본 연구에서는 다중블록 격자를 병렬화 하기 위해서 다중블록/다중영역분할 기법을 제안하였다. 이 방법은 각 블록을 사용하고자 하는 프로세서의 개수만큼 나눔으로써 전체 프로세서에 대해서 균일한 로드 밸런싱을 유지할 수 있는 장점이 있다. 영역분할 기법에 따른 병렬화 효율 및 속도 향상률을 비교하기 위해서 다중블록/단일 영역분할 기법과 다중블록/다중 영역분할 기법을 서로 비교 하였으며, 블록간의 격자수가 크게 다른 경우 다중영역 분할 기법이 로드 밸런싱에 있어서 보다 안정적임을 확인 할 수 있었다. 또한 이를 CFDS에 적용함으로써 다중블록 다중영역분할 기법의 효용성을 검증하였다. 3차원 계산의 경우 프로세서 16개를 사용하는 경우 약 12배의 속도 향상률을 보였으며, 다중블록을 병렬화 하는데 있어서 다중블록/다중영역 분할 기법이 효율적인 도구가 될 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 유니폼 멀티프로세서 환경에서 단순 주기성 태스크 시스템을 성공적으로 스케줄 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 멀티프로세서 환경에서 주기성 태스크를 스케줄하기 위한 파티션드(partitioned) 스케줄링 알고리즘은 bin-packing 문제와 같은 문제로써 해결하는 게 불가능하다고 알려져 있다. 본 논문에서는 "task-splitting"기법을 이용하여 단순 주기성 태스크 시스템을 다른 단순 주기성 태스크 시스템으로 변환하는 글로벌(global) 스케줄링 알고리즘을 제시하고, 변환과정을 거친 단순 주기성 태스크 시스템은 유니폼 멀티프로세서에서 파티션드 스케줄링 알고리즘에 의해 성공적으로 스케줄 된다. 그리고 유니폼 멀티프로세서 환경에서 제안한 알고리즘이 이론적으로 최대 이용률 범위(utilization bound)까지 성공적으로 스케줄 할 수 있음을 증명한다.
Recently, huge datasets have been generating rapidly in a variety of fields. Then, there is an urgent need for technologies that will allow efficient and effective processing of huge datasets. Therefore the problems of partitioning a huge dataset effectively and alleviating the processing overhead of the partitioned data efficiently have been a critical factor for scalability and performance in distributed database system. In our work we utilized multicore servers to provide scalable service to our distributed system. The partitioning of database over multicore servers have emerged from a need for new architectural design of distributed database system from scalability and performance concerns in today's data deluge. The system allows uniform access through a web service interface to concurrently distributed databases over multicore servers, using SQMD (Single Query Multiple Database) mechanism based on publish/subscribe paradigm. We will present performance results with the distributed database system built on multicore server, which is time intensive with traditional architectures. We will also discuss future works.
In this paper, we present a fast and efficient Iterative Improvement Partitioning(IIP) technique for VLSI circuits and hybrid bucket structures on its implementation. The IIP algorithms are very widely used in VLSI circuit partition due to their time efficiency. As the performance of these algorithms depends on choices of moving cell, various methods have been proposed. Specially, Cluster-Removal algorithm by S. Dutt significantly improved partition quality. We indicate the weakness of previous algorithms wjere they used a uniform method for choice of cells during for choice of cells during the improvement. To solve the problem, we propose a new IIP technique that selects the method for choice of cells according to the improvement status and present hybrid bucket structures for easy implementation. The time complexity of proposed algorithm is the same with FM method and the experimental results on ACM/SIGDA benchmark circuits show improvment up to 33-44%, 45%-50% and 10-12% in cutsize over FM, LA-3 and CLIP respectively. Also with less CUP tiem, it outperforms Paraboli and MELO represented constructive-partition methods by about 12% and 24%, respectively.
확장된 새로운 층 방법을 이용하여 사다리꼴과 삼각형 형태의 회절격자 구조를 가지는 5층의 DFB 구조 소자의 TM 모드의 결합계수를 계산하였다. TM 모드의 unperturbed 필드 분포를 쉽게 계산하기 위하여 회절격자 영역의 비유전상수의 역수를 종축과 횡축 양 방향으로 평균값을 취하여 새로이 설정하는 층의 비유전상수의 역수가 되도록 설정하였다. 확장된 새로운 층 방법이 TM 모드의 결합계수 계산에도 유용하게 사용될 수 있음을 회절격자 영역의 등분할 층수를 6층까지 늘려가며 self-consistent하게 검증하였다.
본 논문은 비균일 단일루프의 병렬성을 향상시키기 위해서 지금까지 개발된 Threshold 분할 방법, Polpchronopoulous 분할 방법과 같은 루프 분할 방법을 소개한다. 그리고, 비균일 단일 루프에서의 병렬화를 최대화 할 수 있는 향상된 루프 분할 방법을 제시한다. 최초로 존재하는 종속성과 본 논문에서 제안한 정의들을 이용하여 비균일 단일 루프를 위한 일반적이면서 최적의 알고리즘들을 제안한다. 제안한 알고리즘들은 일반적인 단일 루프를 병렬화된 루프로 변환하는 방법을 적용한다.
본 논문에서는 K-means 또는 Fuzzy-c-means 알고리즘에서 클러스터의 중심점을 찾는 과정 중 임의로 선택되는 초기값 선정의 문제를 해결하고, 기존의 단점을 보완하는 새로운 방안으로서 데이터의 분포의 통계적 특성에 따른 초기값 선정 방법을 제안하였다. 기존의 초기값 선정 방법은 초기값에 따라 클러스터링이 매우 민감한 변화를 가져와, 최종적으로 종종 원치 않는 방향으로 가는 문제점을 갖고 있다. 이러한 초기값 선정의 문제가 인지되어 왔지만, 그 문제의 해결방안이 실제적으로 모색된 경우는 없었다. 본 논문에서는 데이타의 통계적 특성을 이용한 초기값 선정 방법을 적용하여, 클러스터링이 형성되는 시간의 단축 및 원치 않는 결과가 생성되는 경우를 약화시켜 시스템의 향상을 가져왔고, 이러한 제안된 알고리즘의 우수성을 기존의 알고리즘과 비교를 통하여 나타내었다.
본 논문에서는 안개가 제거된 영상의 색상 왜곡을 방지하기 위해서 영역 분할 방법이 적용된 대기값 추정 방법을 제안한다. 이때, 효과적인 영역 분할을 수행하기 위해서 문턱치 값을 이용하여 영역 분할을 수행할지 중단할지를 결정한다. 또한, 효율적인 전달량 맵을 얻기 위해서, 적응적 가중치 계수를 사용하여 픽셀 단위마다 적응적으로 전달량 예측을 수행한다. 이를 통해 색상이 안정적이면서 후광 효과가 발생하지 않는 안개제거 알고리즘을 제안한다.
적응적 랜덤 테스팅 (Adaptive Random Testing, ART)은 입력 도메인 내에 테스트 케이스를 넓고 고르게 분산시키는 방법을 통해 입력 도메인 내에 존재하는 오류 패턴을 순수 랜덤 테스팅 (Random Testing, RT)보다 효율적으로 찾아내기 위한 테스트 케이스 선택 기법이다. 테스트 케이스 선택에 많은 연산량을 필요로 하는 초기 ART 기법인 거리 기반 ART (Distance-based ART, D-ART)와 제한 영역 기반 ART (Restricted Random Testing, RRT)의 개선을 위해 입력 도메인을 반복 분할하는 기법들이 제안되었고, 이 기법들은 낮은 연산량 및 성능 향상등의 효과를 가져왔다. 하지만, 입력 도메인 반복 분할 기반 기법에서도 기존 ART 기법에서 나타나는 테스트 케이스 분포 불균일 문제가 존재하고, 이는 기법의 확장성에 장애 요소로 작용한다. 따라서 본 논문에서는 반복 분할 기반 기법에서 나타나는 테스트 케이스 분포의 특성을 파악하고, 이를 적정 수준으로 제어하기 위한 입력 도메인 확장 정책을 제안하였으며, 실험을 통해 2차원 입력 도메인에서 3%, 3차원 입력 도메인에서 10% 수준의 성능 향상을 확인하였다.
본 논문에서는 분할 축과 평면의 위치를 동적으로 결정하는 적응형 KD 트리 구조를 이용한 정점 군집화(Adaptive Vertex Clustering) 알고리즘과 이를 이용한 새로운 메쉬 분할 방법을 소개하고자 한다. 정점 군집화는 주로 한 개의 거대한 3차원 메쉬를 여러 개의 파티션(Partition)으로 분할하여 효율적으로 처리하고자 할 때 사용되는 기법으로, 옥트리 구조를 이용한 공간 분할 기법과 K-평균 군집화(K-Means Clustering) 방법 등이 있다. 그러나 옥트리 방식은 공간 분할 축과 이에 따른 분할된 공간의 크기가 고정되어 있어서 파티션 메쉬 면의 정렬 상태가 고르지 못하고 포함된 정점의 개수가 균등하지 못한 단점이 있다. 또한, K-평균군집화는 균등한 파티션을 얻을 수 있는 반면 반복처리와 최적화를 위해 많은 시간이 소요된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적응형 정점 군집화를 통해 빠른 시간에 균등한 메쉬 분할을 생성하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 적응형 KD 트리는 메쉬가 포함된 경계상자(Bounding Box) 공간을 정점의 개수와 분할 축의 크기를 기준으로 계층적으로 분할한다. 그 결과 각 파티션 메쉬는 컴팩트성(compactness)의 특성을 유지하며 균등한 수의 정점을 포함하게 되어 각 파티션의 균등한 처리시간 및 메모리 소요량 등의 장점을 살려 향후 메쉬 간소화 및 압축 등의 다양한 메쉬 처리에 활용될 수 있기를 기대한다. 본 방법을 적용한 3차원 모델의 실험 통계와 분할된 파티션 메쉬의 시각적인 결과도 함께 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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