가시화 도구는 데이터 입출력, 시각적 변환, 상호작용적인 렌더링의 세 구성요소로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 거대용량의 과학 데이터를 실시간으로 가시화하기 위해 가시화 도구의 세 구성요소에 대한 요구사항을 분석, 정의하고 이를 만족시키기 위한 방안을 제시하고자 한다. 특히, 효율적인 가시화 도구의 개발을 위해 공개 소프트웨어 도구를 최대한 활용하고자 하였으며, 서로 다른 용도로 개발된 각 공개 소프트웨어 도구를 통합하여 하나의 가시화 도구로 개발하는 방안과 시공간적인 과학 데이터의 실시간 가시화를 위한 최적화 방법에 대해 논한다. 이를 통해 분산공유메모리 기반의 과학 데이터 병렬 가시화 도구인 GLOVE를 제안하였으며, 유동해석 분야 과학 데이터를 이용한 실험을 통해 GLOVE와 다른 데이터 가시화 소프트웨어와의 성능을 비교 분석했다.
스트림 프로세싱 시스템은 실시간 데이터 수집 장치와 대규모 분산 컴퓨팅 환경이 결합되어 데이터 생성과 가공을 통하여 다수의 결과를 병렬적으로 도출하는 분산 프로그래밍 모델이다. 본 논문에서는 프로세스간에 필수적으로 요구되는 유입데이터 버퍼 관리에 초점을 두고 있다. 데이터의 유입률에 따라 동적으로 분석 프로세스를 확장시킴으로서 프로세스간 버퍼의 크기를 제어하는 기법을 제안하며 시뮬레이션을 통하여 성능 분석을 하였다.
자바 언어를 이용하여 이질적인 컴퓨팅 자원으로 구성된 컴퓨팅 환경에서 효율적으로 분산 병렬 처리를 수행할 수 있도록 하는 웹컴퓨팅 방법이 제시되었다. 본 연구에서는 인트라넷상의 유휴 컴퓨팅 자원을 활용하는 '협력하는 웹컴퓨팅 환경(Cooperative Web Computing Environment : CWCE)'을 구축하였다. 이 환경은 특히 협력하는 병렬 프로그램을 효율적으로 수행할 수 있도록 한다. CWCE 컴퓨터들 사이의 통신 집중 감소를 위해 복수 개의 매니저 컴퓨터를 운용할 수 있는 방법을 제공한다. 또한 최적화 된 수행을 지원하기 위해 필요한 매니저 컴퓨터의 개수를 결정할 수 있는 '매니징 레벨 결정 함수'를 제공한다. 본 연구에서는 동기화 된 통신을 요구하는 응용 프로그램이 CWCE 환경에서 복수 개의 매니저 컴퓨터를 이용함으로써 보다 효율적으로 수행될 수 있음을 분석과 실험을 통해서 보이도록 하였다.
대형 구조물에 대한 최적설계를 고려할 때 구조해석에 많은 시간과 노력이 소비된다. 한대의 개인용 컴퓨터에 의한 대형 구조물의 구조해석은 대용량의 기억장치와 많은 계산시간이 요구되므로 반복적 해석이 필요한 대형 구조물의 설계에 효율적으로 이용되기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제의 대안으로 인터넷이 연결된 다수의 개인용 컴퓨터들로 고성능 병렬연산시스템을 구성하여 구조해석을 분산 처리하여 계산시간을 절감하였다. 아울러 반응표면의 근사를 위해 요구되는 구조해석을 상용 구조해석 어플리케이션으로 해결할 수 있다면 상용성이 확보되어 일반 구조물에 대하여도 반응표면법을 이용한 최적설계를 수행할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 MPI(Message Passing Interface) 환경 하에서 채널배선 문제에 대한 분산 평균장 유전자 알고리즘(MGA, Mean field Genetic Algorithm)이라는 새로운 최적화 알고리즘을 제안한다. 분산 MGA는 평균장 어닐링(MFA, Mean Field Annealing)과 시뮬레이티드 어닐링 형태의 유전자 알고리즘(SGA, Simulated annealing-like Genetic Algorithm)을 결합한 경험적 알고리즘이다. 평균장 어닐링의 빠른 평형상태 도달과 유전자 알고리즘의 다양하고 강력한 연산자를 합성하여 최적화 문제를 효율적으로 해결하였다. 제안된 분산 MGA를 VLSI 설계에서 중요한 주제인 채널 배선문제에 적용하여 실험한 결과 기존의 GA를 단독으로 사용하였을 때보다 최적해에 빠르게 도달하였다. 또한 분산 알고리즘은 순차 알고리즘에서의 최적해 수렴 특성을 해치지 않으면서 문제의 크기에 대하여 선형적인 수행시간 단축을 나타냈다.
PC 그래픽스 하드웨어의 급격한 발전에 따라 슈퍼컴퓨터 또는 여러 대의 컴퓨터를 이용한 병렬/분산 처리로나 가능하였던 실시간 볼륨 렌더링을 한대의 일반 PC에서 수행하려는 시도가 계속되고 있다. PC 그래픽스 하드웨어의 꼭지점 및 픽셀 쉐이더는 수치 계산에 최적화된 벡터 연산으로 빠른 볼륨 렌더링을 가능하게 하였을 뿐만 아니라 기존의 고정된 그래픽스 파이프라인에서 벗어나 사용자가 렌더링 과정에 개입하여 프로그래밍을 할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 이러한 그래픽스 하드웨어의 프로그래밍 기능 중 텍스쳐 좌표의 조작을 이용하여 다양한 종류의 볼륨 데이터를 빠르게 렌더링하고 픽셀 쉐이더의 여러 기능들을 이용하여 퐁 쉐이딩 연산, 이른 깊이 테스트, 팔진트리 텍스쳐등을 구현하여 고품질 영상을 실시간으로 얻고자 하였다.
상수도관망은 사용자에게 고품질의 물을 안정적으로 공급하는 것을 목적으로 하며, 이를 평가하기 위한 지표 중 하나로 압력을 활용한다. 최근 스마트 센서의 설치가 확장됨에 따라 기계학습기법을 이용한 실시간 데이터 기반의 분석이 활발하다. 따라서 어디에서 데이터를 수집하느냐에 대한 센서 위치 결정이 중요하다. 본 연구는 eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) 모델을 활용하여 대규모 상수도관망 내 센서 위치를 최적화하는 방법론을 제안한다. XGBoost 모델은 여러 의사결정 나무(decision tree)를 활용하는 앙상블(ensemble) 모델이며, 오차에 따른 가중치를 부여하여 성능을 향상시키는 부스팅(boosting) 방식을 이용한다. 이는 분산 및 병렬 처리가 가능해 메모리리소스를 최적으로 사용하고, 학습 속도가 빠르며 결측치에 대한 전처리 과정을 모델 내에 포함하고 있다는 장점이 있다. 모델 구현을 위한 독립 변수 결정을 위해 압력 데이터의 변동성 및 평균압력 값을 고려하여 상수도관망을 대표하는 중요 절점(critical node)를 선정한다. 중요 절점의 압력 값을 예측하는 XGBoost 모델을 구축하고 모델의 성능과 요인 중요도(feature importance) 값을 고려하여 센서의 최적 위치를 선정한다. 이러한 방법론을 기반으로 상수도관망의 특성에 따른 경향성을 파악하기 위해 다양한 형태(예를 들어, 망형, 가지형)와 구성 절점의 수를 변화시키며 결과를 분석한다. 본 연구에서 구축한 XGBoost 모델은 추가적인 전처리 과정을 최소화하며 대규모 관망에 간편하게 사용할 수 있어 추후 다양한 입출력 데이터의 조합을 통해 센서 위치 외에도 상수도관망에서의 성능 최적화에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 재난 재해 시 해당 지역의 취약성 및 재해 위험성분석을 보다 세밀하고 광범위한 분석을 진행하기 위하여 빅데이터 기반 재난 재해 위험도 분석 프레임워크를 제안하였다. 오픈소스 기반 재해 위험도 평가 분석 소프트웨어를 활용하여 대용량의 데이터가 단 시간 내에 처리될 수 있도록 분산 및 병렬처리가 가능한 프레임 워크를 소개한다. 제안하는 시스템의 재난재해 분석 성능평가 시 기존 시스템에 비해 빠른 분석 처리 성능 결과를 도출하였으며 재난 재해 상황 분석 및 재난 유형별 최적화된 의사결정을 지원하는데 주요 프레임워크로 활용될 수 있을 것이다. 본 연구를 통해 재난 재해 상황 시 정확한 판단과 분석과 효과적인 대응을 통한 사전대비가 가능할 것이며, 정확한 피해 산정 예측에 따른 신속한 대응이 가능하여 피해 규모를 최소화시키는데 기여할 수 있을 것이다.
Pentium4의 가장 큰 특징은 병렬처리의 최적화이다. 인텔사의 최신 마이크로 프로세서 Pentium4에 적용된 기술들은 SSE2, Intel NetBurst Micro-Architecture, Hyper-Threading Technology 등이다. CPU 속도의 향상 기법은 크게 클럭 속도의 증가, IPC의 증가, 파이프 라이닝의 길이를 길게 하고, 트랜지스터 집적도를 높이는 것 등이다. 인텔이 Pentium4에 적용한 기술들은 구조론적인 관점에 입각해서 원칙을 잘 지켰다고 할 수 있다. 메모리 차원에서의 속도 향상 기법은 보다 큰 메모리를 사용하고, 넓은 데이터 전송 대역폭을 가지게 하고, 그리고 전송속도를 빠르게 하는 방법이 있다. 각 방법은 물리학적인 법칙에서 빛의 속도 보다 빨라 질 수 없다. 그러므로 속도 증가에는 한계가 있다. 이것을 최소화하기 위한 방책으로는 멀티프로세서와 분산처리로 다소 얼마간의 속도 차를 해결할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 구현한 리눅스 기반의 병렬 미디어 스트림 서버를 기술하고, 최대 성능을 실현하기 위한 저장 파일들의 스트라이핑 정책을 제시하였다. 구현된 병렬 미디어 스트림 서버는 한계사용자 서비스 상황을 예측하고 이를 기반으로 시스템 RAID라는 저장장치 클러스터링 기법을 도입하여 최적의 스트라이핑 정책과 이를 위한 시스템 구성 요건을 제시함으로써 타 시스템에 비하여 성능을 크게 향상시킬 수 있었다. 이 시스템은 하나의 컨트롤 노드와 여러 대의 저장노드들로 구성되는데, 저장노드의 수는 성능요구에 따라 유연한 확장이 가능하다. 시스템의 성능은 저장노드의 성능과 수에 따라 결정되며, 저장노드들은 각 클라이언트에 대하여 균일한 부하분산을 통하여 서비스를 제공한다. 이 시스템의 특징은 서비스하고자 하는 파일의 특성에 따라 쪼개고자 하는 최적의 스트라이핑 크기를 제시하여, 각 서비스 종류별, 저장노드들의 수에 따른 시스템 최적화를 이룬다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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