• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.753-755
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• 1999

본 논문에서는 동영상에서 움직임 벡터를 찾는 방법 중의 하나인 BMA(Block Matching Algorithm)를 워크스테이션 클러스터(cluster of workstations) 환경하에서 구현하고 이에 대한 성능 분석 모델을 제시한다. 동영상에서 움직임 벡터를 찾는 BMA는 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 방법으로 병렬화를 통해 처리 속도를 단축시킬수 있는 알고리즘이다. 그러나 워크스테이션 클러스트 환경하에서는 데이터의 분할 및 각 노드간의 통신방법에 따라서 전체적인 성능에 많은 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 최적의 데이터 분할 및 각 노드간의 통신을 최소화하는 병렬 BMA를 설계.구현한다. 또한 데이터의 분할 및 각 노드간의 통신을 고려한 성능 모델을 제시하여 프로세서의 증가 및 데이터의 분배에 따른 성능을 예측하고, 실험 결과를 통하여 제시한 모델의 타당성을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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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.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.07a
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• pp.335-336
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• 2017

본 논문에서는 대용량 배터리 모듈이 병렬 연결되어 있는 에너지 저장장치 시스템의 초기 기동 조건시 투입 초기의 전류를 추정할 수 있는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 배터리 모듈을 구성하고 있는 리튬 배터리 모듈의 단자 전압 및 배터리 모듈 저항 데이터를 이용하여 병렬 연결하고자 하는 배터리의 전류를 예측하는 방법으로써 배터리 모듈의 기동 투입 가능여부 등 온 오프 시퀀스 로직에 적용할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.241-245
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• 2019

문서 요약, 키프레이즈 추출과 패러프레이징은 인간이, 혹은 기계가 문서를 보다 원활히 이해하는 데에 도움을 주는 방법론들이다. 우리는 본 연구에서 질문/요구 등의 지시성 발화를 대상으로, 핵심 내용을 추출하는 간단한 방법론을 통해 한국어 병렬 코퍼스를 구축한다. 또한, 우리는 인적 자원을 활용한 효율적인 데이터 증강 전략을 통해 부족하거나 필수적인 유형의 발화의 양을 보강하고, 약 5만 쌍 크기의 코퍼스를 제작하여 이를 공개한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.17 no.5
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• pp.742-755
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• 2012

In this paper, we propose a parallel deblocking algorithm to resolve workload imbalance when the deblocking filter of high efficiency video coding (HEVC) decoder is parallelized. In HEVC, the deblocking filter which is one of the in-loop filters conducts two-step filtering on vertical edges first and horizontal edges later. The deblocking filtering can be conducted with high-speed through data-level parallelism because there is no dependency between adjacent edges for deblocking filtering processes. However, workloads would be imbalanced among regions even though the same amount of data for each region is allocated, which causes performance loss of decoder parallelization. In this paper, we solve the problem for workload imbalance by predicting the complexity of deblocking filtering with coding unit (CU) depth information at a coding tree block (CTB) and by allocating the same amount of workload to each core. Experimental results show that the proposed method achieves average time saving (ATS) by 64.3%, compared to single core-based deblocking filtering and also achieves ATS by 6.7% on average and 13.5% on maximum, compared to the conventional uniform data-level parallelism.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.25 no.4
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• pp.21-28
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• 2024

In this study, a polyhedral domain decomposition method for Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) analysis is introduced. SPH which is one of meshless methods is a numerical analysis method for fluid flow simulation. It can be useful for analyzing fluidic soil or fluid-structure interaction problems. SPH is a particle-based method, where increased particle count generally improves accuracy but diminishes numerical efficiency. To enhance numerical efficiency, parallel processing algorithms are commonly employed with the Cartesian coordinate-based domain decomposition method. However, for parallel analysis of complex geometric shapes or fluidic problems under dynamic boundary conditions, the Cartesian coordinate-based domain decomposition method may not be suitable. The introduced polyhedral domain decomposition technique offers advantages in enhancing parallel efficiency in such problems. It allows partitioning into various forms of 3D polyhedral elements to better fit the problem. Physical properties of SPH particles are calculated using information from neighboring particles within the smoothing length. Methods for sharing particle information physically separable at partitioning and sharing information at cross-points where parallel efficiency might diminish are presented. Through numerical analysis examples, the proposed method's parallel efficiency approached 95% for up to 12 cores. However, as the number of cores is increased, parallel efficiency is decreased due to increased information sharing among cores.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.8 no.4
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• pp.26-30
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• 2003

The Lanczos algorithm is the most commonly used in approximating a small number of extreme eigenvalues for symmetric large sparse matrices. Global communications in MP(Message Passing) parallel computer decrease the computation speed. In this paper, we introduce the s-step Lanczos method, and s-step method generates reduction matrices which are similar to reduction matrices generated by the standard Lanczos method. One iteration of the s-step Lanczos algorithm corresponds to s iterations of the standard Lanczos algorithm. The s-step method has the minimized global communication and has the superior parallel properties to the standard method. These algorithms are implemented on Cray T3E and performance results are presented.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.14 no.2
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• pp.57-68
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• 2004

We present a new parallel algorithm for extending the domain of a UOWHF. Our algorithm is based on non-complete l-ary tree and has the same optimal key length expansion as Shoup's which has the most efficient key length expansion known so far. Using the recent result [8], we can also prove that the key length expansion of this algorithm and Shoup's sequential algorithm are the minimum possible for any algorithms in a large class of "natural" domain extending algorithms. But its prallelizability performance is less efficient than complete tree based constructions. However if l is getting larger then the parallelizability of the construction is also getting near to that of complete tree based constructions.tructions.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.110-112
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• 2011

GPU의 병렬성과 연산능력을 일반적인 공학적 문제 해결에 적용하는 GPGPU 컴퓨팅에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 비디오 압축과정에는 많은 양의 화소 데이터에 동일하게 반복되는 연산을 수행하는 알고리즘이 많이 적용되므로 GPGPU를 통한 고속 병렬 계산의 응용 분야로 매우 적합하다. H.264/AVC는 비디오를 압축하는 가장 최신의 국제표준으로 여러 제품군과 서비스에 대한 적용되어 시장에서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 GPGPU의 응용 분야로 주목 받고 있는 비디오 압축 분야에 대한 적용으로 H.264/AVC의 화면내 예측 모드 결정과정에 GPGPU 병렬 프로그래밍을 적용하여 예측 모드 결정 속도를 향상하는 방법을 제안한다. GPU상에서의 데이터 병렬처리를 위해 CUDA C언어를 사용하였으며, CPU상에서의 연산은 C언어를 사용하여 구현되었다. GPU상에서 프레임 전체에 대한 화면내 예측 모드를 병렬적으로 결정함으로써 이에 소요되는 시간을 줄여 줄 수 있었다. 실험결과 GPU상에서 병렬적으로 예측 모드를 결정할 때 Full-HD급 영상에서 약 2.8배 정도의 속도 향상을 확인할 수 있었다. 향후 GPGPU 병렬 프로그래밍을 화면 내 예측뿐만 아니라 반복되는 연산을 수행하는 다른 알고리즘에도 적용하여 부호화기의 계산 부담을 덜어준다면 고속 실시간 비디오 압축 부호기 개발이 더욱 용이해 질것으로 기대된다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.4
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• pp.412-429
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• 2008

As the amount of electronic documents increases rapidly with the growth of the Internet, a parallel search engine capable of handling a large number of documents are becoming ever important. To implement a parallel search engine, we need to partition the inverted index and search through the partitioned index in parallel. There are two methods of partitioning the inverted index: 1) document-identifier based partitioning and 2) keyword-identifier based partitioning. However, each method alone has the following drawbacks. The former is convenient in inserting documents and has high throughput, but has poor performance for top h query processing. The latter has good performance for top-k query processing, but is inconvenient in inserting documents and has low throughput. In this paper, we propose a hybrid partitioning method to compensate for the drawback of each method. We design and implement a parallel search engine that supports the hybrid partitioning method using the Odysseus DBMS tightly coupled with information retrieval capability. We first introduce the architecture of the parallel search engine-Odysseus/parallel-OOSQL. We then show the effectiveness of the proposed system through systematic experiments. The experimental results show that the query processing time of the document-identifier based partitioning method is approximately inversely proportional to the number of blocks in the partition of the inverted index. The results also show that the keyword-identifier based partitioning method has good performance in top-k query processing. The proposed parallel search engine can be optimized for performance by customizing the methods of partitioning the inverted index according to the application environment. The Odysseus/parallel OOSQL parallel search engine is capable of indexing, storing, and querying 100 million web documents per node or tens of billions of web documents for the entire system.