A parallel processing algorithm for discrete Kalman filter, which is one of the most commonly used filtering technique in modern control, signal processing, and communication, is proposed. Previously proposed parallel algorithms to decrease the number of computations needed in the Kalman filter are the hierachical structures by distributed processing of measurements, or the systolic structures to disperse the computational burden. In this paper, a new parallel Kalman filter employing a structure similar to recursive doubling is proposed. Estimated values of state variables by the new algorithm converge with two times faster data processing speed than that of the conventional Kalman filter. Moreover it maintains the optimality of the conventional Kalman filter.
A parallel processing algorithm for the discrete Kalman filter, which is one of the most commonly used filtering techniques in modern control, signal processing, and communication, is proposed. To decrease the number of computations critical in the Kalman filter, previously proposed parallel algorithms are of the hierarchical structure by distributed processing of measurements, or of the systolic structure to disperse the computational burden. In this paper, a new parallel Kalman filter employing a structure similar to recursive doubling is proposed. Estimated valuse of state variables by the new algorithm converge faster to the true values because the new algorithm can process data twice faster than the conventional Kalman filter. Moreover, it maintains the optimality of the conventional Kalman filter.
A parallel processing algorithm for discrete Kalman filter, which is one of the most commonly used filtering technique in modern control, signal processing, and communication. is proposed. Previously proposed parallel algorithms to decrease the number of computations needed in the Kalman filter are the hierachical structures by distributed processing of measurements, or the systolic structures to disperse the computational burden. In this paper, a new parallel Kalman filter employing a structure similar to recursive doubling is proposed. Estimated values of state variables by the new algorithm converge with two times faster data processing speed than that of the conventional Kalman filter. Moreover it maintains the optimality of the conventional Kalman filter.
There is a growing demand on remotely sensed and GIS data services in modern society. However, conventional WEB applications based on client/server pattern can not meet the criteria in the future . Grid computing provides a promising resolution for establishing spatial information system toward future applications. Here, a new architecture of the distributed environment for remotely sensed data processing based on the middleware technology was proposed. In addition, in order to utilize the new environment, a problem had to be algorithmically expressed as comprising a set of concurrently executing sub-problems or tasks. Experiment of the algorithm was implemented, and the results show that the new environmental can achieve high speedups for applications compared with conventional implementation.
광추적표현(ray tracing rendering) 기법은 컴퓨터를 이용하여 현실감 있는 영상을 얻기 위한 음영처리 방법의 하나로 오랜 컴퓨터 처리시간을 필요로 한다. 병렬처리 기법을 적용함으로서 컴퓨터 처리시간을 효과적으로 줄일 수 있어, 본 논문에서는 광추적 기법을 위한 병렬 알고리듬을 구현하고 트랜스퓨터시스템 상에서 실험하였다. 또한 알고리듬의 확장성과 부하균형을 위하여 프로세서 farm 모델을 응용하였다. 전체의 영상을 균일한 크기로 분할하고 각각의 프로세서 farm에 분배하는 방식을 사용하였기 때문에 제안된 알고리듬에서는 병렬시스템의 확장성과 부하의 균형문제를 자연스럽게 해결하였다. 구현된 병렬 알고리듬은 가변의 일꾼을 가지는 트랜스퓨터에서 실행하였으며 효율은 9개의 프로세서를 사용하였을 때 65% 이상으로 나타났다. 가장 우수한 성능을 가지는 경우는 작업의 분할 크기가 256~1024개의 화소를 가질 때인 것으로 측정되었다. 이와 같은 높은 효율과 우수한 확장성 이외에도 트랜스퓨터시스템이 지니고 있는 가격 대 성능비의 우수성으로 인하여, 트랜스퓨터는 확장성 있는 병렬시스템으로 적합한 것을 알 수 있다.
빅데이터의 병렬분산처리 시스템을 위한 아파치 하둡 환경을 구축하기 위해서는 다수의 컴퓨터를 연결하여 노드를 구성하거나, 하나의 컴퓨터에 다수의 가상 노드 구성을 통해 클라우딩 환경을 구축하여야 한다. 그러나 이러한 시스템을 교육 환경에서 실습용으로 구축하는 것은 복잡한 시스템 구성과 비용적인 측면에서 많은 제약이 따른다. 따라서 빅데이터 처리 분야의 입문자들과 교육기관의 실습용으로 사용할 수 있는 실용적이고 저렴한 학습 시스템의 개발이 시급하다. 본 연구에서는 라즈베리파이 보드를 기반으로 하둡과 NoSQL과 같은 빅데이터 처리 및 분석 실습이 가능한 빅데이터 병렬분산처리 학습시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 빅데이터 병렬분산처리시스템은 교육현장과 빅데이터를 시작하는 입문자들에게 유용한 시스템이 될 것으로 기대된다.
The DEVS(discrete event system specificaition) formalism specifies a discrete event system in a hierarchical, modular form. DEVSIM++ is a C++based general purpose DEVS abstract simulator which can simulate systems modeled by the DEVS formalism in a sequential environment. This paper describes P-DEVSIM++which is a parallel version of DEVSIM++ . In P-DEVSIM++, the external and internal event of DEVS models can by processed in parallel. For such processing, we propose a parallel, distributed optimistic simulation algorithm based on the Time Warp approach. However, the proposed algorithm localizes the rollback of a model within itself, not possible in the standard Time Warp approach. An advantage of such localization is that the simulation time may be reduced. To evaluate its performance, we simulate a single bus multiprocessor architecture system with an external common memory. Simulation result shows that significant speedup is made possible with our algorithm in a parallel environment.
인터넷 가반 분산/병렬 처리 프레임 워크 PDP(Parallel/Distributed Processing Scheme on Web)는 네트워크 내 유휴 상태 호스트들을 활용하여 대용량 작업을 병렬로 처리한다. 본 논문에서는 이러한 서브 작업을 할당받는 자원이 동작하는 네트워크 환경을 모니터링 함으로써 수시로 변화하는 네트워크 환경에 대처하는 방안을 제시한다. 특히 네트워크 환경 모니터링 예측 결과를 PDP의 작업 할당 알고리즘에 적용하여 네트워크 과부하 및 결함 등으로 인해 발생되는 작업 지연 요소에 적응적 대처함으로써 전체 작업 수행 처리율 향상을 도모하는 방법을 제안한다.
고성능 네트워크와 분산처리구조가 병렬처리와 함께 결합되면, 전체적인 디지털 신호처리 시스템의 계산능력, 신뢰도, 다양성을 향상시킨다. 본 논문에서는, 발전된 형태의 수중레이더 (sonar) 알고리즘인 수중정합장처리 (Matched-Field Processing MFP)를 위한 병렬처리 알고리즘을 디자인하고 다중 DSP 프로세서 기반의 병렬처리 시스템 상에서 성능분석과 함께 최적의 병렬처리 솔루션을 제안한다. 각각의 병렬 알고리즘은 특정한 도메인에서 주어진 계산량을 분산시키며 이를 통한 속도향상을 추구한다. 필요한 연산량과 형태에 따라서 병렬 알고리즘은 각기 다른 성능향상을 보여준다. 또한, 알고리즘의 계산량 분산방식 프로세서간의 통신방식, 알고리즘의 복잡도, 프로세서의 속도, 목적하는 시스템의 구성에 따라서 다양한 성능지표를 보여준다. 제안하는 주파수와 출력값 기반의 병렬 알고리즘은 상당한 계산량을 요구하는 수중정합처리 알고리즘을 적절히 다중 프로세서에 균형 있게 분산시켜 프로세서의 개수와 비례하는 성능향상을 보여주고 있다.
본 논문에서는 병렬 분산제어 방식을 이용한 곡면유리 자동성형 시스템을 개발한다. 설계된 시스템은 PC, 하나의 주제어기, 그리고 11개의 서보제어기로 구성된다. 각 요소들은 RS-232C와 8비트 데이터 버스로 연결된다. 안정성과 제어성능을 고려하여 정밀 PID 모션제어기 프로세서와 DC모터 제어에 사용되는 H-브리지를 사용한다. 설계된 시스템에서, PC는 주어진 곡률반경에 대한 각 구조물의 위치 값을 계산하고 이 값에 대응하는 모터 회전 데이터를 계산하며 작업자의 조작 입력을 위한 사용자 인터페이스를 제공한다. 주제어기는 PC로부터 동작 명령과 제어 파라미터를 받아 버스 통신방식을 이용하여 이를 각 서보제어기로 전달하며 서보제어기는 주제어기로부터 넘겨받은 동작명령과 제어 파라미터를 이용하여 각 모터에 대하여 PID제어를 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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