• 한국철도학회논문집
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• 제17권5호
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• pp.328-335
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• 2014

도시철도 지하역사 냉방 기류 및 냉방 효율을 조사하기 위하여 수치해법을 이용하여 해석하고 현장 실험 결과와 비교하여 분석하였다. 해석 대상 역사로는 지하 8층의 깊이 43.6m인 서울 5호선 신금호 역사를 선정하였다. 전체 역사를 해석 영역으로 하였으며, 공조기 모드는 평상시 모드로 고정시켰다. 냉방 공조를 위하여 대합실 천정에 총 94개의 정사각형($0.6m{\times}0.6m$) 환기구를 모델하였으며, 승강장은 총 222개의 환기구가 승강장 천정에 모델되었다. 대합실에서 급기되는 공기는 $47,316m^3/h$, 배기되는 공기량은 $33,980m^3/h$이며, 승강장에서 급기되는 공기는 $33,968m^3/h$, 배기되는 공기량은 $76,190m^3/h$로 현장의 풍량을 반영하였다. 승강장에서 스크린도어(PSD)는 닫힌 경우와 열린 경우 각각을 조사하였다. 총 750만개의 격자가 사용되었으며, 전체 영역을 22개의 다중 블록으로 나누어서 계산하고, MPI를 이용하여 각각의 블록에서 계산된 결과를 교환하였다. LES 기법을 이용하여 운동량 방정식 및 에너지 방정식을 계산하였다.

• Fisheries and Aquatic Sciences
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• 제7권3호
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• pp.163-170
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• 2004

A fishing simulator for towed fishing gear was investigated in order to mimic the fish behavior in capture process and investigate fishing selectivity. A fish behavior model using a psycho-hydraulic wheel activated by stimuli is established to introduce Lorenz chaos equations and a neural network system and to generate the components of realistic fish capture processes. The fish positions within the specified gear geometry are calculated from normalized intensities of the stimuli of the fishing gear components or neighboring fish and then these are related to the sensitivities and the abilities of the fish. This study is applied to four different towed gears i.e. a bottom trawl, a midwater trawl, a two-boat seine, and an anchovy boat seine and for 17 fish species as mainly caught. The Alpha cluster computer system and Fortran MPI (Message-Passing Interface) parallel programming were used for rapid calculation and mass data processing in this chaotic behavior model. The results of the simulation can be represented as animation of fish movements in relation to fishing gear using Open-GL and C graphic programming and catch data as well as selectivity analysis. The results of this simulator mimicked closely the field studies of the same gears and can therefore be used in further study of fishing gear design, predicting selectivity and indoor training systems.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제51권1호
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• pp.13-30
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• 2019

This paper presents the recent improvements in the DeCART code for HTGR analysis. A new 190-group DeCART cross-section library based on ENDF/B-VII.0 was generated using the KAERI library processing system for HTGR. Two methods for the eigen-mode adjoint flux calculation were implemented. An azimuthal angle discretization method based on the Gaussian quadrature was implemented to reduce the error from the azimuthal angle discretization. A two-level parallelization using MPI and OpenMP was adopted for massive parallel computations. A quadratic depletion solver was implemented to reduce the error involved in the Gd depletion. A module to generate equivalent group constants was implemented for the nodal codes. The capabilities of the DeCART code were improved for geometry handling including an approximate treatment of a cylindrical outer boundary, an explicit border model, the R-G-B checker-board model, and a super-cell model for a hexagonal geometry. The newly improved and implemented functionalities were verified against various numerical benchmarks such as OECD/MHTGR-350 benchmark phase III problems, two-dimensional high temperature gas cooled reactor benchmark problems derived from the MHTGR-350 reference design, and numerical benchmark problems based on the compact nuclear power source experiment by comparing the DeCART solutions with the Monte-Carlo reference solutions obtained using the McCARD code.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.846-848
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• 2008

최근들어 MPSoC 프로그래밍 방법에 대한 많은 연구들이 이루어지고 있다. 예전부터 연구가 진행된 모델 기반 프로그래밍 접근이나 UML 같은 모델기반 언어부터 최근에 많이 연구되고 있는 MPI[1] 나 OpenMP[2] 기반의 프로그래밍 방법, 그리고 그 외에도 다양한 접근 방식의 방법론이 연구되어 있다. 하지만 현재까지 대부분의 연구는 최종 결과물이 C 언어 형태로 나오게 되어 있다. 즉 MPSoC 환경을 위한 컴파일러가 따로 제작되어야 하고 이 점은 다양한 이종 MPSoC 환경이 존재한다는 점에서 컴파일러 제작에 많은 부담이 발생한다. 본 논문 본인이 이전에 연구했던 MPSoC 프로그래밍 플랫폼과 플랫폼에서 사용되는 입력 정보의 형태를 설명한다. 그리고 입력정보 형태를 변형하여 재겨냥성(retargetable) 컴파일러와 연동이 가능하게 하여 최종 결과물을 바이너리 형태로 생성할 수 있도록 한다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.171-171
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• 2017

전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)를 이용한 스마트팜 환경 내부의 정밀 제어 연구가 진행 중이다. 시계열 데이터의 난해한 동적 해석을 극복하기위해, 비선형 모델링 기법의 일종인 인공신경망을 이용하는 방안을 고려하였다. 선행 연구를 통하여 환경 데이터의 비선형 모델링을 위한 Tensorflow활용 방법이 하드웨어 가속 기능을 바탕으로 월등한 성능을 보임을 확인하였다. 그럼에도 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련이 필요하다고 판단되었다. CFD 해석을 위한 Solver로 SU2(http://su2.stanford.edu)를 이용하였다. 운영 체제 및 컴파일러는 1) Mac OS X Sierra 10.12.2 Apple LLVM version 8.0.0 (clang-800.0.38), 2) Windows 10 x64: Intel C++ Compiler version 16.0, update 2, 3) Linux (Ubuntu 16.04 x64): g++ 5.4.0, 4) Clustered Linux (Ubuntu 16.04 x32): MPICC 3.3.a2를 선정하였다. 4번째 개발환경인 병렬 시스템의 경우 하드웨어 가속는 OpenCL(https://www.khronos.org/opencl/) 엔진을 이용하고 저전력 ARM 프로세서의 일종인 옥타코어 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) SBC(Single Board Computer)를 32식 병렬 구성하였다. 분산 컴퓨팅을 위한 환경은 Gbit 로컬 네트워크 기반 NFS(Network File System)과 MPICH(http://www.mpich.org/)로 구성하였다. 공간 분해능을 계측 주기보다 작게 분할할 경우 발생하는 미지의 바운더리 정보를 정의하기 위하여 3차원 Kriging Spatial Interpolation Method를 실험적으로 적용하였다. 한편 병렬 시스템 구성이 불가능한 1,2,3번 환경의 경우 내부적으로 이미 존재하는 멀티코어를 활용하고자 OpenMP(http://www.openmp.org/) 라이브러리를 활용하였다. 64비트 병렬 8코어로 동작하는 1,2,3번 운영환경의 경우 32비트 병렬 128코어로 동작하는 환경에 비하여 근소하게 2배 내외로 연산 속도가 빨랐다. 실시간 CFD 수행을 위한 분산 컴퓨팅 기술이 프로세서의 속도 및 운영체제의 정보 분배 능력에 따라 결정된다고 판단할 수 있었다. 이를 검증하기 위하여 4번 개발환경에서 운영체제를 64비트로 개선하여 5번째 환경을 구성하여 검증하였다. 상반되는 결과로 64비트 72코어로 동작하는 분산 컴퓨팅 환경에서 단일 프로세서 기반 멀티 코어(1,2,3번) 환경보다 보다 2.5배 내외 연산속도 향상이 있었다. ARM 프로세서용 64비트 운영체제의 완성도가 낮은 시점에서 추후 성공적인 실시간 CFD 모델링을 위한 지속적인 검토가 필요하다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권3호
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• pp.164-173
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• 2017

기후변화에 대응하기 위해 다양한 작부체계 구축이 시도될 수 있다. 변화하는 기후조건에서 작물들이 최적의 재배지에 배치될 수 있도록 기후적합도를 평가하는 것이 중요하다. EcoCrop 모델과 같은 월별 기후자료를 사용하여 여러 작물의 재배적합도들 계산하는 모델을 사용할 경우, 고해상도의 전자기후도를 사용하여 우리나라의 복잡한 지형을 고려한 재배 적합도 계산이 가능하다. 그러나, 방대한 기후자료의 처리를 위해 여러 전산자원들을 동시에 사용할 수 있는 병렬처리 기술 개발이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 공개용 통계분석 도구인 R을 기반으로 EcoCrop 모델을 병렬로 구동할 수 있는 스크립트를 개발하고, 이를 격자형 기후자료에 적용하여 옥수수의 재배적지를 예측하였다. 병렬 처리를 시도한 결과 CPU 코어 개수 증가에 따른 처리 시간 단축이 선형적으로 이루어지지는 않았으나 처리시간의 상당부분을 단축할 수 있었다. 예를 들어 16개의 CPU를 사용하였을 때 이상적인 시간보다 1.5배가 넘는 시간이 소모되었으나 총 시간이 90%정도 단축되었다. 이러한 기술들을 작물 생육 모델들이 개발되지 않은 작물들에 적용할 경우, 기후변화 조건에 적응할 수 있는 작부체계 설계를 지원할 수 있을 것이다. 또한, 본 연구에서 사용한 기술들은 CPU 코어가 많은 워크스테이션에서 작동이 가능하나, 여러 컴퓨터를 연결한 중형 컴퓨터에 사용할 수 있는 MPI 기술을 적용할 수 있는 기술개발이 필요할 것이다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권12호
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• pp.3902-3909
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• 2021

SACOS series of subchannel analysis codes have been developed by XJTU-NuTheL for many years and are being used for the thermal-hydraulic safety analysis of various reactor cores. To achieve fine whole core pin-level analysis, the input preprocessing and parallel capabilities of the code have been developed in this study. Preprocessing is suitable for modeling rectangular and hexagonal assemblies with less error-prone input; parallelization is established based on the domain decomposition method with the hybrid of MPI and OpenMP. For domain decomposition, a more flexible method has been proposed which can determine the appropriate task division of the core domain according to the number of processors of the server. By performing the calculation time evaluation for the several PWR assembly problems, the code parallelization has been successfully verified with different number of processors. Subsequent analysis results for rectangular- and hexagonal-assembly core imply that the code can be used to model and perform pin-level core safety analysis with acceptable computational efficiency.

• 천문학회보
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• 제46권2호
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• pp.45.1-45.1
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• 2021

Horizon Run 5 (HR5) is a cosmological hydrodynamical simulation which captures the properties of the Universe on aGpc scale while achieving a resolution of 1kpc. This enormous dynamic range allows us to simultaneously capture the physics of the cosmic web on very large scales and account for the formation and evolution of dwarf galaxies on much smaller scales. On the back of a remarkable achievement of this, we have finished to run follow-up simulations which have 2 times larger volume than before and are expected to complementary to some limitations of previous HR simulations both for the study on the large scale features and the expansion history in a distant Universe. For these simulations, we consider the sub-grid physics of radiative heating/cooling, reionization, star formation, SN/AGN feedbacks, chemical evolution and the growth of super-massive blackholes. In order to do this project, we implemented a hybrid MPI-OpenMP version of the RAMSES code, 'RAMSES-OMP', which is specifically designed for modern many-core many thread parallel systems. These simulation successfully reproduce various observation result and provide a large amount of statistical samples of Lyman-alpha emitters and protoclusters which are important to understand the formation and expansion history of early universe. These are invaluable assets for the interpretation of current ΛCDM cosmology and current/upcoming deep surveys of the Universe, such as the world largest narrow band imaging survey, ODIN (One-hundred-square-degree Dark energy camera Imaging in Narrow band).

• 천문학회보
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• 제45권1호
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• pp.38.2-38.2
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• 2020

Horizon Run 5 (HR5) is a cosmological hydrodynamical simulation which captures the properties of the Universe on a Gpc scale while achieving a resolution of 1 kpc. This enormous dynamic range allows us to simultaneously capture the physics of the cosmic web on very large scales and account for the formation and evolution of dwarf galaxies on much smaller scales. Inside the simulation box. we zoom-in on a high-resolution cuboid region with a volume of 1049 × 114 × 114 Mpc3. The subgrid physics chosen to model galaxy formation includes radiative heating/cooling, reionization, star formation, supernova feedback, chemical evolution tracking the enrichment of oxygen and iron, the growth of supermassive black holes and feedback from active galactic nuclei (AGN) in the form of a dual jet-heating mode. For this simulation we implemented a hybrid MPI-OpenMP version of the RAMSES code, specifically targeted for modern many-core many thread parallel architectures. For the post-processing, we extended the Friends-of-Friend (FoF) algorithm and developed a new galaxy finder to analyse the large outputs of HR5. The simulation successfully reproduces many observations, such as the cosmic star formation history, connectivity of galaxy distribution and stellar mass functions. The simulation also indicates that hydrodynamical effects on small scales impact galaxy clustering up to very large scales near and beyond the baryonic acoustic oscillation (BAO) scale. Hence, caution should be taken when using that scale as a cosmic standard ruler: one needs to carefully understand the corresponding biases. The simulation is expected to be an invaluable asset for the interpretation of upcoming deep surveys of the Universe.