최근 근접 치료에서 방사선 차폐막을 사용하여 선량 분포를 변조하여 선량을 전달하는 정적 및 동적 변조 근접 치료 방법이 개발됨에 따라 새로운 방향성 빔 세기 변조 근접 치료에 적합한 역방향 치료 계획 및 치료 계획 최적화 알고리즘에서 선량 계산에 필요한 파라미터 및 데이터의 양이 증가하고 있다. 세기 변조 근접 치료는 방사선의 정확한 선량 전달이 가능하지만, 파라미터와 데이터의 양이 증가하기 때문에 선량 계산에 필요한 경과 시간이 증가한다. 본 연구에서는 선량 계산 경과 시간의 증가를 줄이기 위해 그래픽 카드 기반의 CUDA 가속 선량 계산 알고리즘을 구축하였다. 계산 과정의 가속화 방법은 관심 체적의 시스템 행렬 계산 및 선량 계산의 병렬화를 이용하여 진행하였다. 개발된 알고리즘은 모두 인텔(3.7GHz, 6코어) CPU와 단일 NVIDIA GTX 1080ti 그래픽 카드가 장착된 동일한 컴퓨팅 환경에서 수행하였으며, 선량 계산 시간은 디스크에서 데이터를 불러오고 전처리를 위한 작업 등의 추가 적으로 필요한 시간은 제외하고 선량 계산 시간만 측정하여 평가하였다. 그 결과 가속화된 알고리즘은 CPU로만 계산할 때보다 선량 계산 시간이 약 30배 단축된 것으로 나타났다. 가속화된 선량 계산 알고리즘은 적응방사선치료와 같이 매일 변화되는 어플리케이터의 움직임을 고려하여 새로운 치료 계획을 수립해야 하는 경우나 동적 변조 근접 치료와 같이 선량 계산에 변화되는 파라미터를 고려해야 하는 경우 치료 계획 수립 속도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 full-flash A/D 변환기에서 전력소모를 줄이는 방법과 그의 회로를 제안하였다. Full-flash A/D 변환기에서 해상도가 증가하면 전압비교기의 수는 지수함수적으로 증가하며 모든 전압비교기가 항상 동작하여 전력 소모가 많으므로 제안하는 구조에서는 입력 신호의 크기에 까라 그 영역에 해당하는 위치에 있는 전압비교기를 선택적으로 켜줌으로써 전력 소모를 줄인다. 입력 신호의 크기를 판별하기 위하여 입력 신호의 범위를 찾는 회로를 설계하였다. 클리치 잡음을 줄일 수 있는 클럭 발생회로를 설계하여 사용함으로써 전압 비교기의 전류원에서 발생하는 잡음을 일반적인 클럭을 사용했을 때와 비교하여 1/4로 줄였다. 설계한 A/D 변환기는 out-off 주파수가 5GHz 인 1.2 m의 BiCMOS 공정으로 제작하였다. 이는 350Msamples /s의 변환 속도를 가지며 소모 전력은 900mW이다.
본 논문에서는 FPGA와 GPU를 이용한 실시간 스테레오 다시점 변환 시스템을 소개한다. 해당 시스템은 이종의 연산장치를 이용하며 그에 따라 크게 두 부분으로 나뉜다. 첫 번째 부분은 변이 추출 부분으로서 실시간 계산을 위해 FPGA기반으로 구현되었다. 기본적으로 DP(Dynamic programming) 기반의 스테레오 정합 방법을 통해 초기 변이 영상이 계산되며, 후처리를 통해 개선된다. 개선된 변이 영상은 USB3.0과 PCI-express를 통해 GPU 장치로 전송된다. 스테레오 입력 영상이 GPU장치로도 전송되면, 변이 영상의 변이 값을 이용하여 중간 시점에서의 영상을 합성한다. 생성된 시점 영상들은 무안경 다시점 3차원 디스플레이의 특성에 맞게 하나의 영상으로 화소 또는 부분화소 단위로 재배치되는 시점 다중화 과정을 거쳐 최종적으로 4K 무안경 다시점 디스플레이에 실시간으로 재생된다. 스테레오 정합을 제외한 나머지 연산은 모두 GPU에서 병렬처리된다
본 논문에서는 DS-UWB 시스템에 사용되는 송신 필터에 따른 초기 동기 획득 성능을 모의 실험을 통해 비교하고, 칩 레이트가 1.32 Gchip/s인 DS-UWB 디지털 송신기에서 interpolation factor가 4인 제곱근 코사인 필터를 적용한 경우와 구형 필터를 적용한 경우 DS-UWB 수신기의 초기 동기 획득 성능은 AWGN 채널 환경뿐만 아니라 CM1/CM3 채널 환경하에서도 비슷한 성능을 냄을 실험을 통해 살펴 본다. 또한, 55 MHz의 시스템 클럭으로 동작하는 24 병렬 처리 상관 연산기 및 동기 획득기 구조에 대해 설명하고 초기 동기 획득 방법을 기술한다. 본 논문에서는 DS-UWB 시스템 설계시 구형 송신 필터를 사용하여 1.32 Gsample/s D/A 변환기 및 A/D 변환기를 적용할 수 있게 함으로써 DS-UWB 칩셋 개발시 현실적으로 고려할 수 있는 솔루션을 제시한다.
본 논문은 병렬 처리 시스템 환경에서 효율적인 태스크 스케줄링에 관한 연구로써 태스크 그래프의 재구성에 의해 전체 수행 시간을 단축시키는데 목적을 두고 있다. 태스크 스케줄링은 m개의 테스크를 n개의 프로세서에 할당하는 연구인데 이는 많은 문제점을 갖고 있다.[1, 4, 9] 일반적으로 이 문제를 해결하는 것은 NP-hard 문제로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 주어진 태스크 그래프를 재구성하여 스케줄링 하는 방법을 제시하였다. 태스크 그래프와 시스템 그래프를 이용하여 효과적으로 수행이 될 수 있는 재구성 태스크 그래프(RTG)를 만들고 이를 스케줄링 함으로써 기존의 논문에서 준 최적의 결과를 얻기 위해 태스크 스케줄링후에 재할당 및 반복 수행의 과정이 사용하였는데 이를 없애면서 빠른 시간안에 스케줄링이 이루어지도록 하였고 스케줄링의 결과 또한 향상시켰다.
본 논문에서는 병렬 프로그램을 구성하는 $2^n$개의 타스크 모듈들을 n-차원 하이퍼큐브 다중 컴퓨터에 전체 통신 비용이 최소가 되도록 일대일 매핑하는 문제를 다룬다. 하이퍼큐브에서 최적 매핑을 구한 것은 NP-complete문제이다. 본 논문에서는 먼저 하이퍼큐브 다중 컴퓨터에서의 매핑 문제를 그래프 상에서의 최대 컷세트 집합을 구하는 문제로 변환시키는 그래프 변형 기법을 제안한다. 이러한 그래프 변형 기법을 사용하여 기존의 그래프 이분할 방법을 변형된 그래프 상에 반복 적용함으로써 하이퍼큐브에 타스크 모듈들을 효율적으로 일대일 매핑하는 반복 매핑 알고리즘을 제안한다. 여러가지 타스크그래프 상에서의 실험을 통해, 제안된 반복 매핑 알고리즘이 기존의 greedy나 recursive 매핑 알고리즘들 보다 성능이 우수함을 보인다. 특히 제안된 알고리즘은 하이퍼큐브-isomorphic, 메쉬등과 같은 정형 그래프 상에서 성능이 우수하며 거의 모든 정형 그래프에서 최적 매핑을 찾음을 보인다.
기존 다중스레드 모델에서의 주로 사용되는 선입선출 스케줄링 알고리즘은 실행의 지역성을 고려하지 않았기 때문에 높은 문맥전환 비용과 상대적으로 수행 시간이 짧은 프레임의 지연이 야기되어 일부 환경에서는 실행의 효율성을 떨어뜨리는 요인이 된다. 선입선출 스케줄링 알고리즘의 문제를 개선한 TAM의 퀀텀 단위 스케줄링 방법은 퀀텀 단위의 우선권을 너무 강조하므로 프로그램 실행의 병렬성을 제한시켜 프로세서의 활용도가 저하될 수 있고, 프레임 내에 있는 스레드들 간의 동기화로 인한 지연이 발생될 경우 대기 시간이 길어질 수 있다는 문제점을 가지고 있다. 위의 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 컴파일러에 의해 생성된 스레드의 크기와 동기화 정보를 이용하여 상대적으로 가장 짧은 프레임의 실행 시간을 예상하여 이를 우선적으로 처리하는 최단 프레임 우선(shortest-frame-first) 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 다중스레드 모델은 실행의 일부분 특히 동기화 처리를 컴파일러에 의존하는 방식을 취함으로써 작업 시간에 대한 정확한 예상과 일관성을 쉽게 이용할 수 있다. 제안한 최단 프레임 우선 스케줄링 알고리즘을 선입선출 스케줄링 알고리즘과 비교한 실험 결과, 실행시간의 평가에서는 평균 15% 정도 실행 시간을 단축시켰고 프로세서 활용도의 평가에서는 5% 정도의 성능 향상을 얻었다. 그리고 대기 시간의 평가에서는 평균 24% 정도의 대기 시간을 줄였다.
특이치 분해는 다양한 분야의 데이터 집단에서 고유한 특성을 찾는 특징 추출 분야에 많이 활용되고 있다. 하지만 특이치 분해의 복잡 행렬 연산은 많은 연산 시간을 요구한다. 본 논문에서는 특이치 분해의 대표적인 알고리즘인 one-sided block Jacobi를 고속 처리하기 위해 2차원 멀티코어 시스템을 이용하여 효율적으로 병렬 구현하고 성능을 향상시킨다. 또한, one-sided block Jacobi 알고리즘의 다양한 행렬 ($128{\times}128$, $64{\times}64$, $32{\times}32$, $16{\times}16$)을 서로 다른 2차원 PE 구조에 구현하고 성능 및 에너지를 분석함으로써 각 행렬에 대한 최적의 멀티코어 구조를 탐색한다. 더불어 동일한 행렬의 one-sided block Jacobi 알고리즘에 대해 선택된 멀티코어 구조와 상용 고성능 그래픽스 프로세싱 유닛 (GPU)과의 성능 비교를 통해 제안한 2차원 멀티코어 방법의 잠재 가능성을 확인한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권5호
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pp.975-987
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2013
최근 Hadoop은 빅데이터의 저장, 처리 및 분석을 위한 표준시스템으로 인식되고 있으며, 많은 빅데이터 관련 시스템들이 Hadoop에 기반하여 구축되고 있다. 또한 R은 다른 소프트웨어와의 연동이 쉽고 다양한 분석 라이브러리들을 탑재하고 있어서 Hadoop 환경하에서 빅데이터의 분석을 위한 공통 분석 플렛폼으로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 Hadoop 환경에서 분산 데이터 처리를 위한 R패키지인 Rhipe를 소개하고 빅데이터를 이용한 병렬 다중회귀분석을 위해 MapReduce 프로그램을 작성하는 방법을 예시하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 기존의 대용량처리를 위한 R 분석패키지인 ff와 bigmemory와의 연산속도를 비교하였으며, 데이터의 크기가 커짐에 따라 Rhipe를 이용한 MapReduce 프로그램의 계산속도가 ff와 bigmemory에 비해 우수함을 확인하였다.
본 연구에서는 증기발생기 내부로 냉각수 공급 시 화염에 의한 냉각수 분사 노즐 손상이 없도록, 초반 냉각수 공급량을 늘리는 방안에 대한 연구를 진행하였다. 초기 증기발생기 시험 시 벤추리만 사용하여 유량을 제어하였는데, 초반 유량 안정화 구간 동안 연소실 내부로 냉각수 공급이 되지 않아 냉각수 노즐의 손상이 발생하였다. 이를 해결하기 위해 벤추리와 오리피스를 병렬로 구성하여, 초반 공급 유량을 늘림으로써 냉각수 매니폴드와 연소실 사이 차압을 형성시켜 냉각수를 공급하였다. 수류시험을 통해 벤추리와 오리피스 공급 시퀀스를 확립하였으며, 최종 검증을 위해 연소실험을 진행하였다. 실험 결과 연소 초반 지속적으로 냉각수를 공급하는 것을 확인하였으며, 냉각수 노즐 손상 없이 성공적으로 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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