Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.2-4
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2014
단일 프로세서의 성능 향상과 여러 개의 프로세서를 하나의 시스템으로 구성하는 고성능컴퓨터 제조 기술의 발전은 컴퓨터의 성능 향상에 크게 기여하였다. 고성능컴퓨터를 안정적으로 운영하고 효율적으로 관리하는데 영향을 미치는 대표적인 환경변수는 전원, 냉각, 공간이다. 이러한 환경변수는 데이터센터 기반시설 설계 단계에서부터 정확한 용량산정이 이루어 져야 한다. KISTI 슈퍼컴퓨팅서비스센터에서는 1969년부터 컴퓨터 시스템을 운영하여 왔으며, 특히, 슈퍼컴퓨터 시스템은 1988년의 슈퍼컴 1호기를 시작으로 현재는 슈퍼컴 4호기 시스템을 운영하고 있다. 많은 운영경험을 바탕으로 웹 기반의 기반시설 소요용량 계산기를 개발하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.115-117
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2021
최근 인공지능 및 빅데이터 연구가 대두되면서 슈퍼컴퓨터와 같은 고성능컴퓨터를 이용하여 다양한 연구환경을 제공할 수 있어야 한다는 요구가 증가하고 있다. 이에 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 슈퍼컴퓨터 등 고성능컴퓨터를 인프라로 활용하는 KI(KISTI Intelligent) Cloud를 개발하여 서비스하고 있다. 본 논문에서는 KI Cloud의 모니터링 기능의 설계 및 구현 방법을 기술하였다. KI Cloud는 다양한 자원으로부터 데이터를 효율적으로 수집하고, 데이터를 시각화할 수 있는 오픈소스인 Prometheus와 Grafana를 이용하여 모니터링 기능을 개발하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.21-22
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2023
딥러닝 모델은 영상 처리와 불량 감지 등 다양한 분야에서 높은 성능을 발휘하여 산업적으로 매우 중요하고 필수적인 기술이 되었다. 특히, 불량 감지는 제조업 분야에서 제품 품질 향상과 생산성 향상에 핵심적인 역할을 하는 기술로써 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 재건축 방식의 대표적인 모델인 DRAEM에 대해 불량 감지 성능을 향상하는 방법을 제시합니다. 이를 위해 컬러 분포의 차이를 최소화하는 손실 함수와 마스킹에 고주파 필터링을 적용하여 노이즈를 제거하는 방법을 활용한다. 이러한 방법들을 통해 DRAEM 모델의 성능을 개선하고, 정확하고 효과적인 불량 감지를 실현할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.223-226
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2009
유해 영상 검출은 유해 동영상을 내용 기반으로 검색하고 차단하기 위한 방법의 하나로써, 유해 동영상 추적 시스템의 전체 성능을 좌우하는 중요한 기술이다. 기존의 유해 영상 검출은 웹 사이트 내에 음란 콘텐츠를 추출함으로 유해 사이트를 차단하는데 사용되었으며, 주로 RGB 비율, Histogram 등을 이용한 Skin color와 Edge를 추적한 Texture를 기반으로 유해 영상을 검출하였다. 그러나 기존 방식은 UCC 유해 동영상과 같이 저화질 영상에서의 유해 여부를 판단하기에는 정확성이 낮다. 따라서 본 논문에서는 영상 크기에 따른 고/저화질 분류를 이용하여 동영상에서 보다 효과적인 유해 영상 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위해 고/저화질 분류 사용의 유/무에 따른 검출 실험을 하였으며, 그 결과 분류를 방법이 기존 방법보다 12%의 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10c
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pp.502-504
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2000
최근 높은 컴퓨팅 파워를 요구하는 응용문제 처리를 위해 고 비용의 슈퍼컴퓨터 대신 인터넷상에 분산된 다수의 일반 컴퓨터들을 이용하는 병렬처리에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 다중 에이전트 시스템을 기반으로 하여 이질적인 성능을 갖는 컴퓨터들을 병렬 컴퓨팅 환경으로 구성하고 각 호스트의 성능측정 결과에 따라 효율적으로 작업을 분산하는 기법을 제안한다. 또한 본 연구에서 제안한 방법을 다중 에이전트 시스템인 IBM의 AgletsTM을 사용하여 실험적으로 성능을 평가하고, 기존 연구와 비교한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10c
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pp.868-870
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2001
3D 지도를 이용하여 3D 영상을 처리하는 시스템이 많이 상용화되어 있다. 기존에 3D 지도를 처리하기 위한 방법으로 고성능의 시스템을 이용하였다. 하지만 고성능의 시스템을 사용하여 GIS 시스템을 구현할 경우 가격의 부담이 크다는 문제점이 있다. 또한 일반 시스템에서 3D 지도를 처리하려면 3D 지도의 파일의 크기가 크기 때문에 공간영상을 처리하는데 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 Linux를 기반으로 3D GIS를 위한 병렬 컴퓨터 시스템을 설계 한다.
In order to utilize HPC in Computational science, It is necessary to learn the knowledge and skills of computer science such as programming, algorithms and data structure. In this paper, we investigate IT education status in Computational science and propose policy directions to improve the HPC education through user survey. To do this, we surveyed the current state of IT subjects among major subjects in physics, chemistry, life sciences, and earth science in domestic universities and surveyed the users' Recognition of HPC education. As a result, the ratio of IT subjects in Computational science was very lower than the ratio of major domain subjects. Despite the high educational needs of universities, the educational level of universities was the lowest. Most users have learned the necessary knowledge and skills through self-study. We recognized the role of the university is the most urgent and important, and the role of professional institutions and online education is also important.
최근 대규모 인공지능 데이터 처리를 위한 메모리 용량 한계 극복과 데이터센터의 메모리 효율성 향상을 위해 분리 메모리 시스템 기술이 각광 받고 있다. 그런데, 분리 메모리 시스템은 컴퓨팅 노드의 메모리 외의 디바이스 혹은 원격 노드의 메모리를 활용해 확장된 메모리를 제공하기 때문에 새로운 보안 위협이 발생한다. 본 논문은 분리 메모리 시스템의 보안 위협을 분석하고, 분리 메모리 시스템에 적용 가능한 보안 기술의 최근 연구 동향을 소개한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.457-459
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2003
클러스터 시스템은 상대적으로 가격이 싼 컴퓨터를 고성능의 네트워크(Network)로 묶어서 슈퍼컴퓨터와 같은 고성능을 가지도록 만들어진 시스템이다. 이런 클러스터 컴퓨팅 환경에서 효율적인 스케줄링은 그 성능에 직접적인 영향을 주는 요소이다. 이런 시스템에서 완전한 동시 스케줄링(Coscheduling)은 서로 교환해야하는 정보가 많아지기 때문에 그 구현이 어렵다. 이 상황에서 메시지를 기다리는 정보와 메시지의 도착 정보를 이용해서 즉 단지 그 노드(Node) 자체의 정보만을 이용해 동시 스케줄링의 효과를 구현할 수 있다. 그리고 이것을 이용한 알고리즘 중에 주기적 추진(Periodic Boost(PB))이 있다. 이 논문에서는 주기적 추진에 휴리스틱을 이용하du 더 효과적인 스케줄링을 할 수 있는 알고리즘을 소개한다. 그리고 이 휴리스틱의 효과를 검증하기 위해서 클러스터 노드 2개를 이용해서 실험을 했다. 실험은 계산대 통신 비율(Communication-to-Computation ratio)을 변화시켜가면서 총 수행시간을 측정하고, 서로 통신하는 양이 다른 프로세스를 섞어서 그 성능을 실험한 결과 휴리스틱이 주기적 추진(PB)에서 불필요하게 낭비되는 자원을 효율적으로 사용할 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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