• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.1-12
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• 2024

최근 다양한 분야에서 딥러닝이 사용되면서, 더 빠르고 정확한 결과를 내는 딥러닝이 더욱 중요해졌다. 이를 위해서는 많은 양의 저장 공간이 필요하고, 대용량 연산을 진행해야 한다. 이에 따라 여러 연구는 빠르고 정확하게 연산 처리가 가능한 하드웨어 가속기를 이용한다. 하지만 하드웨어 가속기는 CPU와 하드웨어 사이를 이동하면서 병목현상이 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어 가속기의 병목현상을 효율적으로 줄일 수 있는 데이터 프리패치 전략을 제안한다. 데이터 프리패치 전략의 핵심 아이디어는 Matrix Multiplication Unit(MMU)가 연산을 진행하는 동안 다음 연산에 필요한 데이터를 예측하여 로컬 메모리로 올려 병목현상을 줄인다. 또한, 이 전략은 듀얼 버퍼를 이용하여 읽고 쓰는 두 가지 동작을 동시에 진행하여 처리율을 높인다. 이를 통해 데이터 전송의 지연시간 및 실행 시간을 감소시킨다. 시뮬레이션을 통해 듀얼 버퍼를 이용한 병렬 프로세싱과 데이터 프리패치를 이용한 메모리 간 병목현상을 최대한 감소시켜 하드웨어 가속기의 성능이 24% 향상함을 알 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.866-876
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• 2014

컴퓨터 그래픽스(CG)가 포함된 영상 컨텐츠를 홀로그램으로 만들기 위해서는 가상 객체와 현실 공간의 자연스러운 3차원 정보 융합이 필요하다. 본 논문에서는 RGB-Depth 카메라를 이용하여 현실-가상 공간의 3차원 정보를 자연스럽게 융합하고, 융합된 결과를 다중 GPU 기반의 컴퓨터 생성 홀로그램(CGH) 연산부를 사용하여 디지털 홀로그램을 고속 생성하는 시스템을 제안한다. RGB-Depth 카메라를 이용하여 카메라 투영 행렬을 계산하고, 이를 이용하여 가상 객체의 3차원 정보를 계산한다. 계산된 가상 객체의 깊이 정보와 RGB-Depth 카메라로 입력받은 현실 공간의 깊이 영상을 Z 버퍼에 입력하여 자연스럽게 융합한 후, 그 결과를 다중 GPU 기반의 CGH 연산부로 전송하여 고속으로 디지털 홀로그램을 생성한다. 실험 결과, 제안하는 시스템을 통해 만들어진 가상 객체의 3차원 정보는 현실 공간의 3차원 정보와 약 0.5138%의 평균 상대 오차를 나타내어, 약 99%의 정밀도를 갖고 있는 것을 확인할 수 있었고, 현실-가상 융합 깊이 영상을 생성함과 동시에 다중 GPU를 이용하여 고속으로 디지털 홀로그램을 생성할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.71-84
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• 2013

컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권8호
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• pp.181-188
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• 2016

최근 급격히 증가하는 공간 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 많은 연구들이 진행되고 있다. 기존 관계형 데이터베이스 시스템을 확장한 공간 데이터베이스 시스템은 확장성에 대한 문제가 있으며, 분산 처리 플랫폼인 하둡을 확장한 SpatialHadoop은 중간 연산 결과를 디스크에 작성하기 때문에 파일 입출력의 오버헤드로 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문은 인-메모리 기반 분산 처리 프레임워크인 스파크를 확장한 공간 연산 스파크를 제안하였다. 또한 공간 연산 스파크의 성능을 향상시키기 위하여 GPGPU를 결합한 모델을 개발하였다. 공간 연산 스파크는 중간 연산 결과를 메모리에 유지시키는 스파크의 특징을 그대로 사용하고 있으며, GPGPU 기반 공간 연산 스파크의 경우 다수의 PE를 이용하여 병렬처리하기 때문에 효율적으로 공간 연산을 수행할 수 있다. 본 논문은 단일 AMD 시스템에서 공간 연산 스파크와 GPGPU 기반 공간 연산 스파크를 구현하였다. 공간 연산 스파크와 GPGPU 기반 공간 연산 스파크의 성능을 평가하기 위하여 Point-in-Polygon 연산과 Spatial Join 연산을 수행하였으며, SpatialHadoop에 비하여 최대 8배의 성능 향상을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권7호
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• pp.1924-1937
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• 1996

본 논문에서는 다중 보드를 시험하기 위한 새로운 구조인 확장된 스캔 경로 (ESP: Exlended Scan Path)와 절차를 제안한다. 보드률 시험하기 위한 기존의 구조로는 단일 스캔 경로와 다중 스캔 경로가 있다. 단일 스캔 경로 구조는 시험 데이자의 전송 경로 인 스캔 경로가 하나로 연결되므로 스캔 경로가 단락이나 개방으로 결함이 생기면 나머지 스캔 경로에 올바른 시험 데이타를 입력할 수 없다. 다중 스캔 경로 구조는 다중 보드 시험 시보드마다 별도의 신호선이 추가된다. 그러므로 기존의 주 구조는 다중 보드 시험에는 부적절하다. 제안된 ESP구조를 단일 스캔 경로 구조와 비교하면, 스캔 경로 상에 결함이 발생하더라도 그 결함은 하나의 스캔 경로에만 한정되어 다른 스캔 경로의 시험 데이타에는 영향을 주지 않는다. 뿐만 아니라, 비스트(BIST: BUILT In Self Test)와 IEEE 1149.1 경계면 스캔 시험을 병렬로 수행함으로써 시험에 소요되는 시간을 단축한다. 또한 ESP 구조를 다중 스캔 경로 구조와 비교하면, 스캔 경로마다 신호선을 공통으로 사용함으로써 다중 보드 시험 시 추가되는 신호선이 없다. 본 논문 에서는 제안한 ESP 구조와 기존 시험 구조의 성능을 비교하기 위해서, ISCAS '85벤치 마크 회로를 대상으로 각 구조의 시험 수행 시간을 비교하여 우수함을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.175-181
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• 2015

본 논문은 전파천문 관측데이터 분석을 위해 소프트웨어를 이용한 디지털필터 설계방법에 대해 제안한다. 전파천문 관측시스템은 컴퓨팅 시스템의 발전과 함께 하드웨어에서 소프트웨어를 이용한 분석방법으로 넘어가는 단계이다. 기존 하드웨어로는 특정규격에 맞도록 설계 제작되었기 때문에 규격을 변경하는 것이 어렵고 제작에 많은 비용이 소요되지만, 소프트웨어는 규격 변경이 유연하고 공개 소프트웨어를 이용할 경우 저렴하게 설계할 수 있는 장점이 있다. 그러나 소프트웨어로 전파천문과 같이 많은 자료를 분석하기 위해서는 컴퓨터 시스템의 성능이 우수해야 하는 점도 있다. 본 연구에서는 한국우주전파관측망에서 운영하고 있는 관측시스템 중에서 하드웨어로 구성된 디지털필터와 같은 성능을 갖는 소프트웨어 디지털 필터 설계에 대해 제안한다. 제안 방법은 표준 C언어를 이용하여 디지털 필터를 설계하였으며, 설계한 디지털필터에 대해 GNU Octave로 시뮬레이션을 수행하여 유효성을 검토하였다. 또한 설계한 디지털필터의 고속연산을 위해 병렬연산이 가능한 SSE 라이브러리를 도입하였다. KVN 관측모드 중에 광대역 관측데이터를 대상으로 제안한 방법의 디지털 필터를 통하여 협대역 관측모드로 데이터 필터링을 수행하였다. 그 결과, 대역 내의 필터링이 설계대로 수행되었고 리플이 발생하지 않아, 제안방법이 유효함을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권4호
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• pp.732-741
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• 2001

관계형 데이타베이스 시스템에서 결합 연산자는 데이타 베이스 절의를 구성하는 연산자들 중 가장 많은 처리시간을 요구한다. 따라서 이러한 결합 연산자를 효율적으로 처리하기 위해 많은 병렬 알고리즘들이 수개되었다. 그 중 다중 해쉬 결합 질의의 처리를 위해 할당트리를 이용한 방법이 가장 우수한 것으로 알려져 와싸. 그러나 이 방법은 할당 트리의 각 노트에서 필연적인 지연이 발생되는데 이는 루플 실험단계에서 외부 릴레이션을 디스트로부터 페이지 단위로 읽는 비용과 이미 읽는 페이지에 대한 해쉬 결합 비용간의 실행시간 차이에 의해 발생하게 된다. 이는 페이지 실행시간 동기화 기법을 이용하여 할당 트라 한 노드에서의 실행시간을 줄일 수 있었다. 본 논문에서는 한 노드에서의 성능 개선 효과를 할당 트리 전체로 확장하여 전체 다중 해쉬 결합의 성능 분석을 수행하였으며 한정된 프로세서 환경 하에서 입력 릴레이션 수와 할당된 프로세서 수와의 관게에 따른 효율적인 다중 해쉬 결합 알고리즘을 제안하였다. 그리고 분석적 비용 모형을 세워 기존 방식과의 다양한 성늘 분석을 통해 비용 모형의 타당성을 입증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.503-518
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• 2012

본 논문은 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 인-루프 필터 기술인 Sample Adaptive Offset (SAO)에 대하여 복잡도 분석기반의 병렬화 방법을 제안한다. HEVC의 SAO는 쿼드트리 기반으로 영상을 다수의 SAO영역으로 분할하고, 각 영역 단위로 에러 보정을 위한 오프셋 값을 전송함으로써 복호화된 화소의 에러를 보정한다. HEVC의 SAO는 데이터 레벨의 병렬화를 통하여 고속화할 수 있는데, SAO영역 단위의 데이터 레벨 병렬화는 영역의 크기가 일정하지 않아 멀티 코어를 사용한 병렬화시 작업량 불균형(Workload imbalance)이 발생한다. 또한, SAO는 영역 단위로 필터링 적용 여부가 결정되므로 균둥하게 SAO영역을 각 코어에 할당하더라도, 작업량 불균형이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 SAO영역의 최소 단위인 Largest Coding Unit (LCU)를 SAO 수행의 기본단위로 하여, 각 단위에서의 SAO 파라미터 정보를 이용하여 복잡도를 미리 예측 하였다. 예측된 복잡도를 기반으로 각 코어에 균일하게 작업량이 할당될 수 있도록 영역을 코어에 적응적으로 할당하여 병렬화를 수행한 결과 순차 수행 기반 SAO에 비하여 2.38배, 영역 균등 SAO 병렬화 대비 21% 속도 향상되었다.

• 인지과학
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• 제22권1호
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• pp.57-78
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• 2011

패러프레이즈는 같은 의미를 다른 단어를 사용하여 표현한 것을 말한다. 패러프레이즈는 일상적인 언어생활에서도 흔히 관측되며 자연어처리 분야에서 다양하게 활용할 수 있다. 특히 최근에는 통계적 기계 번역 분야에서 데이터 부족 문제를 보완하여 번역 성능을 향상시키기 위해 패러프레이즈를 활용한 연구가 많다. 이중 언어 병렬 말뭉치를 이용하는 패러프레이즈 추출 과정에서는 일반적으로 다른 언어를 피봇으로 사용하기 때문에 단어 정렬 및 구 정렬 과정을 두 번 거친다. 따라서 단어 정렬의 오류가 패러프레이즈로 전파될 수 있다. 특히 한국어와 영어와 같이 언어의 구조적인 차이가 큰 경우에는 단어 정렬 오류가 더 심각하기 때문에 피봇 프레이즈부터 잘못 추출되는 경우가 많아진다. 이러한 문제를 보완하기 위해 본 논문에서는 패러프레이즈 추출 과정에서 피봇 프레이즈를 차별화하는 방안으로서 어휘, 품사 정보를 이용해 올바른 피봇 프레이즈에 더 높은 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 피봇 가중치 부여 방법을 기존의 패러프레이즈 추출 방법에 추가했을 때 패러프레이즈 추출 정확률과 재현율이 모두 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 제안하는 방법을 통해 추출한 패러프레이즈를 한영 기계 번역 시스템에서 활용하였을 때 번역률이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권8호
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• pp.337-347
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• 2007

시스템의 기능을 바꾸어 가면서 여러 개의 어플리케이션을 작동시키는 임베디드 시스템을 멀티모드(multi-mode) 임베디드 시스템이라 부른다. 더 나아가서 하나의 모드가 여러 개의 태스크로 구성된 임베디드 시스템을 멀티모드 멀티태스크(multi-task) 임베디드 시스템이라 부른다. 본 논문에서는 시간제한 조건을 가지고 있는 멀티모드 멀티태스크 임베디드 어플리케이션을 대상으로 하는 HW/SW 분할 방법에 대한 연구이다. 시간제한 조건을 만족하는 스케줄과 함께 태스크의 기능모듈(functional module)을 동작시킬 효율적인 처리 자원(processing resource)을 할당/매핑하여 시스템의 비용(가격)을 최대한 낮추는 것이 목적이다. 이 문제를 잘 풀기 위해 중요한 것은 모듈사이의 병렬성을 최대한 이용하여 실행시키는 것이다. 그러나 이전의 HW/SW 분할 방법은 모듈의 병렬 실행 가능성을 최대한 이용하지 않았는데, 병렬성 이용을 위한 탐색 계산이 복잡할 뿐 아니라 스케줄 가능성(schedulability) 검사를 단순하게 하려고 하였기 때문이다. 기존 방법의 한계를 극복하기 위해서 우리는 다음의 세 개의 세부문제를 동시에 고려하는 HW/SW 분할 기법을 제안한다: (1) 처리 자원의 할당 (2) 태스크 모듈에 대한 처리 자원 매핑 (3) 모듈실행 스케줄의 결정. 특별히 모듈의 병렬 실행과 실행 가능성을 간결하게 측정하는데 바탕을 둔 단순모드(single-mode) 멀티태스크 어플리케이션에 대한 반복 개선 방식을 갖는 분할 기법을 만들었다. 다시 이 기법을 확장하여 멀티모드 멀티태스크 어플리케이션의 분할 기법을 만들었다. 실제 사용되는 어플리케이션을 대상으로 한 실험에서 제안된 우리의 기법이 기존의 방법에 비해서 단순모드와 멀티모드 멀티태스크 어플리케이션에 대해서 각각 17.0%와 19.0%의 가격을 낮추는 것이 확인되었다.기존의 단량체인 Bis-GMA의 대체재로 고려될 수 있다. 혈중 cholestrol의 증가는 비만, 동맥경화, 고혈압 등의 심혈관 질환과 당뇨병 지방 대사 장해 등을 일으킨다. 함량의 경우 정상군에 비해 대조군은 1.74배 증가하였다. 그에 비해 RCM 투여군의 경우 대조군에 비해 57.4%의 예방효과를 측정할 수 있었다. HDL-콜레스테롤은 항 동맥경화의 지표로서 콜레스테롤을 말초혈관에서 간으로 수송하여 동맥경화를 진행시키지 않는 방향으로 콜레스테롤을 운반하여 지질대사 장해에 대한 방어 작용을 지니고 있다고 볼 수 있다. 정상군에 비해 대조군은 2.62배 감소하였다. 그에 비해 RCM 투여군은 대조군보다 81.6% 증대되는 효과를 볼 수 있었다. 과산화 지질 (Malondialdehyde)의 경우 지질조직의 손상정도를 나타내는 중요한 효소로 인정되고 있으며, 조직의 손상, 발암, 염증, 성인병 및 노화 등과 같은 여러 가지 유해 작용을 일으킨다. 정상군에 비해 대조군은 1.74배 수치가 증가되었으며, RCM투여군의 대조군과 비교 시 57.4% 감소되는 효과를 볼 수 있었다. 본 연구는 LPS로부터 유도된 산화적 스트레스에 대한 복분자의 선투여 후 예방효과를 알아보았다. 생약재의 일종인 복분자의 경우 LPS로 유도된 산화적 스트레스 억제 및 지질대사로부터의 개선 효과가 있는 것으로 판단되며 지질과산화에 대해서 강한 억제 활성을 나타내는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과로 복분자는 생활 습관병의 예방과 개선에 유효한 것으로 사료되었으며, 지질대사와 과산화지표의 검증을 통해 기능성 식품소재로 활용될 수 있음을 보여주었다.로서 역시 CTV 치료계획에서 적게 조사되었다(p=0.005). 기존의 ICRU 치료계획은 잔류종양의 크기가 작은 경우 불필요하게 정상조직에 많은 선량이 투여되기 때문에 CT를 이용한 CTV 치료계획을 적용하여 정상조직에 대한 피폭을