본 연구에서는 다물체 페리다이나믹 해석 코드의 MPI-OpenMP 혼합 병렬화를 수행하였다. 페리다이나믹 해석 모델은 복잡한 동적 파괴 거동 및 불연속 특성을 모사하는데 적합하지만, 비국부 영역을 통한 절점 간 상호작용을 계산하기 때문에 유한요소 모델에 비해 계산 시간이 많이 소요된다. 또한 다중적층구조물의 다물체 페리다이나믹 해석에서 추가된 비국부 접촉 모델과 가상 층간 결합 모델을 통한 여러 물체 간 상호작용으로 계산 부담이 증가한다. 더불어 고속 충돌 파괴와 같은 복잡한 동적 파괴 거동 해석을 위해 세밀한 절점 간격과 작은 시간 간격이 요구되기 때문에 코드 최적화와 병렬화를 통한 고성능 해석 코드 개발이 필수적이다. 해석 코드는 Intel Fortran MPI compiler와 OpenMP를 사용하여 개발되었으며, 한국과학기술정보원(KISTI)의 슈퍼컴퓨팅센터 누리온(Nurion)으로 실행되었다. 다물체 해석 코드를 최적화하기 위한 핵심 요소들을 분석하고, 모델 의존성 발생 서브루틴 분석 및 프로세스 통신 데이터 분별을 통해 MPI-OpenMP 혼합 병렬 처리 구조를 적용하였다. 다물체 충돌 파괴 현상 시뮬레이션을 통해 개발된 병렬 처리 코드의 성능을 확인하였다.

본 연구에서는 분산 메모리환경 병렬프로그래밍 모델의 표준인 MPI (Message Passing Interface) 기법과 침수해석 모형인 DHM(Diffusion Hydrodynamic Model) 모형을 연계하여 침수모형을 병렬화하고 기존의 기법으로 복잡하고 장시간의 계산시간을 요구하였던 계산에 대해 향상된 계산 성능을 구현하고자 하였다. 개발된 모형을 다양한 침수 시나리오를 바탕으로 가상유역과 실제유역에 대하여 코어 개수별로 모의함으로써 제내지 침수에 따른 침수범위 및 침수위의 추정, 및 계산시간 단축 효과를 입증 하고 병렬기법에 대한 홍수해석 분야의 적용성을 입증하고자 하였다. 본 연구에서 개발된 모형의 검증을 위하여 2차원 가상 제내지 및 실제 침수 사례에 대하여 적용하였고, 적용결과 동일한 정확도를 기준으로 계산시간 면에서 단일 코어와 비교하여 멀티코어를 사용한 경우 약 41~48%의 개선효과가 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 병렬해석 기법을 이용한 침수해석 모형은 멀티코어를 적용하여 짧은 계산시간으로 침수심, 침수구역, 홍수파 전달속도 등이 계산 가능하여, 실제 홍수 발생 시 침수지역에서의 신속한 예측 및 대처, 홍수위험지도 구축 등에 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 삼각형 및 사각형 혼합격자의 적용이 가능하도록 기 개발된 2차원 유한체적모형의 계산속도를 개선하기 위해 모형의 병렬화를 수행하였다. 모형의 병렬화를 위해 코어 수의 제약에 자유로운 MPI 기법을 이용하였고, 프로그램 내의 흐름률 및 계산시간간격의 계산영역에 대해 논블록킹 점대점통신을 이용하였다. 병렬화 된 개발모형의 기존모형에 대한 계산결과의 일치성을 검증하고, 계산시간에 대한 성능향상도와 효율성을 검토하기 위해, 90°의 만곡이 존재하는 L자형 실험하도에 대한 댐 붕괴해석과 자연하천인 Malpasset 댐의 붕괴사상에 대해 모형을 적용하였다. 또한 격자수에 따라 4개의 Case로 구분하여 각각 모의함으로써, 입력규모의 크기에 따른 계산시간의 성능향상도를 함께 검토하였다. 분석결과 병렬화 모형에 의한 모의 결과는 기존모형 및 실측치와 비교하여 만족할 만한 정확도를 확보하였고, 기존모형에 대비해 약 3배 정도의 계산시간에 대한 성능이득을 얻을 수 있었다. 또한 입력자료 규모에 대한 Case별 모의 결과를 통해 적절한 입력자료의 규모와 프로세스 개수를 사용하는 것이 통신부하를 최소화할 수 있는 방안임을 확인할 수 있었다.

지금까지 분포형 모형은 개념적 모형에 비해 운동역학적인 이론에 근거하여 물의 흐름을 수치해석으로 추적해 나가기 때문에 많은 컴퓨터 메모리용량이 요구되고 계산수행시간이 상대적으로 오래 걸리는 단점이 있었다. 그래서 분포형모형의 적용은 주로 소유역에 국한되어 적용되어왔으며, 대유역에 적용하기 위해서는 격자의 해상도를 낮추거나 소유역 적용과 동일한 해상도에서는 계산 시간이 많이 소요되어 실무적용을 어렵게 하는 요인이 되어왔다. 이에 대해 본 연구에서는 MPI