유전자알고리즘을 병렬로 처리하려는 이유는 수행시간의 향상과 최적해의 향상이다. 하지만 이에 대한 연구와 응용이 적은데 이는 연구 환경이 열악하기 때문이다. 즉, 슈퍼컴퓨터와 같은 고가의 장비가 필요하며, 그것이 보편적으로 우리 주변에 있지 않다는 것이 가장 큰 장애가 되었다. 이를 극복하기 위한 방법은 에이전트라는 소프트웨어를 이용해서 유전자 알고리즘을 병렬로 처리를 하는 것이다. 이 연구에서는 이런 방법으로 유전자 알고리즘을 병렬로 처리를 하여도 수행시간의 향상과 최적해의 향상을 보일 수 있는지를 연구한다.
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 ROI-CENTRIST 기반 보행자 인식 알고리즘의 병렬처리 방식을 제안한다. 기존의 보행자 인식 방식만을 이용하여 임베디드 환경에서 보행자 인식을 실시간으로 처리하기에는 어려움이 존재한다. 이러한 문제는 기존의 알고리즘에 ROI를 적용한 방식을 병렬로 처리함으로써 해결할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 ROI-CENTRIST 기반 보행자 인식의 병렬처리 방식은 기존의 CENTRIST 기반 보행자 인식 방식보다 약 10% 향상된 5.2 fps의 성능을 보인다.
본 논문에서는 병렬처리에서 중요한 부하균형 문제에 대한 새로운 솔루션을 소개한다. 제안하는 매핑 알고리즘은 평균장 어닐링과 유전자 알고리즘을 합성한 휴리스틱 부하균형 기법이다. 합성된 알고리즘을 세 개의 다른 알고리즘들과의 성능향상비를 측정하는 성능평가 시뮬레이션을 개발하였고 솔루션 품질과 수행시간 면에서 우지의 방법은 기존의 것들 보다 개선된 실험결과를 얻었다.
처리기를 여러 개 장착한 다중처리기 시스템의 근본 목적은 적은 비용으로 많은 성능 향상을 얻자는 데에 있다. 그러나 다중처리기 시스템을 충분히 활용하기 위해서는 병렬처리를 지원하는 특별한 언어를 사용하거나 병렬성을 탐색하는 도구의 도움을 얻어야 하는 경우가 대부분이다. 일반적으로 알고리즘에서 병렬화에 적합한 대표적인 영역으로 루프와 재귀호출 등이 알려져 있다. 이 중 재귀호출은 특별한 도구나 언어의 지원 없이 개념적인 측면에서 비교적 쉽게 병렬화 시킬 수 있다. 그러나 재귀호출이 깊어지면 통제되지 않은 병렬성이 과도하게 높아져 오히려 수행불능 상태가 되고 만다. 본 논문은 POSIX스레드를 이용하여 재귀호출로 구성된 알고리즘을 병렬화시키는 과정에서 병렬성을 제어하는 방안을 제시한다. 이를 위하여 유닉스 시스템에서 프로세스와 스레드의 개념을 정립하고, 제안된 병렬성 제어 방안을 퀵 정렬에 적용한 결과를 실증적으로 분석하여 그 효용성을 검증한다.
논문은 GPU를 이용한 무리 짓기에 대한 병렬 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 GPU의 병렬처리 구조로 CUDA를 사용하였으며, 그것의 특성 및 제한 요소들을 분석하였다. 이의 특성 및 제한 요소를 기초로 무리 짓기에서 가장 많은 비용을 요구하는 이웃 에이전트들을 찾는 것을 병렬화 함으로써 성능을 개선하였다. 제안된 알고리즘을 GTX 285상에서 구현하였고, 그것의 성능을 실험적으로 기존의 공간분할 알고리즘과 비교하였다. 비교의 결과는 제안된 알고리즘이 실행 시간 관점에서 최대 9배 정도 우수하다는 것을 보였다.
본 논문에서는 대용량의 방송 콘텐츠를 전송하기 위해 다수개의 채널을 결합하여 안정적이고 고속으로 전송하기 위한 방송콘텐츠를 전송하기 위한 테스트베드를 제안한다. 제안하는 테스트베드의 첫 번째 목적은 하나의 방송채널 용량을 초과하는 대용량 방송 콘텐츠를 다수개의 채널을 결합하여 전송하기 위한 것이며, 두 번째 목적은 다채널로 입력된 데이터를 다양한 방법의 병렬 알고리즘을 적용하여 FPGA에 적용한 후 그 결과를 테스트하기 위한 것이다. 이를 위하여 제안하는 테스트베드는 다채널을 위한 입력 보드와 전반적인 제어를 위한 CPU 보드, 병렬 알고리즘 등을 테스트하기 위한 FPGA 보드, 그리고 3개의 보드들을 연결하기 위한 베이스 보드로 구성되었다. 제안하는 테스트베드 환경에서 다채널 대용량의 데이터를 병렬처리 할 수 있는 병렬 알고리즘들을 지속적으로 개발하고 테스트하여 다채널 대용량의 실시간 처리가 가능한 영상처리 시스템을 개발하는 것이다.
본 연구는 대용량 위성영상의 신속한 무감독 분류를 위해 k-means 군집화 알고리즘을 병렬처리하는 방법을 소개한다. K-means 군집화 알고리즘은 대표적인 무감독분류 알고리즘으로서 주로 감독분류의 전처리 단계로 활용되지만 연산 집약적이고 사용자의 개입이 적어 병렬처리의 효과를 분명하게 나타낼 수 있다. 병렬처리 코드는 OpenMP 기반의 멀티쓰레딩을 이용하여 구현하였다. 실험은 1대의 PC에서 시행하였으며 이 PC의 CPU에는 8개의 멀티코어가 집적되어 있다. 실험 영상으로는 7개 밴드로 구성한 30m 해상도의 LANDSAT 8 OLI 영상과 8개 밴드로 구성한 10m 해상도의 Sentinel-2A 영상을 사용하였다. 각각 10개 군집을 사용하여 순차처리 및 병렬처리를 수행한 결과 병렬처리가 순차처리에 비해 6배 내외의 속도를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과의 일치성 평가를 위해 각 군집의 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 분류 결과 영상간 차분을 수행하였고 결과로 모든 정보가 일치하였다. 본 연구는 병렬처리를 통해 대용량 위성영상의 처리 속도를 상당히 향상시킬 수 있음을 입증하고 있다는 점에서 의미가 있다고 판단된다. 아울러 OpenMP 기반의 멀티쓰레드를 이용하면 비교적 쉽게 병렬처리를 구현할 수 있지만 false sharing의 발생을 억제하도록 코드를 설계하는데 주의를 기울여야 함도 확인할 수 있었다.
유전 알고리즘은 자연 선택과 유전적 성질에 기반을 둔 알고리즘으로 기존 방법으로는 쉽게 해결할 수 없는 어려운 문제에서도 성공적으로 적용되었다. 기존의 유전 알고리즘은 해 집단이 큰 경우 시간이 많이 걸리는 문제점이 있다. 병렬 유전 알고리즘은 이러한 문제를 해결하기 위하여 제안된 기존의 유전 알고리즘의 확장이라 할 수 있다. 병렬 유전 알고리즘에서 중요한 요소는 이주와 유전 연산으로 이를 적절하게 설계함으로서 좋은 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 퍼지 논리를 이용하여 기존의 병렬 유전 알고리즘을 개선하고자 한다.
대부분의 진단 알고리즘은 PMC 모델을 바탕으로 결함의 개수가 t개를 초과하지 않는다는 t-진단가능 시스템의 특성을 이용한다. 하지만, 병렬처리 시스템의 규모가 커짐에 따라 시스템 내에서 발생되는 결함의 빈도가 높아지게 된다. 즉, 진단 알고리즘에서 가정하는 결함의 개수 t는 병렬처리 시스템 안에 있는 노드의 수에 비해 상당히 작은 개수이며, 결함의 개수가 t를 초과할 경우는 거의 고려하지 않았다. 본 논문에서는 결함의 개수가 t개를 초과하는 경우에 대하여 진단의 정확여부를 판단할 수 없는 충분히 작은 개수의 노드가 존재한다는 것을 허락함으로서, 진단 가능한 결함의 최대 수를 증가시키는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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