The World Wide Web has become the largest virtual system that is almost universal in scope. In recent research, it has become effective to utilize idle hosts existing in the World Wide Web for running applications that require a substantial amount of computation. This novel computing paradigm has been referred to as the advent of global computing. In this paper, we implement and propose a mobile object-based global computing framework called Tiger, whose primary goal is to present novel object-oriented programming libraries that support distribution, dispatching, migration of objects and concurrency among computational activities. The programming libraries provide programmers with access, location and migration transparency for distributed and mobile objects. Tiger's second goal is to provide a system supporting requisites for a global computing environment - scalability, resource and location management. The Tiger system and the programming libraries provided allow a programmer to easily develop an objectoriented parallel and distributed application using globally extended computing resources. We also present the improvement in performance gained by conducting the experiment with highly intensive computations such as parallel fractal image processing and genetic-neuro-fuzzy algorithms.
A nonsmooth PGD scheme for minimizing a nonsmooth convex function is presented. In the parallelization step of the algorithm, a method due to Pang, Han and Pangaraj (1991), [7], is employed to solve a subproblem for constructing search directions. The convergence analysis is given as well.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.1
no.1
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pp.98-107
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1996
In this paper, we propose a scheme that maps the time-delay neural network (TDNN) into the neurocomputer called EMIND-II which has the wavefront toroidal mesh-array structure. This neurocomputer is scalable, consists of many timeshared virtual neurons, is equipped with programmable on-chip learning, and is versatile for building many types of neural networks. Also we define the programming model of this array and derive the parallel algorithms about TDNN for the proposed neurocomputer EMIND-II. In addition, the computational complexities for the parallel and serial algorithms are compared. Finally, we introduce an application of this neurocomputer to word recognition.
In this paper, an efficient parallel computation method for solving large sparse systems of linear algebraic equations by using Cholesky's method in the finite element method is studied. The methods of minimizing the number of fill-ins in the factorization process of factorization are investigated for minimizing the amount of memory and computation time. The parallel programming is implemented under the PVM(Parallel Virtual Machine) environment. The method of load-distribution is studied for minimizing the computation time and the communication time.
An MTBF(mean time between failures) of large scale parallel systems is known to be only an order of several hours, and large computations sometimes result in a waste of huge amount of CPU time, However. the MPI(Message Passing Interface), a de facto standard for message passing parallel programming, suggests no possibility to handle such a problem. In this paper, we propose an application-level fault tolerant computation system, purely on the basis of the current MPI standard without using any non-standard fault tolerant MPI library, that can be used for general scientific synchronous parallel computation.
Parallel implementation and performance assessment of the grid assembly in a structured chimera grid approach is studied. The grid assembly process, involving hole cutting and searching donor, is parallelized on the PC cluster. A message passing programming model based on the MPI library is implemented using the single program multiple data(SPMD) paradigm. The coarse-grained communication is optimized with the minimized memory allocation because that the parallel grid assembly can access the decomposed geometry data in other processors by only message passing in the distributed memory system such as a PC cluster. The grid assembly workload is based on the static load balancing tied to flow solver. A goal of this work is a development of parallelized grid assembly that is suited for handling multiple moving body problems with large grid size.
Kim, Jong-Man;Kim, Yeong-Min;Shin, Dong-Yong;Seo, Bum-Su
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2010.06a
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pp.289-289
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2010
Translation Characteristics of Digital Decoder utilizing the analog parallel processing circuit technology is designed. The fast parallel viterbi decoder system acted by a replacement of the conventional digital viterbi Decoder has good propagation. we are applied proposed analog viterbi decoder to decode PR signal for DVD and analyze the specific circuit and signal characteristics.
Many solar cell way need to be connected by series or parallel to extract the high power Especially, during parallel operation to reduce circulation current the individual converter has to share and control the load current. Generally, Current Sharing(CS) can be implemented using droop and active current sharing method. In this paper, one 3[KW] PWM converter was replaced as one 3[KW] solar cell array(3 parallels, each parallel has twenty single modules), two 3[KW] solar cell way Is Paralleled to generate 6[KW] power. Also each converter used voltage-current controller and Automatic MSCPM(Master-Slave Current-programming Method) for current sharing(AS).
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.27
no.4
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pp.141-146
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2004
This research considers the problem of scheduling jobs on unrelated parallel machines with a common due date. The objective is to minimize the total absolute deviation of job completion times about the common due date. This problem is motivated by the fact that a certain phase of printed circuit board manufacturing and other production systems is bottleneck and the processing speeds of parallel machines in this phase are different for each job. A zero-one integer programming formulation is presented and two dominance properties are proved. By these dominance properties, it is shown that the problem is reduced to asymmetric assignment problem and is solvable in polynomial time.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.4
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pp.317-322
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2002
The major operations of Evolutionary Computation include crossover, mutation, competition and selection. Although selection does not create new individuals like crossover or mutation, a poor selection mechanism may lead to problems such as taking a long time to reach an optimal solution or even not finding it at all. In view of this, this paper proposes a hybrid Evolutionary Programming (EP) algorithm that exhibits a strong capability to move toward the global optimum even when stuck at a local minimum using a synergistic combination of the following three basic ideas. First, a "local selection" technique is used in conjunction with the normal tournament selection to help escape from a local minimum. Second, the mutation step has been improved with respect to the Fast Evolutionary Programming technique previously developed in our research group. Finally, the crossover and mutation operations of the Genetic Algorithm have been added as a parallel independent branch of the search operation of an EP to enhance search diversity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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