• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.242-244
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• 2012

과학기술 문헌의 기술개체 인식에 관한 연구는 정보추출, 텍스트마이닝, 질의응답 분야 등의 선행 연구로서 다양한 통계적 방법론을 사용하여 기술개체 인식 정확률을 향상시키기 위해 연구되어 왔다. 하지만 기존의 연구는 단일-코어 또는 단일 머신 상에서 수행되었기 때문에, 폭발적으로 증가하는 문헌들에 대한 실시간 분석 요구를 처리할 수 없는 상황에 직면하고 있다. 이에 본 논문에서는 기술개체를 인식하는 과정에서 병목현상이 발생하는 작업을 "후보개체 추출 과정"의 언어처리 부분과 "개체 가중치 할당 과정"에서 통계정보를 취합하는 부분으로 분류하고, 각 작업을 하둡의 맵 작업과 리듀스 작업을 이용하여 해결하는 분산 병렬 처리 기반의 기술개체 인식 방법에 대해 살펴보고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.11a
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• pp.597-600
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• 2014

컴퓨터 시스템의 병렬, 분산, 이동, 실시간 적인 시스템들을 명세하기 위한 여러가지 정형기법들이 존재한다. 본 논문에서는 이동 실시간 시스템의 명세를 위한 정형기법으로서 ${\delta}-Calculus$ 를 정의하였다. ${\delta}-Calculus$ 의 가장 큰 특징은 프로세스의 이동성으로써 시간의 흐름에 따라 프로세스 간의 상호작용을 통해 프로세스가 이동하는 것을 표현할 수 있다. ${\delta}-Calculus$ 를 사용하여 프로세스의 이동성을 표현함으로써 시스템의 공간정보와 시간정보를 명세하고, 프로세스의 상태에 따른 보안적 특성을 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 ${\delta}-Calculus$ 의 문법과 의미를 설명하고 이동성에 의한 특성을 분석하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.10
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• pp.1-10
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• 2012

Many statistical methods have been adapted for terminology recognition to improve its accuracy. However, since previous studies have been carried out in a single core or a single machine, they have difficulties in real-time analysing explosively increasing documents. In this study, the task where bottlenecks occur in the process of terminology recognition is classified into linguistic processing in the process of 'candidate terminology extraction' and collection of statistical information in the process of 'terminology weight assignment'. A terminology recognition system is implemented and experimented to address each task by means of the distributed parallel processing-based MapReduce. The experiments were performed in two ways; the first experiment result revealed that distributed parallel processing by means of 12 nodes improves processing speed by 11.27 times as compared to the case of using a single machine and the second experiment was carried out on 1) default environment, 2) multiple reducers, 3) combiner, and 4) the combination of 2)and 3), and the use of 3) showed the best performance. Our terminology recognition system contributes to speed up knowledge extraction of large scale science and technology documents.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.5
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• pp.44-51
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• 1999

This paper presents a massively parallel computational model for the efficient integration of speech and natural language understanding. The phoneme model is based on continuous Hidden Markov Model with context dependent phonemes, and the language model is based on a knowledge base approach. To construct the knowledge base, we adopt a hierarchically-structured semantic network and a memory-based parsing technique that employs parallel marker-passing as an inference mechanism. Our parallel speech recognition algorithm is implemented in a multi-Transputer system using distributed-memory MIMD multiprocessors. Experimental results show that the parallel speech recognition system performs better in recognition accuracy than a word network-based speech recognition system. The recognition accuracy is further improved by applying code-phoneme statistics. Besides, speedup experiments demonstrate the possibility of constructing a realtime parallel speech recognition system.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.171-171
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• 2017

전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)를 이용한 스마트팜 환경 내부의 정밀 제어 연구가 진행 중이다. 시계열 데이터의 난해한 동적 해석을 극복하기위해, 비선형 모델링 기법의 일종인 인공신경망을 이용하는 방안을 고려하였다. 선행 연구를 통하여 환경 데이터의 비선형 모델링을 위한 Tensorflow활용 방법이 하드웨어 가속 기능을 바탕으로 월등한 성능을 보임을 확인하였다. 그럼에도 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련이 필요하다고 판단되었다. CFD 해석을 위한 Solver로 SU2(http://su2.stanford.edu)를 이용하였다. 운영 체제 및 컴파일러는 1) Mac OS X Sierra 10.12.2 Apple LLVM version 8.0.0 (clang-800.0.38), 2) Windows 10 x64: Intel C++ Compiler version 16.0, update 2, 3) Linux (Ubuntu 16.04 x64): g++ 5.4.0, 4) Clustered Linux (Ubuntu 16.04 x32): MPICC 3.3.a2를 선정하였다. 4번째 개발환경인 병렬 시스템의 경우 하드웨어 가속는 OpenCL(https://www.khronos.org/opencl/) 엔진을 이용하고 저전력 ARM 프로세서의 일종인 옥타코어 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) SBC(Single Board Computer)를 32식 병렬 구성하였다. 분산 컴퓨팅을 위한 환경은 Gbit 로컬 네트워크 기반 NFS(Network File System)과 MPICH(http://www.mpich.org/)로 구성하였다. 공간 분해능을 계측 주기보다 작게 분할할 경우 발생하는 미지의 바운더리 정보를 정의하기 위하여 3차원 Kriging Spatial Interpolation Method를 실험적으로 적용하였다. 한편 병렬 시스템 구성이 불가능한 1,2,3번 환경의 경우 내부적으로 이미 존재하는 멀티코어를 활용하고자 OpenMP(http://www.openmp.org/) 라이브러리를 활용하였다. 64비트 병렬 8코어로 동작하는 1,2,3번 운영환경의 경우 32비트 병렬 128코어로 동작하는 환경에 비하여 근소하게 2배 내외로 연산 속도가 빨랐다. 실시간 CFD 수행을 위한 분산 컴퓨팅 기술이 프로세서의 속도 및 운영체제의 정보 분배 능력에 따라 결정된다고 판단할 수 있었다. 이를 검증하기 위하여 4번 개발환경에서 운영체제를 64비트로 개선하여 5번째 환경을 구성하여 검증하였다. 상반되는 결과로 64비트 72코어로 동작하는 분산 컴퓨팅 환경에서 단일 프로세서 기반 멀티 코어(1,2,3번) 환경보다 보다 2.5배 내외 연산속도 향상이 있었다. ARM 프로세서용 64비트 운영체제의 완성도가 낮은 시점에서 추후 성공적인 실시간 CFD 모델링을 위한 지속적인 검토가 필요하다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.2 no.4
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• pp.378-389
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• 1999

Parallel tasks in distributed real-time systems can be divided into several subtasks and be executed in parallel according to their real-time attributes. But, it is difficult to gain the optimal solution which is to allocate a tasks deadline into the subtasks deadline while minimizing the subtasks deadline miss. Tn this Paper, we propose the algorithm that allocates deadlines into each subtask, according to the attributes of each subtask(i.e. using communication time and execution time to periodic tasks). Also, we suggest a processor mapping algorithm that considers the communication time among the processors and the effective duplication algorithm which is allocated to the identical processor for the purpose of improving the communication time between the subtasks. We can obtain a result that reduces IPC(Inter-Processor Communication) time and uses the idle processor through applying effective real-time attributes to FUTD(Fully connected, Unbounded Task Duplication) algorithms. As a result, we can improve the average processor utilization.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.9
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• pp.2259-2268
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• 1997

Multistage interconnection networks(MINs) provide a high-bandwidth communication between processors and/or memory modules in a cost-effective way. In this paper, we propose a class of multipath MINs, called the Augmented Modified Delta(AMD) network, and analyze its performance and reliability. The salient features of the AMD network include fault-tolerant capability, modular structure, and high performance, which are essential for real-time parallel/distributed processing environments. The class of the AMD network retains well-known characteristics of the Kappa network, but it's design procedure is more systematic. Like Delta networks, all the AMD networks are topologically equivalent with each other.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.05a
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• pp.1645-1648
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• 2005

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.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.4
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• pp.79-84
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• 2023

Apache Spark, which provides the fastest processing speed among recent distributed and parallel processing technologies, provides real-time functions and machine learning functions. Although official documentation guides for these functions are provided, a method for fusion of functions to predict a specific value in real time is not provided. Therefore, in this paper, we conducted a study to predict the value of data in real time by fusion of these functions. The overall configuration is collected by downloading stock price data provided by the Python programming language. And it creates a model of regression analysis through the machine learning function, and predicts the adjusted closing price among the stock price data in real time by fusing the real-time streaming function with the machine learning function.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.284-287
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• 2012

GLOVE(GLObal Virtual reality visualization Environment for scientific simulation)는 컴퓨팅 자원의 성능 향상으로 데이터 양이 급속히 증가한 응용 과학과 전산 시뮬레이션 분야의 대용량 과학 데이터를 효율적으로 가시화하여 분석하기 위한 도구이다. GLOVE의 데이터 관리자인 GDM(GLOVE Data Manager)은 대용량 데이터의 분산 병렬 가시화를 위해 분산 공유 메모리를 제공하는 GA(Global Array)를 이용해 테라 바이트 단위의 데이터를 실시간으로 처리한다. 그러나 대용량 과학 데이터를 가시화 하는 과정에서 기존의 Data Locality를 고려하지 않은 데이터 접근 방식으로 인한 성능 저하를 확인했다. 본 논문은 기존 GLOVE에서 발견한 성능 저하 현상을 밝히고, 이에 대한 해결 방법을 제시한다.