Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10e
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pp.202-204
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2002
그리드(Grid)〔1〕는 지리학적으로 분산되어 있는 고성능 컴퓨팅 자원을 네트워크로 상호 연동하여 조직과 지역에 관계없이 사용할 수 있는 환경으로 고속 네트워킹과 컴퓨팅 능력의 향상에 힘입어 주목할만한 발전을 이루고 있다. 이러한 그리드 기술은 고성능 및 대용량의 계산 능력을 필요로 하는 과학 및 공학 응용 연구와, 상호 협력 작업을 가능하게 하는 협업 환경을 가능하게 해준다. 따라서 그리드 기술을 기반으로 분산된 자원을 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 해주는 문제해결환경(PSE : Problem Solving Environment)에 대한 개발이 요구되고 있다. 이 논문은 현존하는 PSE의 기능을 분석하고, PSE 개발 시 좀더 편리하고 유연성 있는 환경을 제공하는 웹 기반의 PSE 포탈 구조를 제시하였다.
Computational steering system은 계산 및 응용 과학자들이 컴퓨터를 이용해서 보다 효과적이고 효율적인 방법으로 시뮬레이션을 진행하고 제어하기 위해서 제안되었다. 하지만 시간이 흐를수록 시뮬레이션의 규모가 커지면서 단일 컴퓨터 시스템으로 시뮬레이션을 수행하는 것이 어렵게 되었다. 이 문제를 해결하기 위해서 최근 새로운 형태의 슈퍼컴퓨팅 환경으로 주목받기 시작한 그리드와 computational steering system을 연계하는 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 computational steering system의 개념과 함께 그리드에서 운용 가능한 대표적인 computational steering system을 소개하고 KISTI 슈퍼컴퓨팅센터에서 구축하고 있는 국가 그리드 기반인 N* Grid를 위한 computational steering system의 구현 방향을 제시하고자 한다.
The use of medical imaging in hospitals is being gradually increased as it is of utmost importance in treatment and diagnosis of patients. With the drastic increase of the usage of medical imaging in hospitals per day necessitates more speedy and accurate systems for precise diagnosis and the treatment. Hence the modality and development of network infrastructure are also need to be improved day by day and this trend may be continued. Thus there is a great need improvement of PACS concerned. In this paper, by using the computational grid technology, we design a medical image storage system that improve the compression speed, and implement a prototype as a part of PACS. We also demonstrate the performance improvement from experimental results of the prototype.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2007.11a
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pp.221-225
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2007
PC grid computing is a paradigm of distributed computing that are collection the idle resource of numerous PCs to perform large-scale. As this way, created high performance resources use a large-scale computational application, also this paradigm studied new measurement in place of application using super computer. This paper suggests ORRS(Open Resource Registration System) that selects a adequate resource what application client want. This system register descriptions of resource that provide group, such as organization, party, team, PCs idle resource in open archive. Also, this system provide PC grid computing environment which is select suitable resource actively what application client want.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10d
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pp.456-461
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2007
기존의 P2P기반의 분산컴퓨팅 시스템을 일반 응용수행자가 사용하기 위해서는 수동적으로 시스템에 위탁하여 수행하여 왔다. 이러한 구조에서 응용수행자가 자신이 원하는 응용을 계산도구로서 분산컴퓨팅 시스템을 활용하여 수행하고 최종 결과를 받아오는 것은 복잡하고 어려운 과정이었다. 본 논문에서는 이러한 과정을 간편화하고 분산컴퓨팅 시스템의 참여도를 높이기 위하여 웹 서비스 Open API를 사용한 개방형 분산컴퓨팅 시스템을 구현하였다. 본 논문은 국내의 P2P기반 분산컴퓨팅 시스템인 Korea@Home 데스크톱 그리드 시스템을 소개하고 이 시스템에서 효율적으로 Open API를 제공하기 위하여 REST 웹 서비스를 구현하고 응용수행자의 편의를 위한 인터페이스로 자바 클래스를 제공하였다. 응용수행자는 제공되는 인터페이스를 통하여 간단한 프로그래밍 지식으로 Korea@Home 데스크톱 그리드 시스템을 웹 서비스 방식으로 이용할 수 있다.
이질적인 계산자원들로 구성된 환경에서 독립적인 작업들을 스케줄링하기 위한 최적의 방법을 찾는 것은 NP-Complete 문제로 알려져 있다[3]. 현재까지 이 문제를 풀기 위한 다양한 휴리스틱 스케줄링 방법이 연구되어 왔다[l][4][5][6]. 본 논문에서는 그리드 컴퓨팅 환경을 위한 태스크 매핑 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 태스크의 완료시간을 계산시간과 통신시간으로 분리하여 노드의 성능과 네트워크의 상태를 감안하여 태스크를 할당하는 네트워크 적응적 매핑 알고리즘이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06d
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pp.261-266
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2007
그리드 컴퓨팅은 이질적인 환경에서 자원 공유를 가능하게 함으로써 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 환경을 제공한다. 현재 그리드 컴퓨팅의 환경은 유선 그리드 환경에 모바일 장치들을 통합하는 무선 그리드와, 사용자의 이동성을 고려한 모바일 그리드 환경으로 진화하고 있다. 모바일 장치는 성능 면에서 비약적으로 증가하고 있고, 최근 몇 년 사이에 사용자도 많이 늘어났다. 따라서 본 논문에서는 모바일 그리드 환경에서 모바일 장치를 자원으로 이용하기 위하여 모바일 장치의 특성을 고려한 결함 포용적 자원 선택 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 1) 모바일 장치의 배터리 잔류량 정보, 이동성 정보, 장치의 성능 정보를 고려하여, 2) 모바일 장치들의 순위를 계산하고 k개의 그룹으로 분류한 뒤, 3) 작업을 할당할 때 결함 포용을 고려하여 최상위 그룹과 차상위 그룹에 동시에 작업을 분배한다. 모바일 장치의 순위를 매기고 그룹화하는 과정은 모바일 장치의 동적인 특성을 고려하여 작업이 요청될 때마다 수행하도록 한다.
The high-speed network permits Grid computing to handle large problem of management areas and share various computational resources. As there are many resources and changes of them in Grid computing, the resources should be detected effectively and matched correctly with tasks to provide high performance. In this paper, we propose a mechanism that maximizes the performance of Grid computing systems. According to a priority, grade and site of heterogeneous resources, we assign tasks to those resources. Initially, a volunteer's priority and ranking are determined by static information like as CPU speed, RAM size, storage size and network bandwidth. And then, the rank of resources is decided by considering dynamic information such as correctness, response time, and error rate. We find that overall Grid system performance is improved and high correctness using resource reallocation mechanism is achieved.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.85-87
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2004
그리드 컴퓨팅에서는 자원의 상세 정보를 실시간으로 사용하기 어렵기 때문에 자원 관리와 할당이 기존 시스템에 비해 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 작업의 총 실행시간을 예측하여 그리드 자원을 할당하는 새로운 스케줄링 정책을 제안한다. 이 스케줄링 정책의 특징은 원격 스케줄러와 로컬스케줄러를 사용하여 2단계 스케줄링을 수행한다. 원격 스케줄러에서는 자원 데이터베이스에 저장된 네트워크 환경과 로컬시스템의 정보를 사용하여 작업의 총 실행시간을 예측한다. 그리고 총 실행시간이 최소인 로컬시스템에 작업을 할당한다. 로컬스케줄러에서는 할당된 작업의 대기시간과 처리시간을 계산한 후, 작업을 데드라인 내에 처 리 할 수 있다면 로컬 시스템에서 처리한다. 하지만 데드라인을 초과하면 다른 로컬시스템으로 이주시켜 처리함으로써 작업실패율(failure rate)과 자원비용(resource cost)을 최소화한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.55-57
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2004
그리드 컴퓨팅은 우주과학, 수학적인 큰 문제들을 해결하기 위해 네트워크 상에 분산된 수많은 컴퓨터들의 컴퓨팅 파워와 대용량 저장장치를 공유하여 문제들을 해결할 수 있는 기술이다. 그리드 컴퓨팅의 환경은 WAN으로 구성된 각기 다른 성능과 이질적인 네트워크 상태들로 구성된다. 이런 이질적인 성능요소들을 고려하여 계산 작업에 반영시키는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 WAN 환경의 네트워크 상태 정보 중 latency, bandwidth, latency-bandwidth 혼합정보들을 고려하여, 노드별로 작업 프로세스 수를 결정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서의 네트워크 성능정보 수집은 NWS(Network Weather Service)를 통해 이뤄지며, 평가결과 네트워크 성능정보를 고려하지 않은 균등방식에 비해서 latency, latency-bandwidth 고려한 방법의 결과가 9%, 31% 성능이 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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