이 논문은 행위 합성(behavioral synthesis)에서 전력 소모 최적화를 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이전의 논문에서 전력 최적화를 위한 여러가지의 하드웨어 할당/바인딩(allocation/binding) 문제들이 네트워크 플로우 문제로 나타내어 질 수 있고, 최적으로 풀릴 수 있음이 보여졌다. 그러나, 그 연구에서는 고정된 스케줄이 가정되고 있다. 이와 관련해서 주어진 스케줄에 대한 하드웨어 할당/바인딩 문제를 위한 최적의 네트워크 플로우 결과가 주어졌을 때, 주어진 스케줄을 일부분 바꾼 것에 데란 새로운 최적의 네트워크 플로우 결과를 얻는 것이 주요 문제이다. 이 때문에 우리는 네트워크 구조와 플로우 계산간의 관계에 대한 분석으로 부터 최대 플로우 계산 단계와 최소 비용 계산 단계의 2단계 과정을 고안하였다. 실험결과를 통해 우리의 설계가 스케줄의 영향과 각 스케줄에 대한 최적의 바인딩을 이용함으로써 전력 소모와 계산 시간에서 매우 향상된 결과를 얻을 수 있음을 볼 수 있다.
비선형 동적 시스템을 모델링하기 위해 GMDH(Group Method of Data Handling)를 적용한 많은 연구들이 수행되어 왔다. 그러나 모델링의 정확성을 위해서는 계산량이 크게 증가한다. 그러므로 본 논문에서는 입력 데이터를 취사선택하는 기준을 점감적으로 조정함으로써 적어도 정확성을 유지하면서 전형적인 GMDH의 단점인 과도한 계산을 피할 수 있는 방법을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, GMDH 알고리듬의 계산량을 성공적으로 줄일 수 있었고 에러율도 소폭 줄일 수 있었다.
외판원 문제(Traveling Salesman Problem)는 주어진 n개의 도시들과 그 도시들간의 거리비용이 주어졌을 때, 모든 도시들을 정확히 한번씩만 방문하면서 걸린 비용이 최소가 드는 경로를 찾는 문제로 최적해(optimal)을 구하는 것은 전형적인 NP-완전 문제중의 하나이다. 따라서 외판원 문제를 해결하는 다양한 알고리즘들이 개발되고 있다. 특히 요즈음은 실제 생체 분자(bio-molecule)를 계산의 도구로 사용하는 새로운 계산 방법인 DNA 컴퓨팅은 DNA 분자가 잠재적으로 가지고 있는 막대한 병렬성을 이용해서 NP-완전 문제들을 해결하고자 하는 연구들이 땀이 진행되고 있다. 그러나 아직 실제 생체 분자의 특성을 잘 반영하는 계산 모델이나 분자 생물학에서 사용하는 연산들이 많이 개발되지 알아 계산 효율이 비교적 좋지 않다. 따라서 본 논문에서는 외판원 문제를 해결하기 위한 DAN컴퓨팅의 새로운 중합 효소 연쇄 반응(Polymerase Chain Reaction, PCR) 연산을 개발하였다.
슈퍼컴퓨터와 같은 대규모 클러스터는 계산노드, 파일시스템, 인터컨넥트 네트워크 등과 같은 다양한 요소로 구성된다. 연구자들은 자신의 작업을 계산노드들을 이용하여 병렬화된 계산 작업을 수행한다. 수천 노드로 구성된 슈퍼컴퓨터에서 연구자들의 계산 작업이 효율적으로 수행되는 지를 파악하는 것은 시스템 관리자들에게 어려운 문제이다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨터어세 생성되는 다양한 로그를 통합 저장하고 이를 기반으로 슈퍼컴퓨터의 활용 효율을 제고하기 위한 통합 로그 저장소를 설계하고, 향후 구현될 슈퍼컴퓨터 상태 분석 시스템으서 활용할 수 있는 몇 가지 시나리오를 통해서 본 논문에서 제안하는 통합 로그 저장소의 효용성을 설명한다.
본 연구에서는 패턴을 갖는 항 개서 체계(TRS, Term Rewriting Systems)의 룰을 람다 계산법으로 코딩하는 변환 방법을 제시한다. Böhm의 분리성 이론에 따라 차별화된 룰 패턴을 갖는 분리 시스템은 람다 계산법으로 변환될 수 있음을 보인다. 또한, Böhm 동등 부류의 특성을 적용함으로써, 이 변환은 디폴트 룰로 된 개서 시스템을 코딩할 수 있으며 TRS의 '의미 없는 팀'들을 동일한 람다 팀으로 해석할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 구글 학술 검색 기반의 데이터를 이용하여 질병과 폐질환과 관련된 바이오마커 단어의 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 질병과 바이오마커의 유사도를 계산할 때, 각 단어의 구글 학술 검색의 검색 결과를 이용하였다. 이를 통해 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 관계를 파악하고자 히며, 의료 전문가에게 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 새로운 관계를 제시하고자 한다. 이러한 데이터를 이용하여 계산한 결과, Wor2Vec의 결과를 이용한 코사인 유사도의 결과와 상관 계수가 약 0.64로 상당히 높은 상관 관계를 확인할 수 있었다. 따라서 이 방법을 통해 질병과 바이오마커의 관계를 파악하고자 하였다. 또한 Word2Vec을 이용한 질병과 바이오마커 단어의 벡터 값과 단어 유사도 계산 방법의 결과를 이용한 Deep Neural Networks (DNNs) 모델을 구축하고자 하며, 이를 통해 자동적으로 유사도를 분석하고자 하였다.
Beowulf 타입의 리눅스 클러스터 시스템의 핵심노드인 계산노드는 일반적으로 범용 엔트리급 서버 및 PC 등을 이용하여 구성되며, 이 계산노드의 성능은 전체 클러스터의 계산 성능을 결정하는 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 이에 본 논문에서는 현재 시중에서 유통 중인 대표적인 로엔드 플랫폼-Xeon, P-IV, Opteron, Athlon64-들을 대상으로 HPL, NPB, stream등 고성능 컴퓨팅 분야에서 널리 쓰이는 벤치마킹 테스트 도구를 사용하여 개별 노드의 성능을 측정하여 비교 분석하였다.
본 연구의 목적은 토지자원의 유효한 개발과 관리를 위해 원격탐사 자료 및 지상자료를 이용하여 토지 이용의 예측 모형을 정립하고 실제로 제주도 지역에 적용하여 그 실증을 거치는 것이었다. 본 토형은 계절분석(multi-date processing) 및 다중분석 (multi-file processing)기법을 채택하고 Markov의 확률 이전 계산법 및 판별 함수 (discriminant function) 계산법으로부터 합성 출현된 공간적/시간적 토지이용 투영방법을 채택하였다. 판별 함수 계산법은 토지이용 변화상의 최다 경향치를 산출하기 위해 제주도 경관 평면(landscape plane) 전지역의 각 화소(pixel)에 적용되고, 확률 이전 계산법은 특정 미래 시간 간극상에서 상이한 토지이용으로 변화하는 이들 화소의 수량을 결정한다. 본 합성 모형은 이렇게 토지이용 변화성(정성적)과 그 화소의 수량(정량적)을 결합하여 경관 평면상에서 미래의 토지이용 예측을 가능케하는 것이다.
병행 자바 프로그램의 슬라이싱 방법은 Jianjun Zhao에 의해 제안된 다중 쓰레드 종속성 그래프를 이용하여 Susan Horwitz, Thomas Reps, David Binkly가 제안한 2단계 마킹 알고리즘을 적용하여 슬라이스를 계산한다. 다중 쓰레드 종속성 그래프를 이용하는 방법은 쓰레드동기화 문장들 사이의 동기화 종속성과 서로 다른 쓰레드에 존재하는 공유객채들 사이의 통신 종속성 관계를 표현하여 병행 자바 프로그램의 슬라이스를 계산할 수 있는 것이다. 그러나 프로그램 종속성 그래프를 기반으로 하기 때문에 클래스 맴버 변수들에 대한 formal_in, formal_out, actual_in, actual_out정점들의 추가로 그래프의 복잡도가 증가하고 또한 부정확한 슬라이스 계산을 위한 다중 쓰레드 종속성 그래프를 개선하여 제안한다. 제안하는 개선된 다중 쓰레드 종속성 그래프는 주어진 슬라이싱 기준에 대한 2단계 마킹 알고리즘을 적용한 결과 정확한 슬라이스 계산과 복잡도 개선을 확인하였다.
본 연구에서는 여러 응용분야에서 자주 사용되는 통계적 모의실험이나 통계계산에 유용하게 사용될 루틴들을 Fortran과 C 언어의 Subroutine이나 함수 형태로 작성하여 라이브러리로 구현하였다. 여기에는 일반적으로 자주 사용되는 확률변수들의 난수생성기와 대표적인 확률분포들의 확률 계산이나 상위확률 및 상위백분위수의 계산 등에 유용한 루틴들을 포함하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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