• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.30 no.3_4
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• pp.130-137
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• 2003

This paper presents the problem of partitioning the Single-Stage Shuffle-Exchange Network(SSEN). An algorithm, named SSEN_to_PSEN, is devised to transform an SSEN into a Partitionable Shuffle-Exchange Network (PSEN). The proposed algorithm presents that the SSEN can be partitioned into independent sub-networks without additional links for N $\leq$ 8. Additional links are needed in order to partition an SSEN, but only when N $\geq$ 16. The running time of the algorithm SSEN_to_PSEN is $\theta$(NlogN). By comparing with a hypercube network, the PSEN is less expensive than a hypercube network even when some additional links are added. By partitioning, a large PSEN in a massively parallel machine can compute various problems for multiple users simultaneously, thereby the processing efficiency of the machine is improved.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.34 no.8
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• pp.337-347
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• 2007

An embedded system is called a multi-mode embedded system if it performs multiple applications by dynamically reconfiguring the system functionality. Further, the embedded system is called a multi-mode multi-task embedded system if it additionally supports multiple tasks to be executed in a mode. In this Paper, we address a HW/SW partitioning problem, that is, HW/SW partitioning of multi-mode multi-task embedded applications with timing constraints of tasks. The objective of the optimization problem is to find a minimal total system cost of allocation/mapping of processing resources to functional modules in tasks together with a schedule that satisfies the timing constraints. The key success of solving the problem is closely related to the degree of the amount of utilization of the potential parallelism among the executions of modules. However, due to an inherently excessively large search space of the parallelism, and to make the task of schedulabilty analysis easy, the prior HW/SW partitioning methods have not been able to fully exploit the potential parallel execution of modules. To overcome the limitation, we propose a set of comprehensive HW/SW partitioning techniques which solve the three subproblems of the partitioning problem simultaneously: (1) allocation of processing resources, (2) mapping the processing resources to the modules in tasks, and (3) determining an execution schedule of modules. Specifically, based on a precise measurement on the parallel execution and schedulability of modules, we develop a stepwise refinement partitioning technique for single-mode multi-task applications. The proposed techniques is then extended to solve the HW/SW partitioning problem of multi-mode multi-task applications. From experiments with a set of real-life applications, it is shown that the proposed techniques are able to reduce the implementation cost by 19.0% and 17.0% for single- and multi-mode multi-task applications over that by the conventional method, respectively.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.3
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• pp.459-470
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• 2003

It is required to research on high-dimensional index structures for efficiently retrieving high-dimensional data because an attribute vector in data warehousing and a feature vector in multimedia database have a characteristic of high-dimensional data. For this, many high-dimensional index structures have been proposed, but they have so called ‘dimensional curse’ problem that retrieval performance is extremely decreased as the dimensionality is increased. To solve the problem, the cell-based filtering (CBF) scheme has been proposed. But the CBF scheme show a linear decreasing on performance as the dimensionality. To cope with the problem, it is necessary to make use of parallel processing techniques. In this paper, we propose a parallel CBF scheme which uses a horizontally-partitioned technique as declustering. In order to maximize the retrieval performance of the proposed parallel CBF scheme, we construct our parallel CBF scheme under a SN (Shared Nothing) cluster architecture. In addition, we present a data insertion algorithm, a rage query processing one, and a k-NN query processing one which are suitable for the SN cluster architecture. Finally, we show that our parallel CBF scheme achieves better retrieval performance in proportion to the number of servers in the SN cluster architecture, compared with the conventional CBF scheme.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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• v.36D no.10
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• pp.37-44
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• 1999

This paper report the implementation results of Monte Carlo numerical calculation for ion distributions in plasma dry etching chamber and of the surface evolution simulator using cell removal method for topographical evolution of the surface exposed to etching ion. The energy and angular distributions of ion across the plasma sheath were calculated by MC(Monte Carlo) algorithm. High performance MPP(Massively Parallel Processing) algorithm developed in this paper enables efficient parallel and distributed simulation with an efficiency of more than 95% and speedup of 16 with 16 processors. Parallelization of surface evolution simulator based on cell removal method reduces simulation time dramatically to 15 minutes and increases capability of simulation required enormous memory size of 600Mb.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.55-58
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• 2016

스카이라인 질의란 다수의 선택지 중 '선호될 만한(preferable)' 선택지를 요청하는 질의이다. 사용자가 검토해야하는 선택지의 수를 대폭 감소시키는 스카이라인 질의는 데이터가 폭증하는 빅데이터 환경에서 매우 유용하게 활용된다. 이러한 배경에서 대용량 데이터에 대한 스카이라인 질의를 분산 병렬 처리하는 기법이 각광을 받고 있으며, 특히 맵리듀스(MapReduce) 기반의 분산 병렬 처리 기법 연구가 활발히 진행 중이다. 맵리듀스 기반 알고리즘의 병렬성 제고를 위해서는 부하 불균등 문제 중복 계산 문제 과다한 네트워크 비용 발생 문제를 해소해야 한다. 최근 각 기반 공간분할 기법을 사용하여 부하 불균등 문제와 중복 계산 문제를 해소하는 맵리듀스 기반 스카이라인 질의 처리 기법이 제안되었으나 해당 기법은 네트워크 비용 관점에서 최적화되어있지 않다. 본 논문에서는 부하 불균등 문제와 중복 계산 문제를 해소하면서도 프루닝을 통해 네트워크 비용 절감 시킬 수 있는 새로운 맵리듀스 기반 병렬 스카이라인 질의 처리 기법인 MR-SEAP(MapReduce sample Skyline object Equality Angular Partitioning)을 제안한다. MR-SEAP에서는 데이터를 샘플링하여 샘플 스카이라인 객체를 추출한 뒤 해당 객체들을 균등 분배하는 각도를 기준으로 공간을 분할하여 스카이라인 질의를 병렬 계산하되, 샘플 스카이라인을 이용하여 다수의 객체를 사전에 프루닝함으로써 네트워크 비용을 절감한다. 본 논문에서는 다양한 데이터 수량(cardinality) 및 분포(distribution)에 따른 제안 기법의 성능을 실험 평가함으로써 제안 기법의 우수성을 검증한다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.8 no.6
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• pp.237-242
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• 2018

There are various 'wireless communication technologies' around us. Wireless mobile communication has evolved through various stages, and its utilization is also diverse. However, due to the development of wireless communication technology, the demand for frequency resources is much higher than the supply, so frequency shortage is serious. Recently, 'visible light communication' has been attracting attention as an emerging communication technology that can solve the frequency shortage. 'Visible light communication' is a communication method based on serial data transmission / reception, and there is a difficulty in transmitting / receiving parallel data because the transmitter and the receiver are arbitrarily present. In this paper, we have studied parallel data processing of visible light communication. We could solve the problem by analyzing parallel data using image processing. Through this study, communication performance can be verified through I / O data comparison by implementing parallel data analysis method. It is expected that diversity in parallel data analysis will be presented through the results.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.15 no.3
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• pp.347-355
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• 2014

The general octree structure is common for various applications including computer graphics, geometry information analysis and query. Unfortunately, the general octree approach causes duplicated sample data and discrepancy between sampling and representation positions when applied to sample continuous spatial information, for example, signed distance fields. To address these issues, some researchers introduced the dual octree. In this paper, the weakness of the dual octree approach will be illustrated by focusing on the fact that the dual octree cannot access some specific continuous zones asymptotically. This paper shows that the primal tree presented by Lefebvre and Hoppe can solve all the problems above. Also, this paper presents a three-dimensional primal tree traversal algorithm based the Morton codes which will help to parallelize the primal tree method.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.165-165
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• 2017

모돈은 사육 특성상 제한된 파일롯 공간 안에 장시간 머물기 때문에 과중한 몸무게에 의한 지제 이상, 섭식 등의 불량, 수면상태의 불량 등을 지속적으로 관찰해야 하는 대상이다. 측면에 다수의 초음파 센서를 설치하여 기립의 상태 및 운동 시 몸체 궤적의 특성을 분석하여 종합적으로 모돈의 행동 특성을 정량화 하고자 하였다. 이 과정에서 계측 신호의 값을 대수적으로 비교하는 방식에 한계가 있음을 발견하였고, 이를 해결하고자 10 Hz/Ch 내외의 시계열 상대거리 궤적 신호를 주파수 도메인으로 변경하여 분석을 수행하였다. 일정 주파수에 집중되어 있는 주파수 값의 크기 변화(파워 스펙트럼 밀도)를 기준으로 모돈의 움직임의 정상 상태 유무 판별이 가능하였다. 단, 이러한 분석은 계측 데이터를 일괄 처리 방식으로 분석하는 방법으로 도출이 되었으므로, 계측과 정량 분석을 동시에 수행하기 위한 개선이 필요하였다. 계측 시스템에서 사용한 마이크로 프로세서는 Nucleo-446(STMelectronics, CA, USA)로 180 Mhz의 클럭 속도로 작동하나, 총 100 Hz 내외의 16비트 계측 신호에 대해 추가적으로 FFT 등의 주파수 변환 신호 처리를 수행하기에는 연산 능력이 부족하였다. 한편, 주파수 분석의 주기를 1분 단위로 할 경우 처리해야할 정보의 크기는 $100{\times}60{\times}5{\times}2Byte$ 이므로 1분 내에 해당 연산을 종료할 수 있는 추가의 연산 장치가 필요하였다. 계측과 주파수 도메인 변환 연산을 동시에 수행하기 위하여 1 Ghz의 연산능력을 가진 ARM A9 계열의 초소형 멀티코어 AP인 NanoPi Neo Air(Friendlyarm, Guangzhou, China)을 선정하였다. 4개의 코어를 각각 계측, Median 필터링, Smoothing 연산, FFT 분석에 사용하여 1분 단위, 2분 단위, 5분 단위의 주파수 분석을 동시에 수행하였다. 병렬 연산 라이브러리는 오픈 소스인 MPICH(www.mpich.org)를 이용하였다. 상대적으로 여유있는 자원을 보유하고 코어를 실시간으로 결정하여 다수의 모돈 개체 동시 모니터링을 위한 네트워크 연결 역할을 동시에 수행하도록 하였다. 1주일 내외의 요인 실험 수행 결과, 약 70 Mbyte의 데이터가 축적이 되었으며, 1분 단위, 2분 단위, 5분 단위의 주파수 도메인 변환 후 결과를 동시에 취득할 수 있었다. 일부 주파수 도메인 상의 파워 밀도 값이 모돈의 행동 특성에 분석에 유효한 정보를 제공함을 발견하였다. 모돈사 내 현장 보급이 가능한 초소형 AP와 멀티 코어 기반 병렬 처리 기법을 이용한 현장 진단 시스템 개발 연구를 지속적으로 수행할 것이다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.27 no.3
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• pp.25-29
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• 2021

초박형 라이트필드 카메라 시스템은 이미지 센서 위에 렌즈 어레이를 부착하는 방식으로 만들어진다. 이러한 초박형 라이트필드 카메라는 하나의 이미지 센서를 여러 개의 sub-aperture가 나눠쓰는 방식으로 되어있어 개별 이미지의 분해능이 낮으며, sub-aperture 이미지들을 융합해 추가적인 분해능 향상이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 초박형 라이트필드 카메라 시스템을 개발했으며, 개발된 카메라 시스템을 위한 실시간 분해능 향상 알고리즘을 개발, 실험을 통해 검증했다. 개발된 초박형 라이트필드 카메라는 두께 2mm, 24개(6×4)의 551×551 해상도의 sub-aperture로 구성되어 있으며, 임베디드 컴퓨팅 보드를 사용해 휴대가 가능하도록 제작되었다. 실시간 분해능 향상 알고리즘은 임베디드 컴퓨팅 보드의 GPU에서 병렬처리를 통해 라플라시안 피라미드 기반의 이미지 융합 알고리즘을 수행한다. 실험을 통해 검증한 결과로, 개발 시스템은 MTF50값이 평균 35% 정도 개선되었으며, 10.65fps의 처리속도로 실시간 처리가 가능함을 확인했다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.167-167
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• 2017

스마트팜 내부의 3차원 공간의 온도, 습도, 기압, 공기질 분석을 통한 돈사 미세 조절 기술에 대한 연구가 진행 중이다. 해당 특성 중에서 기압을 제외한 환경인자들은 돈사 내의 구조 특성상 위치별로, 시간별로 매우 상이한 변이의 형태를 보인다. 일정 시점을 기준으로 계측 지점 이외의 지점에 대한 환경인자들을 공간적으로 추정하는 기술은 대표적으로 컴퓨터 분석 기술에 의존하고 있다. 시간 복잡도가 매우 높은 CFD(Computer Fluid Dynamics) 방식은 정밀도 측면에서 유리하나, 상응하는 제어 기술/하드웨어 등의 부재로 모델링 결과의 활용도가 낮다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 CFD를 수행하는 과정에 있어 실질적으로 유효한 단위로 공간 분해능을 낮추고, 동등한 크기의 세부 공간에 대한 모델링을 병렬적으로 수행하기 위한 방안을 연구하였다. 실험적으로 돈사 환경을 3차원으로 구성하기 위하여, 공기 흡입구, 배출구, 기둥, 덕트 요소를 포함시켰다. 실내 공간을 1차적으로 가로, 세로, 높이방향으로 $3{\times}3{\times}3$ 균등 분배한 후 3차원 행렬로 분할하였다. 각 분할된 행렬에 대한 연산 수행을 위하여 현재까지 대중에 공개된 SBC(Single Board Computer) 중 가장 높은 연산 수행 능력이 있는 Odroid-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) 16식을 병렬 클러스터링 기술로 연동하였다. 하나의 AP당 8개의 코어가 내장되어 있으므로, 총 128개의 코어를 이용하여 동시에 128개의 3D 정방행렬 연산이 가능하도록 구성하였다. 모델링을 위한 수학적 모델로는 실험적으로 Steady turbulent model (Newtonian coefficient)을 이용하였다. 클러스터링을 이용한 병렬 처리의 특성상 균등한 정보량을 동시에 배분해야 하므로 108 ($27{\times}4$)개의 코어를 이용하여 1차적으로 나뉜 공간을 다시 4등분하여 동시에 $12{\times}12{\times}12$에 해당하는 공간 분해능에 대한 처리를 동시에 수행할 수 있도록 하였다. 2단계에 걸쳐 분할한 공간 세그먼트에 대한 클러스터링 연산 수행 결과 초당 15회 정도의 연산을 수행할 수 있었으며, 시간 분해능을 100으로 설정한 경우 약 5초가 수행되었다. 선행적으로 수행하였던 CFD 모델링 (OpenFOAM)과 비교하였을 때 상대적으로 정밀도가 낮은 3차원 모델링 결과를 얻을 수 있었다. 모델링에 소요되는 시간을 비약적으로 경감 시킨 장점을 살려 적정한 공간 분할 기법과 추가로 발생하는 다수의 바운더리 조건을 근사적으로 추정할 수 있는 데이터 마이닝 기술이 보완되어야 할 것이다.