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김용상,최준태,이용희,오재호,Kim, Yong-Sang,Choi, Jun-Tae,Lee, Yong-Hee,Oh, Jai-Ho 한국지구과학회 2001 韓國地球科學會誌 Vol.22 No.3
제주 지방 기상청을 대상으로 하는 지역 규모 단시간 수치예보 시스템을 구축하였다. 기상청 본청에서 하루 2회 제공되는 30 km해상도의 수치예보 자료로는 지방 기상청의 예보관들이 우리 나라와 같이 복잡한 지형에서 발생하는 그 지역의 국지 악기상을 파악하기에는 무리가 있다. 지역 규모의 고해상도 수치예보를 위해 LAPS와 MM5를 자료분석과 예보 모델로 이용하였다. LAPS는 양질의 수치예보 초기자료를 생산해 내기 위해 종관 관측 자료뿐만 아니라 위성 및 레이더 등의 비 종관 관측자료도 자료동화에 이용한다. MM5 모델은 16노드의 펜티엄 PC로 구성된 클러스터에서 수행되었으며 이 시스템은 분산병렬 클러스터 컴퓨터로 가격대비 성능이 매우 우수한 미니 슈퍼컴퓨터이다. 자료동화 모델, 수치예보 모델 그리고 PC-클러스터를 종합한 지역 규모 단시간 수치예보 시스템을 한라 단시간 예측 시스템이라 명명하였으며 이 시스템은 현재 제주 지방 기상청에서 독자적으로 운영되고 있다. 기상청 본청에서 제공되는 수치예보 정보로는 탐지할 수 없었던 1999년 7월 9일 제주 지역의 집중호우 사례에 대하여 본 시스템을 검증한 결과 모델이 예측한 강수량이 실제 강수량을 잘 재현하였다. 한라 단시간 예측 시스템은 2000년 4월부터 하루 4회 제주 지방기상청에서 독자적으로 운영되고 있다. The operational meso-scale short range NWP system was developed for Cheju Regional Meteorological Office located at Cheju island, Korea. The Central Meteorological Service Center, KMA has reported the information on numerical weather prediction every 12 hours. But this information is not enough to determine the detail forecast for the regional meteorological office because the terrain of the Korean peninsula is very complex and the resolution of the numerical model provided by KMA headquarter is too coarse to resolve the local severe weather system such as heavy rainfall. LAPS and MM5 models were chosen for three-dimentional data assimilation and numerical weather prediction tools respectively. LAPS was designed to provide the initial data to all regional numerical prediction models including MM5. Synoptic observational data from GTS, satellite brightness temperature data from GMS-5 and the composite reflectivity data from 5 radar sites were used in the LAPS data assimilation for producing the initial data. MM5 was performed on PC-cluster based on 16 pentium CPUs which was one of the cheapest distributed parallel computer in these days. We named this system as Halla Short Range Prediction System (HSRPS). HSRPS was verified by heavy rainfall case in July 9, 1999, it showed that HSRPS well resolved local severe weather which was not simulated by 30 km MM5/KMA. Especially, the structure of rainfall amount was very close to the corresponding observation. HSRPS will be operating every 6 hours in the Cheju Regional Meteorological Office from April 2000.
초고속 네트워크를 이용한 PC 클러스터의 구현과 성능 평가
김영태,이용희,최준태,오재호,Kim, Young-Tae,Lee, Yonh-Hee,Choi, Jun-Tae,Oh, Jai-Ho 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.29 No.2
We implemented two fast PC clusters using fast PCs and high speed network. First. we built the first generation of 16 PC cluster and have used it for real-time operation at Cheju Regional Meteorological Office. Next, we built the second generation of 16PC with dual CUs cluster which was efficiently improved based on performance analysis of the first generation of cluster. In this research we also analyzed performance of two different clusters, which have different CPUs and communication devices using the parallel model MM5 which has been used for the real-time weather forecasting. 본 연구에서는 고속의개인용 컴퓨터와 초고속 통신장비를 이용한 부산/병렬 계산을 위한 클러스터를 구현하였다. 먼저 16강 PC의 1세대의 클러스터를 구현하여 현재 현업(제주 지방기상처)에서 실시 간으로 운영중이며 1세대 클러스터의 성능 분석을 통하여 효율적으로 성능이 개선된 2CPU의 16PC로 구성된 2세대 클러스터를 구현하였다. 본 연구서는 다른 속도의 CPU및 통신 장비로 구성된 두 가지 형태의클러스터를 실제로 기상 예보를 위하여 사용되는 병렬모델인 MM5 를 이용하여 계산 시간 및 통신에 대한 다양한 분석을 하였다.
초고속 네트워크를 이용한 PC 클러스터의 구현과 성능 평가
김영태(Youngtae Kim),이용희(Yonh Hee Lee),최준태(Jun-Tae Choi),오재호(Jai-Ho Oh) 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.29 No.1·2
본 연구에서는 고속의 개인용 컴퓨터와 초고속 통신장비를 이용한 분산/병렬 계산을 위한 클러스터를 구현하였다. 먼저 16 PC의 1세대의 클러스터를 구현하여 현재 현업(제주 지방기상청)에서 실시간으로 운영중이며, 1세대 클러스터의 성능 분석을 통하여 효율적으로 성능이 개선된 2 CPU의 16 PC로 구성된 2세대 클러스터를 구현하였다. 본 연구에서는 다른 속도의 CPU 및 통신 장비로 구성된 두 가지 형태의 클러스터를 실제로 기상 예보를 위하여 사용되는 병렬모델인 MM5를 이용하여 계산시간 및 통신에 대한 다양한 분석을 하였다 We implemented two fast PC clusters using fast PCs and high speed network. First, we built the first generation of 16 PC cluster and have used it for real-time operation at Cheju Regional Meteorological Office. Next, we built the second generation of 16 PC with dual CPUs cluster which was efficiently improved based on performance analysis of the first generation of cluster. In this research, we also analyzed performance of two different clusters, which have different CPUs and communication devices, using the parallel model MM5 which has been used for the real-time weather forecasting.