We have performed replica-exchange molecular dynamics (REMD) simulations on the dimer formation of fibrilforming segments of $\alpha$-Synuclein (residues 71 - 82) using implicit solvation models with two kinds of force fields- AMBER parm99SB and parm96. We observed spontaneous formation of dimers from the extensive simulations, demonstrating the self-aggregating and fibril forming properties of the peptides. Secondary structure profile and clustering analysis showed that dimers with antiparallel $\beta$-sheet conformations, stabilized by well-defined hydrogen boding, are major species corresponding to global free energy minimum. Parallel dimers with partial $\beta$-sheets are found to be off-pathway intermediates. The relative instability of the parallel arrangements is due to the repulsive interactions between bulky and polar side chains as well as weaker backbone hydrogen bonds.
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.
클러스터링(clustering)은 병렬 처리를 위한 기술로 비교적 값이 싼 컴퓨터들을 네트웍으로 연결하여 전체가 하나의 고성능 수퍼 컴퓨터처럼 동작하게 하는 기술이다. 이 클러스터 시스템의 성능을 최대한 활용하기 위해서는 디스크 입출력에 생기는 병목현상을 해결하여야 하는데, 그 해결책의 하나로 병렬파일시스템을 들 수 있다. 기존의 병렬파일시스템은 TCP/IP기반의 소켓으로 메시지를 주고받았다 그러나 TCP/IP는 프로토콜 오버헤드가 크고 처리 속도가 느리다. 본 논문에서는 이런 오버헤드를 줄이기 위해 도입된 Lightweight 메시징 기법인 VIA(Virtual Interface Architecture)를 이용하여 병렬파일시스템을 구현하기 위한 구체적인 방안을 제시하고 있다.
이 논문에서는 병렬구조 퍼지시스템(PSFS)에 기초한 카오스 시계열 데이터의 예측 알고리즘에 대해 연구하였다 병렬구조 퍼지시스템은 병렬로 연결된 여러개의 퍼지시스템에 의하여 구성되어있다. 병렬구조 퍼지시스템을 구성하고 있는 각 퍼지시스템은 다른 임베딩 차원과 시간지연을 가지고 과거의 데이터를 이용하여 동일한 데이터를 독립적으로 예측한다 퍼지시스템은 입출력 데이터를 클러스터링하여 모델링되는 MISO Sugeno 퍼지규칙에 의하여 특징지어진다. 각 퍼지시스템에 대한 최적 임베딩차원은 주어진 시간지연값에 대해서 최적의 성능을 갖도록 선정된다. 병렬구조 퍼지시스템은 각 구성요소 퍼지스템들의 예측값중에서 최대값과 최소값을 가지는 예측결과를 제외하고 나머지 값들을 평균하여 최종 예측 결과를 얻는다.
이기종 워크스테이션 클러스터링은 병렬 응용 처리에 유용하며 비용 측면에서 효과적이다. 이기종 워크스테이션 클러스터링 환경에서 최소의 전체 작업 반환 시간이 되도록 하기 위해서는 부하 균형 시스템이 필요하다. 다른 사용자들, 그룹들, 다른 작업 요구들, 그리고 다른 처리능력을 가지는 각 워크스테이션들은 클러스터링 환경의 다른 그것과 상대적이다. 기존 방식은 각 워크스테이션의 처리능력에 가중치를 미리 부여하는 정적 방식이거나 각 워크스테이션의 상대적 처리능력을 얻기 위해서 벤치마크 프로그램을 수행하는 동적 방식이다. 수행되는 응용과는 관계없는 벤치마크 프로그램은 계산시간을 소비하고 전체 작업 반환 시간을 지연시킨다. 이 논문은 효과적 작업 분배 방식을 제안하고 이기종 워크스테이션 클러스터링 환경에서 부하 균형 시스템을 구현한다. 이 논문에서 제안한 방식의 전체 작업 반환 시간은 부하 균형을 하지 않은 방식뿐만 아니라 벤치마크 프로그램에 의한 부하균형 방식과도 비교한다. 실험을 통하여 비교한 방식보다 제안 방식의 결과가 우수함을 보인다.
클러스터링은 빅데이터 분석 및 데이터 마이닝 분야에서 데이터 간 유사성을 파악하기 위해 사용하는 기법으로 다양한 클러스터링 기법 중 범주적 데이터를 위해 k-Modes 알고리즘이 대표적으로 사용된다. k-Modes와 같이 반복적 연산이 집중된 작업의 속도를 향상시키기 위해 많은 관심을 받고 있는 분산 병행 프레임워크 스파크는 하둡과 달리 RDD라는 추상화 객체 개념을 사용하여 대용량의 데이터를 메모리 상에서 처리 가능한 환경을 제공한다. 스파크는 다양한 기계학습을 위한 라이브러리인 Mllib을 제공하고 있으나 연속적 데이터만 처리 가능한 k-means만 포함되어 있어 범주적 데이터 처리가 불가능한 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 스파크 환경에서 범주적 데이터 클러스터링을 위한 k-Modes 알고리즘을 위한 RDD 설계하고 효과적으로 동작할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 스파크 환경에서 선형적으로 증가한다는 것을 보였다.
POFS는 SPAX 컴퓨터에서 운용될 병렬 파일 시스템이다. SPAX는 ETRI에서 개발중인 클러스터 SMP 구조를 가지는 다중 프로세서 컴퓨터이며 SPAX의 운영체제는 Chorus 마이크로커널에 기반한 MISIX이다. 마이크로커널 기반의 운영체제는 마이크로커널의 IPC를 기반으로 구현된 서버의 집합이며, 운영체제의 서브시스템들 혹은 서브시스템들과 사용자 프로그램은 클라이언트/서버 구조를 가지게 된다. 그러므로, 운영체제의 서브시스템을 위한 통신 모듈의 설계 방법은 시스템의 성능에 직접적인 영향을 준다. 본 논문은 MISIX의 병렬 파일 시스템인 POFS 개발함에 있어서 제기된 통신 모듈의 구조와 성능에 관해 기술한다. POFS는 높은 병렬성 및 확장성을 가지며, 단일 시스템 이미지를 제공하는 분산 환경의 파일 시스템이다. POFS의 통신 모듈은 클라이언트/서버 구조인 POFS의 특성을 효과적으로 지원한다.
대용량 볼륨 데이타를 가시화하는 효과적인 방법인 후-정열 병렬 렌더링은 부하균형에 의해 성능이 결정된다. 기존의 정적 데이타 분할 방법은 태스크 병렬성만의 관점에서는 자기균형을 쉽게 얻을 수 있었지만, 데이타 내부의 빈 공간을 고려하지 않았기 때문에 데이타 병렬성의 관점에서는 심각한 불균형을 초래할 수 있었다. 본 논문은 태스크 병렬성과 데이타 병렬성이 함께 고려된, 적응적이며 확장적인 부하 균형 기법을 제안한다. 우리는 계층적 자료 구조인 옥트리와 BSP-트리를 효과적으로 결합하여 볼륨 데이타의 실제 영역만을 추출하여 렌더링 노드들로 균등하게 분산시켰으며, 각 렌더링 노드들에서는 3차원 클러스터링 알고리즘을 적용하여 렌더링 순서를 효과적으로 결정하였다. 제안하는 방법은 기존의 정적 데이타 분산 기법에 비해 최대 22배의 병렬성을 높였고 동기화 비용을 낮추어 렌더링 성능을 크게 향상시켰음을 실험을 통해 알 수 있었다.
Optimal Power Flow (OPF) is becoming more and more important in the deregulation environment of power pool and there is an urgent need of faster solution technique for on-line application. So this paper presents parallel genetic algorithm-tap search for the solution of the OPF. The control variables modeled unit active power outputs, generator-bus voltage magnitudes and transformer-tap settings. A number of functional operating constraints, such as branch flow limits, load bus boltage magnitude limits and generator reactive capabilities are included as penalties in the fitness function. In parallel GA-TS, GA operators are executed for each process. If best fitness of the GA is not changed for several generations, TS operators are executed for the upper three populations to enhance the local searching capabilities. With migration operation, best string of each node is transferred to the neighboring node after predetermined iterations are executed. For parallel computing, we developed a PC-cluster system consisting of 8 PCs. Each PC employs the 2 GHz Pentium IV CPU and is connected with others through ethernet switch based fast ethernet. To show the usefulness of the proposed method, developed algorithm has been tested and compared on an IEEE 30-bus system in the reference paper. From the simulation results, we can find that the proposed algorithm is efficient for the OPF.
데이터의 양이 증가하면서 단일 노드 데이터베이스로는 저장과 처리를 동시에 수행하기에는 부족하다. 따라서, 데이터를 분산시켜 복수 노드로 구성된 분산 데이터베이스에 저장되고 있으며 분석 역시 효율성을 위해 병렬 기능을 제공해야한다. 전통적인 분석 방식은 데이터베이스에서 분석 노드로 데이터를 이동시킨 후 분석을 수행하기 때문에 네트워크의 비용이 발생하며 사용자가 분석을 위해 분석 프레임 워크도 다를 수 있어야한다. 본 연구는 군집화 분석 기법인 K-Means 군집화 알고리즘을 관계형 데이터 베이스와 칼럼 기반 데이터베이스를 이용한 분산 데이터베이스 환경에서 SQL로 구현하는 In-database 분석 함수로의 설계와 구현 그리고 관계형 데이터베이스에서의 성능 최적화 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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