• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제12권5호
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• pp.286-299
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• 2006

모델링 시뮬레이션 그리고 센서 장비 기술의 지속적인 발전으로 최근에 매우 높은 해상도를 갖는 방대한 크기의 볼륨 데이타들이 일반화되고 있다. 과학적 가시화 분야에서, 이러한 데이타를 고성능 병렬 컴퓨터를 사용하여 효과적으로 가시화하기 위한 다양한 대화식 실시간 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 모바일 클라이언트, 게이트웨이, 병렬 렌더링 서버로 구성되는 모바일 볼륨 가시화 시스템의 개발에 관해 설명한다. 모바일 클라이언트는 병렬 렌더링 서버에게 전달할 렌더링 / 뷰잉 파라미터를 설정할 수 있는 기능뿐만 아니라, 관심이 있는 특정 영역을 점진적으로 높은 해상도의 영상을 이용해 탐색할 수 있는 기능을 제공한다. 게이트웨이는 안정적인 서비스를 위해 모바일 클라이언트와 병렬 렌더링 서버 사이에서 주고받는 요청과 응답을 관리하는 역할을 한다. 병렬 렌더링 서버는 클라이언트로부터 전달받은 렌더링 컨텍스트를 이용하여 정의된 특정 부분 볼륨을 가시화하고, 고해상도의 최종 영상을 클라이언트에게 되돌려 주는 작업을 수행한다. 제안된 시스템은 PDA를 갖고 있는 여러 사용자가 협력작업(CSCW) 모드를 통해 동시에 볼륨 데이타 가운데 공통으로 관심을 갖는 특정 부분, 렌더링 컨텍스트, 그리고 최종 영상을 공유할 수 있도록 설계되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.87-103
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• 2009

그리드 컴퓨팅 환경은 기존의 분산 컴퓨팅 기술의 확장된 개념으로, 다양한 분야에서 저비용의 고성능 컴퓨팅 퍼포먼스를 얻기 위하여 그리드를 이용하고 있다. 그러나 공통적으로 이용할 수 있는 정보 시스템의 부재로, 현재의 그리드는 대규모의 단일한 환경으로서의 그리드가 아닌, 기존의 클러스터 컴퓨터와 같은 의미로 사용되고 있다. 따라서 자신이 구성한 분산 컴퓨팅 환경을 그리드 환경의 한 부분으로 포함시키기 위해서는 컴퓨팅 환경에 대한 정보를 그리드의 이용자가 공유할 수 있어야 하며, 정보 서비스를 공개하여 공유할 수 있도록 해야 한다. 따라서 본 논문에서는 정보의 공유와 확장이 용이하며, 플랫폼에 독립적인 서비스를 제공할 수 있는 정보 시스템을 구축하기 위한 웹 서비스, 온톨로지 기반의 Semantic Information System Framework(WebSIS)을 제안한다. WebSIS를 통하여 온톨로지를 이용하는 정보 시스템의 제작을 용이하게 하며, 온톨로지의 공유와 재사용, 확장의 특징을 활용할 수 있는 구조를 제안한다. 또, 그리드 컴퓨팅 환경이 기존의 분산 컴퓨팅 환경에 비해 복잡해짐에 따라 작업을 수행하기 위한 적절한 자원의 할당에도 좀 더 많은 고려사항이 존재하게 되었고, 이를 효과적으로 처리하기 위해서는 좀 더 고수준의 정보처리를 필요로 하게 되었다. 이에 우리는 WebSIS와 함께 WebSIS를 이용하여 그리드 환경을 이용하는 작업의 자동화를 위한, 온톨로지 기반의 고수준의 정보처리가 가능한 Resource Information Service를 구현하였고, 이를 통하여, 효율적인 공유와 확장을 위한 온톨로지 모델을 제안한다. 또한, 기존의 용어 매칭이 아닌 의미 정보를 이용한 검색과 정보 처리를 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.472-476
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• 2010

최근 주요 검색 엔진들의 인덱스들이 굉장한 비율로 성장하는 것처럼, 수직형 검색 서비스들은 사용자가 원하는 것을 찾을 수 있도록 지원할 수 있다. 실시간 검색은 주어진 주제를 쉽게 찾아낼 수 있기 때문에 매우 유용하다. 본 논문에서는 고성능 실시간 검색 시스템을 구현하기 위한 새로운 구조를 설계하였다. 전체적인 시스템은 실시간 검색의 특징을 기반으로, 크게 수집 시스템과 검색 시스템의 두 부분으로 나뉘어진다. 본 논문의 평가 결과에서 제안한 구조가 Replication Overhead 값을 유지하면서 실시간 검색에 있어 투명한 확장성을 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제28권1호
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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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.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권6호
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• pp.635-642
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• 2003

최근 네트워크 기술의 비약적인 발전은 고속 그리고 저가의 클러스터 시스템을 구축할 수 있는 기본 토대를 제공하여 주었다. 이러한 기존 클러스터 시스템은 안정화된 고속의 지역 네트워크를 기반으로 일정 수준의 시스템으로 구성되는 것이 일반적인 경향이다. 본 논문에서 제안하는 다중 분산 웹 클러스터 그룹은 개방 네트워크상에 존재하는 저가, 저속의 시스템 노드를 대상으로 하여, 주어진 작업에 대한 병렬수행 및 SC-Sever의 공유메모리를 통한 효율적인 작업 분배와 시스템 노드간의 상호 협조 작업을 통하여 고성능, 고효율 그리고 고가용성을 얻을 수 있는 웹 클러스터 모델이다. 이를 위하여 다중 분산 웹 클러스터 그룹은 복수개의 시스템 노드를 단일한 가상 네트워크로 묶어 놓은 서브 클러스터 그룹으로 구성하고, 서브 클러스터 그룹내의 효율적인 자료전송을 위하여 분산 공유 메모리를 이용한다. 제안된 모델은 사용자로부터 요구되는 대규모의 작업에 대하여 분산 공유 메모리를 기반으로 한 부하분배 및 병렬 컴퓨팅 방식을 이용하므로 처리 효율을 높일 수 있다.

• Journal of Platform Technology
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• 제6권4호
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• pp.49-58
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• 2018

복합재난은 과거 보다 더 많은 피해 및 손실을 발생시킨다. 예상치 못한 결과를 발생 시킬 수 있기 때문에 항상 대비되어야 한다. 특히 원자력발전소와 같은 시설에서의 사고는 기후상황에 따라 큰 문제를 야기 시킬 수 있기 때문에 문제 발생에 따른 다양한 상황을 가정하고 모의실험을 통해 연구가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 복합재난 대응을 위한 시스템을 설계하고 이 시스템 연구를 위해 필요한 요소기술들을 정의해 보았다. 기본적으로 고성능 컴퓨팅과 대용량 데이터를 기반으로 하는 계층적 구조의 시스템을 구성하였다. 시스템 개발을 위해 융합분야에서 미들웨어 연구 만 아니라 응용분야 연구, 데이터 연구, 의사결정지원 서비스 연구가 필요하다.