• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.12
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• pp.877-885
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• 2009

In this paper, we propose the SINDI-Grid which is a high-performance framework for scientific and technological knowledge discovery using the grid computing. By using the advantages of the grid computing providing data repository of large-volume and high-speed computing power, the SINDI-Grid framework provides a variety of grid services for distributed data analysis and scientific knowledge processing. And the SINDI-Workflow tool exploits these services so that performs the design and execution for scientific and technological knowledge discovery applications which integrate various information processing algorithms.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.201-202
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• 2013

최근 기업들의 업무환경이 강력한 이동성을 가지는 모바일 환경으로 일부 이동함에 따라 적은 전력 소모량을 만으로도 기업 업무를 처리할 수 있을 만한 성능의 컴퓨팅 자원을 지원 가능토록 하는 Thin Client 모델이 주목을 받게 되었다. 또한 이는 사용자 별 독립 자원을 제공할 수 있는 클라우드 기술과 융합하여 단일 모바일 단말과 단일 가상 머신 간의 원격제어를 관리하는 모바일 클라우드라는 개념으로 발전되었다. 그러나 해당 방법으로 얻을 수 있는 작업 처리의 성능은 제공되는 가상 머신의 성능만큼의 제한이 있다. 또한 이종 클라우드 환경을 이용할 시 자원 간 이질성으로 인해 성능의 편차가 발생하기 때문에 이러한 문제를 해결하기 위한 기술이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 모바일 단말에서 이종 클라우드 자원을 이용하여 고성능 컴퓨팅 처리를 가능하도록 하는 위한 모바일 클라우드 환경에서의 고려사항 및 구조를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.163-165
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• 2017

최근 단일 모바일 기기에서 처리하기 어려운 모바일 컴퓨팅을 처리하는 연구가 진행되고 있다. 모바일 기기로 구성된 모바일 클라우드내에서는 멀티미디어, 소셜미디어 등의 다양한 모바일 컴퓨팅이 발생하기 때문에[1], 고성능 컴퓨팅(HPC) 보다는 대규모 컴퓨팅(HTC)이 필요하다[2]. 또한 모바일 컴퓨팅 작업이 모바일 기기의 컴퓨팅 리소스에 어떻게 할당하는지에 대한 상태 파악이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 모바일 기기를 통합한 모바일 클라우드내 대규모 컴퓨팅을 위한 모바일 작업 할당 시뮬레이터(JAS-HTC)를 제안한다. JAS-HTC는 모바일 컴퓨팅의 작업 할당을 시각적으로 표현하여, 대규모 컴퓨팅 작업 처리의 상태를 파악할 수 있도록 한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.2
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• pp.81-90
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• 2013

During the past decade, many changes and attempts have been tried and are continued developing new technologies in the computing area. The brick wall in computing area, especially power wall, changes computing paradigm from computing hardwares including processor and system architecture to programming environment and application usage. The high performance computing (HPC) area, especially, has been experienced catastrophic changes, and it is now considered as a key to the national competitiveness. In the late 2000's, many leading countries rushed to develop Exascale supercomputing systems, and as a results tens of PetaFLOPS system are prevalent now. In Korea, ICT is well developed and Korea is considered as a one of leading countries in the world, but not for supercomputing area. In this paper, we describe architecture design of MAHA supercomputing system which is aimed to develop 300 TeraFLOPS system for bio-informatics applications like human genome analysis and protein-protein docking. MAHA supercomputing system is consists of four major parts - computing hardware, file system, system software and bio-applications. MAHA supercomputing system is designed to utilize heterogeneous computing accelerators (co-processors like GPGPUs and MICs) to get more performance/$, performance/area, and performance/power. To provide high speed data movement and large capacity, MAHA file system is designed to have asymmetric cluster architecture, and consists of metadata server, data server, and client file system on top of SSD and MAID storage servers. MAHA system softwares are designed to provide user-friendliness and easy-to-use based on integrated system management component - like Bio Workflow management, Integrated Cluster management and Heterogeneous Resource management. MAHA supercomputing system was first installed in Dec., 2011. The theoretical performance of MAHA system was 50 TeraFLOPS and measured performance of 30.3 TeraFLOPS with 32 computing nodes. MAHA system will be upgraded to have 100 TeraFLOPS performance at Jan., 2013.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.77-79
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• 2018

최근 기초 과학 분야뿐만 아니라 빅데이터 분석, 인공 지능과 같은 컴퓨터 과학 분야에서도 대용량의 컴퓨팅 자원을 많이 활용함에 따라 슈퍼컴퓨터와 같은 고성능 컴퓨팅 자원에 대한 요구가 더욱 증가하고 있다. 이러한 대규모 컴퓨팅 자원을 안정적으로 운영하기 위해서는 실패 작업의 특성에 대한 상세한 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 한국과학기술정보연구원에서 운영하고 있는 슈퍼컴퓨터(Tachyon)에서 1년 동안 수집된 작업 데이터를 기반으로 고성컴퓨팅 시스템을 활용하는 작업의 특성을 파악하기 위해 다음 3가지의 분석 결과를 제시한다. 첫째는 실패한 작업의 비율, 평균 사용한 procssor수, 전체 작업 시간 중 실패 작업이 차지한 비율과 같이 간단한 통계적 분석 결과를 제시한다. 둘째는 실패한 작업의 inter-arrival time 분포 모형을 제시한다. 마지막으로 시간에 따른 실패 작업 확률을 분석하기 위해 inter-arrival time 값을 이용하여 hazard rate 결과를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.469-471
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• 2002

그리드 컴퓨팅 시스템은 광범위한 지역에 분산된 고성능 자원, 대용량 정보 및 혁신적인 애플리케이션 등을 네트워크로 연결하여 마치 단일 컴퓨터를 사용하는 것처럼 자원을 상호공유하고 이용할 수 있도록 지원한다. 광범위 분산 컴퓨팅 시스템(wide area distributed computing systems)인 그리드 역시 분산 컴퓨팅 시스템과 같이 각 자원의 결함발생 가능성이 존재한다. 그리드 컴퓨팅 시스템에서도 결함은 작업수행에 있어서 치명적일 수 있기 때문에 결함 포용 기능은 필수적인 요소이다. 하지만 그리드 컴퓨팅 환경을 제공하는 글로버스(globus) 미들웨어에는 결함 포용 기능이 포함되어 있지 않다. 이에 본 연구에서는 그리드 컴퓨팅 시스템에서 QoS(quality of service)을 고려하여 프로세스, 프로세서, 네트워크 결함을 정의하고, 정의된 결함이 발생할 경우 결함을 탐지하고 해결하는 방법을 제안한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.20 no.2 s.92
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• pp.33-42
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• 2005

URC는 기존 로봇에 네트워크 및 정보 기술을 접목한 지능형 서비스 로봇의 새로운 개념으로서, 언제, 어디서나 나와 함께 하며, 나에게 필요한 서비스를 제공하는 네트워크기반 로봇이다. URC 개념이 구현되기 위해서는 유비쿼터스 네트워크 또는 센서 네트워크, 고성능 로봇용 서버 등과 같은 하드웨어 인프라가 구축되어 있어야 하며, 이러한 인프라 상에서 구동되는 소프트웨어 인프라가 필요하다. 본 고에서는 URC의 소프트웨어 인프라의 구현에 요구되는 많은 기술 중 특히 상황인식 컴퓨팅 기술에 대해 논의하고 ETRI에서 개발중인 상황인식 미들웨어인 CAMUS에 대해 소개하고자 한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.14 no.1 s.55
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• pp.1-12
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• 1999

고성능 프로세서와 초고속 네트워크 등의 하드웨어 기술이 발전하게 됨에 따라 최근 슈퍼컴퓨터와 같은 고가의 대형 컴퓨터를 사용하는 대신에 여러 개의 프로세싱 노드들을 클러스터링 기술을 사용하여 고속의 네트워크로 묶는 클러스터 시스템을 많이 활용하고 있다. 클러스터 시스템의 응용 분야는 병렬 처리를 비롯하여 멀티미디어나 대용량 데이터 베이스와 같은 입출력 중심적인 분야까지 넓어지게 되었다. 본 고에서는 클러스터 시스템을 구축하기 위하여 필요한 전반적인 클러스터 컴퓨팅 기술에 대하여 설명하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.201-204
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• 2002

최근, 클러스터 시스템은 고성능 컴퓨팅 분야에서 널리 사용하는 컴퓨팅 환경이다. 그렇지만, 클러스터 시스템에 관한 정보가 그리드 환경에서 다른 시스템들에게 제대로 제공되지 못하고 있다. 본 연구에서는 그리드 환경에서 클러스터 시스템 정보를 사용할 수 있게 함으로써 그리드 환경의 확대를 시도한다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2003.12a
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• pp.366-371
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• 2003

그리드 컴퓨팅은 지리적으로 분산되어 있는 고성능 컴퓨팅 자원(컴퓨터, 데이터베이스, 첨단, 장비 등)를 네트워크로 상호 연동하여 조직과 지역에 관계없이 사용할 수 있는 가상의 슈퍼컴퓨터를 구성하는 것이다. 하지만 상호 연동과정에서의 보안적 취약성으로 인하여 많은 문제점을 안고 있는 것도 사실이다. 본 연구에서는 그리드 개요, 구조, 국내외적인 동향에 대해서 알아보고, 이를 바탕으로 그리드의 Security 문제를 해결하기 위한 방안을 제시한다.