리눅스 컨테이너와 버전 관리 시스템을 이용한 소프트웨어 연구 환경 구축

하완수 ( Wansoo Ha ) 한국지구물리·물리탐사학회 2021 지구물리와 물리탐사 Vol.24 No.2

소프트웨어 기술 발달에 따라 점점 더 많은 과학자와 공학자들이 연구를 위해 컴퓨터 소프트웨어와 프로그래밍 도구들을 사용하고 있다. 소프트웨어를 이용한 연구에서는 환경 설정, 재현성 및 소스 코드 손실과 같은 문제들이 발생할 수 있다. 이 해설에서는 리눅스 컨테이너와 버전 관리 시스템을 사용하여 이러한 문제를 방지하는 방법에 대해 조사하였다. 연구 프로젝트 단위로 클라우드 저장소를 통해 코드를 관리하고 리눅스 컨테이너에 연구 환경을 구축하면 위의 문제들을 방지하고 협동 연구를 더 쉽게 만들 수 있다. 리눅스 컨테이너 사용 경험이 없는 연구자들을 위해 컨테이너 생성과 실행에 필요한 스크립트를 포함한 연구 프로젝트 템플릿 저장소를 공개하였다. With advancements in software technology, more scientists and engineers are employing computer software and programming tools for research. However, several issues can arise in software-based research: environment setting, reproducibility, and loss of source codes. This study investigates the use of Linux containers and version control systems to prevent these problems. Managing research projects using a cloud source-code repository and building a research environment in a Linux container can prevent the abovementioned problems and make research collaboration easier. For researchers with no experience with Linux containers, a repository of project template containing shell scripts for building and running containers has been released.

제온 파이 보조 프로세서를 이용한 3차원 주파수 영역 음향파 파동 전파 모델링 병렬화

류동현,조상훈,하완수,Ryu, Donghyun,Jo, Sang Hoon,Ha, Wansoo 한국지구물리물리탐사학회 2017 지구물리와 물리탐사 Vol.20 No.3

파형 역산 또는 역시간 구조 보정과 같은 3차원 탄성파 자료 처리를 위해서는 3차원 파동 전파 모델링과 그에 따른 대량의 수치 계산이 필요하다. 본 연구에서는 3차원 주파수 영역 파동 전파 모델링을 이용해 제온 파이 가속기와 서버용 고성능 CPU의 성능 및 정확성을 비교하였다. 시간 영역 유한 차분법 알고리즘에 제온 파이의 특징을 고려하여 OpenMP 병렬 프로그래밍을 적용하였다. 주파수 영역 파동장을 얻기 위해서는 시간 영역 모델링과 동시에 푸리에 변환을 수행하였다. 3차원 SEG/EAGE 암염돔 속도 모델을 사용하여 주파수 영역 파동장을 생성한 결과, 제온 파이를 이용해 정확한 주파수 영역 파동장을 CPU 대비 1.44배 빠르게 얻을 수 있었다. 3D seismic data processing methods such as full waveform inversion or reverse-time migration require 3D wave propagation modeling and heavy calculations. We compared efficiency and accuracy of a Xeon Phi coprocessor to those of a high-end server CPU using 3D frequency-domain wave propagation modeling. We adopted the OpenMP parallel programming to the time-domain finite difference algorithm by considering the characteristics of the Xeon Phi coprocessors. We applied the Fourier transform using a running-integration to obtain the frequency-domain wavefield. A numerical test on frequency-domain wavefield modeling was performed using the 3D SEG/EAGE salt velocity model. Consequently, we could obtain an accurate frequency-domain wavefield and attain a 1.44x speedup using the Xeon Phi coprocessor compared to the CPU.

심층 신경망을 이용한 탄성파 속도 모델 구축 사례 분석

조준현 ( Jun Hyeon Jo ),하완수 ( Wansoo Ha ) 한국지구물리·물리탐사학회 2021 지구물리와 물리탐사 Vol.24 No.2

속도 모델 구축은 탄성파 탐사 자료처리에서 필수적인 절차이다. 주시 토모그래피나 속도 분석과 같은 기존 기법들은 하나의 속도 모델을 예측하는 데 계산 시간이 오래 걸리며 역산 결과의 품질이 전문가의 판단에 크게 의존한다. 전파형 역산 또한 초기 속도 모델에 크게 의존한다는 문제가 있다. 최근 심층 신경망 기법이 복잡하고 비선형적인 문제를 푸는데 적용되는 사례가 많아지면서 널리 보급되고 있다. 이 논문에서는 심층 신경망 기법을 이용한 탄성파 속도 모델 구축 사례들을 각 연구에 사용한 신경망에 따라 분류하며 조사하였다. 또한 훈련용 인공 속도 모델 생성 사례도 포함하였다. 심층 신경망은 대량의 데이터로부터 신경망을 훈련함으로써 모델 매개변수를 자동으로 최적화한다. 따라서 기존 기법들에 비해 역산 결과에 사람의 판단이 개입될 여지가 적으며 훈련을 마친 후 하나의 속도 모델을 예측하는 비용은 무시할 수 있다. 또한, 심층 신경망은 전파형 역산과 달리 초기 속도 모델이 필요하지 않다. 여러 연구에서 계산 비용뿐만 아니라 역산 결과에서도 심층 신경망 기법이 뛰어난 성과를 달성하는 것을 보여주었다. 연구 결과들을 바탕으로 속도 모델 구축에 사용된 심층 신경망 기법의 특징에 대해 분석하고 논의하였다. Velocity model building is an essential procedure in seismic data processing. Conventional techniques, such as traveltime tomography or velocity analysis take longer computational time to predict a single velocity model and the quality of the inversion results is highly dependent on human expertise. Full-waveform inversions also depend on an accurate initial model. Recently, deep neural network techniques are gaining widespread acceptance due to an increase in their integration to solving complex and nonlinear problems. This study investigated cases of seismic velocity model building using deep neural network techniques by classifying items according to the neural networks used in each study. We also included cases of generating training synthetic velocity models. Deep neural networks automatically optimize model parameters by training neural networks from large amounts of data. Thus, less human interaction is involved in the quality of the inversion results compared to that of conventional techniques and the computational cost of predicting a single velocity model after training is negligible. Additionally, unlike full-waveform inversions, the initial velocity model is not required. Several studies have demonstrated that deep neural network techniques achieve outstanding performance not only in computational cost but also in inversion results. Based on the research results, we analyzed and discussed the characteristics of deep neural network techniques for building velocity models.

그래픽 프로세서를 이용한 시간 영역 3차원 파동 전파 모델링과 메모리 관리

김아름 ( Ahreum Kim ),류동현 ( Donghyun Ryu ),하완수 ( Wansoo Ha ) 한국지구물리·물리탐사학회 2016 지구물리와 물리탐사 Vol.19 No.3

효율적인 시간 영역 3차원 파동 전파 모델링을 위해 그래픽 프로세서를 사용하였다. 그래픽 프로세서는 대규모병렬 연산을 위한 프로세서로, 그래픽 프로세서를 효율적으로 이용하기 위해서는 계산 과정과 메모리 복사 과정을 최적화할 필요가 있다. 본 연구에서는 메모리 관리에 초점을 맞추고 메모리 관리 방법에 따라 그래픽 프로세서를 이용한 프로그램의 성능이 어떻게 달라지는지 확인하였다. 또한 유한 차분법 차수와 속도 모델의 크기를 변화시켜가며 메모리 복사가 프로그램 성능에 미치는 영향을 시험하였다. 그 결과 3차원 파동장 전체를 복사하는 프로그램에서 메모리 관리가 유한 차분법 계산보다 큰 비중을 차지함을 알 수 있었다. We used graphics processing units for an efficient time-domain 3D wave propagation modeling. Since graphics processing units are designed for massively parallel processes, we need to optimize the calculation and memory management to fully exploit graphics processing units. We focused on the memory management and examined the performance of programs with respect to the memory management methods. We also tested the effects of memory transfer on the performance of the program by varying the order of finite difference equation and the size of velocity models. The results show that the memory transfer takes a larger portion of the running time than that of the finite difference calculation in programs transferring whole 3D wavefield.

코어레이와 MPI를 이용한 병렬 파동 전파 모델링과 거꿀 참반사 보정 성능 비교

류동현 ( Donghyun Ryu ),김아름 ( Ahreum Kim ),하완수 ( Wansoo Ha ) 한국지구물리·물리탐사학회 2016 지구물리와 물리탐사 Vol.19 No.3

코어레이는 포트란 2008 표준에 도입된 병렬 연산 기법이다. 코어레이를 이용하면 간단한 문법으로 분산 메모리 시스템에서 병렬 연산을 구현할 수 있다. 본 연구에서는 탄성파 자료 처리 프로그램에 코어레이와 MPI를 적용하여 병렬 처리 성능을 비교하고 이를 통해 코어레이의 적용 가능성을 살펴보았다. 파동 전파 모델링을 이용해 연산 성능을 비교하였고, 영역 분해 기법을 이용해 일대일 통신 성능을 비교하였다. 또한 거꿀 참 반사 보정 프로그램을 이용해 병렬 처리 성능을 비교하였다. 그 결과 연산 성능은 코어레이 프로그램과 MPI 프로그램에서 큰 차이가 없었지만 통신 성능은 MPI 가 우수했다. Coarray is a parallel processing technique introduced in the Fortran 2008 standard. Coarray can implement parallel processing using simple syntax. In this research, we examined applicability of Coarray to seismic parallel processing by comparing performance of seismic data processing programs using Coarray and MPI. We compared calculation time using seismic wave propagation modeling and one to one communication time using domain decomposition technique. We also compared performance of parallel reverse-time migration programs using Coarray and MPI. Test results show that the computing speed of Coarray method is similar to that of MPI. On the other hand, MPI has superior communication speed to that of Coarray.

OpenACC와 GPU를 이용한 3차원 파동 전파 모델링

김아름 ( Ahreum Kim ),이종우 ( Jongwoo Lee ),하완수 ( Wansoo Ha ) 한국지구물리·물리탐사학회 2017 지구물리와 물리탐사 Vol.20 No.2

3차원 주파수 영역과 라플라스 영역 파동장을 얻기 위해 시간 영역에서 파동 전파 모델링을 하는 동시에 푸리에 변환과 라플라스 변환을 수행하였다. 이 과정에서 효율적인 계산을 위해 OpenACC와 GPU를 이용한 병렬 연산을 수행하였다. OpenACC를 이용하면 기존의 C, C++, Fortran 등 프로그래밍 언어에 간단한 지시어(directive)를 추가하여 GPU연산 가속기를 사용할 수 있기 때문에 CUDA 또는 OpenCL과 같은 GPGPU 프로그래밍 언어를 배우지 않고도 GPU를 이용한 프로그래밍을 할 수 있다. OpenACC 프로그램은 GPU 메모리 공간 할당, 호스트와 디바이스 간의 데이터 복사 및 GPU 연산 과정을 자동으로 또는 사용자 정의에 따라 수행하게 된다. 수치 실험으로 OpenACC와 GPU를 사용한 3차원 파동 전파 모델링 프로그램과 단일 CPU 코어를 사용한 프로그램의 성능을 비교하였다. 상속도 모델과 SEG/EAGE 암염돔 속도 모델을 이용한 결과, OpenACC와 GPU를 사용한 경우 단일 CPU 코어를 사용하였을 때보다 계산 속도가 각각 53배와 30배 정도 향상되었다. We calculated 3D frequency- and Laplace-domain wavefields using time-domain modeling and Fourier transform or Laplace transform. We adopted OpenACC and GPU for an efficient parallel calculation. The OpenACC makes it easy to use GPU accelerators by adding directives in conventional C, C++, and Fortran programming languages. Accordingly, one doesn`t have to learn new GPGPU programming languages such as CUDA or OpenCL to use GPU. An OpenACC program allocates GPU memory, transfers data between the host CPU and GPU devices and performs GPU operations automatically or following user-defined directives. We compared performance of 3D wave propagation modeling programs using OpenACC and GPU to that using single-core CPU through numerical tests. Results using a homogeneous model and the SEG/EAGE salt model show that the OpenACC programs are approximately 53 and 30 times faster than those using single-core CPU.

Fault development pattern analysis with structural seismic attribute analysis of Exmouth sub-basin, Australia

우주환(Juhwan Woo),장성형(Seonghyung Jang),하완수(Wansoo Ha) 대한지질학회 2021 지질학회지 Vol.57 No.6

그래픽 프로세서를 이용한 고차 유한 차분식 기반 수중채널모델 연구

배호석(Ho Seuk Bae),김원기(Won-Ki Kim),손수욱(Su-Uk Son),하완수(Wansoo Ha) 한국시뮬레이션학회 2021 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.30 No.1

최근 수중 무인 체계가 대두됨에 따라 핵심 기반 기술인 장거리 수중통신기술 및 고속 수중채널모델링 기술이 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 고속 수중채널모델링을 수행하기 위한 고속 음파전달모델을 제안하여, 정량적인 성능 분석을 통해 제안 기술의 적용 가능성을 살펴보았다. 수층에서의 파동 전파를 모사하기 위하여 고차 유한 차분 기법을 사용하였으며, 범용그래픽 프로세서를 이용한 영역 분할 기법을 적용하여 여러 개의 그래픽 프로세서 병렬 처리를 통해 연산 속도를 향상시켰다. 제안한 기법은 반무한 매질에서의 해석해와의 비교 및 파선법에 기반한 VirTEX 모델을 이용한 결과와의 비교를 통해 그 타당성을 검증하였다. 최종적으로 수치예제를 통해 고속 수중채널 모델링 기법의 정량적인 연산 성능을 분석하였다. 개발모델의 연산 성능 향상 정도를 정량적으로 분석한 결과 그래픽 프로세서 수가 증가함에 따라 연산 속도가 선형에 가깝게 빨라지는 것을 확인하였다. 연산 영역의 크기가 2배로 증가할 때와 주파수가 2배로 증가할 때 계산 시간은 각각 2배와 8배로 증가하였다. 본 논문을 통해 제안한 고속 수중채널모델 기술은 해양무인체계의 수중통신기술 개발을 위한 수중통신 채널모델 및 분석 툴로 탑재되어 국방력 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. As unmanned underwater systems have recently emerged, a high-speed underwater channel modeling technique, which is one of the most important techniques in the system, has received a lot of attention. In this paper, we proposed a high-speed sound propagation model and verified the applicability through quantitative performance analyses. We used a high-order finite difference method (FDM) for wave propagation modeling in the water, and a domain decomposition method was adopted using multiple general-purpose graphics processing units (GPUs) to increase the calculation efficiency. We compared the results of the model we proposed with the analytic solution in the half-infinite media and results of the Virtual Timeseries Experiment (VirTEX) model, which is based on the ray method. Finally, we analyzed the performance of the model quantitatively using numerical examples. Through quantitative analyses of the improvement in computational performance, we confirmed that the computational speed increases linearly as the number of GPUs increases. The computation times are increased by 2 times and 8 times, respectively, when the domain size of computation and the maximum frequency are doubled. We expect that the proposed high-speed underwater channel modeling technique is able to contribute to the enhancement of national defense as an underwater communication channel model and analysis tool to develop the underwater communication technique for the unmanned underwater system.