오일러형 해빈류 모형은 계산된 질량흐름에 파랑질량흐름이 포함되어 있지 않기 때문에 수치모의된 계산결과를 정점 관측결과와 직접 비교할 수 있다. 또한 포물선형 연직분포를 가진 연안류를 재현할 수 있음으로 인해 라그랑지형 해빈류 모형보다 장점이 있다. 그러나 오일러형 해빈류 모형에서 파랑에 의한 응력인 파랑응력이 해빈류 모형에 따라 형태가 달라, 서로 다른 계산 결과가 나타나게 된다. Newberger and Allen(2007)의 파랑응력은 연직방향으로 수심의 함수가 아닌 상수인 반면에 Chun(2012)의 파랑응력은 수심의 함수로 표현된다. 이러한 차이는 해빈류 계산 결과에 직접적인 영향을 미치고 있어 본 논문에서는 이들 파랑응력의 차이를 해석적으로 비교하였다. 각 파랑응력에 대한 해빈류 모형을 Hamilton et al.(2001)의 LSTF(Large-scale Sediment Transport Facility) 수리모형 실험에 적용하여 차이를 비교함으로써 파랑응력항의 차이에 따른 해빈류 계산 결과의 특성을 검토하였다.
한국에서 흔히 사용하는 공인인증서 기술에서 사용자들은 그 비밀번호를 기억하지 못했을때 항상 다시 설정해야하는 번거로운 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 이 문제점에 대한 해결책으로 분산저장을 위한 블록체인과 PKI, DID를 활용하여 안전한 공인인증서 암호 복구 프로토콜을 제안한다. DID는 블록체인 시스템에서 블록 ID를 보호하기 위한 스키마이다. PKI에서 사용되는 개인키를 사용자의 생체인식, 예를 들어 지문으로 하여 복잡한 개인키를 기억하는 것을 완벽히 대체할 수 있도록 구성한다. 이를 위해, 현재 대부분의 사용자들이 이용하는 스마트폰에 탑재된 FIDO 인증 기술을 기반으로 블록 내부 데이터에 접근하기 위해 사용자를 인증하는 과정을 거쳐 공격자가 데이터를 탈취하는 위험성을 최소화 한다.
이동통신 환경의 분산 응용에서는 사용자나 단말기의 위치 이동을 파악하여 서비스를 지속할 수 있는 모바일 기술이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위해 상황 인식 미들웨어를 이용해 모바일 네트워크 상에서 사용자 혹은 사용자 디바이스의 CPU속도, 메모리 그리고 가용배터리의 변화를 적절히 지원하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 여기에는 사용자와 디바이스에 대한 프로파일, 상황의 메타데이터가 필수적이다. 본 논문에서는 상황인식의 동적 반영을 지원하는 미들웨어 서비스에 필요한 메타서버를 모델링하고 구축했다. 메타데이터는 프로파일, 정책, 사용자 선호도로 구성되며, 메타 서버는 미들웨어의 요청에 따라 서비스 가능한가를 판별 후, 결과를 돌려준다. 멀티미디어 스트림을 제공하는 이동동신 환경에서 사용자나 통신 단말기의 상황이 변동되는 시나리오에 적용해 보았다.
본 연구에서는 배열 데이터를 여러 호스트 상에 분산시켜 생성하고 편리하게 공유할 수 있도록 하는 Java 패키지인 JPAS (Java Package for Array Sharing)를 설계하고 구현하였다. JPAS는 순수 Java로 구현되어 이식성이 뛰어나고, Java RMI를 이용하여 분산공유메모리 모델과 같이 위치 독립적인 접근 인터페이스로 배열 데이터를 공유할 수 있도록 한다. JPAS는 네트원 오버헤드로 인한 성능 저하를 막기 위해서, 프로그래머 가 알고 있는 애플리케이션의 특성을 공유 데이터 사용시에 반영할 수 있도록 한다. 또한, 데이터의 일관성을 유지하기 위해서, JPAS의 모든배열 데이터들은 값을 갱신 할수 있는 메소드틀을 갖는다. 실제로, 병렬프로그램들을 작성하여 워크스테이션 클러스터 상에서 실행시켜 본 결과, JPAS가 비교적 우수한 성능의 병렬 프로그래밍 도구임을 보였다.
본 논문에서는 인터랙티브 디지털 정보 디스플레이용 응용프로그램 개발을 도와주도록 설계된 iTDF(Interactive Tiled Display Framework)라는 타일드 디스플레이 프레임워크에 대해서 설명한다. 이 프레임워크는 고해상도 타일드 디스플레이 환경에서 여러 개의 3차원 인터랙티브 그래픽 콘텐츠를 동시에 실행시키고 사용자와의 인터랙션이 가능하도록 해준다. 이를 위해, iTDF에서는 네트워크로 묶인 여러 대의 컴퓨터를 활용해서 다수의 인터랙티브 그래픽 프로그램들을 실행시킬 수 있도록 하고, 윈도우의 위치나 크기 조정, 컴퓨터 간의 렌더링 동기화, 분산 공유 메모리, 통합 입력 인터 페이스 등을 분산 시스템에서 지원한다. 본 논문은 먼저 iTDF의 요구사항에 대해서 분석하고, 그 내용을 지원할 수 있는 프레임워크의 설계와 구현에 대해서 설명한다. 그리고 기존의 데스크탑용 응용프로그램들을 iTDF를 활용해서 다시 개발하며, 유용성과 사용성에 대해 고찰한다.
부하 불균형은 병렬처리에 있어서 좋은 성능을 얻기 위한 주요한 방해 요소 중의 하나이다. 전역(全域) 부하균형 기법은 하나의 응용에서 발생된 병렬 태스크를 취급하는데 적절하지 않다. 동적 루프 스케줄링 기법은 공유 메모리 멀티프로세서 병렬구조에서 병렬 루프의 부하균형에 효과적인 것으로 알려져있다. 하지만 이 기법의 중앙집중적 특성은 워크스테이션 클러스터 환경에서 프로세서 수가 상대적으로 많지 않은 경우에도 병목현상을 일으킬 수 있는 요인이 된다. 워크스테이션 클러스터 환경에서의 통신 오버헤드는 공유 메모리 멀티프로세서 병렬 구조와 비교할 때 수십배의 차이가 생기기 때문이다. 더구나 병렬 루프에서 발생하는 단위 태스크가 불규칙적인 작업량을 갖는 경우에는 기본 루프 스케줄링 기법의 단점을 보완한 개선된 방법들을 적용할 수가 없다. 본 논문에서는 이러한 불규칙적인 작업량을 갖는 병렬루프를 서로 다른 성능을 갖는 워크스테이션들의 네트워크 환경에서 효율적으로 부하를 분배하기 위한 재구성 가능한 분산 부하 균형 기법을 제시한다. 이러한 재구성 가능한 기법은 전통적인 부하균형 방법과 함께 성능균형을 가능하게 함으로써 전체수행시간을 최소화할 수 있음을 보였다.
배열 재분산은 분산 메모리 컴퓨팅 환경에서 응용 프로그램의 수행 속도를 빠르게 하기 위해 많이 사용되고 있다. 특히 GEN BLOCK간 재분산은 동적으로 부하가 변화하는 경우 최적화된 성능을 보이기 위해 필요하다. 배열 재분산에 관한 기존 연구들은 대부분 CYCLIC(N)등과 같은 정규 분산 패턴간 재분산에 대해서만 이루어져 왔다. 그러나 GEN BLOCK등과 같은 비정규 분산 패턴간 재분산에서 발생하는 메시지패싱들은 정규 분산 패턴간 재분산과는 다른 특정을 보이기 때문에 이에 대한 새로운 연구가 필요하다. 본 논문은 GEN BLOCK간 재분산에서 발생하는 메시지패싱들에 정규 분산 패턴간 재분산에서 발견되 는 규칙성은 없는 반면 공간 지역성 (spacial locality)이 존재함을 보이고, 이를 기반으로 최소 스텝 정리와 최소 크기 정리가 재분산의 성능을 향상시키는데 중요함을 증병하였으며, 기존의 리스트 스케줄링 방식에 재구성 단계(relocation phase)를 추가함으로써 최적 스케줄을 생성하는 알고리즘을 제시하였다. 마지막으로 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 , CRAY T3E와 IBM SP2에서 성능 평가를 수행 하였으며, 그 결과 분산 메모리 병렬 머신에서 최소 스텝 정리와 최소 크기 정리를 만족하는 스케줄이 GEN BLOCK간 재분산의 성능 향상에 중요함을 보였다.
This paper deals with the problem of channel identification for Single Input Multiple Output (SIMO) slow fading channels using clustering algorithms. Due to the intrinsic memory of the discrete-time model of the channel, over short observation periods, the received data vectors of the SIMO model are spread in clusters because of the AWGN noise. Each cluster is practically centered around the ideal channel output labels without noise and the noisy received vectors are distributed according to a multivariate Gaussian distribution. Starting from the Markov SIMO channel model, simultaneous maximum ikelihood estimation of the input vector and the channel coefficients reduce to one of obtaining the values of this pair that minimizes the sum of the Euclidean norms between the received and the estimated output vectors. Viterbi algorithm can be used for this purpose provided the trellis diagram of the Markov model can be labeled with the noiseless channel outputs. The problem of identification of the ideal channel outputs, which is the focus of this paper, is then equivalent to designing a Vector Quantizer (VQ) from a training set corresponding to the observed noisy channel outputs. The Linde-Buzo-Gray (LBG)-type clustering algorithms [1] could be used to obtain the noiseless channel output labels from the noisy received vectors. One problem with the use of such algorithms for blind time-varying channel identification is the codebook initialization. This paper looks at two critical issues with regards to the use of VQ for channel identification. The first has to deal with the applicability of this technique in general; we present theoretical results for the conditions under which the technique may be applicable. The second aims at overcoming the codebook initialization problem by proposing a novel approach which attempts to make the first phase of the channel estimation faster than the classical codebook initialization methods. Sample simulation results are provided confirming the effectiveness of the proposed initialization technique.
최근 전력의 한계 때문에 많은 트랜지스터를 모두 이용할 수 없는 '다크실리콘' 문제가 발생했다. 이 문제를 효율적으로 해결하기 위하여 CPU(Central processing unit)와 GPU(Graphic processing unit)를 함께 사용하여 분산처리하기 시작했다. 최근에는 CPU(Central processing unit)와 GPU(Graphic processing unit)가 메모리와 Last Level Cache를 공유하는 내장형 GPU 프로세서(Integrated graphic processing unit processor)가 등장했다. 하지만 CPU 프로세스와 GPU 프로세스가 LLC(Last level cache)로 접근하기 위한 어떠한 규칙이 없기 때문에, 동시에 CPU 프로세스와 GPU 프로세스 수행될 때 LLC(Last level cache)를 차지하기 위한 경쟁이 일어나 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 캐시 접근 빈도가 큰 여러 개의 프로세스들이 수행됨에 따라 캐시 오염이 발생한 상황에서 GPU 프로세스의 성능 보장을 위하여 GPU 프로세스만을 위한 고정된 Last Level Cache 공간을 주는 캐시 분할방식이 필요함을 증명하고 캐시를 분할하기 위한 페이지 컬러링 기법을 소개하고 디자인한다.
건식 식각 공정을 시뮬레이션하기 위하여, 플라즈마 챔버 내의 식각 이온 거동 메카니즘을 몬테카를로 수치해석 방식으로 구현하였고, 식각 이온의 거동에 의한 기판의 식각 형상을 확인하기 위하여 셀 방식의 표면 전진기를 개발하였다. 몬테카를로 수치 계산의 단점인 과다한 계산 시간을 효과적으로 감소시키기 위하여, CRAY T3E 병렬 컴퓨터와 여러대의 워크스테이션을 연결한 MPI 환경에서 몬테카를로 병렬 계산 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 몬테카를로 병렬 계산 알고리즘은 95% 이상의 효율성을 보이며, 16개의 프로세서를 사용하였을 때 16의 스피드업(Speedup) 값을 얻었다. 또한 셀 방식의 병렬 연산 표면 전진기를 이용하여 토포그래피 시뮬레이션을 수행한 결과에서, 셀의 개수가 2갭만 개 일 때, 약 600Mb 이상의 메모리가 소요되므로 단일 워크스테이션 환경에서는 불가능한 계산이 본 연구에서 개발한 병렬 계산 알고리즘을 이용하였을 때 32개의 프로세서에서 15분의 계산시간이 소요되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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