• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.12 no.5
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• pp.286-299
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• 2006

Due to the continuing technical progress in the capabilities of modeling, simulation, and sensor devices, huge volume data with very high resolution are common. In scientific visualization, various interactive real-time techniques on high performance parallel computers to effectively render such large scale volume data sets have been proposed. In this paper, we present a mobile volume visualization system that consists of mobile clients, gateways, and parallel rendering servers. The mobile clients allow to explore the regions of interests adaptively in higher resolution level as well as specify rendering / viewing parameters interactively which are sent to parallel rendering server. The gateways play a role in managing requests / responses between mobile clients and parallel rendering servers for stable services. The parallel rendering servers visualize the specified sub-volume with rendering contexts from clients and then transfer the high quality final images back. This proposed system lets multi-users with PDA simultaneously share commonly interesting parts of huge volume, rendering contexts, and final images through CSCW(Computer Supported Cooperative Work) mode.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.4
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• pp.87-103
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• 2009

Grid computing is an expanded technology of distributed computing technology to use low-cost and high-performance computing power in various fields. Although the purpose of Grid computing focuses on large-scale resource sharing, innovative applications, and in some case, high-performance orientation, it has been used as conventional distributed computing environment like clustered computer until now because Grid middleware does not have common sharable information system. In order to use Grid computing environment efficiently which consists of various Grid middlewares, it is necessary to have application-independent information system which can share information description and services, and expand them easily. Thus, in this paper, we propose a semantic information system framework based on web services and ontology for Grid computing environment, called WebSIS. It makes application and middleware developer easy to build sharable and extensible information system which is easy to share information description and can provide ontology based platform-independent information services. We present efficient ontology based information system architecture through WebSIS. Discovering appropriate resource for task execution on Grid needs more high-level information processing because Grid computing environment is more complex than other traditional distributed computing environments and has various considerations which are needed for Grid task execution. Thus, we design and implement resource information system and services by using WebSIS which enables high-level information processing by ontology reasoning and semantic-matching, for automation of task execution on Grid.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.4
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• pp.472-476
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• 2010

Nowadays, as the indices of the major search engines grow to a tremendous proportion, vertical search services can help customers to find what they need. Real time search is valuable because it lets you know what's happening right now on any given topic. In this paper, we designed a new architecture to implement a high performance real time search system. Based on the real time search's characters, we divided the whole system to two parts which are collection system and search system. The evaluation results showed that our design has the potential to provide the real time search transparent scalability while maintaining the replication overhead costs in check.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.28 no.1
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• pp.9-20
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• 2013

포레스터 리서치(Forrester Research)에 따르면 클라우드 시장은 2010년 400억 달러를 기점으로 2020년 2,400억 달러로 성장할 것이라고 예측하고 있다. 급격하게 성장하고 있는 클라우드의 pay-per-use는 그동안 시스템 활용의 한계를 느끼던 HPC(High Performance Computing) 사용자에게 상당한 매력으로 작용하고 있다. 그러나 현재 대부분의 클라우드는 HPC와 접목하기에는 한계들이 존재한다. 본고는 HPC가 클라우드로 이동하기 위해 해결해야 하는 도전과제와 장점을 알아보고, 현재 HPC 클라우드의 산업 현황에 대해 살펴본다. HPC와 클라우드 접목에 따른 HPC 위주의 성능 측정의 문제와 새로운 측정 지수 도입의 필요성 및 HPC가 클라우드로 서비스되기 위해 클라우드가 지원해야 할 요소들에 대해 기술하였다. 제기된 이슈들에 대한 접근이 해결된다면 HPC의 클라우드로의 전환도 머지 않을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.520-523
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• 2011

가상화는 하나의 컴퓨팅 노드에 여러 개의 가상 머신을 구성하여 서버의 자원 활용률을 높여주는 매우 유용한 기술이다. 하지만 아직까지 멀티코어 기반의 전가상화(Full Virtualization) 환경에서 네트워크 I/O 성능 향상을 위한 연구는 미비하다. 또한 기존의 프로세스 스케줄링 기법은 통신을 수행하는 게스트 도메인의 프로세스들을 효과적으로 지원해주지 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 네트워크 I/O 가상화를 위한 통신 프로세스의 동적 스케줄링 방식을 제안한다. 기존의 프로세스 친화도 결정 기법을 기반으로 네트워크 I/O 가상화에 특화된 제안 기법은 전가상화 VMM(Virtual Machine Monitor)인 VirtualBox를 대상으로 구현되었으며, 성능 측정을 통하여 네 개의 가상 머신을 적용하였을 경우 기존 리눅스 스케줄러 대비 총 네트워크 사용량을 약 97% 상승 시킴을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.533-534
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• 2016

KISTI에서 개발한 계산과학공학 온라인 시뮬레이션 플랫폼 (EDISON)은 국내외 많은 관련 분야 학생 및 연구자에게 웹에서 손쉽게 고성능 컴퓨팅 기반 시뮬레이션을 실행할 수 있도록 지원해 오고 있다. 이러한 성공에도 불구하고, 플랫폼 사용자들에 의해 제기된 한 가지 문제점은 플랫폼에서 시뮬레이션을 수행할 때 만약 동일한 입력 파라미터가 주어진다면 중복적으로 작업을 수행하고 있다는 점이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 우리는 EDISON 플랫폼과 연동할 수 있는 시뮬레이션 이력 재활용 관리자인, SUPERMAN (SimUlation ProvEnance Recycling MANager) 시스템을 설계 및 개발 중에 있다. 본 논문은 SUPERMAN의 주요 설계 원리를 기술하고 이를 바탕으로 설계된 아키텍쳐를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.814-817
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• 2004

그리드는 컴퓨터류만 연결된 기존의 인터넷에 모든 종류의 비컴퓨터류의 기계장치들을 인터넷상에 연결시켜 컴퓨터와 더불어 활용하는 기술을 지칭한다. 즉, 지역적으로 분산되어 있는 컴퓨팅 파워를 공유하여 마치 한 대의 고성능 컴퓨터처럼 사용할 수 있게 해 주는 것을 말한다. 이러한 그리드환경에서 client가 요구하는 작업을 명시하는 표준 RSL(Resource Specification Language)을 이용해 GRAM (Globus Resource Allocation and Management)에 작업을 제출한다. 하지만 기존의 GRAM에서는 특별한 수행 환경을 요구하는 작업을 수행시키는 방법을 알지 못한다. 이에 본 논문에서는 브로커와 상호작용가능한 실행환경정보(Excution Environment Information)를 제안함으로써, GRAM의 특수 수행 환경을 지원 할 수 있게 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.576-578
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• 2022

딥러닝 기술의 발전으로 객체 인색, 영상 분석에 관한 성능이 비약적으로 발전하였다. 하지만 고성능 GPU 를 사용하는 컴퓨팅 환경이 아닌 제한적인 엣지 디바이스 환경에서의 영상 처리 및 딥러닝 모델의 적용을 위해서는 엣지 디바이스에서 딥러닝 모델 실행 환경 과 이에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 RISC-V ISA 를 구현한 RISC-V 가상 플랫폼에 yolov3-tiny 모델 기반 객체 인식 시스템을 소프트웨어 레벨에서 포팅하여 구현하고, 샘플 이미지에 대한 네트워크 딥러닝 연산 및 객체 인식 알고리즘을 적용하여 그 결과를 도출하여 보았다. 본 적용을 바탕으로 RISC-V 기반 임베디드 엣지 디바이스 플랫폼에서 딥러닝 네트워크 연산과 객체 인식 알고리즘의 수행에 대한 분석과 딥러닝 연산 최적화를 위한 알고리즘 연구에 활용할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.10A no.6
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• pp.635-642
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• 2003

The radical development of recent network technology provides the basic foundation which can establish a high speed and cheap cluster system. It is a general trend that conventional cluster systems are built as the system over a fixed level based on stabilized and high speed local networks. A multi-distributed web cluster group is a web cluster model which can obtain high performance, high efficiency and high availability through mutual cooperative works between effective job division and system nodes through parallel performance of a given work and shared memory of SC-Server with low price and low speed system nodes on networks. For this, multi-distributed web cluster group builds a sub-cluster group bound with single imaginary networks of multiple system nodes and uses the web distributed shared memory of system nodes for the effective data transmission within sub-cluster groups. Since the presented model uses a load balancing and parallel computing method of large-scale work required from users, it can maximize the processing efficiency.

• Journal of Platform Technology
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• v.6 no.4
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• pp.49-58
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• 2018

Complex disasters make greater damage and higher losses unexpected than the past. To prevent these disasters, it needs to prepare a plan for handling unexpected results. Especially an accident at a facility like an atomic power plant makes a big problem cause of climate change. A simulation needs to do preliminary researches based on diverse situations. In this research we define the basic component techniques to design and implement the disaster management system. Basically a hierarchical system design method is to build on the resources provided from high performance computing(HPC) and large-scale storage systems. To develop the system, it is considered middleware as well as application studies, data studies and decision making services in convergence areas.