This paper proposes a new online calibration algorithm for the array antenna system. As you know, the several previous calibration methods for the mutual coupling did not estimate but measure mutual coupling effect at the real or test-bed system directly. Therefore we suggest some idea to compensate the calibration errors due to mutual coupling effect and mismatch in cables and electronic modules without the off-line calibration. In this work, we can calibrate the array antenna system under the operation of the system using Independent Component Analysis(ICA). This is what is called an online calibration. As you know, the ICA method has permutation and scaling problems. However, we solve problems of the ICA method and apply it to the calibration of an array antenna. The method simultaneously estimates the DOA(Direction of Arrival) of the signals, and calibrates the array for that specific angle. The proposed algorithm is evaluated by computer simulation and its behavior is illustrated by a numerical example.
이종의 고성능 컴퓨팅 시스템은 최근 다양한 분야의 계산과학 시뮬레이션 처리 도구로 큰 각광을 받고 있다. 그러나 고성능 컴퓨팅 자원에 대한 활용 방법이 콘솔 기반으로 제공되기 때문에 컴퓨팅 자원에 대한 접근성과 활용성이 크게 떨어진다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 웹 기반의 이종 계산 자원 및 시뮬레이션 작업 관리 프로그램 개발에 대해 기술한다. 제안한 계산과학 시뮬레이션 관리 프로그램은 물리 가상 계산 자원 제어뿐만 아니라 사용자 인증, 데이터 관리, 시뮬레이션 작업 관리 등의 기능을 제공하며, 모듈식 플러그인 구조 설계를 통해 고도의 확장성을 가진다. 다분야 계산과학공학 교육 및 생명의료분야 적용 사례를 통해 그 우수성을 확인한다.
최근, 슈퍼컴퓨터 시스템은 교육, 의료, 국방 등은 물론 계산과학 시뮬레이션까지 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히, 슈퍼컴퓨터, 클라우드 등 이종의 계산 자원을 연동하는 시뮬레이션 환경은 시간, 공간적 한계를 극복하는 차세대 연구 환경으로서 다양한 응용 분야에서 큰 각광을 받고 있다. 그러나 기존의 이종 슈퍼컴퓨팅 환경은 API(Application Programming Interface)의 부재로 터미널 접근을 통해 계산 작업을 수행하는 단조로운 형태를 띠고 있으며, 이는 이종 컴퓨팅 자원의 접근성 및 활용성을 저해하는 주요 요소이다. 이러한 문제점을 해결하고, 슈퍼컴퓨팅 서비스의 다양성을 확보하기 위해, 본 논문에서는 계산과학 시뮬레이션을 위한 웹 기반 HPC (High Performance Computing) 작업 관리 프레임워크의 설계 및 구현에 대해 기술한다. 제안한 프레임워크는 슈퍼컴퓨터, 클라우드, 그리드 등의 다양한 이기종 자원을 활용하여 시뮬레이션 계산 작업을 수행할 수 있도록 플러그-인 기반 표준 인터페이스 및 번들 플러그-인을 제공하며, 플러그-인 관리자를 통해 손쉽게 자원 확장이 가능하다. 또한 시뮬레이션 작업의 생성, 제출, 제어, 상태 모니터링 등의 전주기적인 작업 라이프사이클 관리를 위해 HTTP 표준 방식의 RESTful endpoints들을 제공한다.
Cyberinfrastructure is a research infrastructure that provides an environment in which research communities can get access to distributed resources and collaborate at unprecedented levels of computation, storage, and network capacity. The Worldwide LHC Computing Grid (WLCG) is a global collaborative project of computing or data centers that enables access to scientific data generated by the Large Hadron Collider (LHC) experiments at CERN. This case study analyzes the WLCG as a model of cyberinfrastructure in research collaboration. WLCG provides a useful case of how cyberinfrastructure can work in providing an infrastructure for collaborative researches under data-intensive paradigm. Cyberinfrastructure plays the critical role of facilitating collaboration of diverse and widely separated communities of researchers. Data-intensive science requires new strategies for research support and significant development of cyberinfrastructure. The sustainability of WLCG depends on the resources of partner organizations and virtual organizations at international levels, essential for research collaboration.
Identifying prestigious interdisciplinary journals is very significant for researchers. By publishing research works in prestigious journals, researchers can better propagate their works and get spotlights. Even though the quality of a papers is not represented by the journal that published the paper, it is a general concern of researchers that how to identify a set of good journals to submit their papers. Nature and Science are the two journals that have been considering as the two top interdisciplinary journals worldwide. In this paper, we propose a method for identifying journals that have the potential to become the next Nature and Science through topological analysis of interdisciplinary scientific journals.
한국전산유체공학회 2003년도 The Fifth Asian Computational Fluid Dynamics Conference
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pp.29-32
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2003
It is shown that using the unified coordiantes of Hui et al.[1 - 4], one can now compute fluid flow without prior grid generation. This represents a great saving of computing time.
본 연구에서는 대규모 과학계산 컴퓨팅센터를 위한 모바일 모니터링 기술을 개발하였다. 일반적으로 대규모 과학계산 컴퓨팅센터에는 수많은 노드들이 존재하는데, 각 노드에서 생성되는 시스템 자원정보를 최상위 계층에서 모두 모니터링 하는 방법은 오버헤드가 크고 확장성(scalability)에 제약이 있다. 따라서, 본 연구에서는 각 계층간 정보를 요약(summarizing) 전달함에 의하여 확장성을 향상한 모니터링 기술을 제안하고 프로토타입 시스템을 구현한다. 또한, 모바일 스마트 기기에서 활용할 수 있는 HTML5 기술을 활용한 모바일 모니터링 시스템 기술을 소개한다.
클라우드 컴퓨팅은 유연한 사용 및 제반 비용 절감 등을 이점으로 다양한 분야에서 그 사용 범위를 넓혀가고 있다. 최근, 과학기술연구 분야에서도 연구 인프라 구축 및 운영의 어려움을 해결하기 위한 한 방법으로서 클라우드 컴퓨팅의 적용이 시도되고 있다. 특히, 과학기술 연구 분야는 대용량 실험데이터의 확보 및 결과데이터 공유 등 네트워킹 기반의 다양한 협업을 필요로 하므로 고성능 네트워킹 인프라를 기반으로 한 클라우드 컴퓨팅 환경의 제공이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 KREONET/GLORIAD 상에서 실험환경과 데이터의 공유 인프라를 포함하여 과학기술연구 분야의 통합 연구 환경을 제공하는 클라우드 기반의 협업연구 플랫폼인 RealLab을 제안한다. 그리고 그 활용시나리오를 통해 물리적인 시스템의 설치 없이 필요로 하는 연구 환경을 신속하게 생성할 수 있고, 대용량의 실험데이터를 빠르게 전송 및 공유할 수 있는 방안을 제시한다.
국가 슈퍼컴퓨팅 인프라는 국내 여러 지역에 분산된 슈퍼컴퓨팅 클러스터들로 이루어져 있으며, 본 연구팀에서는 이러한 이기종의 지리적으로 분산된 클러스터들을 대규모 과학 응용 연구자들에게 효율적으로 제공하기 위해 대규모 계산처리 시스템인 HTCaaS(High-Throughput Computing as a Service)를 자체 개발하였다. 본 논문에서는 이러한 대규모 계산처리 시스템(HTCaaS)을 활용하여 각 계산 자원을 동적으로 관리하는 방법에 대해서 논의하고, 신약재창출이라는 실제 과학 응용을 통해 그 효율성을 검증한다. 특히 유효 자원 식별을 위한 대기시간 및 성공률 개념을 이용한 동적 계산 자원 관리 기술을 적용함으로써 자원 활용률과 정확성, 신뢰성, 편의성이 향상될 수 있으며, 그 결과 전체적인 작업 시간의 단축과 작업 처리량도 향상될 수 있음을 확인할 수 있었다.
Park, Byung-Hoon;Kim, Youngjae;Kim, Byoung-Do;Hong, Taeyoung;Kim, Sungjun;Lee, John K.
Journal of Computing Science and Engineering
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제6권4호
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pp.280-286
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2012
The last decades have witnessed an increasingly indispensible role of high performance computing (HPC) in science, business and financial sectors, as well as military and national security areas. To introduce key aspects of HPC to a broader community, an HPC session was organized for the first time ever for the United States and Korea Conference (UKC) during 2012. This paper summarizes four invited talks that each covers scientific HPC applications, large-scale parallel file systems, administration/maintenance of supercomputers, and green technology towards building power efficient supercomputers of the next generation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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