발하고자 하였다. 이 시스템은 전문적인 컴퓨터 프로그래머가 아니더라도 사용가능한 R과 shell script를 기반으로 개발되었다. 먼저, 격자형 기상자료의 각 격자에 해당하는 정보를 텍스트 형식의 기상 입력자료 형식으로 변환하는 기능을 가지는 모듈을 작성하였다. 다음으로 R 패키지를 사용하여 GIS자료 처리와 병렬 처리기능이 구현된 R script을 작성하였다. 또한, 작물 모델을 자동으로 구동하는 기능을 shell script를 사용하여 구현하였다. 사례 연구로, 미국 Illinois 주에서 콩의 최대 수량을 얻을 수 있는 재배관리 조건의 공간적인 분포를 파악하고자 하였다. 개발된 도구를 통해 AgMERRA 자료로부터 Illinois 주의 1981 - 2005년 까지의 기상입력자료를 생산하였다. 해당 지역에서 1개의 CPU 코어를 사용하여 1년간의 자료를 처리하기 위해 7.38 시간이 걸렸으나, 병렬처리를 통해 16개의 CPU 코어를 사용하였을 때 처리 시간이 크게 줄어, 35분만에 처리가 가능하였다. 이렇게 생산된 기상 입력자료들을 작물 모형 자동 구동 시스템에 활용하여 해당 지역에서의 최대 수량과, 최대 수량을 가지는 성숙군 및 파종일 지도를 작성할 수 있었다. 특히, 본 연구에서 개발된 도구는 DSSAT 모델뿐만 아니라 국내에서 사용되는 다른 작물모델들에게 적용될 수 있어 공간적 작물 생산성 평가에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권2호
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• pp.617-626
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• 2014

최근 들어 재난 발생으로 인한 재산 및 인명피해가 속출하고 있다. 이에 따라 국내 여러 분야에서 분야별 대응방안 모색을 위해 노력하고 있지만 대피매뉴얼 작성을 위한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 공단과 같은 산업지역에서 대규모 대피가 필요한 사고가 발생하였을 때, 대응방안에 따른 최적의 대피경로를 산정하는 모형을 개발하였다. 모형개발에는 Dijkstra 최단경로 알고리즘, 가능경로법, 유전자 알고리즘 및 파레토 최적해 산정 등을 통하여 모형을 개발하였고, 병렬처리를 통하여 연산시간을 단축시킬 수 있도록 하였다. 뿐만 아니라 개발된 모형을 가상네트워크에 대한 적용을 통해 타당성을 검증하였고, 구미 국가산업 1단지를 대상으로 적용하여 실제 지역을 대상으로 한 모형의 적용성을 검증하였다. 모형을 이용하여 목적함수별 최적경로를 산출한 결과, 최적경로 산출 이전보다 좋은 결과를 얻을 수 있어 타당성이 검증되었고, 실제 지역을 대상으로 연산한 결과를 통해 모형의 적용성도 검증되었다. 본 연구 결과는 재난을 대비한 대응목적별 대피매뉴얼의 작성뿐만 아니라, 재난 발생 시 대응차량의 진입경로 산정에도 도움이 될 것으로 판단된다.