본 연구에서는 Workstation Cluster 환경에서 전통적인 디스크들을 배열처럼 사용할 수 있는 병렬 화일시스템(N-PFS)의 성능을 해석적 방법과 실측 결과를 사용 하여 분석하였다. N-PFS는 소규모 서버 시스템에서 고성능 화일 서버로 사용될 수 있으며, 멀티미디어 데이타나 과학 계산용 데이타와 같은 대용량 데이타를 효율 적으로 처리할 수 있다 본 논문에서는 N-PFS의 성능 분석을 위한 해석적 모델을 제시하였으며, 제시된 해석적 모델의 정확성을 시스템에서의 실측값과 비교함으로써 검증하였다. 해석적 방법과 실측을 통하여 성능을 분석한 결과, 위크스테이션 클리스터 환경에서 대용량 데이타 처리에 적합한 스트라이핑 단위는 64-128Kbytes이며, 8개의 디스크에서 최대 대역폭은 15.8Mbytes/sec로 나타났다. 그리고 대용량 데이타 처리시의 병목 현상은 버퍼 간의 데이타 폭사시간으로 나타났다.
일반적으로 기존의 추적 알고리즘은 표적의 수에 따른 계산량의 기하학적 증가로 실시간 처리 등 실제 응용에 커다란 제한이 되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 고밀도 상호 연결 구조와 대규모 병렬 처리로 실시간 처리가 가능한 새로운 신경회로망 이동 표적 추적 시스템에 대한 이론적 분석과 실험을 하였다. 분석 결과, 신경회로망 알고리즘을 이용한 추적 시스템은 표적 정보의 병력 및 집적 연산이 가능하여 표적이 증가한 경우에도 계산량이 크게 증가하지 않고, 학습을 통한 추적의 최적화가 가능하며, 표적의 여러 이동 정보가 상호 연결 강도에 저장되어 다량의 정합 필터 효과를 가질 수 있으므로 신경회로망을 이용한 새로운 표적 추적 시스템의 실시간 응용 가능성을 제시하였다.
This invited paper introduces results on Web science and technology obtained during work with the Korea Advanced Institute of Science and Technology. In the first part, we discuss algorithms for exploring the deep Web, which refers to the collection of Web pages that cannot be reached by conventional Web crawlers. In the second part, we discuss sorting algorithms on the MapReduce system, which has become a dominant paradigm for massive parallel computing.
본 논문에서는 OpenMP 기반의 병렬프로그램을 대상으로 각 스레드의 수행양상을 추적할 수 있는 감시 시스템을 제안한다. 기존의 감시 시스템은 각 스레드의 레이블링 정보를 이용하여 접근역사를 통한 분석기법이 대부분 이였다. 이는 대량의 정보 생성으로 인한 시간적, 공간적 복잡도를 높이는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 관심 정보에 따른 스레드만을 대상으로 추적 정보를 생성하고 사용자에게 직관성 높은 정보로 제공하기 위한 시각화 시스템을 동시에 제공한다. 시각화를 위한 모델은 영상정보를 기반하여 구성되며 이는 영상처리 기법을 통하여 프로그램 수행양상을 인지할 수 있게 한다. 따라서, 본 논문은 병렬프로그램을 효과적으로 디버깅할 수 있는 환경을 제공한다.
최근 지능형 비디오 감시 시스템은 영상 분석 및 인식기술 등의 보다 진화된 기술 개발을 요구하고 있다. 특히, 비디오 영상에서 객체를 식별하기 위하여 Support Vector Machine(SVM)과 같은 기계학습 알고리즘이 이용된다. 그러나 SVM은 대용량의 데이터를 학습시키기 위하여 많은 계산량이 필요하기 때문에 수행시간을 효율적으로 감소시키기 위하여 병렬처리 기법을 적용할 필요가 있다. 본 논문에서는, 최근 사용이 증가하고 있는 멀티코어 프로세서를 활용한 SVM 학습의 병렬처리 방법을 제안한다. 4-코어 프로세서를 이용한 실험 결과, 제안 방법은 SVM 학습의 순차처리 방법과 비교하여 2.5배 정도 수행시간이 감소됨을 확인하였다.
국내 대학교육은 높은 진학률과 낮은 취업률이라는 과잉학력의 악순환이 이루어지고 있다. 이러한 악순환을 해소하고, 청년 실업 해소와 청년층의 노동시장 조기 진입을 지원 및 유도하기 위하여 근로자의 '선취업-후학습' 기회를 확대하고, 재직자의 직무능력 향상을 위하여 일과 학습을 병행할 수 있는 교육 훈련 시스템이 필요하다. 최근 MOOC (Massive Open On-line Course)이라는 새로운 형태의 온라인 교육 시스템이 등장 하였다. MOOC는 교육, entertainment, social networking을 결합한 교수-학생, 학생-학생간의 상호작용을 강조한 새로운 형태의 온라인 교육환경으로 강의 콘텐츠를 무료로 제공하고 있다. 이러한 변화된 온라인 교육환경을 활용하여 지식을 온라인으로 효과적으로 제공하고, 기술 및 공학교육에 꼭 필요한 실습교육을 캠퍼스에서 제공하는 멀티학습체제를 구축함으로써 재직자들의 일과 학습을 병행할 수 있도록 지원할 수 있다.
Recent enhancement in the still image acquisition devices has been widely perpetrated into the daily life of the common people. Due to this trend, the voluminous still images, that are produced and shared in the personal or the massive storage, need to controlled with effective and efficient management. The human-devised or system-generated still image identifiers used for the identification of the images are at risk in the situation of unexpected changing or eliminating of the identifiers. In this paper, we propose a parallel processing based method for still image identifier generation by utilizing the still image internal features.
In this paper, our research efforts and activities for displaying flight simulation graphics on multi-monitors connected to a Linux cluster is introduced. In this pilot system graphics rendering as well as view calculation including LOD implementation for each monitor is peformed on each sub-node computer connected to the monitor rather than using an expensive main server. The Linux cluster is constructed by combining general-purpose desktop computers, and MPI library Is used for communication between sub-nodes. It could be concluded from our experience that it is possible to construct a massive multi-monitor display system by adding to the cluster as many sub-node computers and monitors as possible with economic efficiency.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제9권1호
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pp.1-7
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2009
This paper describes design of high energy efficiency 32 bit parallel processor core using instruction-levels data gating and dynamic voltage scaling (DVS) techniques. We present instruction-levels data gating technique. We can control activation and switching activity of the function units in the proposed data technique. We present instruction-levels DVS technique without using DC-DC converter and voltage scheduler controlled by the operation system. We can control powers of the function units in the proposed DVS technique. The proposed instruction-levels DVS technique has the simple architecture than complicated DVS which is DC-DC converter and voltage scheduler controlled by the operation system and a hardware implementation is very easy. But, the energy efficiency of the proposed instruction-levels DVS technique having dual-power supply is similar to the complicated DVS which is DC-DC converter and voltage scheduler controlled by the operation system. We simulate the circuit simulation for running test program using Spectra. We selected reduced power supply to 0.667 times of the supplied power supply. The energy efficiency of the proposed 32 bit parallel processor core using instruction-levels data gating and DVS techniques can improve about 88.4% than that of the 32 bit parallel processor core without using those. The designed high energy efficiency 32 bit parallel processor core can utilize as the coprocessor processing massive data at high speed.
This paper presents a fast massively parallel automatic test pattern generator for digital combinational logic circuits using neural networks. Automatic test pattern generation neural network(ATPGNN) evolves its state to a stable local minima by exchanging messages among neural network modules. In preprocessing phase, we calculate the essential assignments for the stuck-at faults in fault list by adopting dominator concept. It makes more neurons be fixed and the system speed up. Consequently. fast test pattern generation is achieved. Test patterns for stuck-open faults are generated through getting initialization patterns for the obtained stuck-at faults in the corresponding ATPGNN.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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