Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.10
no.4
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pp.293-298
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2000
In fuzzy expert systems or database systems that have volumes of fuzzy data or large fuzzy rules, the inference time is much increased. Therefore, a high performance parallel fuzzy computing environment is needed. In this paper, we propose a parallel fuzzy inference mechanism in parallel computing environments. In this, fuzzy rules are distributed and executed simultaneously. The ONE_TO_ALL algorithm is used to broadcast the fuzzy input input vector to the all nodes. The results of the MIN/MAX operations are transferred to the output processor by the ALL_TO_ONE algorithm. By parallel processing of fuzzy or data, the parallel fuzzy inference algortihm extracts effective and achieves and achieves a good speed factor.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.7
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pp.1777-1788
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1999
The portability of Java language makes it possible to use heterogeneous computers without re-compiling of application programs. Java applet can also be transported to other computers via Web browser. In this research, a Cooperative Web Computing Environment(CWCE) that uses idle computers on the Intranet for cooperative parallel computing work is suggested. The CWCE allows to use more than a manager computer that sends applets and manages communication between other computers. The number of manager computers can be determined according to the characteristics of computing environment and any chosen application program. It can reduce the amount of communication overhead for the application programs especially with synchronized communication. For the CWCE, a decision function to determine the managing level is provided. The CWCE turns out to be useful computing environment for the applications with less computation request ratio and multi-managing can help to reduce the communication overhead especially for the applications with a high ratio of synchronization purpose communications.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10a
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pp.629-632
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2000
본 연구에서는 인터넷에 연결된 유휴자원을 자율적으로 묶어 하나의 분산시스템을 구축하고 이를 이용하여 사용자에게 병렬 프로그램밍 시스템을 설계, 구현하는 방법에 관하여 기술하였다. 제안된 자율적 웹 분산 컴퓨팅 환경은 인터넷 컴퓨팅 구축에 있어서 필수적인 동적자원의 중계, 작업의 분배방법을 제시한다. 또한 제안된 시스템 구축방안은 지니 기술을 이용함으로써 자율적 웹 분산환경구축이 가능하였고 실험을 통하여 인터넷의 유휴자원을 이용함으로써 적은 비용으로 높은 생산성을 얻을 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 분산 메모리 구조를 갖는 병렬 컴퓨터 상에서 방대한 크기를 갖는 볼륨 데이터의 효과적인 가시화를 위한 병렬 광선 투사법을 제안한다. 데이터의 압축을 기반으로 하는 본 기법은 다른 프로세서의 메모리로부터 데이터를 읽기보다는 자신의 지역 메모리에 존재하는 압축된 데이터를 빠르게 복원함으로써 병렬 렌더링 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 기법은 객체-순서와 영상-순서 탐색 알고리즘 모두의 정점을 이용하여 성능을 향상시켰다. 즉, 블록 단위의 최대-최소 팔진트리의 탐색과 각 픽셀의 불투명도 값을 동적으로 유지하는 실시간 사진트리를 응용함으로써 객체-공간과 영상-공간 각각의 응집성을 이용하였다. 본 논문에서 제안하는 압축 기반 병렬 볼륨 렌더링 방법은 렌더링 수행 중 발생하는 프로세서간의 통신을 최소화하도록 구현되었는데, 이러한 특징은 프로세서 사이의 상당히 높은 데이터 통신 비용을 감수하여야 하는 PC 및 워크스테이션의 클러스터와 같은 더욱 실용적인 분산 환경에서 매우 유용하다. 본 논문에서는 Cray T3E 병렬 컴퓨터 상에서 Visible Man 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.13-15
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2003
이 연구는 이동 에이전트 시스템에 기반한 가상의 병렬분산 컴퓨팅 환경에서 병렬로 수행되는 인공신경망 시뮬레이터를 구현하는 것을 목적으로 하며, 학습세션 수준에서 병렬로 학습하는 병렬 인공신경망 시뮬레이터의 성능을 대표적인 벤치마크 문제인 NetTalk을 대상으로 평가한 결과, 개발한 시뮬레이터가 상당히 효과적임을 알 수 있다.
본 논문에서는 시뮬레이션 속도 향상을 위하여 VHDL(Very high speed integrated circuit Hardware Description Language)로 기술된 디지털 회로 시뮬레이션을 위한 병렬 분산 VHDL 시뮬레이터(Parallel Distributed VHDL Simulator : PDVS)를 개발한다. 개발된 프로그램을 대규모 병렬 프로그래밍 환경에서도 수행될 수 있도록 하기 위해서 표준 통신 라이브러리인 MPI(Message Passing Interface)를 이용하여 구현된다. PDVS 의 전체적인 시스템구성도, PDVS 에 사용된 시뮬레이션 프로토콜, 전역가상시간 계산 메카니즘 및 논리적 프로세스의 내부 구성요소들간의 관계와 PDVS의 제어 흐름도를 제시한다. 그리고 본 연구에서는 병렬 분산 시뮬레이션의 병렬성 정도를 분석하기 위하여 디지털 회로의 크기 변화와 처리되는 사건수(grain size)의 변화에 따른 성능 결과를 제시한다. 이 연구에서 4배크기의 디지털 회로를 적용한 경우는 프로세서를 12개 사용할 때에 8배의 속도향상을 얻었다. 그리고 처리되는 사건의 수가 200인 경우는 프로세서를 32개 사용할 때에 12배의 속도향상을 얻었다. 또한 동일한 방법을 SGI Origin 2000, Cray T3e 및 IBM SP2에 적용함으로서 그 성능의 간접적인 비교결과도 제시한다.
Kim, J.M.;Cha, S.J.;Jeon, S.H.;Koh, K.W.;Jeong, Y.J.;Kim, K.H.;Jung, S.I.
Electronics and Telecommunications Trends
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v.32
no.4
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pp.48-56
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2017
대규모 고성능 컴퓨팅 시스템에서 경량커널은 전통적으로 계산 노드에 탑재되어 특정 연산만을 수행한다. 특히 경량커널은 병렬 프로그램을 실행함에 있어 성능을 최대한 끌어올리기 위하여 자원 간의 간섭을 최소화할 수 있도록 개발되어 사용되고 있다. 최근에는 수천 개의 코어가 장착된 고성능 컴퓨팅 환경은 병렬프로그램뿐만 아니라 일반 응용 및 대규모 분산 응용에서도 필요하다. 고성능 컴퓨팅 환경에서는 매니코어와 메모리 자원이 늘어남에 따라 성능 확장성을 요구하는 현실적인 운영체제의 구조로서 경량커널과 리눅스를 같이 실행하는 멀티커널 구조를 선호하고 있다. 본고에서는 이러한 선행연구를 소개하고 매니코어 시스템에서 활용되는 최근 경량커널의 동향에 대해 살펴본다.
Load imbalance is a serious impediment to achieving good performance in parallel processing. Global load balancing schemes cannot adequately manage to balance parallel tasks generated from a single application. Dynamic loop scheduling methods are known to be useful in balancing parallel loops on shared-memory multiprocessor machines. However, their centralized nature causes a bottleneck for the relatively small number of processors in a network of workstations because of order-of-magniture differences in communication overheads. Moreover, improvements of basis loops scheduling methods have not effectively dealt with irregularly distributed workloads in parallel loops, which commonly occur in applications for a network of workstation. In this paper, we present a new reconfigurable and decentralized balancing method for parallel loops on a network of workstations. Since our method supplements performance balancing with those tranditional load balancing methods, it minimizes the overall execution time.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10a
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pp.522-525
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2006
그리드 기반 분산객체지향 가상환경 시스템인 DOVE-G는 많은 리소스를 요구로 하는 분산된 그리드 컴퓨팅 어플리케이션에서 효율적인 병렬프로그래밍 환경을 지원하는데 이에 웹서비스를 이용해 다양한 어플리케이션에서 고급 그리드 컴퓨팅 환경을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 웹서비스를 이용해 DOVE-G의 implementation을 모르더라도 DOVE-G 서비스를 쉽게 이용할 수 있도록 해주는 Interface Object와 Agent Object 두 개의 DOVE-G Object를 이용한 통신기법을 제시한다.
Recently, wellness has become an issue related to improvements in personal health and quality of life. Data that are accumulated daily, such as meals and momentum records, in addition to body measurement information such as body weight, BMI and blood pressure have been used to analyze the personal health data of an individual. Therefore, it has become possible to prevent potential disease and to analyze dietary or exercise patterns. In terms of food and nutrition, analyses are performed to evaluate the health status of an individual using dietary data. However, it is very difficult to process the large amount of dietary data. An analysis of dietary data includes four steps, and each step contains a series of iterative tasks that are executed over a long time. This paper proposes a problem solving environment that automates dietary data analysis, and the proposed framework increases the speed with which an experiment can be conducted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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