휴대기기의 사용자 인터페이스는 사용자의 편의성에 맞춰 끊임없이 발전해 왔다. 현대의 휴대기기는 각종 센서와 다양한 기능을 이용하여 보다 확장된 서비스를 제공하며 이와 관련한 연구개발도 지속적으로 진행되고 있으며 이 분야는 지속적으로 연구개발 되어야한다. 따라서 본 연구에서는 스마트 기기의 내장된 카메라를 이용하여 3차원으로 구성된 객체를 관측하는 관측점을 제어하여 실제로 3차원 화면을 구성하는 방법을 제안하며 이를 이용해 애플리케이션의 확장된 서비스 개발에 초석을 다지는 연구개발을 목표로 하고 있다.
최근 고성능 컴퓨팅과 모바일 컴퓨팅에서 GPU 등의 성능가속기 사용이 증가함에 따라 성능가속기를 사용한 다양한 병렬처리 방법이 소개되고 있다. 그러나 성능 가속기를 처음 접하거나 성능가속기를 사용한 병렬처리 경험이 적은 사용자의 경우, 이러한 성능가속기를 이용하여 효과적인 병렬처리를 하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 성능가속기와 마이크로프로세서를 동시에 사용하여 단순히 성능가속기만을 사용한 병렬처리보다 효율적인 병렬처리 방법을 제안하고, 성능가속기만을 사용하여 얻은 성능과 제안한 방법의 성능을 비교한다. 실험결과, 제안방법은 순차처리와 비교하여 약 40배의 성능 향상을 얻을 수 있었고, 성능가속기만을 사용한 병렬처리 방법보다도 25%의 성능 향상이 가능함을 확인하였다.
분자 도킹 실험은 일반적으로 계산 량이 매우 많아 슈퍼 컴퓨팅 파워를 요구하는 실험이다. 따라서 시간이 많이 소요되기 때문에 일반적으로 CPU가 탑재된 컴퓨터를 여러 대 묶어서 사용하는 분산 환경 혹은 그리드 환경에서 실험을 수행하고 있다. 이와 같은 실험 환경은 시간적, 공간적 제약성이 많아 일반적으로 과학자들이 접근하기가 어렵다. 그래서 근래에는 많은 CPU를 사용하기 보다는 월등히 성능이 높은 GPU를 병렬 화하여 과학 분야에 계산하는 연구가 매우 활발히 이루어지고 있는 추세이다. CUDA는 병렬 GPU 프로그래밍을 가능하게 하는 공개 기술이다. 본 논문에서는 이러한 CUDA 기술을 사용하여 분자 도킹 실험을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 분자 도킹 실험에 있어서 중요한 에너지 최소화 계산을 병렬 화하는 알고리즘을 제안한다. 이와 같은 실험을 검증하기 위해 본 논문에서는 일반적인 CPU에서 분자 도킹 실험 시간과 본 논문에서 제안한 병렬 CPU 기반의 분자 도킹 시간을 비교 분석 하였다.
Park, Han-Sol;Kim, Doo-Hyun;Kim, Jung-Guk;Chang, Chun-Hyon
Journal of Computing Science and Engineering
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제2권4호
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pp.357-374
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2008
Over the past few decades, a considerable number of studies have been conducted on the technologies to build an UAV (Unmanned Aerial Vehicle) control system. Today, focus in research has moved from a standalone control system towards a network-centric control system for multiple UAV systems. Enabling the design of such complex systems in easily understandable forms that are amenable to rigorous analysis is a highly desirable goal. In this paper, we discuss our experimental evaluation of the Time-triggered Message-triggered Object (TMO) structuring scheme in the design of the UAV control system. The TMO scheme enables high-level structuring together with design-time guaranteeing of accurate timings of various critical control actions with significantly smaller efforts than those required when using lower-level structuring schemes based on direct programming of threads, UDP invocations, etc. Our system was validated by use of environment simulator developed based on an open source flight simulator named FlightGear. The TMO-structured UAV control software running on a small computing platform was easily connected to a simulator of the surroundings of the control system, i.e., the rest of the UAV and the flight environment. Positive experiences in both the TMO-structured design and the validation are discussed along with potentials for future expansion in this paper.
Web 3.0 is the next-generation of the World Wide Web and is included two main platforms, semantic technologies and social computing environment. The basic idea of web 3.0 is to define structure data and link them in order to more effective discovery, automation, integration, and reuse across various applications. The semantic technologies represent open standards that can be applied on the top of the web. The social computing environment allows human-machine co-operations and organizing a large number of the social web communities. In the recent years, recommender systems have been combined with ontologies to further improve the recommendation by adding semantics to the context on the web 3.0. In this paper, we study previous researches about recommendation method and propose a recommendation method based on web 3.0. Our method scores documents based on context tags and social network services. Our social scoring model is computed by both a tagging score of a document and a tagging score of a document that was tagged by a user's friends.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.670-686
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2017
MapReduce (MRV1), a popular programming model, proposed by Google, has been well used to process large datasets in Hadoop, an open source cloud platform. Its new version MapReduce 2.0 (MRV2) developed along with the emerging of Yarn has achieved obvious improvement over MRV1. However, MRV2 suffers from long finishing time on certain types of jobs. Speculative Execution (SE) has been presented as an approach to the problem above by backing up those delayed jobs from low-performance machines to higher ones. In this paper, an adaptive SE strategy (ASE) is presented in Hadoop-2.6.0. Experiment results have depicted that the ASE duplicates tasks according to real-time resources usage among work nodes in a cloud. In addition, the performance of MRV2 is largely improved using the ASE strategy on job execution time and resource consumption, whether in a multi-job environment.
인간 유전체 지도 완성 후 NGS 기술의 발달로 대용량 유전체 데이터 분석에 대한 요구가 증대하였다. NGS 데이터는 대용량의 단편서열로 구성되므로 효과적인 분석을 위해 고성능 컴퓨팅 기술의 지원이 요구된다. 본 연구에서는 HPC 환경에서 NGS 데이터로부터 SNP를 탐색하는 유전체 분석 파이프라인을 구축하였다. 각 분석 단계의 CPU 이용률 분석을 통해 분석 단계 중 서열 정렬 단계가 연산 작업의 비율이 가장 높은 것을 확인하고, 공개된 병렬화 서열 정렬 도구들의 성능을 분석하여 유전체 분석를 위한 매니코어 프로세서의 활용 가능성을 확인하였다.
최근 클라우드 컴퓨팅 시대에 접어들면서 분산 컴퓨팅 환경에서의 분산된 자원의 효율적인 검색이 중요하다. P2P(Peer-to-Peer) 네트워크에서 분산된 정보를 검색하기 위해서는 수많은 Peer를 순회하며 정보를 검색하기 때문에 네트워크의 규모 및 네트워크 상태에 따른 시스템의 부하와 많은 검색 시간을 소요하게 된다. JXTA(Juxtapose)는 P2P를 실현하기 위하여 셀 폰, PDA, 서버에 연결되어 있는 PC 등 어떤 다양한 디바이스도 커뮤니케이션 및 상호 협력을 위해 네트워크에 연결될 수 있도록 해 주는 P2P 프로토콜의 오픈 셋이라 할 수 있다. 본 논문에서는 P2P 오버레이 네트워크에서 JXTA를 이용한 효과적인 Peer 탐색 알고리즘을 제안한다. 기존 JXTA의 Peer 탐색 알고리즘은 DHT(Distributed Hashing Tables) 기반의 A Loosely-Consistent DHT 방식을 활용한다. 제안한 Peer 탐색 알고리즘은 WALK_LOOKUP 메시지의 수를 줄임으로써 시스템의 부하를 줄였고, 기존 JXTA-Sim의 Peer 탐색 성공률과 동등한 성능을 보임으로써, 이를 적용하여 향 후 다른 네트워크상에서도 메시지의 수를 줄일 수 있는 최적화 모델을 찾아야 할 것이다.
고성능 컴퓨팅 기술이 발달하고 수치 모델 방식이 고도화됨에 따라 더욱 우수한 기상예보를 진행할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 SCAM 기상 모델에 대하여 컴파일 시간을 제외한 모델 수행시간에 대한 성능 향상을 끌어내는 것이 목적이다. 따라서, 기존의 Intel Fortran Compiler를 이용하여 수행된 모델을 PGI Fortran Compiler로 변경하였다. 이를 위해 시스템 환경 변수 재설정, 컴파일 옵션 조정, 관련 의존성 SW 및 라이브러리 설치 그리고 소스 코드를 수정하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 PGI Compile with OpenACC 방법을 제시하고 적용하였다. 그 결과 러닝 시간의 경우 기존 Intel에서 PGI로 컴파일러가 변경되면, 러닝 시간의 경우 6.08%의 성능 향상이 되었으며, OpenACC를 추가로 적용할 경우, 기존 대비 43.05%의 성능 향상을 보여준다. 이는 본 논문에서 제안한 SCAM모델에서 PGI Compile with OpenACC 방법이 우수한 성능을 보여줄 수 있음을 입증한다.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 효율적인 에너지 절감을 위한 동적 전원관리 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 사용자에게 할당된 가상 머신 운용을 위한 키보드와 마우스의 움직임을 감지하고, 가용메모리와 CPU 활용률을 모니터링하게 된다. 만약 시스템이 일정 시간동안 키보드와 마우스의 움직임을 감지하지 못하거나, CPU와 가용 메모리가 미리 정의된 임계값에 도달하게 되면 가상머신 관리자 프로그램은 클라이언트에게 종료 명령을 내리게 되어 상당한 전력절감이 가능하다. 개발된 시스템은 대학 내 실제 컴퓨터 실습실에 적용하여 그 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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