• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.10 no.2
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• pp.473-483
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• 1999

We introduce a way to construct a supercomputing capable system with some networked PCs, running the Linux operating system and computing power comparable with expensive commercial workstations, and with the Parallel Virtual Machine (PVM) software which enables one to control the total CPUs and memories of the networked PCs. By benchmarking the system using a PVM parallel program, we find that the system's parallel efficiency is close to 90 %.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.344-349
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• 2000

본 논문에서는 영환 기계번역 시스템 ALKOL의 개발 과정에서 사용된 분산 환경을 사전 구축과 테스트 환경을 중심으로 설명한다. 번역 시스템 개발은 시스템 개발자, 사전 개발자, 검사자(tester)의 세 요소를 중심으로 이루어지는 작업으로, 효율적인 개발을 위해서는 개발 요소의 작업이 독립적으로 진행되면서 유기적으로 연결될 수 있는 환경이 마련되어야 한다. ALKOL에서는 이를 위하여 번역 시스템을 번역 서버, 사전 서버, 사전 편집기, 사용자 인터페이스 클라이언트/서버 분산 환경으로 구성하고 검사자를 위한 테스트 환경을 제공하여 효율적인 번역 시스템 개발 환경을 구축한다. 번역 시스템을 분산 환경에서 개발하여 시스템 개발자, 사전 개발자, 검사자가 각자의 작업을 병렬적으로 진행할 수 있고 실시간으로 갱신되는 시스템과 사전 정보를 이용하여 작업을 진행할 수 있어 번역 시스템 개발의 효율성을 높일 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.1
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• pp.117-124
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• 2003

The system implemented in this paper partitions and stores specimen data captured by a light microscope on distributed or parallel systems. Users ran observe images on computers as we use a physical microscope. Based on the client-server computing model, the system consists of client, coordinator, and data manager. Three components communicate messages. For retrieving images, we implemented the client program with necessary functions for educational applications such at image mark and text annotation, and defined the communication protocol. We performed the experiment for introducing a tape storage which stores a large volume of data. The experiment results showed performance improvement by data partitioning and indexing technique.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.1
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• pp.81-88
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• 2001

분산 멀티미디어 시스템의 기본적인 요구 사항은 비디오와 오디오 같은 연속미디어의 생성 그리고 검색 시점에서 표현 시점까지의 엄격한 지연과 지터를 요구하는 인트라 미디어 동기화와 다수의 연속 미디어 스트림을 병렬로 표현할 때 트랙들간의 상대적 시간 관계에 관한 제한을 만족시키는 인터미디어 동기화를 제공하는 것이다. 본 논문에서는 분산 환경에서 연속미디어를 이용하는 주문형 시스템 개발도구인 버클리 CMT를 텍스트, 이미지, 그래픽 등의 불연속 미디어와 비디오, 오디오 등의 연속 미디어 형태의 멀티미디어 동기화가 가능하도록 확장-CMT를 설계하고, 이를 분산 원격강의 응용에 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.531-535
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• 2008

최근의 융합학문의 발전으로 생물, 물리, 화학, 천문, 우주학, 지구과학 분야에서도 병렬 프로그램을 이용한 대용량 데이터를 처리하는 빈도가 높아졌다. 그러나 병렬 프로그래밍은 병렬환경의 전문성을 가지고 있지 않는 다른 학문의 전문가가 사용하기는 어려운 것이 현실이다. 이에 본 논문에서는 병렬환경의 비전문가도 사용하기 용이한 관심 지향적 병렬 프로그래밍 모델과 자바 기반으로 구현된 AspectHPJ 시스템을 제안한다. 본 시스템의 첫 번째 특징은 일반사용자가 Sequential 코드로 프로그램을 작성하고 병렬화 하고자 하는 코드영역에 병렬마크를 사용하여 병렬코드로 전환하는 특징을 가지고 있다. 두 번째는 병렬환경 요소 (프로세서 개수, 분산배열 속성)를 AOP 개념의 관심 (aspect)으로 추출하여 사용자가 보다 용이하게 병렬환경 요소를 설정할 수 있게 해주는데 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.6 s.109
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• pp.615-624
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• 2006

The objective of this paper is to implement parallel multi-layer ANN(Artificial Neural Network) simulator based on the mobile agent system which is executed in parallel in the virtual parallel distributed computing environment. The Multi-Layer Neural Network is classified by training session, training data layer, node, md weight in the parallelization-level. In this study, We have developed and evaluated the simulator with which it is feasible to parallel the ANN in the training session and training data parallelization because these have relatively few network traffic. In this results, we have verified that the performance of parallelization is high about 3.3 times in the training session and training data. The great significance of this paper is that the performance of ANN's execution on virtual parallel computer is similar to that of ANN's execution on existing super-computer. Therefore, we think that the virtual parallel computer can be considerably helpful in developing the neural network because it decreases the training time which needs extra-time.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.1_2
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• pp.129-139
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• 2003

The PC cluster architecture is considered as a cost-effective alternative to the existing supercomputers for realizing a high-performance information retrieval (IR) system. To implement an efficient IR system on a PC cluster, it is essential to achieve maximum parallelism by having the data appropriately distributed to the local hard disks of the PCs in such a way that the disk I/O and the subsequent computation are distributed as evenly as possible to all the PCs. If the terms in the inverted index file can be classified to closely related clusters, the parallelism can be maximized by distributing them to the PCs in an interleaved manner. One of the goals of this research is the development of methods for automatically clustering the terms based on the likelihood of the terms' co-occurrence in the same query. Also, in this paper, we propose a method for duplicate distribution of inverted index records among the PCs to achieve fault-tolerance as well as dynamic load balancing. Experiments with a large corpus revealed the efficiency and effectiveness of our method.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.7
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• pp.752-765
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• 1999

대부분 병렬처리 시스템에서 성능 파라미터는 복잡하고 프로그램의 수행 시 예견할 수 없게 변하기 때문에 컴파일러가 프로그램 수행에 대한 최적의 성능 파라미터들을 컴파일 시에 결정하기가 힘들다. 본 논문은 병렬 처리 시스템의 프로그램 수행 시, 변화하는 시스템 성능 상태에 따라 전체 성능이 최적화로 적응하는 적응 수행 방식을 제안한다. 본 논문에서는 이 적응 수행 방식 중에 적응 프로그램 수행을 위한 이론적인 방법론 및 구현 방법에 대해 제안하고 적응 제어 수행을 위해 프로그램의 데이타 공유 단위에 대한 적응방식(적응 입도 방식)을 사용한다. 적응 프로그램 수행 방식은 프로그램 수행 시 하드웨어와 컴파일러의 도움으로 프로그램 자신이 최적의 성능을 얻을 수 있도록 적응하는 방식이다. 적응 제어 수행을 위해 수행 시에 병렬 분산 공유 메모리 시스템에서 프로세서 간 공유될 수 있은 데이타의 공유 상태에 따라 공유 데이타의 크기를 변화시키는 적응 입도 방식을 적용했다. 적응 입도 방식은 기존의 공유 메모리 시스템의 공유 데이타 단위의 통신 방식에 대단위 데이타의 전송 방식을 사용자의 입장에 투명하게 통합한 방식이다. 시뮬레이션 결과에 의하면 적응 입도 방식에 의해서 하드웨어 분산 공유 메모리 시스템보다 43%까지 성능이 개선되었다. Abstract On parallel machines, in which performance parameters change dynamically in complex and unpredictable ways, it is difficult for compilers to predict the optimal values of the parameters at compile time. Furthermore, these optimal values may change as the program executes. This paper addresses this problem by proposing adaptive execution that makes the program or control execution adapt in response to changes in machine conditions. Adaptive program execution makes it possible for programs to adapt themselves through the collaboration of the hardware and the compiler. For adaptive control execution, we applied the adaptive scheme to the granularity of sharing adaptive granularity. Adaptive granularity is a communication scheme that effectively and transparently integrates bulk transfer into the shared memory paradigm, with a varying granularity depending on the sharing behavior. Simulation results show that adaptive granularity improves performance up to 43% over the hardware implementation of distributed shared memory systems.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.41 no.11
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• pp.1490-1501
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• 2016

In this paper, we propose an image-based indoor localization system using parallel distributed computing. In order to reduce computation time for indoor localization, an scale invariant feature transform (SIFT) algorithm is performed in parallel by using Apache Spark. Toward this goal, we propose a novel image processing interface of Apache Spark. The experimental results show that the speed of the proposed system is about 3.6 times better than that of the conventional system.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.11a
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• pp.145-146
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• 2014

여러 가지 분산 발전 시스템들은 마이크로그리드의 형태를 지니고 있다. 이 마이크로그리드는 계통연계모드에서 부하의 수요를 담당하게 되고, 계통 사고가 발생할 시 단독운전모드로 동작을 해야 한다. 드룹 제어 방식은 이 때 각각의 분산발전시스템에서의 유효전력과 무효전력 부하 sharing을 통해 안정적으로 전력을 공급 할 수 있고 순환 전류를 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 가상 저항과 캐패시터를 이용하여 인버터 병렬 운전 시스템을 위한 드룹 제어에 대해서 연구하였다. 그리고 가상 복합 임피던스에 따른 출력 임피던스에 대해서 연구하고 이에 따른 드룹 제어를 분석하여 PSIM 시뮬레이션으로 이를 검증하였다.