• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.114-117
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• 2015

이 논문에서는 소수 추출 방법인 Sieve of Eratosthenes 알고리즘을 병렬화하되 실행시간과 에너지 소모 면에서 개선된 효과를 얻고자 한다. 멀티코어 프로세서의 공유 메모리를 효율적으로 활용하도록 하이브리드 병렬 프로그래밍 모델을 적용하고, 부하 균등화를 정교하게 조절하도록 파이프라인 작업 방식을 도입하였다. 실험결과 이전 방식보다 연산속도가 향상되었고, 에너지 사용량도 감소함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (B)
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• pp.337-341
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• 2008

갈수록 복잡해지는 내장형 시스템을 개발함에 있어서 소프트웨어 개발의 중요성은 날로 커지고 있다. 기존 연구에서 소프트웨어 개발 효율을 높이기 위해 소프트웨어의 재사용 가능성을 높이고 병렬성 명세를 용이하게 하고자 중간단계코드(CIC)를 정의하였다. 이 중간단계 코드는 각 태스크의 순수 알고리즘을 기술하는 C형태의 태스크 코드와 그 외의 정보를 포함하는 XML형태의 아키텍쳐 정보 파일로 구성된다. 이 CIC는 사용자가 직접 기술할 수 있고 각종 모델로부터 자동 생성할 수도 있다. 이 논문에서는 후자에 초점을 두고 데이터 플로우 모델에 사용된 블록들을 클러스터링하여 태스크 코드를 생성하는 기법을 제안하였다. 이것을 위해 블록 클러스터링 알고리즘은 주어진 클러스터의 크기로 블록이 묶일 때까지 블록의 수행시간 정보를 고려하여 함수 병렬성을 최대한 보존하며 블록들을 묶어나간다. H.263 코덱 예제를 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 다양한 클러스터의 크기 조건에 대해서 다양한 클러스터링 결과를 제공함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.557-561
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• 2006

3D 모델링 기술은 가상현실, 실감형 인터랙티브 등에서 많은 연구가 진행되고 있다. 실시간 3D 모델을 생성하는 연구는 많은 계산량으로 인해서 여러 대의 PC를 통합한 PC클러스터를 사용하고 있다. PC클러스터는 여러 대의 PC를 하나의 고성능 컴퓨터로 처리가 가능하지만, 여러 대의 PC를 효율적으로 제어 하는 문제와 고비용의 문제를 안고 있다. 본 논문은 한 대의 PC에서 멀티 코어를 동시에 수행하는 병렬처리 방법과 높은 계산 능력을 자랑하는 GPU와 CPU의 병렬처리 방법을 사용하여 한 대의 컴퓨터로 실시간 3D 모델 생성방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.305-308
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• 2001

초고속 통신망 인프라 구축으로 인해 인터넷을 통한 대용량 멀티미디어 데이터 전송이 가능하게 되었고, 이와 관련하여 VOD(Video-On-Demand) 서버에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 대용량의 비디오 데이터를 실시간으로 서비스하기 위해서는 단일 VOD 서버로는 그 한계가 있기 때문에 최근 여러개의 PC들을 클러스트링하여 구성된 병렬 VOD 서버들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 병렬 VOD 서버로 현재 많이 활용되고 있는 모텔들에 대해 알아보고 각각의 성능을 비교 분석함으로써 보다 나은 모델에 대한 방향을 제시해 보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.141-143
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• 2019

본 연구에서는 메소스코픽 교통 시뮬레이션 모델의 하나인 LCTM(Lane Cell Transmission Model) 모델을 GPU 기반의 병렬 교통 시뮬레이션의 형태로 구현하여, 수행한 시뮬레이션 시간을 측정하였다. 본 논문에서는 LCTM 교통 시뮬레이션의 병렬화 고려사항들을 언급하고, GPU 를 사용한 병렬 교통 시뮬레이션 구현 시, 성능에 영향을 미치는 요소들을 분석한 후, 측정하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.708-711
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• 2022

본 논문은 3D 프린팅 출력 성공률을 높이기 위해 GPU를 이용한 대용량 3D 메쉬 모델에 대한 병렬 자체충돌 검사 방법을 제안한다. 강인하고 견고한 자체 충돌 검사를 위해 분리축 검사, 삼각형-삼각형 교차 검사, 메쉬 연결성 검사, 대용량 메쉬를 위한 분할 처리 기법의 절차를 제안한다. 이러한 자체 충돌 검사를 빠르게 수행하기 위하여 GPU 기반 병렬처리 구현 방법을 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.258-261
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• 2019

딥러닝을 이용한 Sequence to Sequence 모델의 등장과 Multi head Attention을 이용한 Transformer의 등장으로 기계번역에 많은 발전이 있었다. Transformer와 같은 성능이 좋은 모델들은 대량의 병렬 코퍼스를 가지고 학습을 진행하였는데 대량의 병렬 코퍼스를 구축하는 것은 시간과 비용이 많이 드는 작업이다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 합성 코퍼스를 만드는 기법들이 연구되고 있으며 대표적으로 Back Translation 기법이 존재한다. Back Translation을 이용할 시 단일 언어 데이터를 가상 병렬 데이터로 변환하여 학습데이터의 양을 증가 시킨다. 즉 말뭉치 확장기법의 일종이다. 본 논문은 Back Translation 뿐만 아니라 Copied Translation 방식을 통한 다양한 실험을 통하여 데이터 증강기법이 기계번역 성능에 미치는 영향에 대해서 살펴본다. 실험결과 Back Translation과 Copied Translation과 같은 데이터 증강기법이 기계번역 성능향상에 도움을 줌을 확인 할 수 있었으며 Batch를 구성할 때 상대적 가중치를 두는 것이 성능향상에 도움이 됨을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권12호
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• pp.655-664
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• 2002

데이타 병렬 모델은 대규모 병렬성을 용이하게 얻을 수 있는 장점이 있지만, 데이타 분산으로 인한 통신 지연시간은 상당한 부담이 된다. 본 논문에서는 데이타 병렬 프로그램에 내재되어 있는 태스크 병렬성을 추출하여 이러한 통신 지연시간을 감추는데 이용할 수 있음을 보인다. 기존의 태스크 병렬성 추출은 데이타 병렬성을 고려하지 않았지만, 여기서는 데이타 병렬성을 그대로 유지하면서 태스크 병렬성을 활용하는 방법에 대해 설명한다. 데이타 병렬 루프를 포함할 수 있는 다수의 태스크 스레드들로 구성된 다중스레드 프로그램을 표현하기 위해 본 논문에서는 PCFG(Parallel Control Flow Graph)라는 표현 형태를 제안한다. PCFG는 단일 스레드인 원시 데이타 병렬 프로그램으로부터 HDG(Hierarchical Dependence Graph)를 통해 생성될 수 있으며, 또한 PCFG로부터 다중스레드 코드를 쉽게 생성할 수 있다.

• 기계저널
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• 제42권1호
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• pp.47-51
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• 2002

• 대한기계학회논문집B
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• 제39권2호
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• pp.191-197
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• 2015

본 연구에서는 분산 메모리시스템에서의 압력 방정식의 병렬해법을 위하여 MPI(Message Passing Interface)와 하이브리드 병렬기법을 사용하였다. 두 모델은 영역분할 기법을 활용하며, 하이브리드 기법은 성능이 양호한 두 가지 영역분할에 대해 수행하였다. 두 병렬기법의 성능을 비교하기 위해서 다양한 문제 크기에 대해 최대 96개의 쓰레드를 사용하여 속도향상을 측정하였다. 병렬 성능은 캐쉬 메모리에 따른 문제의 크기 및 MPI 통신, OpenMP 지시어의 부하에 대해 영향을 받음을 확인하였다. 문제의 크기가 작은 경우에는 쓰레드가 증가할수록 MPI 통신 및 OpenMP 지시어 부하에 대한 비율이 상대적으로 크기 때문에 병렬 성능이 좋지 않으며, MPI 통신 부하보다는 OpenMP 지시어 부하가 상대적으로 크므로 MPI 병렬 기법의 병렬 성능이 더 우수하다. 문제의 크기가 큰 경우에는 캐쉬 메모리의 활용도가 높고 MPI 통신 및 OpenMP 지시어 부하에 대한 비율이 낮아 병렬 성능이 좋으며, OpenMP 지시어보다 MPI 통신에 의한 부하가 더 지배적이어서 하이브리드 병렬 성능이 MPI 병렬 성능보다 더 양호하다.