• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.775-776
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• 2009

공간데이터를 관리하는 공간 index structure는 대부분 순차처리를 위한 구조를 가지고 있다. 많은 응용분야에서 방대한 양의 공간 데이터는 보조기억장치(예: disk)에 저장이 되어 사용이 되고 공간 index structure의 operation은 I/O에 대한 의존도가 크므로, I/O operation의 병렬처리는 공간 index structure의 질의반응시간을 현저하게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 PPR-tree라는 병렬형 공간 index structure를 제안한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.501-504
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• 2000

근본적으로 방대한 양의 실시간 연산을 요구하는 영상 신호처리, 소나, 레이다와 같은 시스템에서는 시스템의 성능을 최대화하기 위해 병렬 신호처리 시스템의 사용이 불가피하다. 본 논문은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리할수 있는 병렬 신호처리보드를 설계 및 구현하였다. 이 보드는 DSP칩간의 통신과 보드간의 통신이 가능하며, DSP칩이 마스터가 되어 EMIF(External Memory Interface Port)포트를 통해 다른 DSP칩의 지역메모리를 액세스 할수 있다. 또한 외부의 호스트 프로세서가 보드 내의 DSP칩에 프로그램을 다운로딩 할수 있다. 보드간의 통신은 PCI 버스를 통하여 이루어지며, DSP칩간의 통신과 DSP칩과 그의 지역메모리와의 통신은 지역버스를 통해 직접적으로 이루어진다. 보드에서 가장 핵심인 DSP-to-PCI제어기는 하드웨어 언어인 VHDL로 설계하였으며, 시뮬레이션 환경은 Synopsys ＆ ALTERA MaxplusⅡ를 사용하여 검증하였으며, 최종적으로 CPLD(Complex Programable Logic Device)칩을 사용하여 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.442-444
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• 2003

병렬 처리를 요구하는 계산 과학 분야의 문제들 중에는 대용량 데이터 처리를 필요로 하는 경우가 많다. 그러나 기존의 파일 시스템을 그대로 병렬처리 환경에 적용하기에는 많은 문제가 따른다. 이를 위해서 병렬처리를 지원하는 파일 시스템에 대한 연구와 개발이 진행되어 오고 있다. 이와 같은 연구 중 하나인 집합 I/O(Collective I/O)를 본 논문에서 다루고자 한다. 이 집합 I/O는 여러 프로세스의 파일 I/O 요청을 효과적으로 처리하는 방법으로 MPl2의 MPI-10에도 포함되어 있다. 본 논문에서는 어플리케이션 프로그램 측면에서 MPI-10의 집합 I/O를 효과적으로 사용하기 위한 방안을 제시하며, 보편적으로 사용되는 NFS를 이용한 클러스터 시스템에서의 실험 결과를 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.49-51
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• 2022

대규모 데이터를 처리하기 위해 머신러닝, 딥러닝과 같은 AI 활용 연구가 일반화되면서 시스템 환경 또한 병렬처리 연산에 강화된 가속기 기반의 이기종 아키텍처로 확산되고 있다. CPU 기반의 계산 환경과 달리 상대적으로 성능이 낮은 수천 개의 산술연산장치(ALU)를 활용해 쓰레드 방식으로 연산을 수행하며, I/O의 특성 또한 대규모의 데이터들이 수많은 연산장치에 전달되기 위한 Small I/O, High-throughput 처리 성능이 애플리케이션에 큰 영향을 끼친다. 본 논문에서는 병렬 컴퓨팅 환경에 AI 애플리케이션이 접목되면서 요구되는 스토리지, 파일시스템의 환경을 분석하고 나아가 성능 검증을 통해 I/O 특성을 파악하고자 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.1
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• pp.1-10
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• 2013

In this paper, we propose a CUDA(Common Unified Device Architecture) based SW(software) design method for CPU(Central Processing Unit) and GPU(Graphic Processing Unit) parallel structure to implement real-time process in 3D Laser ladar(LADAR) imaging system. LADAR is a complex system to generate 3-dimensional image based on the laser ranging information, and requires massive process resources in each phase. Therefore, designing and implementing parallel structure are crucial to realize a real-time process within limited system resource. As a conclusion, we can meet the speed of required real-time process allocating separable work load to CUDA GPU by analyzing process algorithm in each phase and confirm the process speed increase by 46%.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.11
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• pp.97-103
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• 2009

In this thesis, we discuss the implementation of parallel processing system which is able to get a high degree of efficiency(size, cost, performance and flexibility) by using $Nios^{(R)}$ II(32bit RISC(Reduced Instruction Set Computer) processor) embedded processor in DE2-$70^{(R)}$ reference board. The designed Parallel processing system is master-slave, shared memory and MIMD(Mu1tiple Instruction-Multiple Data stream) architecture with 4-processor. For performance test of system, N-point FFT is used. The result is represented speed-up as follow; in the case of using 2-processor(core), speed-up is shown as average 1.8 times as 1-processor's. When 4-processor, the speed-up is shown as average 2.4 times as it's.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.442-444
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• 2016

과거에 비해 비약적으로 생산되는 공간 데이터에 대한 처리를 위한 공간 연산은 빠른 처리 응답성을 요구하는 경우가 많다. 그래서 최근 하둡(Hadoop)과 같은 빅데이터 처리 시스템을 이용하여 처리하고자 하는 시도가 많다. 한편, 공간 조인은 데이터 분할(Partitioning)과 공간 색인의 이용 여부, 여과 단계와 정제 단계를 거치는 등 그 복잡도가 강한 공간 연산이다. 그래서 빅데이터 처리 시스템을 이용한 공간 조인의 처리 방식은 매우 다양하다. 그러나 지금까지 이러한 공간 조인의 처리 방식에 다른 리소스 활용에 대한 비교는 거의 없다. 이 논문에서는 다양한 공간 연산의 수행 방법에 따른 빅데이터 시스템 클러스터에서 데이터 전송 방식을 고찰하고 데이터 전송에 따른 네트워크 리소스의 효율적인 사용 방안을 제안하고자 한다. 구체적으로 단일할당과 다중할당 색인 기법의 비교, 파티셔닝 방법의 비교, 맵리듀스 시스템의 태스크 할당 방법에 따른 비교를 통해 다양한 연산 유형에 따른 공간 조인의 처리 방안 선정에 고려 요소를 제시하고자 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.1B
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• pp.27-32
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• 2003

This paper presents the Genetic Algorithm based Task Scheduling (GATS) method for the scheduling of programs with diverse embedded parallelism types in Distributed Parallel Systems, which consist of a set of loosely coupled parallel and vector machines connected via high speed networks The distributed parallel processing tries to solve computationally intensive problems that have several types of parallelism, on a suite of high performance and parallel machines in a manner that best utilizes the capabilities of each machine. When scheduling in distributed parallel systems, the matching of the parallelism characteristics between tasks and parallel machines rather than load balancing should be carefully handled with the minimization of communication cost in order to obtain more speedup. This paper proposes the based initialization methods for an initial population and the knowledge-based mutation methods to accommodate the parallelism type matching in genetic algorithms.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.50-53
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• 2018

차세대 염기서열 분석법이 생성한 유전체 원시 데이터를 기존의 방식대로 하나의 서버에서 분석하기 위해서는 수십 시간이 필요할 수 있고 이러한 시간을 최대한 줄여야 하는 응급 상황도 존재한다. 따라서 본 연구에서는 고속의 네트워크로 연결되고 병렬 파일 시스템을 공유하는 서버 클러스터를 활용하여 분석 시간을 크게 단축 시킬 수 있는 유전체 데이터 분석의 전처리 프로세스의 병렬화 방법을 제안한다. 기존의 검증된 분석도구를 기반으로 프로세스의 병렬화, 데이터의 분배 및 병렬 병합 기법을 개발하였고 실험을 통해 성능을 향상 시킬 수 있음을 증명하였다.

• Defense and Technology
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• no.4 s.158
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• pp.50-58
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• 1992

분산/병렬처리기법은 중앙집중식 또는 순차적 처리기법에 비해 장비의 신뢰성 및 신속성이 매우 증대되기 때문에, 군사적으로 사용되고있는 각종 통신.전자무기체계에서의 적용 필요성은 두말할 필요도 없다. 따라서 이러한 요구에 대비해서 분산/병럴처리기법의 중요성을 이해하고 각종 군사용 시스템을 선정 및 설계할 때에 이 글의 제안이 참조가 되기를 기대한다