• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권1호
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• pp.49-56
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• 2004

부하 불균형은 병렬처리에 있어서 좋은 성능을 얻기 위한 주요한 방해 요소 중의 하나이다. 전역(全域) 부하균형 기법은 하나의 응용에서 발생된 병렬 태스크를 취급하는데 적절하지 않다. 동적 루프 스케줄링 기법은 공유 메모리 멀티프로세서 병렬구조에서 병렬 루프의 부하균형에 효과적인 것으로 알려져있다. 하지만 이 기법의 중앙집중적 특성은 워크스테이션 클러스터 환경에서 프로세서 수가 상대적으로 많지 않은 경우에도 병목현상을 일으킬 수 있는 요인이 된다. 워크스테이션 클러스터 환경에서의 통신 오버헤드는 공유 메모리 멀티프로세서 병렬 구조와 비교할 때 수십배의 차이가 생기기 때문이다. 더구나 병렬 루프에서 발생하는 단위 태스크가 불규칙적인 작업량을 갖는 경우에는 기본 루프 스케줄링 기법의 단점을 보완한 개선된 방법들을 적용할 수가 없다. 본 논문에서는 이러한 불규칙적인 작업량을 갖는 병렬루프를 서로 다른 성능을 갖는 워크스테이션들의 네트워크 환경에서 효율적으로 부하를 분배하기 위한 재구성 가능한 분산 부하 균형 기법을 제시한다. 이러한 재구성 가능한 기법은 전통적인 부하균형 방법과 함께 성능균형을 가능하게 함으로써 전체수행시간을 최소화할 수 있음을 보였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권9호
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• pp.39-46
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• 2022

The WK-recursive network proposed by Vecchia and Sanges[1] is widely used in the design and implementation of local area networks and parallel processing architectures. It provides a high degree of regularity and scalability, which conform well to a design and realization of distributed systems involving a large number of computing elements. In this paper, the routing of a message is investigated on the WK-recursive network, which is key to the performance of this network. We present an efficient shortest path algorithm on the WK-recursive network, which is simpler than Chen and Duh[2] in terms of design complexity.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 B
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• pp.649-650
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• 2006

In this paper, finite element analysis (FEA)-based optimization using Internet distributed computing is proposed for the real world and complex optimization such as optimal design of permanent magnet do motor (PMDCM).

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권5호
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• pp.1129-1139
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• 2015

시멘틱 웹 기술인 RDF 트리플로 표현된 지식을 추론 과정을 거치면 새로운 트리플들이 생성되어 나온다. 초기 입력된 수억개의 트리플로 구성된 빅데이터와 추가로 생성된 트리플 데이터를 바탕으로 질의응답과 같은 다양한 응용시스템이 만들어 진다. 이 추론기가 수행되는 과정에서 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요해 진다. 이 추가 컴퓨팅 리소스는 하부 클라우드 컴퓨팅의 리소스 풀로부터 공급받아 수행시간을 줄일 수 있다. 본 연구에서는 하둡을 이용하는 환경에서 지식의 크기에 따라 런타임에 동적으로 서버 컴퓨팅 노드를 증감 시키는 방법을 연구하였다. 상부는 응용계층이며, 중간부는 트리플들에 대한 분산병렬추론과 하부는 탄력적 하둡시스템 및 가상화 서버로 구성되는 계층적 모델을 제시한다. 이 시스템의 알고리즘과 시험성능의 결과를 분석한다. 하둡 상에 기 개발된 풍부한 응용소프트웨어들은 이 탄력적 하둡 시스템 상에서 수정 없이 보다 빨리 수행될 수 있는 장점이 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.547-549
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• 2007

고속 네트워크로 연결된 병렬 컴퓨터 및 클러스터 시스템의 응용 분야가 다양화되고 사용자가 증가함에 따라 분산 및 병렬 파일 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 복잡한 네트워크로 구성된 클러스터 시스템을 보다 효율적으로 사용하기 위해서 분산 및 병렬 파일 시스템의 성능을 최적화하려는 많은 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 소규모 클러스터 시스템에서 널리 사용되고 있는 파일 시스템인 PVFS(Parallel Virtual File System)의 성능을 분석하고, 주어진 네트워크 환경에 따라 성능을 최적화할 수 있는 방법인 FlowBuffer의 따른 변화에 PVFS의 성능을 비교 분석하였다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.217-226
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• 2008

Web Services for CAD (WSC) aims at interoperation with CAD systems based on Web Services. This paper introduces one part of WSC which enables remote users to retrieve assembly model data using Web Services. However, retrieving assembly model data takes long time. To resolve this problem, this paper proposes using parallel Web Services. As assembly models comprise a set of part models, it is easy to separate the problem domain into smaller problems. In addition, Web Services inherently supports distributed computing. This characteristic makes the parallel processing of Web Services easy. Firstly, the implementation of WSC which retrieves assembly model data based parallel Web Services is shown. And then, for the comparison, the experiments on the retrieval of assembly model data based on single Web Services and parallel Web Services are shown.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.31-45
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• 2019

현재 지능적 서비스의 핵심 기술은 딥러닝 즉 신경망, 그리고 GPU 병렬 컴퓨팅 및 빅 데이터와 같은 병렬 분산 처리 기술이다. 하지만 미래의 전 세계적으로 공유된 온톨로지를 통한 지능적 서비스 및 지식 공유 서비스에서는 지식의 표현 및 추론을 위하여 신경망보다 더 나은 방법이 있다. 그것은 시맨틱 웹의 표준 규칙 언어인 RIF 혹은 SWRL의 IF-THEN의 지식 표현이며, 이러한 규칙을 rete 알고리즘을 이용하여 효율적으로 추론할 수 있다. 하지만 단일 컴퓨터에서 동작하는 rete 알고리즘의 처리 규칙 수가 100,000개가 될 경우 그 성능이 수 십 분으로 매우 안 좋아지며, 분명한 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 rete 알고리즘의 병렬 및 분산 처리에 대한 과거로부터 현재까지의 연구 내용을 정리 분석하며, 이를 통해 효율적인 rete 알고리즘의 구현을 위해 어떤 측면들이 고려되어야 하는지를 살펴본다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.706-717
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• 2015

컴퓨터 생성 홀로그램(CGH: computer-generated hologram) 기법은 일반적인 범용 컴퓨터(PC: personal computer)에서도 홀로그램을 쉽게 생성해주는 기술이다. CGH 알고리즘의 연산량은 생성하려는 홀로그램의 해상도 크기와 3D (three-dimensional) 물체의 광원 개수에 따라 결정되기 때문에, 초다광원 물체나 초고해상도 홀로그램을 생성하기 위해서는 방대한 양의 연산이 요구된다. 따라서 CGH 기법을 실용적으로 사용하기 위해서는 CGH 연산량을 줄이거나, 하드웨어의 연산 속도를 높이는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 병렬 분산 컴퓨팅을 이용하여 초다광원 3차원 물체의 홀로그램을 고속으로 생성할 수 있는 시스템을 제안한다. 기존의 방법들은 주로 단일 PC를 이용하여 고속으로 CGH를 연산하는 방법을 사용했기 때문에 연산 능력을 증가시키는데 한계가 있었던 반면, 본 논문에서 제안하는 방법은 서버 PC가 일반적인 GPU가 장착되어 있는 다수의 클라이언트 PC들의 연산 능력을 효율적으로 사용하여 초다광원 물체에 대해 고속으로 CGH를 연산할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 방법을 사용하면 157,771개의 광원을 갖는 초다광원 3차원 물체에 대해 1,5361,536 해상도를 갖는 홀로그램을 약 121ms로 생성할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 클라이언트 PC의 수를 증가시킬수록 디지털 홀로그램을 생성하는 시간이 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권1호
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• pp.13-18
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• 2010

The composite stock cutting problem is defined as allocating rectangular and irregular patterns onto a large composite stock sheet of finite dimensions in such a way that the resulting scrap will be minimized. In this paper, we introduce a novel approach to hybrid optimization algorithm called MGA in MPI (Message Passing Interface) environments. The proposed MGA combines the benefit of rapid convergence property of Mean Field Annealing and the effective genetic operations. This paper also proposes the efficient data structures for pattern related information.

• 응용통계연구
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• 제29권6호
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• pp.1107-1116
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• 2016

최근의 탐사 천문학 관측으로부터 대용량 관측 자료가 획득되면서, 기존의 일상적인 자료 분석 방법에 큰 변화가 있었다. 고전적인 통계적인 추론과 더불어 기계학습 방법들이, 자료의 표준화로부터 물리적인 모델을 추론하는 단계까지 자료 분석의 전 과정에서 활용되어 왔다. 적은 비용으로 대형 검출 기기들을 이용할 수 있게 되고, 더불어서 고속의 컴퓨터 네트워크를 통해서 대용량의 자료들을 쉽게 공유할 수 있게 되면서, 기존의 다양한 천문학 자료 분석의 문제들에 대해서 기계학습을 활용하는 것이 보편화되고 있다. 일반적으로 대용량 천문학 자료의 분석은, 자료의 시간과 공간 분포가 가지는 비 균질성 때문에 야기되는 효과를 고려해야 하는 문제를 가진다. 오늘날 증가하는 자료의 규모는 자연스럽게 기계학습의 활용과 더불어 병렬 분산 컴퓨팅을 필요로 하고 있다. 그러나 이러한 병렬 분산 분석 환경의 일반적인 자료 분석에서의 활용은 아직 활발하지 않은 상황이다. 천문학에서 기계학습을 사용하는데 있어서, 충분한 학습 자료를 관측을 통해 획득하는 것이 어렵고, 그래서 다양한 출처의 자료를 모아서 학습 자료를 수집해야 는 것이 일반적이다. 따라서 앞으로 준 지도학습이나 앙상블 학습과 같은 방법의 역할이 중요해 질 것으로 예상된다.