• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.239-240
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• 2012

워크플로우 시스템은 시스템 구성과 관리, 운용에 있어서 편의성을 갖기 때문에 점차 적용 범위를 늘려가고 있는 추세이다. 하지만 워크플로우는 시스템의 효율성을 고려하지 않기 때문에, 분산 컴퓨팅 시스템과 같은 경우 워크플로우 도입에 따른 시스템 효율성 저하가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 워크플로우 시스템에 파이프라인 기법을 도입하여 시스템의 전체 사용률을 높이고, 처리율을 향상시키는 방법을 제안한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.751-757
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• 2021

본 논문은 웹 서버 기반 환경에서 홀로그램 영상 제작을 위한 파이프라인 시스템을 제안하였다. 기존 홀로그램 영상 제작을 위해 시간 및 공간적인 제약이 존재한다. 제안하는 시스템을 통해 사용자에게 접근성을 높여 고품질의 홀로그램 영상을 획득하는 것을 목적으로 하였다. 웹 환경에서 사용자가 촬영한 동영상을 서버로 전송하여 후반 작업을 거쳐 홀로그램 영상 제작을 위한 프레임으로 변환하는 구조이다. 고품질 홀로그램 영상 획득을 위해 후반 작업은 딥러닝 기반의 알고리즘을 사용하였다. 제안하는 시스템은 사용자 편의를 위해 웹 환경에서 다양한 서비스 도구를 제공하였다. 이 방법을 통하여 제약된 공간이 아닌 웹 환경에서 영상을 촬영하기 때문에 홀로그램 영상 제작 시 사용자 접근성을 높였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.587-592
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• 2002

본 논문에서는 De Bruijn 그래프에 기초한 다중처리기구성의 한 가지 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 유한체상의 수학적 성질과 그래프의 성질을 사용하여 변환연산자를 제한하였으며, 이들 변환연산자를 이용하여 De Bruijn 그래프의 변환표를 도출하였다. 그리고, 이 변환표로부터 유한체상의 De Bruijn 그래프를 도출하였다. 제안한 다중처리기는 유한체상의 임의의 소수와 양의 정수에 대해 구성할 수 있으며 고장허용컴퓨팅시스템, 파이프라인 시스템, 병렬처리 네트워크, 스위칭 함수와 이의 회로, 차세대 디지털논리시스템 및 컴퓨터구조 중의 하나인 다치디지털논리시스템 등에 적용할 수 있으리라 전망된다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권12호
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• pp.691-697
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• 2017

백두산 및 한반도 주변의 화산재해에 의한 피해는 화산재에 의한 것으로 예상된다. 따라서 기 상장 상황에 따른 화산재 확산 상황을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 예측하는데 정해진 시간 안에 계산을 끝내야 하므로 계산에 사용되는 소프트웨어들을 파이프라인 방식으로 병렬화하는 워크플로우가 제안되었다. 또한 화산재해의 특성 상 화산 폭발이 발생한 순간에도 시뮬레이션을 위한 정확한 파라미터 값이 정해지지 않으므로 여러 가지 가능한 조건의 시뮬레이션을 모두 수행해야 한다. 만일 이 중에 가장 가능성이 높은 조건의 계산을 먼저 수행할 수 있으면 화산재해에 대해 이를 토대로 일단 대응하고 후속 계산 결과에 의해 추후 보완하는 것이 가능해질 것이다. 그런데 이런 계산 들은 화산재해 피해예측 시스템의 제한된 성능의 계산 서버에서 수행되므로 계산 자원을 적절히 분배하는 일이 필요하다. 이를 위해서 기존에 제안되었던 파이프라인 기반의 워크플로우에 특정 데이터를 먼저 생성하는 기능을 추가하는 방안을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권8호
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• pp.863-867
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• 2010

최근 멀티코어 프로세서들이 범용 PC 뿐만 아니라 임베디드 시스템에서도 탑재될 만큼 그 사용이 보편화되고 있는 상황에서, 많은 멀티미디어 응용 프로그램이 이들을 활용하여 병렬화 되고 있다. 그러나 멀티미디어 데이터의 암호화와 같이 응용 프로그램에 데이터 종속성이 내재한 경우에는 멀티코어를 이용한 효과적인 병렬처리가 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 유휴 코어를 이용하여 계산과 통신을 중첩시키는 병렬처리 기법을 제안한다. 특히, 주어진 멀티미디어 데이터를 처리하고 전송하는 문제를 응용 프로그램 수준의 파이프라인 설계 문제로 해석하여 최적의 파이프라인 단계수를 도출하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권4호
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• pp.231-239
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• 2007

본 논문에서는 국내 표준 128비트 블록 암호화 알고리즘인 SEED를 하드웨어로 설계할 경우 면적-성능간의 trade-off 관계를 보여준다. 본 논문에서 다음 4가지 유형의 설계 구조를 비교한다. (1) Design 1 : 16 라운드 완전 파이프라인 방식, (2) Design 2 : 단일 라운드의 반복 사용 방식 (3) Design 3 : G 함수 공유 및 반복 사용 방식 (4) Design 4 : 단일 라운드 내부 파이프라인 방식. (1),(2),(3)의 방식은 기존의 논문들에서 제안한 각기 다른 설계 방식이며 (4)번 설계 방식이 본 논문에서 새롭게 제안한 설계 방식이다. 본 논문에서 새롭게 제안한 방식은, F 함수 내의 G 함수들을 파이프라인 방식으로 연결하여 면적 요구량을 (2)번에 비해서 늘이지 않으면서도 파이프라인과 공유블록 사용의 효과로 성능을 Design 2와 Design 3보다 높인 설계 방식이다. 본 논문에서 4가지 각기 다른 방식을 각각 실제 하드웨어로 설계하고 FPGA로 구현하여 성능 및 면적 요구량을 비교 분석한다. 실험 분석 결과, 본 논문에서 새로 제안한 F 함수 내부 3단 파이프라인 방식이 Design 1 방식을 제외하고 가장 throughput 이 높다. 제안된 Design 4 가 단위 면적당 출력성능(throughput)면에서 다른 모든 설계 방식에 비해서 최대 2.8배 우수하다. 따라서, 새로이 제안된 SEED 설계가 기존의 설계 방식들에 비해서 면적대비 성능이 가장 효율적이라고 할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.30-32
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• 2012

본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 환경에서 유전체 서열 분석 도구들을 벤치마크 하기 위한 시스템을 개발하고 실제 유전체 데이터를 이용하여 성능을 비교하였다. 이 벤치마크 시스템은 유전체 분석 파이프라인 절차에 따라 다양한 분석 도구들을 CPU 멀티 코어와 GPU 매니 코어 환경에서 선택적으로 구동할 수 있도록 지원한다. 따라서, 서로 다른 환경에서 수행된 다양한 유전자 분석 도구의 성능을 실제 유전체 서열 데이터를 이용하여 비교하고 시각화할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권10호
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• pp.337-342
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• 2015

이 논문에서는 소수 추출 방법인 Sieve of Eratosthenes 알고리즘을 병렬화하여 실행 시간과 에너지 소모 면에서 개선된 효과를 얻고자 실험을 진행하였다. 성능 개선을 위해 부하 균등화를 정교하게 조절하도록 파이프라인 작업 방식을 도입하였고, 멀티코어 컴퓨터 클러스터에 하이브리드 병렬 프로그래밍 모델을 활용하여 효과를 높였다. 소규모 컴퓨터 클러스터와 저전력 컴퓨터에서 구현, 실험한 결과 이전 방식보다 연산 속도가 향상되었고, 에너지 사용량도 감소함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (3)
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• pp.817-819
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• 2001

Post PC 시대로 접어 들면서 이동 단말기를 비롯한 임베디드 기기에서 멀티미디어 스트림 서비스가 요구되고 있지만 데스크탑 PC에 비해서 컴퓨팅 파워가 부족하기 때문에 스트링 처리가 쉽지 않다. 이동단말기를 비롯한 임베디드 기기의 특징은 기종마다 멀티미디어 연출 QoS가 다르기 때문에 멀티미디어 스트림 처리가 어렵다. 본 논문에서 적응적 스트림 처리기를 제안한다. 적응적 스트림 처리기는 적응적 버퍼 관리 기법과 필터 파이프 라인으로 구성되어 있다. 적응적 버퍼 관리 기법으로 데이터의 양을 조절하고 필터 파이프 라인으로 데이터를 원하는 형태로 변형시켜서 다양한 멀티미디어 연출 QoS를 만족시킬수 있다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권4호
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• pp.71-79
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• 2023

이 논문에서는 기계학습 워크로드의 특징을 분석하고 이를 기반으로 기계학습 워크로드의 성능 향상을 위한 분산 인-메모리 캐싱 기법을 제안한다. 기계학습 워크로드의 핵심은 모델 학습이며 모델 학습은 컴퓨팅 집약적 (Computation Intensive)인 작업이다. 쿠버네티스 기반 클라우드 환경에서 컴퓨팅 프레임워크와 스토리지를 분리한 구조에서 기계학습 워크로드를 수행하는 것은 자원을 효과적으로 할당할 수 있지만, 네트워크 통신을 통해 IO가 수행되야 하므로 지연이 발생할 수 있다. 이 논문에서는 이런 환경에서 수행되는 머신러닝 워크로드의 성능을 향상하기 위한 분산 인-메모리 캐싱 기법을 제안한다. 특히, 제안하는 방법은 쿠버네티스 기반의 머신러닝 파이프라인 관리 도구인 쿠브플로우를 고려하여 머신러닝 워크로드에 필요한 데이터를 분산 인-메모리 캐시에 미리 로드하는 새로운 방법을 제안한다.