인터넷을 이용한 분산/병렬 시스템은 지리적으로 분산된 다양한 성능의 유휴 상태 호스트 자원을 사용하여 대용량 작업을 처리한다. 인터넷의 호스트들은 다양한 성능을 가질 뿐만 아니라, 상태가 언제 변할지 예측하기 힘들다. 호스트의 성능은 작업 처리율에 영향을 주므로 인터넷 기반 분산/병렬 시스템은 호스트성능에 따른 작업 할당 스키마를 제공한다. 그러나, 호스트의 성능에 따라 할당받은 작업을 수행하는 중에 각 호스트 성능과 상태가 변하여 작업 진행률에 영향을 주므로 작업 할당 알고리즘들의 수행 중에 실시간 모니터링이 요구된다. 실시간 모니터링은 PDP 시스템에 부하 균형 및 결함 허용을 제공하고 관리자와 시스템 개발자에게 보다 효율적인 작업 할당 정책을 제안한다. 본 논문에서는 인터넷 기반 분산/병렬 시스템인 PDP에서 호스트 성능과 상태들의 실시간 모니터링 방법에 대해서 논의한다.
백본망의 지속적인 고속화는 충분한 가용대역폭을 제공하고 있지만 장거리 대용량 데이터 전송에서 이를 잘 활용하지 못하고 있다. 이는 대부분 응용들이 TCP를 사용하는데서 원인을 찾을 수 있으며 TCP는 전송메커니즘 특성상 고속네트워크에서 신속한 가용대역폭 확보가 어렵다. UDT는 응용계층 전송프로토콜로써 고속네트워크에서 용을 목표 설계된 잘 알려진 프로토콜이다. 본 논문에서는 네트워크 혼잡상태에 적응적인 UDT 병렬전송기법에 대해 제안하고 다음 두 가지 관점에서 성능을 평가한다. 첫째, UDT Rate 혼잡제어에 따른 전송성능을 측정하고 UDT의 성능과 비교한다. 둘째, 네트워크 상태에 적응적인 UDT 병렬전송기법의 전송성능에 대해 분석한다. 실험결과 UDT Rate 혼잡제어의 경우 jitter를 30ms로 설정한 경우 RTT 100ms 구간에서 UDT에 비해 106%의 성능향상을 보였다. 또한 Rate 혼잡제어를 적용한 병렬전송의 경우 jitter를 20ms로 설정한 경우 RTT 400ms 구간에서 UDT 병렬전송에 비해 107% 성능향상을 실험을 통해 확인하였다.
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.
WWW에서 의뢰인- 병렬처리 서버- 작업자 구성을 이용하여, 작업자 애플릿을 임의의 호스트에 분산시키고, 대량의 연산수행을 지닌 작업을 배분하여 수행시킨 뒤, 그 결과를 의뢰인에게 보여주는 WWW 기반 자바병렬 시스템이 기존의 LAN상에서의 병렬 시스템보다 확장성 및 이용 용이성 면에서 크게 주목을 끌고 있다. 이러한 WWW 기반 자바 병렬 처리 시스템에서 서버가 주어진 태스크들을 작업자들에게 할당하는 효율적인 기법이 크게 요구된다. 본 논문에서는, 이미 구현된 WWW 기반 자바 병렬 시스템 원형(prototype)에서 효율적인 적응적 태스크 할당 기법을 제시한다. 제안하는 적응적 태스크 할당 기법이 WWW에서 여러 호스트들의 성능이 시간의 흐름에 따라 크게 변화하는 상황에 크게 이점이 있음을 성능 분석 및 평가를 통해 보여준다.
최근 제안된 순환 신경망 기반 Encoder-Decoder 모델은 기계번역에서 좋은 성능을 보인다. 하지만 이는 대량의 병렬 코퍼스를 전제로 하며 병렬 코퍼스가 소량일 경우 데이터 희소성 문제가 발생하며 번역의 품질은 다소 제한적이다. 본 논문에서는 기계번역의 이러한 문제를 해결하기 위하여 단일-언어(Monolingual) 데이터를 학습과정에 사용하였다. 즉, 역-번역(Back-translation)을 이용하여 단일-언어 데이터를 가상 병렬(Pseudo Parallel) 데이터로 변환하는 방식으로 기존 병렬 코퍼스를 확장하여 번역 모델을 학습시켰다. 역-번역 방법을 이용하여 영-한 번역 실험을 수행한 결과 +0.48 BLEU 점수의 성능 향상을 보였다.
소나 영상 시뮬레이션은 실시간 처리를 위해 병렬처리를 사용하여 연산성능을 증대시키고 있다. 하지만 모듈 간 병렬처리, 영상처리 알고리즘, 방대한 데이터 처리와 같은 시뮬레이션에 적용되는 작업은 성능향상을 위한 최적의 연산장치와 병렬처리 기법이 달라 실시간 처리를 위한 최적화가 어렵다. 본 논문에서는 효율적인 소나 영상 시뮬레이션의 개발을 위해 연산장치 및 병렬처리 기법에 따른 기술을 분류하고 실제 적용된 사례들을 소개한다.
특정 문제를 위하여 병렬화 알고리즘을 적용할 경우. 기존의 순차적인 알고리즘과는 다른 방식의 문제 접근이 가능한 경우가 있다. 인공 지능 분야의 양방향 병렬 탐색을 그 예로 들 수 있으며 특정 슈퍼 컴퓨터를 대상으로 한 구현 및 성능 측정 결과가 보고 된 바 있다. 본 논문에서는 최근 병렬 시스템의 새로운 분야로 부각되고 있는 클러스터 시스템을 대상으로 양방향 병렬 탐색 알고리즘을 구현하고 테스트 하였다. 구현에 있어서는 클러스터 시스템에서 많이 이용되는 메시지 패싱 인터페이스 (MPI)를 사용하였으며 여러 가지 조건을 조합하여 테스트 함으로서, 클러스터 시스템 환경에서 양방향 병렬 탐색이 갖는 성능을 분석하였다.
인공 지능 분야 문제의 특성으로 인하여 병렬 처리 기법의 적용이 자주 고려되고 있다. 특히 순차적인 문제 해결 알고리즘이 병렬 처리 개념과 접목되면서 새로운 특징을 갖는 알고리즘으로 발전될 수 있는데 양방향 병렬 탐색을 그 예로 들 수 있으며 특정 슈퍼컴퓨터를 대상으로 한 구현 결과도 보고 된 바 있다. 본 논문에서는 양방향 병렬 탐색 알고리즘을 보다 보편적인 메시지 패싱 인터페이스(MPI)를 이용하여 구현하고 두 종류의 병렬 시스템을 대상으로 테스트함으로서, MPI 환경에서의 양방향 병렬 탐색의 성능을 비교 분석하였다.
본 논문은 위키피디아로부터 한국어-영어 간 병렬 문장을 추출하기 위해 이질적 언어 자원의 순차적 매칭을 적용한 유사도 계산 방법을 제안한다. 선행 연구에서는 병렬 문장 추출을 위해 언어 자원별로 유사도를 계산하여 선형 결합하였고, 토픽모델을 이용해 추정한 단어의 토픽 분포를 유사도 계산에 추가로 이용함으로써 병렬 문장 추출 성능을 향상시켰다. 하지만, 이는 언어 자원들이 독립적으로 사용되어 각 언어자원이 가지는 오류가 문장 간 유사도 계산에 반영되는 문제와 관련이 적은 단어 간의 분포가 유사도 계산에 반영되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이질적인 언어 자원들을 이용해 순차적으로 단어를 매칭함으로써 언어 자원들의 독립적인 사용으로 각 자원의 오류가 유사도에 반영되는 문제를 해결하였고, 관련이 높은 단어의 분포만을 유사도 계산에 이용함으로써 관련이 적은 단어의 분포가 반영되는 문제를 해결하였다. 실험을 통해, 언어 자원들을 이용해 순차적으로 매칭한 유사도 계산 방법은 선행 연구에 비해 F1-score 48.4%에서 51.3%로 향상된 성능을 보였고, 관련이 높은 단어의 분포만을 유사도 계산에 이용한 방법은 약 10%에서 34.1%로 향상된 성능을 얻었다. 마지막으로, 제안한 유사도 방법들을 결합함으로써 선행연구의 51.6%에서 2.7%가 향상된 54.3%의 성능을 얻었다.
최근 가장 활발하고 많은 연구가 이루어지는 시스템중의 하나는 교통 제어 시스템이다. 이 시스템을 효과적으로 지원하기 위해서는 이동체를 효과적으로 저장하고, 시간 혹은 시공간 질의를 효과적으로 수행하기 위하여 높은 성능을 가진 이동체 데이터베이스 시스템이 필요하다. 빠른 이동체 데이터베이스 시스템의 성능은 병렬 색인을 이용하여 구축될 수 있다. 이 논문에서는 시공간 인접성과 이동체 특성에 기반한 디클러스터링 정책을 제시한다. 이동체의 진행 방향에 대한 예측을 통하여 색인의 노드에 대한 성장을 예측하고, 이를 토대로 병렬 색인을 구축한다. 실험 결과 제시된 기법은 기존의 다른 정책에 비하여 최대 15%이상의 성능 향상이 있다. 이 결과는 단일 디스크를 사용할 때에 비하여 디스크 당 50%이상의 성능향상 결과이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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