본 논문은 SIMT(Single Instruction Multi Thread)구조 GP-GPU(General Purpose Graphic Processing Unit)에서 그래픽 어플리케이션 성능을 향상시키기 위해 타일 기반 그래픽 파이프라인 구조를 제안한다. 타일 기반 그래픽 파이프라인 구조는 병렬적으로 Rasterization 단계를 처리하고, 불필요한 그래픽 처리 연산은 수행하지 않는다. SIMT구조를 통해 대용량 데이터를 병렬로 처리하여 연산 성능을 향상시켰고, 이는 3D 그래픽 파이프라인 처리의 성능을 향상하였다. 제안하는 구조를 통해 3D 그래픽 어플리케이션을 처리할 때 3D 모델을 구성하는 정점 데이터가 많아 질수록 높은 효율을 보인다. 제안하는 구조는 'RAMP'와 기존의 선행 연구를 비교하여 약 1.18배에서 최대 3배까지의 처리 성능 향상을 확인하였다.
상호배제는 원래 다중처리기 시스템을 지원하는 운영체제의 경쟁상황 예방 이론에서 출발하였으나, 최근에는 다중코어처리기의 일반화로 그 적용범위가 급격하게 병렬처리 어플리케이션 영역으로 이동되었다. POSIX 스레드, WIN32 스레드, Java 스레드 등이 대표적인 병렬 처리 어플리케이션 개발환경인데, 이들은 각자 고유한 상호배제 메커니즘을 제공하고 있다. 이들 환경에서 성능에 매우 민감한 어플리케이션들은 코딩의 불편함 등 약간의 희생을 감수하더라도 상호배제를 위한 부담 경감을 필요로 할 수 있다. 이 연구에서는 두 스레드 사이에서 Dekker와 Peterson 알고리즘을 플랫폼별로 바쁜 대기와 처리기 양보 형태로 구현하여 각각의 고유 상호배제 메커니즘들과의 성능을 비교하고, 그 알고리즘들의 유용성을 평가한다. 분석 결과 POSIX 및 WIN32 스레드 환경에서 처리기 양보 형 Dekker 알고리즘이 최소 2배에서 최대 70배까지 우수한 것으로 나타나 이 알고리즘의 실용성이 충분한 것으로 확인되었다.
내장형 신호처리 시스템의 상당 수는 스트리밍(streaming) 어플리케이션의 특성을 지니고 있다. 데이터플로우(dataflow) 계산모델을 이용하면 스트리밍 프로그래밍 패러다임을 손쉽게 표현할 수 있다. 데이터플로우 계산모델에서는 프로그램의 병렬성이 드러나므로 멀티코어를 위한 병렬 프로그램으로의 컴파일 과정 또한 용이해진다. 우리는 내장형 신호처리 시스템의 스트리밍 특성을 데이터플로우 계산모델에 기반하여 표현하기 위한 언어 확장으로서 SPEX(Signal Processing Extension)을 제안하고자 한다. SPEX는 기존의 명령형언어(imperative language)상에 스트리밍 프로그램밍 패러다임을 표현할 수 있게 한다. SPEX 언어 확장은 매개변수 데이터플로우 계산모델(parameterized dataflow)에 기반하고 있으며, 이를 위해 몇몇의 키워드를 기존의 C++ 언어 더하는 방식으로 이루어져 있다. 본 논문에서는 하나의 필터내에서의 스트리밍 계산 특성 및 필터 간의 스트리밍 데이터 전달을 표현하는 SPEX의 기능에 초점을 맞추고자 한다.
모바일에서의 증강현실(Augmented Reality :AR) 어플리케이션은 디바이스의 구조상 많은 제약사항이 있기 때문에 데스크탑 환경에 비교하여 접근성이 낮다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 방법의 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기의 처리량을 줄이기 위해 프로그래밍 가능한 GPU(Graphic Processing Unit)를 이용, 영상처리 알고리즘을 병렬로 처리하고 고속화하여 모바일 AR 어플리케이션의 접근성을 높이는 비마커(Markerless)기반 객체 인식 시스템을 구현한다.
배터리팩의 우주용 어플리케이션은 인공위성 및 발사체로서, 인공위성의 동력원 및 발사체의 순간적인 전력공급을 목적으로 한다. 이 때, 어플리케이션의 요구조건(고전압 및 고용량)에 따라 배터리팩은 리튬계열 셀의 직병렬조합으로 구성된다. 결국, 안정적이고 효율적인 배터리팩의 운용을 위해서는 셀의 고도화가 요구되며, 이의 첫걸음은 셀의 인증(qualification)이라 할 수 있다. 그러므로, 본 논문에서는 인공위성 및 발사체에 사용되는 우주용 셀 인증을 소개하고 이의 비교 분석을 실시한다.
그리드 기반 분산객체지향 가상환경 시스템인 DOVE-G는 많은 리소스를 요구로 하는 분산된 그리드 컴퓨팅 어플리케이션에서 효율적인 병렬프로그래밍 환경을 지원하는데 이에 웹서비스를 이용해 다양한 어플리케이션에서 고급 그리드 컴퓨팅 환경을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 웹서비스를 이용해 DOVE-G의 implementation을 모르더라도 DOVE-G 서비스를 쉽게 이용할 수 있도록 해주는 Interface Object와 Agent Object 두 개의 DOVE-G Object를 이용한 통신기법을 제시한다.
최근에 응용프로그램의 복잡도가 증가함에 따라 이를 빠르게 처리하기 위하여 각종 멀티미디어 SoC에서 Coarse Grained Reconfigurable Architecture (CGRA)들이 사용되고 있다. CGRA가 제공하는 병렬성을 극대화하기 위한 많은 어플리케이션 매핑 알고리즘이 연구되어 왔으나 CGRA에서 소모되는 전력을 줄이기 위한 노력은 거의 없는 상태이다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 기존의 매핑 알고리즘을 기반으로 누설전력을 줄이기 위한 방법에 대해 다루고자 한다.
기관이나 단체에서 관리하는 홈페이지 수가 증가하면서 그에 따른 웹 어플리케이션 서버나 컨테이너도 그에 상응하게 증가한다. 웹 어플리케이션 서버와 컨테이너의 웹 서비스 상태를 점검하는데 있어서 사람이 일일이 원격지에 있는 물리적인 서버에 터미널을 통해 접근하거나 다른 접근 가능한 소프트웨어를 사용하여 접근한 뒤 웹 서비스의 상태를 점검하는 것은 매일 반복하기에는 매우 번거로운 일이다. 이전에 연구되었던 크롤러관련 연구에는 크롤링에 따른 발생 데이터 처리에 관한 언급이 찾아보기 힘들다. 크롤러에서 데이터베이스에 접근하여 데이터를 저장하는데 있어서 데이터 손실이 발생한다. 본 연구에서는 크롤링 기반의 웹 어플리케이션 서버 관리에 따른 점검 데이터를 손실 없이 데이터화 하여 저장하는 방안을 제시하였다.
워크플로우 매니지먼트시스템은 오늘날의 어플리케이션들의 처리를 위한 효율적인 워크플로우 설계와 수행을 가능하게 한다. 그러나 전체물리학, 생물학, 지질학과 같이 과학탐구에 목적을 둔 어플리케이션들의 경우 대용량의 데이터를 연산해야 하기 때문에 단일 컴퓨팅 자원으로는 단 시간내에 작업을 완료하기 어렵다. 클라우드 환경에서 워크플로우를 효율적으로 수행하기 위해서는 여러 자원을 효율적으로 활용하기 위한 분산 병렬처리가 필수적이다. 일반적으로 시스템의 마스터노드에서는 클러스터의 원격노드들에게 어플리케이션 수행을 위해 설계된 워크플로우에 맞게 작업들을 분배하게 되는데 이때 마스터노드와 원격노드의 큐에서의 대기시간과 원격노드에서 할당된 작업들을 위한 스케줄링 시간은 성능을 좋지 않게 만드는 원인이 된다. 따라서 본 논문은 클라우드 환경에서 원격노드에서 작업수행이전까지의 지연시간을 줄이기 위한 최적화 방법으로 컴퓨팅 자원 활용도를 고려한 작업들의 병합 기법을 적용해서 워크플로우의 처리 속도를 향상시킨다.
최근 컴퓨터와 네트워크 기술이 빠르게 발전하고 널리 보급되면서 텍스트 위주로 작업을 하던 어플리케이션들의 비중이 낮아지고 멀티미디어 데이터를 처리하는 어플리케이션들의 비중이 점차 증가하고 있는 추세이다. 다양한 멀티미디어들 중에서 영화같은 동영상 멀티미디어를 다루는 프로그램들은 멀티미디어 응용 어플리케이션들 중에서 큰 비중을 차지하고 있으며 실생활에서 널리 사용되고 있다. 대표적인 동영상 압축 표준인 MPEG의 경우 매우 높은 압축률을 제공하여 일반 사용자들도 손쉽게 동영상 데이터를 접하고 사용할 수 있는 기회를 제공한다. 하지만 MPEG 인코딩은 매우 많은 컴퓨팅 자원과 시간을 요하는 작업이다. 본 연구에서는 동영상 데이터를 인코딩 하는데 소요되는 시간과 자원을 감소시키기 위해 클러스터환경에서 MPI를 이용하여 동영상 압축 표준인 MPEG-2 기반의 Parallel Encoder를 설계 및 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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