• 정보과학회 논문지
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• 제42권2호
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• pp.155-161
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• 2015

멀티 스레드 프로그램의 수행 중에 발생하는 자료경합과 원자성 위배 등과 같은 동시성 오류는 스레드들의 비결정적 수행으로 인해 다양한 수행 순서를 고려해야 하고 재생산 또한 어렵기 때문에 디버깅하기 어렵고 귀찮은 오류로 잘 알려져 있다. 이러한 자료경합을 디버깅하기 위해서는 스레드의 수행 순서와 메모리 접근 및 동기화 정보 등과 같은 프로그램의 수행 중에 발생한 정보를 수집 및 분석해야 한다. 본 논문에서는 멀티 스레드 프로그램의 수행 중에 벡터 클록 시스템을 기반으로 스레드의 병행성과 접근사건들 간의 순서관계를 생성 및 유지함으로써 정확하면서도 효율적인 감시와 분석이 가능한 도구인 VcTrace를 제시한다. 제시된 감시 도구를 사용하여 멀티 스레드 기반의 응용 프로그램을 대상으로 수행 중 발생한 스레드와 접근사건 등의 정보를 감시 및 유지하고, 자료경합을 탐지하는 기술과 접목하여 실용성을 분석한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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• pp.9-10
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• 2016

본 논문에서는 멀티 스레드 기반 병렬 프로그램의 동적 분석을 통한 자료경합 탐지를 위해 효율적인 감시 필터링 기술을 제시한다. 제시하는 감시 필터링 기술은 자료경합과 같은 동시성 오류를 탐지하기 위해 프로그램의 수행 중에 발생하는 공유 메모리에 대한 스레드들의 접근 분석 시에 동일한 코드영역을 단순 반복하는 스레드들을 감시대상에서 제외시킴으로써 동적 분석을 위한 추가적인 오버헤드를 최소화한다. 제시하는 필터링 기술을 수행 중 자료경합 탐지 도구에 적용한 실험적 평가를 통해 개선된 수행시간 오버헤드의 제공이 가능함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.3-4
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• 2016

멀티스레드 프로그램의 수행 중에 발생할 수 있는 자료경합은 프로그래머가 의도하지 않은 비결정적 수행으로 인해 신뢰할 수 없는 프로그램의 결과를 발생시킨다. 이러한 자료경합의 디버깅을 위해서 시간 및 자원적 비용이 과도하게 발생하기 때문에 프로그램의 수행 중에 이를 용인하고 치유하는 것이 중요하다. 본 논문은 멀티스레드 프로그램을 대상으로 소프트웨어 트랜잭셔널 메모리(STM)를 사용하여 공유변수에 대한 트랜잭션 영역을 설정하고 공유변수에 대한 이벤트 충돌 유형에 따른 자료경합 치유기법을 설계한다. 최종적으로는 프로그램 수행 중에 자료경합을 치유하는 기법의 실현가능성을 확인한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.336-337
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• 2011

The popularity of general purpose GPU（GPGPU）makes the CPU-GPGPU heterogeneous architecture normal. Therefore, tradeoff the usage of CPU and GPGPU becomes a way to improve performance of programs. In this work, we exploit the properties of the CPU-GPGPU heterogeneous architecture and use them to accelerate the content based chunking operation of deduplication. We built a prototype system which is able to coordinate CPU and GPGPU to chunk file and has been proven to have a better performance compared to using either CPU or GPGPU alone.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제45권6호
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• pp.759-777
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• 2013

In this paper, a topology optimization method based on the element independent nodal density (EIND) is developed for continuum solids with multiple load cases and multiple constraints. The optimization problem is formulated ad minimizing the volume subject to displacement constraints. Nodal densities of the finite element mesh are used a the design variable. The nodal densities are interpolated into any point in the design domain by the Shepard interpolation scheme and the Heaviside function. Without using additional constraints (such ad the filtering technique), mesh-independent, checkerboard-free, distinct optimal topology can be obtained. Adopting the rational approximation for material properties (RAMP), the topology optimization procedure is implemented using a solid isotropic material with penalization (SIMP) method and a dual programming optimization algorithm. The computational efficiency is greatly improved by multithread parallel computing with OpenMP to run parallel programs for the shared-memory model of parallel computation. Finally, several examples are presented to demonstrate the effectiveness of the developed techniques.