• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.181-187
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• 2020

본 논문에서는 고성능 차량용 SoC 설계자동화를 위한 상위수준 합성과정에서의 레지스터 할당 알고리즘과 자원 할당 알고리즘을 제안한다. 상위수준 합성에서 가장 중요한 연산자의 특성과 데이터패스의 구조를 분석하고, 멀티사이클 연산의 스케줄링 시 가상연산자 개념을 도입함으로써, 멀티사이클 연산을 구현하는 연산자의 유형에 관계없이 공통으로 적용시킬 수 있는 자원할당 알고리즘을 이용하여 증명하였다. 연산자 간을 연결하는 신호선이 반복적으로 이용되어 연결 신호선수가 최소가 될 수 있도록 기능연산자를 할당하고, 레지스터 할당 시 연결구조에 따라 가중치를 갖는 구간 그래프를 구성한다. 최소의 클러스터 분할 알고리즘을 이용하여 생성된 최대 크기의 클러스터들에 연결구조가 고려된 레지스터를 할당한다. 연결구조에 대한 멀티플렉서의 중복 입력을 제거하고 연산자에 연결된 멀티플렉서 간의 입력을 교환하는 입력 정렬 과정으로 연결구조를 최소화한다. 기술된 알고리즘의 스케줄링 성능을 평가하기 위하여, 표준벤치마크 모델인 5차 디지털 웨이브필터에 대한 스케줄링을 실행하여 제안한 알고리즘의 효용성을 입증한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권5_6호
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• pp.232-238
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• 2003

기존 운영체제들은 물리적 메모리보다 더 많은 양의 메모리를 사용자에게 제공하기 위하여 가상 메모리 페이징 시스템을 사용한다. 가상 메모리 페이징 시스템에서는 물리적 메모리가 부족해지면 교체되는 메모리 내용을 저장시킬 수 있는 스왑 장치를 필요로 하는데, 기존 운영 체제들에서는 디스크를 스왑 장치로 사용한다. 디스크는 물리적 메모리에 비해 접근 속도가 매우 느리기 때문에 스왑핑이 일어나면 물리적 메모리의 접근 시간에 비해 많은 시간을 기다려야 한다. 여러 대의 PC를 빠른 네트웍으로 묶는 클러스터 환경에서는 디스크의 접근 시간보다 네트웍을 통하여 다른 워크스테이션의 메모리에 접근하는 시간이 더 빠르기 때문에 사용 가능한 다른 워크스테이션의 메모리를 디스크 대신 빠른 장치로 사용하고자 하는 네트웍 램이 제시되었다. 본 논문에서는 Linux 운영 체제에서 스왑 장치 관리자로 네트웍 램을 설계, 구현하여 디스크를 스왑 장치로 사용하는 시스템보다 네트웍 램을 스왑 장치로 사용하는 시스템이 프로그램 수행 속도에 있어 평균 40.3%의 성능 향상이 있었다. 그리고 기존 RAID 시스템에서 사용하던 안정성 제공 방법과 다른 프로세서의 성능을 효율적으로 이용하는 새로운 안정성 제공방법을 제시하였고 평가 결과 본 논문에서 제시한 새로운 안정성 제공 방법인 압축을 이용한 복사본을 두는 방법은 적은 서버 메모리와 메시지를 사용하여 유사한 성능을 나타낸다.

• 지적과 국토정보
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• 제46권2호
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• pp.211-224
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• 2016

정부 3.0에 근거하여 공공기관이 보유한 공공데이터를 개방하고 민간 활용을 적극 장려하고 있다. 최근, 이러한 공공데이터와 관련하여 다양한 비즈니스에서 기반 정보로서 활용가치가 매우 높은 공간통계정보가 웹상에서 활발히 이용되고 있다. 본 연구에서는 사용자들에게 이러한 대용량 공간통계정보에 대한 조회, 분석, 마이닝, 주제도 생성 등의 다양한 서비스를 안정적으로 제공할 수 있는 고가용성, 고신뢰성, 고성능의 오픈플랫폼 시스템 아키텍처를 제안하고자 한다. 특히, 민간부문과 공공부문의 모든 영역에서 활용도가 매우 높으며 정보의 종류에 따라 보안성이 매우 중요한 공간통계정보의 특성을 반영하여 행정망 기반의 내부 서비스 시스템과 인터넷망 기반의 외부 서비스 시스템 아키텍처를 상호 분리하여 제시한다. 또한, 비용 효율적이며 성능이 우수한 공간통계정보 오픈플랫폼 시스템 아키텍처를 구성하기 위하여 클러스터 기반의 다중화 서버 구성, 클라우드 기반의 가상 서버 구성, 그리고 CDN 기반의 서버 구성 등과 같은 기존의 다양한 서버 아키텍처 구성 방식에 대한 비교 분석을 수행하여 최적의 방식을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.19-29
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• 2012

최근, 클라우드 컴퓨팅 기술은 다양한 서비스의 형태로 제공이 되며, 사용자는 서비스의 물리적인 위치나, 시스템 환경과 같은 부분들을 관여하지 않고, 스토리지 서비스, 데이터의 사용, 소프트웨어의 사용들을 제공하는 획기적인 서비스로 거듭나고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술들은 인프라스트럭처에서 요구되는 서비스의 수준, 다양한 시스템에서 요구되는 하드웨어적인 문제들을 벗어서 자유스럽게 원하는 만큼의 IT 리소스를 쉽게 사용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 인터넷 기반의 다양한 기술들을 기반으로 비즈니스 모델에 대한 자원의 사용을 자유스럽게 선택할 수 있는 장점을 가지고 있어 무엇보다도 능동적인 자원 확장을 위한 프로비져닝 기술과 가상화 기술들이 주요한 기술로 주목 받고 있다. 이러한 기술들은 웹 베이스의 사용자들이 자유롭게 접근하고, 사용자 환경에 맞도록 설치가 가능하게 지원하는 중요한 기술 요소들 중의 하나이다. 따라서 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 기술 동향에 대한 분석을 통해 고 가용성 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축하기 위한 그리드 측면에서의 소프트웨어 관련 기술과 아키텍처를 소개 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.103-111
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• 2016

모바일 기기로부터 클라우드 서버로 태스크를 오프로딩하는 방법은 클라우드랫(cloudlet)의 도입으로 인해 향상되었다. 동적 오프로딩 알고리즘을 통해 모바일 장비는 수행할 타스크에 적절한 서버를 선택할 수 있다. 하지만 현재의 태스크 분배 방식은 의사결정에서 중요한 VM의 수를 고려하지 않고 있다. 본 논문은 클러스터된 데이터 센터에서 동적인 타스크 분배 방법을 제시한다. 또한 서버에서 자원의 과부하를 방지하기 위해 할당된 CPU에 따라 VM을 균형있게 클라우드 서버에 이주시키는 VM이주 기법을 제안한다. 클라우드 서버의 이주 방법을 향상시키기 위해 최대 CPU 관점에서 데이터 센터의 자원 용량도 고려한다. 시뮬레이션 결과, 제시한 태스크 분배 기법이 전반적으로 시스템의 성능을 향상시켰음을 나타내었다.

• KNOM Review
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• 제23권1호
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• pp.43-50
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• 2020

범용 그래픽 처리 장치(General Purpose Graphics Processing Unit, GPGPU)는 최근 고성능 컴퓨팅에서 중요한 역할을 함으로써, 여러 클라우드 서비스 공급업체들은 GPU 서비스를 제공하기 시작했다. 컨테이너를 사용하는 클라우드 환경에서 대부분의 클러스터 오케스트레이션 플랫폼은 정수 개의 GPU를 작업에 할당하고 다른 작업과 이를 공유하는 것을 허용하지 않는다. 이 경우 작업이 GPU에서 코어 및 메모리 등 자원이 집중적으로 필요하지 않다면 GPU 노드의 리소스 사용률이 저하될 수 있다. GPU 가상화는 응용의 동시 수행을 가능하게 하며 자원을 공유할 수 있는 기회를 제공한다. 하지만 응용의 동시 수행 성능은 동시 수행되는 응용의 특성과 노드 안에서 자원 경쟁으로 인한 간섭에 따라 달라질 수 있다. 본 논문은 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼인 쿠버네티스(Kubernetes)를 기반으로 다중 서버 생성 및 실행을 통하여 GPU를 공유함으로써 발생할 수 있는 간섭을 측정하기 위한 프레임워크를 제안한다. 본 프레임워크를 통해 다양한 스케줄링 방법으로 GPU에서 여러 작업을 실행함으로써 이에 따른 성능 변화를 조사하였으며, 이를 통해 GPU 메모리 사용량 및 컴퓨팅 리소스만 고려해서는 최적의 스케줄링을 할 수 없음을 보인다. 마지막으로 해당 프레임워크를 사용하여 응용들의 동시 실행에 따라 발생한 간섭을 측정한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.93-102
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• 2009

환경 관찰 응용은 광범위한 지역의 온도, 습도, 오염도 등의 물리 세계 정보를 실시간 및 주기적으로 측정하는 응용으로 유비쿼터스 사회에 필수적이다. 본 논문은 환경 관찰 응용에 적합한 센서 네트워크 MAC프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 SMAC 프로토콜처럼 센서 노드들을 다수의 그룹으로 형성함으로써 확장성을 갖도록 한다. 그러나 SMAC 프로토콜과 달리 인접한 그룹간의 계층 구조를 갖는다. 계층 구조의 하위 그룹은 상위 그룹에 동기화 되어 있기 때문에 데이터 전송 스케줄이 효율적이다. 따라서 종단간 전송지연을 줄일 수 있고, 순차적인 전송 스케줄을 통하여 에너지 소모를 줄인다. 그러나 동일 그룹 내의 노드들은 자신의 그룹에 속한 노드들에게만 동기화 되므로 DMAC과 같은 기존 계층 구조보다 확장성이 좋고 적응력을 갖는다. 시뮬레이션을 통해서 환경 관찰 응용에 적용할 때 제안하는 프로토콜이 SMAC보다 전송 지연과 에너지 측면에서 뛰어남을 보인다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.217-233
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• 2020

본 연구는 공간 빅데이터, 공공 Wi-Fi AP와 야간 위성영상과 같은 새로운 지리 데이터를 활용하여 2018년 대구광역시의 도시 활력을 평가하였다. 새로운 지리 데이터는 다양한 시공간 스케일에서 도시민의 활동을 보다 직접적으로 파악하기 위하여 본 연구에서 사용되었다. 이동전화 데이터, 대중교통 스마트카드 데이터, 신용카드 데이터와 같은 세 가지 공간 빅데이터가 도시 활력의 사회적, 경제적 및 모빌리티 측면을 반영하기 위하여 사용되었다. 반면에, 공중 Wi-Fi AP와 야간 위성영상은 도시 활력의 가상적 및 물리적 측면을 고려하기 위하여 사용되었다. 다섯 개의 도시활력 지표들은 주성분 분석을 통해 통합되어 네 개의 시간대에서 집계구별 도시 활력 지수로 변환 되었다. 연구 결과에 의하면, 높은 도시 활력을 가진 다섯 개의 클러스터가 대구 도심, 대구은행 네거리와 범어역 네거리, 성서, 동대구역, 칠곡 3지구 주변에서 확인되었다. 또한, 도시 활력 지수는 같은 도시 공간상에서도 시간대별로 변한다는 것이 밝혀졌다. 본 연구는 도시 활력을 측정하기 위한 대리변수로 공간 빅데이터, 공공 Wi-Fi AP, 야간 위성영상을 통합하여 활용할 수 있는 가능성을 제시한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.23-37
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• 2024

디지털 트윈은 현실세계의 물리적 객체를 디지털 세계의 가상객체로 모사하고 시뮬레이션을 통해 미래에 발생 가능한 현상을 예측함으로써, 현실세계의 문제를 해결 또는 최적화하기 위해 고안된 M&S(Modeling and Simulation) 기술이다. 디지털 트윈은 지금까지 도시, 산업 시설 등 대규모 환경에서 특정 목적을 달성하기 위해 수집된 다양한 데이터 기반으로 정교하게 설계되고 활용되어 왔다. 이러한 디지털 트윈 기술을 실생활에 적용하고 사용자 맞춤형 서비스 기술로 확장하기 위해서는 개인정보 보호, 시뮬레이션의 개인화 등 실질적이지만 민감한 문제를 해결해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개인화 디지털 트윈을 위한 연합학습 기반의 클라이언트 훈련 가속 방식(FACTS)을 제안한다. 기본적인 접근 방식은 클러스터 기반의 적응형 연합학습 훈련 절차를 활용해 개인정보를 보호하면서 동시에 사용자와 유사한 훈련 모델을 선택하고 훈련을 가속하는 것이다. 다양한 통계적으로 이질적인 조건의 실험 결과 FACTS는 기존의 FL 방식에 비해 훈련 속도 및 자원 효율성 측면에서 우수한 것으로 나타난다.