• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.15-22
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• 2019

웹 환경 기반 모델링 기술의 발전으로 다양한 산업분야에서 활용할 수 있는 서비스 모델에 대한 시뮬레이션 연구가 진행되고 있다. DEVS 형식론은 시간의 흐름에 따라 다양한 정보를 사용하여 시나리오를 통해 시뮬레이션 할 수 있는 도구로써 활용되고 있다. 또한 DEVS/WS는 웹 기반의 DEVS모델들을 분산컴퓨팅환경을 통해 통합하여, 고성능 컴퓨팅과 데이터 분산 등이 요구되는 시뮬레이션 환경으로 활용이 가능하다. 본 연구에서는 이동 노드 간 공간에 대한 정보를 효율적으로 관리하기 위해 Dynamic Interest Management Model(DIMM)를 제안하여 DEVS/WS 환경에서 시뮬레이션 하였다. DIMM에서 시뮬레이션 중 노드의 효율적인 위치 이동을 위해 Genetic 알고리즘을 통하여 최적의 경로를 유도하게 된다. 본 연구에서는 DIMM의 성능을 평가하기 위해 None Interest Management와 전송메시지 수, 시뮬레이션 시간을 비교하였다. DIMM은 공간정보에 대한 인지도관리를 통해 메시지의 수와 시뮬레이션 시간을 절약하는 성능을 제공하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권3호
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• pp.18-26
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• 2024

노면 모니터링은 노면의 함몰 정도 및 크랙 감지와 같은 위험 요소 관리를 통해 도로 환경의 안전성을 유지하는 필수적인 과정이다. 고성능 2D 레이저 센서를 탑재한 자율주행 기반 UGV를 활용한 정밀 측정이 가능하지만, 고성능 센서의 에너지 소모량 증가로 인해 배터리 용량에 대한 한계가 있다. 본 논문에서는 UGV에서 효율적인 노면 모니터링을 위한 퓨전 센서 시스템을 제안한다. 제안된 퓨전 센서 시스템은 카메라를 통한 칼라 정보와 선레이저 센서를 통한 깊이 정보를 결합하여 노면 모니터링의 정밀한 변위 탐지를 가능하게 한다. 또한 카메라 센서를 이용해 모니터링 대상의 탐지 여부에 따라 선레이저 센서 스캔 주파수를 동적으로 제어하는 동적 샘플링 알고리즘을 적용함으로써 불필요한 에너지 소모를 절감한다. 제안된 퓨전 센서 시스템에서의 평균 소비전력 모델을 제시하고 다양한 미션 환경의 크랙 분포 및 센서 특성을 고려하여 에너지 효율성을 분석한다. 성능 분석 결과, 선레이저 센서의 Active 상태 소비 전력이 Saving 상태의 2배이고, λ=10, µ=10인 환경에서 고정 샘플링 기법에 비해 전력 소비 효율이 13.3% 향상됨을 확인하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제11권4호
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• pp.26-37
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• 2007

통합 가상 엔진의 "Numerical Test Cell" 시험은 다분야 연계 해석을 통하여 하드웨어의 개발에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 미국과 유럽에서의 전체 엔진 시뮬레이션 프로그램의 개발 활동과 NPSS를 바탕으로 관련 기술(공학 모델, 시뮬레이션 환경, 고성능 컴퓨팅)을 소개한다. 미국의 NASA Glenn 연구소는 기존의 코드들을 결합하고 기능을 개선하여 NPSS 개발 연구를 이끌고 있으며, 유럽에서는 대학, 연구소, 기업체로 구성된 VIVACE 컨소시움이 각 기관의 프로그램을 통합하여 PROOSIS를 개발하고 있다. 아울러 현재의 상황에 대한 고찰을 통하여 국내 개발의 가능성을 살펴보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.172-174
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• 2005

플래시 메모리는 오늘날 다양한 형태로 우리 생활의 일부를 차지하고 있다. 휴대 전화기, MP3 플레이에, PDA등과 같은 모바일제품, 이동식 저장매체, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 등에 광범위하게 활용되고 있다. 이처럼 많은 분야에서 사용되는 주된 이유는 플래시 메모리의 장점인 저전력 비휘발성, 고성능, 물리적 안정성, 휴대성을 갖기 때문이다. 더불어 최근에는 Gb급 플래시 메모리도 개발되어 하드디스크의 자리를 대체할 수 있는 상황에 이르렀다. 하지만, 플래시 메모리는 하드디스크와 달리 이미 데이터가 기록된 블록에 대해 덮어쓰기(overwrite)가 되지 않는다는 특성을 갖고 있다. 덮어쓰기 위해서는 해당 블록을 지우고(즉, 소거(erase)) 쓰기 작업을 수행해야 한다. 이로 인해 플래시 메모리의 데이터 읽기/쓰기/소거에 비용이 하드 디스크와 같이 동일한 것이 아니라 서로 다르다(읽기 비용을 1로 가정할 경우 쓰기와 소거는 각각 8, 65)[1][5][6]. 따라서 OS, DBMS 등과 같은 시스템 소프트웨어에서 사용된 기존 버퍼 교체 기법은 플래시 메모리의 특성이 고려되지 않았기 때문에 플래시 메모리의 특성을 고려한 효율적인 버퍼 교체기법이 필요하다. 본 논문에서는 플래시 메모리의 서로 다른 연산 비용 고려한 새로운 버퍼 교체 기법을 제안한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제6권2호
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• pp.118-126
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• 2004

그리드는 고성능컴퓨팅을 위한 슈퍼인터넷이라는 신 IT기술로, 슈퍼컴, 저장매체, 첨단장비 및 협업환경 등 첨단 자원의 전 세계에 걸친 가상집합체라 할 수 있다. 그리드는 CPU, 저장시스템, 통신시스템, 실시간자료원과 장비는 물론 공동협력 등 지역적, 기관간 분산되어 있는 전산자원을 한 곳에 모을 수 있을 것으로 기대된다. 그리드라는 말은 90년대 중반 첨단 과학 및 공학기술을 위한 분산전산하부구조로서 제안된 용어이다. 전산그리드는 사용자가 다수의 고성능/고정밀 자원을 접속/통합할 수 있도록 지원하는 하부구조를 의미하며, 보다 공적으로는 그리드는 개인, 기관 및 자원의 동적 집합체간 가상기구로서, 유연하고, 안전하며 조정이 가능한 자원공유를 위한 하부구조라 정의되고 있다. 이와 같이 그리드는 미래 농업기상서비스에 적합한 차세대 인터넷기술로 매우 유망한 IT기술인 것이다. 그리드는 특히 전산자원 부족이 심각한 개도국의 농업기상서비스 개선을 위해 필수적인 고성능 컴퓨터자원, 고용량 가상저장매체, 효율적인 실시간 자료교환을 위한 자원 공유에 크게 기여할 수 있을 것이다. 여기서는 WMO 차세대 기상정보시스템(FWIS) 일환으로 기존 아시아 농업기상정보망과 연계된 CAgM-Grid의 설립을 제안 추진하고 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권5호
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• pp.301-308
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• 2021

사회기반 시설물의 노후화에 대응해 이상 징후를 파악하고 유지보수를 위한 최적의 의사결정을 내리기 위해선 디지털 기반 SOC 시설물 유지관리 시스템의 개발이 필수적인데, 디지털 SOC 시스템은 장기간 구조물 계측을 위한 IoT 센서 시스템과 축적 데이터 처리를 위한 클라우드 컴퓨팅 기술을 요구한다. 본 연구에서는 구조물의 다물리량을 장기간 측정할 수 있는 IoT센서와 클라우드 컴퓨팅을 위한 서버 시스템을 개발하였다. 개발 IoT센서는 총 3축 가속도 및 3채널의 변형률 측정이 가능하고 24비트의 높은 해상도로 정밀한 데이터 수집을 수행한다. 또한 저전력 LTE-CAT M1 통신을 통해 데이터를 실시간으로 서버에 전송하여 별도의 중계기가 필요 없는 장점이 있다. 개발된 클라우드 서버는 센서로부터 다물리량 데이터를 수신하고 가속도, 변형률 기반 변위 융합 알고리즘을 내장하여 센서에서의 연산 없이 고성능 연산을 수행한다. 제안 방법의 검증은 2개소의 실제 교량에서 변위계와의 계측 결과 비교, 장기간 운영 테스트를 통해 이뤄졌다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권9호
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• pp.898-903
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• 2010

Google의 Android phone이나 Apple의 iPhone과 같은 스마트폰들이 대중화됨에 따라, 플래시 메모리용 고성능 고신뢰 파일시스템에 대한 필요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 YAFFS(Yet Another Flash File System)의 성능 개선 및 신뢰성 향상을 위한 기법을 제안한다. 구체적으로, 파일시스템의 마운트 시간 단축 및 성능 향상을 위해 메타데이터와 유저 데이터의 분리 할당 기법을 도입하였으며, 유저 데이터의 인덱싱 정보를 메타데이터에 추가하였다. 또한 신뢰도 향상을 위해 메타 데이터 블록과 유저 데이터 블록에 대한 마모도 평준화 기법을 도입하였다. 제안된 기법은 1GB의 NAND 플래시 메모리를 가지는 시스템에서 실제 구현되었다. 실험을 통해 제안된 기법이 기존 YAFFS에 비해 6배의 마운트 시간감소와 약 4배의 벤치마크 성능 향상 그리고, 평균 14%의 삭제 횟수 감소 및 마모도 평준화의 효과가 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.333-344
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• 2022

컨테이너 기반 클라우드 환경은 다수의 컨테이너가 GPU(Graphic Processing Unit)를 공유할 수 있으며, GPU 공유는 GPU 자원의 유휴 시간을 최소화하고 자원 사용률을 향상할 수 있다. 하지만, GPU는 전통적으로 클라우드 환경에서 CPU, 메모리와는 다르게 컴퓨팅 자원을 논리적으로 다중화하고 사용자에게 자원 일부를 격리된 형태로 제공할 수 없다. 또한, 컨테이너는 GPU 작업을 실행할 때만 GPU 자원을 점유하며, 각 컨테이너의 GPU 작업 실행 시점이나 작업 규모를 미리 알 수 없기 때문에 자원 사용량 또한 미리 알 수 없다. 컨테이너가 GPU 자원을 임의의 시점에 제한없이 사용한다는 특징은 다수의 컨테이너가 GPU 작업을 동시에 실행하는 환경에서 자원 경쟁 상태 관리를 매우 어렵게 만들며, GPU 작업은 대부분 GPU 내부에서 블랙박스 형태로 처리되기 때문에 GPU 작업이 실행된 이후에는 GPU 자원 경쟁을 방지하는데 제한적이다. 본 논문에서는 다수의 컨테이너가 GPU 작업을 동시에 실행할 때 자원 경쟁으로 인해 발생하는 성능 저하를 방지하기 위한 컨테이너 관리기법을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 실험을 통해 다수의 컨테이너가 GPU 작업을 동시에 실행할 때 자원 경쟁으로 인한 성능 저하 문제를 분석하고 제안하는 컨테이너 관리기법의 효율성을 증명한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권7호
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• pp.417-423
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• 2017

최근, 딥러닝을 사용 가능한 임베디드 디바이스가 상용화됨에 따라 임베디드 시스템 영역에서도 딥러닝 활용에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 임베디드 시스템을 고성능 PC 환경과 비교하면 상대적으로 저사양의 CPU/GPU 프로세서와 메모리를 탑재하고 있으므로 딥러닝 기술의 적용에 있어서 많은 제약이 있다. 본 논문에서는 다양한 최신 딥러닝 네트워크들을 임베디드 디바이스에 적용했을때의 성능을 시간과 전력이라는 관점에서 실험적으로 평가한다. 또한, 호스트 CPU와 GPU 디바이스간의 메모리를 공유하는 임베디드 시스템들의 아키텍처적인 특성을 이용하여 메모리 복사를 줄임으로써 실시간 성능과 저전력성을 높이는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 대표적인 공개 딥러닝 프레임워크인 Caffe를 수정하여 구현되었으며, 임베디드 GPU를 탑재한 NVIDIA Jetson TK1에서 성능평가 되었다. 실험결과, 대부분의 딥러닝 네트워크에서 뚜렷한 성능향상을 관찰할 수 있었다. 특히, 메모리 사용량이 높은 AlexNet에서 약 33%의 이미지 인식 속도 단축과 50%의 소비 전력량 감소를 관찰할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권8C호
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• pp.670-679
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• 2012

최근 클라우드 컴퓨팅 환경의 보급과 함께 스토리지의 데이터양이 급증함에 따라 그에 따른 스토리지 저장 비용이 빠르게 증가하고 있다. 더불어, 사용자들의 다양한 서비스 및 데이터 요청으로 클라우드 스토리지의 부하 또한 급증하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 분산 파일 시스템을 통한 저비용 고성능 스토리지 환경을 제공하고자 하는 기존의 연구가 있었으나, 이에는 데이터 병렬처리, 임의위치 접근처리, 빈번한 작은 워크로드 접근처리 등의 취약점이 존재한다. 최근에는 캐싱 기술을 이용하여 이를 개선하려는 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 분산 파일 시스템 환경에서 병렬 캐싱, 분산 캐싱과 공유 자원을 고려한 데이터 병렬 전송방법을 제공하는 CHPC(Cloud storage High-Performance Caching) 구조를 제안하며, 또한 이를 기존의 방법들과 비교 평가하여 스토리지 부하를 최적화하는 방법을 제시한다. 더불어, 제안 기법이 기존 클라우드 시스템에 비하여 스토리지 서버의 디스크 입출력 감소, 서버로 데이터의 요청이 집중되어 발생하는 병목현상 방지, 각 클라이언트의 중복되는 페이지 캐시 제거, 데이터 전송률 향상의 장점을 가짐을 보인다.