한국멀티미디어학회논문지 (Journal of Korea Multimedia Society)

  • 제14권6호
  • /
  • Pages.835-848
  • /
  • 2011
  • /
  • 1229-7771(pISSN)
  • /
  • 2384-0102(eISSN)
한국멀티미디어학회 (Korea Multimedia Society)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

대용량 지형 데이터를 위한 웹 기반 분산 가시화 시스템

Web-Based Distributed Visualization System for Large Scale Geographic Data

  • 황규현 (동국대학교 멀티미디어학과) ;
  • 윤성민 (동국대학교 멀티미디어학과) ;
  • 박상훈 (동국대학교 멀티미디어학과)
  • 투고 : 2010.09.28
  • 심사 : 2011.04.25
  • 발행 : 2011.06.30
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

본 논문에서는 방대한 지형 데이터의 효과적 가시화를 위한 클라이언스-서버 기반의 분산/병렬 시스템을 제안한다. 이 시스템은 웹 기반으로 수행되는 클라이언트 GUI 프로그램과 복수의 PC 클러스터에서 구동되는 분산/병렬 서버 프로그램으로 구성된다. PC 뿐만 아니라 모바일 기기에서도 클라이언트 프로그램이 수행될 수 있도록 자바 기반의 OpenGL 그래픽스 라이브러리인 JOGL을 사용하여 GUI를 설계하였으며, 사용하는 기기의 현재 사용 가능한 메모리 크기와 화면의 최대 해상도 정보를 서버에게 전달하여 서버의 작업을 최소화하였다. 서버로 사용된 PC 클러스터는 분산된 지형 데이터를 액세스하고 이를 클라이언트로부터 받은 정보에 따라 적절히 리샘플링 한 후 이를 다시 전송하는 작업을 담당한다. 서버의 각 노드들뿐만 아니라 클라이언트까지 캐시 자료구조를 유지함으로써 분산된 방대한 지형 데이터의 반복 접근 시 발생되는 지연 시간을 최소화하도록 설계하였다.

In this paper, we propose a client server based distributed/parallel system to effectively visualize huge geographic data. The system consists of a web-based client GUI program and a distributed/parallel server program which runs on multiple PC clusters. To make the client program run on mobile devices as well as PCs, the graphical user interface has been designed by using JOGL, the java-based OpenGL graphics library, and sending the information about current available memory space and maximum display resolution the server can minimize the amount of tasks. PC clusters used to play the role of the server access requested geographic data from distributed disks, and properly re-sample them, then send the results back to the client. To minimize the latency happened in repeatedly access the distributed stored geography data, cache data structures have been maintained in both every nodes of the server and the client.

키워드

과제정보

연구 과제 주관 기관 : 동국대학교

참고문헌

  1. GPGPU, http://gpgpu.org, 2010.
  2. D. Weiskopf, GPU-Based Interactive Visualization Techniques, Springer, 2006.
  3. J. Kruger, and R. Westermann, "Acceleration Techniques for GPU-based Volume Rendering," In Proceedings of IEEE Visualization, 2003.
  4. B. Wylie, C. Pavlakos, V. Lewis, and K. Morelan, "Scalable Rendering on PC Clusters," Proceeding on IEEE Computer Graphics and Applications, Vol.21, pp.62-70, 2001.
  5. 이원종, 박우찬, 한탁돈, "계층 자료구조의 결합과 3차원 클러스터링을 이용하여 적응적으로 부하 균형된 GPU-클러스터 기반 병렬 볼륨 렌더링," 정보과학회논문지: 시스템 및 이론, 33권, 1.2호, pp.1-14, 2006.
  6. S. Callahan, M. Ikits, J. Comba, and C. Silva, "Hardware-Assisted Visibility Sorting for Unstructured Volume Rendering," IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, pp.285-295, 2005.
  7. J. Comba, J. Klosowski, N. Max, J. Mitchell, C. Silva, and P. Williams, "Fast Polyhedral Cell Sorting for Interactive Rendering of Unstructured Grids," In Computer Graphics Forum (Proc. EUROGRAPHICS '99), 1999.
  8. R. Cook, N. Max, C. T. Silva, and P. Williams, "Efficient, Exact Cisibility Ordering of Unstructured Meshes," IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, Vol.10, No.6, pp.695-707, 2004. https://doi.org/10.1109/TVCG.2004.45
  9. H. Vo, S. Callahan, N. Smith, C. Silva, and W. Martin. "iRun: Interactive Rendering of Large Unstructured Grids," Eurographics Symposium on Parallel Graphics and Visualization, 2007.
  10. Z. Fan, F. Qiu, A. Kaufman, and S. Yoakum- Stover, "GPU Cluster for High Performance Computing," Proceedings of ACM/IEEE conference on Supercomputing, 2004.
  11. 박우찬, 이원종, 김형래, "확장형 디스플레이를 위한 분산 렌더링 시스템의 네트워크 대역폭 감소 기법," 정보과학회논문지: 시스템 및 이론, 29권 10호, pp.582-588, 2002.
  12. High Performance Communication, http://www.csag.cs.uiuc.edu/projects/communication.html, 2010.
  13. T. Mattson, B. Sanders, and B. Massingill, Patterns for Parallel Programming, Addison- Wesley, 2004.
  14. K. Nishihashi, T. Higaki, K. Okabe, B. Raytchev, T. Tamaki, and K. Kaneda, "Volume Rendering Using Grid Computing for Large-scale Volume Data," International Journal of CAD/CAM, Vol.9, No.1, pp.111-120, 2009.
  15. 김영수, 김명호, 최흥문, "이더넷 다중 클러스터에서 GHT의 병렬 분산 구현," 한국전자공학회논문지, 46권, 3호, pp.96-106, 2009.
  16. 이미영, "클라우드 기반 대규모 데이터 처리 및 관리 기술," 한국전자통신연구원, 전자통신동향분석, 24권, 4호, pp.41-54, 2009.
  17. 신숭선, 백성하, 어상훈, 이동욱, 김경배, 정원일, 배해열, "그리드 데이터베이스에서 질의 처리를 위한 캐쉬 관리 기반의 부하분산 기법," 멀티미디어학회논문지, 11권, 7호, pp.914-927, 2008.
  18. S. Dragicevic, "The potential of Web-based GIS," Journal of Geographical Systems, Vol. 6, Issue 2, pp. 79-81, 2004. https://doi.org/10.1007/s10109-004-0133-4
  19. R. Kingston, S. Carver, A. Evans, and I. Turton, "Web-based Public Participation Geographical Information Systems: An Aid to Local Environmental Decision-making," Computers, Environment and Urban Systems, Vol.24, Issue 2, 31, pp.109-125, 2000. https://doi.org/10.1016/S0198-9715(99)00049-6
  20. C. Yang, D. Wong, R. Yang, M. Kafatos, and Q. Li, "Performance-Improving Techniques in Web-Based GIS," International Journal of Geographical Information Science, Vol.19, No. 3, pp.319-342, 2005. https://doi.org/10.1080/13658810412331280202
  21. 정무경, 박성모, 엄낙용, "병렬 프로세서 기술 및 동향," 한국전자통신연구원, 전자통신동향분석, 24권, 6호, pp.86-93, 2009.

피인용 문헌

  1. The Creation and Placement of VMs and Tasks in Virtualized Hadoop Cluster Environments vol.15, pp.12, 2012, https://doi.org/10.9717/kmms.2012.15.12.1499