• 제목/요약/키워드: two-dimensional multi-core system

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특이치 분해를 위한 최적의 2차원 멀티코어 시스템 탐색 (Exploration of an Optimal Two-Dimensional Multi-Core System for Singular Value Decomposition)

  • 박용훈;김철홍;김종면
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제19권9호
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    • pp.21-31
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    • 2014
  • 특이치 분해는 다양한 분야의 데이터 집단에서 고유한 특성을 찾는 특징 추출 분야에 많이 활용되고 있다. 하지만 특이치 분해의 복잡 행렬 연산은 많은 연산 시간을 요구한다. 본 논문에서는 특이치 분해의 대표적인 알고리즘인 one-sided block Jacobi를 고속 처리하기 위해 2차원 멀티코어 시스템을 이용하여 효율적으로 병렬 구현하고 성능을 향상시킨다. 또한, one-sided block Jacobi 알고리즘의 다양한 행렬 ($128{\times}128$, $64{\times}64$, $32{\times}32$, $16{\times}16$)을 서로 다른 2차원 PE 구조에 구현하고 성능 및 에너지를 분석함으로써 각 행렬에 대한 최적의 멀티코어 구조를 탐색한다. 더불어 동일한 행렬의 one-sided block Jacobi 알고리즘에 대해 선택된 멀티코어 구조와 상용 고성능 그래픽스 프로세싱 유닛 (GPU)과의 성능 비교를 통해 제안한 2차원 멀티코어 방법의 잠재 가능성을 확인한다.

Verification of a two-step code system MCS/RAST-F to fast reactor core analysis

  • Tran, Tuan Quoc;Cherezov, Alexey;Du, Xianan;Lee, Deokjung
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제54권5호
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    • pp.1789-1803
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    • 2022
  • RAST-F is a new full-core analysis code based on the two-step approach that couples a multi-group cross-section generation Monte-Carlo code MCS and a multi-group nodal diffusion solver. To demonstrate the feasibility of using MCS/RAST-F for fast reactor analysis, this paper presents the coupled nodal code verification results for the MET-1000 and CAR-3600 benchmark cores. Three different multi-group cross-section calculation schemes are employed to improve the agreement between the nodal and reference solutions. The reference solution is obtained by the MCS code using continuous-energy nuclear data. Additionally, the MCS/RAST-F nodal solution is verified with results based on cross-section generated by collision probability code TULIP. A good agreement between MCS/RAST-F and reference solution is observed with less than 120 pcm discrepancy in keff and less than 1.2% root-mean-square error in power distribution. This study confirms the two-step approach MCS/RAST-F as a reliable tool for the three-dimensional simulation of reactor cores with fast spectrum.

ANALYSIS OF THE ISP-50 DIRECT VESSEL INJECTION SBLOCA IN THE ATLAS FACILITY WITH THE RELAP5/MOD3.3 CODE

  • Sharabi, Medhat;Freixa, Jordi
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제44권7호
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    • pp.709-718
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    • 2012
  • The pressurized water reactor APR1400 adopts DVI (Direct Vessel Injection) for the emergency cooling water in the upper downcomer annulus. The International Standard Problem number 50 (ISP-50) was launched with the aim to investigate thermal hydraulic phenomena during a 50% DVI line break scenario with best estimate codes making use of the experimental data available from the ATLAS facility located at KAERI. The present work describes the calculation results obtained for the ISP-50 using the RELAP5/MOD3.3 system code. The work aims at validation and assessment of the code to reproduce the observed phenomena and investigate about its limitations to predict complicated mixing phenomena between the subcooled emergency cooling water and the two-phase flow in the downcomer. The obtained results show that the overall trends of the main test variables are well reproduced by the calculations. In particular, the pressure in the primary system show excellent agreement with the experiment. The loop seal clearance phenomenon was observed in the calculation and it was found to have an important influence on the transient progression. Moreover, the collapsed water levels in the core are accurately reproduced in the simulations. However, the drop in the downcomer level before the activation of the DVI from safety injection tanks was underestimated due to multi-dimensional phenomena in the downcomer that are not properly captured by one-dimensional simulations.

우라늄 및 플루토늄 장전 노심에서의 출력 분포 계산 (Calculation of Power Distributions on Uranium- and Plutonium-Loaded Cores Moderated by Light Water)

  • Sang Keun Lee;Kap Suk Moon;Jong-Hwa Jang;Ji Bok Lee;Chang Kun Lee
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제15권4호
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    • pp.267-279
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    • 1983
  • 우라늄 및 플루토늄을 핵연료로 이용하고 경수를 감속재로 쓰는 원자로에 대한 해석적 체제를 수립하였다. 이 체제는 두개의 주요 전산코드로 구성되어 있는 바, 하나는 단위격자 세포코드인 KICC로서 이는 GAM및 THERMOS의 이론적인 기초에 여러가지 현상을 적절하게 포현할 수 있는 근사식을 결합한 것이다. 다른 하나는 다차원 확산-연소 방정식코드인 KIDD이다. 이 체제는 다양한 종류의 임계실험로에 대하여 철저한 검증계산을 수행하므로써 그 신뢰성을 입증하였다. 즉 서로 다른 노심구조를 가진 19가지의 비균질 임계실실험로에 대하여 유효증배계수를 계산한 결과 이의 평균치 1.0006, 표준편차 0.0039로서 잘 일치하였다. 또한 우라늄과 플루토늄을 핵 연료로 사용하는 여러종류의 임계로에 대하여 출력분포를 계산하여 측정치와 비교하였으며 계산치는 최대 오차 $\pm$5%이내에서 측정치에 일치하였다. 이러한 사실은 KICC/KIDD체제가 경수로의 해석에 아주 유용한 도구가 됨을 밝혀 준다.

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복합 문서의 의미적 분해를 통한 다중 벡터 문서 임베딩 방법론 (Multi-Vector Document Embedding Using Semantic Decomposition of Complex Documents)

  • 박종인;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제25권3호
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    • pp.19-41
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    • 2019
  • 텍스트 데이터에 대한 다양한 분석을 위해 최근 비정형 텍스트 데이터를 구조화하는 방안에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. doc2Vec으로 대표되는 기존 문서 임베딩 방법은 문서가 포함한 모든 단어를 사용하여 벡터를 만들기 때문에, 문서 벡터가 핵심 단어뿐 아니라 주변 단어의 영향도 함께 받는다는 한계가 있다. 또한 기존 문서 임베딩 방법은 하나의 문서가 하나의 벡터로 표현되기 때문에, 다양한 주제를 복합적으로 갖는 복합 문서를 정확하게 사상하기 어렵다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 기존의 문서 임베딩이 갖는 이러한 두 가지 한계를 극복하기 위해 다중 벡터 문서 임베딩 방법론을 새롭게 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 전체 단어가 아닌 핵심 단어만 이용하여 문서를 벡터화하고, 문서가 포함하는 다양한 주제를 분해하여 하나의 문서를 여러 벡터의 집합으로 표현한다. KISS에서 수집한 총 3,147개의 논문에 대한 실험을 통해 복합 문서를 단일 벡터로 표현하는 경우의 벡터 왜곡 현상을 확인하였으며, 복합 문서를 의미적으로 분해하여 다중 벡터로 나타내는 제안 방법론에 의해 이러한 왜곡 현상을 보정하고 각 문서를 더욱 정확하게 임베딩할 수 있음을 확인하였다.

설비공학 분야의 최근 연구 동향 : 2016년 학회지 논문에 대한 종합적 고찰 (Recent Progress in Air-Conditioning and Refrigeration Research : A Review of Papers Published in the Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering in 2016)

  • 이대영;김사량;김현정;김동선;박준석;임병찬
    • 설비공학논문집
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    • 제29권6호
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    • pp.327-340
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    • 2017
  • This article reviews the papers published in the Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering during 2016. It is intended to understand the status of current research in the areas of heating, cooling, ventilation, sanitation, and indoor environments of buildings and plant facilities. Conclusions are as follows. (1) The research works on the thermal and fluid engineering have been reviewed as groups of flow, heat and mass transfer, the reduction of pollutant exhaust gas, cooling and heating, the renewable energy system and the flow around buildings. CFD schemes were used more for all research areas. (2) Research works on heat transfer area have been reviewed in the categories of heat transfer characteristics, pool boiling and condensing heat transfer and industrial heat exchangers. Researches on heat transfer characteristics included the results of the long-term performance variation of the plate-type enthalpy exchange element made of paper, design optimization of an extruded-type cooling structure for reducing the weight of LED street lights, and hot plate welding of thermoplastic elastomer packing. In the area of pool boiling and condensing, the heat transfer characteristics of a finned-tube heat exchanger in a PCM (phase change material) thermal energy storage system, influence of flow boiling heat transfer on fouling phenomenon in nanofluids, and PCM at the simultaneous charging and discharging condition were studied. In the area of industrial heat exchangers, one-dimensional flow network model and porous-media model, and R245fa in a plate-shell heat exchanger were studied. (3) Various studies were published in the categories of refrigeration cycle, alternative refrigeration/energy system, system control. In the refrigeration cycle category, subjects include mobile cold storage heat exchanger, compressor reliability, indirect refrigeration system with $CO_2$ as secondary fluid, heat pump for fuel-cell vehicle, heat recovery from hybrid drier and heat exchangers with two-port and flat tubes. In the alternative refrigeration/energy system category, subjects include membrane module for dehumidification refrigeration, desiccant-assisted low-temperature drying, regenerative evaporative cooler and ejector-assisted multi-stage evaporation. In the system control category, subjects include multi-refrigeration system control, emergency cooling of data center and variable-speed compressor control. (4) In building mechanical system research fields, fifteenth studies were reported for achieving effective design of the mechanical systems, and also for maximizing the energy efficiency of buildings. The topics of the studies included energy performance, HVAC system, ventilation, renewable energies, etc. Proposed designs, performance tests using numerical methods and experiments provide useful information and key data which could be help for improving the energy efficiency of the buildings. (5) The field of architectural environment was mostly focused on indoor environment and building energy. The main researches of indoor environment were related to the analyses of indoor thermal environments controlled by portable cooler, the effects of outdoor wind pressure in airflow at high-rise buildings, window air tightness related to the filling piece shapes, stack effect in core type's office building and the development of a movable drawer-type light shelf with adjustable depth of the reflector. The subjects of building energy were worked on the energy consumption analysis in office building, the prediction of exit air temperature of horizontal geothermal heat exchanger, LS-SVM based modeling of hot water supply load for district heating system, the energy saving effect of ERV system using night purge control method and the effect of strengthened insulation level to the building heating and cooling load.

이진 분류문제에서의 딥러닝 알고리즘의 활용 가능성 평가 (Feasibility of Deep Learning Algorithms for Binary Classification Problems)

  • 김기태;이보미;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제23권1호
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    • pp.95-108
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    • 2017
  • 최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.