컴퓨팅 시스템이 급속도로 발전함에 따라 빠른 데이터 처리가 요구되고, 이를 위한 고성능 저장 장치 기술이 요구되고 있다. 차세대 메모리인 뉴메모리는 고성능 저장장치에 활용될 수 있는 장점을 가진다. 뉴메모리는 비휘발성을 가지고 있으며, DRAM (Dynamic Random Access Memory)에 가까운 접근 속도를 가지고 있어서, 업계 및 학계로 하여금 새로운 저장장치의 역할을 할 수 있을 것이라는 기대를 받고 있다. 본 연구는 뉴메모리를 저장장치로 활용하기 위한 기술로 NTL (New memory Translation Layer)을 제시한다. NTL은 기존의 디스크 파일시스템을 뉴메모리에서 사용할 수 있게 하여 높은 호환성을 제공하며, 블록 단위가 아닌 바이트 단위로 입출력 데이터를 처리하여 높은 데이터 처리량을 제공한다. 본 논문에서는 NTL의 설계에 대해 서술하며, NTL을 통해 얻는 성능 이점을 보여주기 위한 실험 결과를 제시한다.
최근 그리드 환경 같은 고성능 컴퓨팅 분야에서 널리 보급되고 있는 컴퓨팅 환경은 클러스터 시스템이다. 그러나 그리드 환경에서 클러스터 시스템의 주요한 정보들이 다른 시스템들에게 적절하게 제공되지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 정보들을 제공하는 체계를 제안하였다. 그리드 환경에서 클러스터 시스템의 정보를 제공한다. 이러한 배경하에서 그리드 정보 서비스의 활용 가능성이 증대될 수 있다.
컴퓨팅 기술은 가상화와 분산처리 기술을 기반으로 인터넷을 통해 IT자원을 사용한 만큼의 요금을 지불하는 클라우드 컴퓨팅 기술로 발전되고 있다. pc의 성능도 고성능 서버에서나 사용되었던 데이터베이스 운용이나 업무처리를 수행할 수 있는 단계로 발전하였다. 이에 따라 정보시스템을 업무의 지속성 유지를 위해 pc에서 정보 시스템이 운용되도록 설계하였다. pc를 이용한 정보시스템은 업무의 지속성을 유지할 수 있지만 데이터에 대한 정보보호는 매우 미흡한 환경이다. 본 논문은 pc를 이용한 정보시스템에서 정보보호의 이론적 내용을 고찰하고 데이터를 안전성 있게 보호할 수 있도록 파이썬을 활용한 정보보호 시스템 설계를 연구하였다.
오늘날, 4차산업혁명의 도래와 함께 사물인터넷(Internet of Things (IoT)) 시스템이 빠르게 발전하고 있다. 이러한 이유로, 고성능 및 대용량의 다양한 애플리케이션이 등장하고 있다. 따라서, 이러한 애플리케이션을 가지는 컴퓨팅 시스템을 위한 저전력 및 고성능 메모리가 필요하다. 본 논문에서는 컴퓨팅 시스템에서 가장 많은 에너지 소비가 발생하는 L1 캐시 메모리에 대한 효과적인 구조를 제안하였다. 제안된 캐시 시스템은 크게 L1 메인 캐시와 버퍼캐시로 구성되어 진다. 메인 캐시는 2-뱅크 시스템으로, 각 뱅크는 2-웨이 연관사상으로 구성된다. L1캐시에서 접근 성공이 발생하면 제안된 알고리즘에 따라 데이터가 버퍼캐시에 복사가 된다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 L1 캐시 시스템은 기존 4웨이 연관사상 캐시 메모리에 비해 에너지-지연에서 약65%의 성능향상을 보였다.
한정된 고성능 자원을 여러 사용자들에게 제공해야하는 슈퍼컴퓨터와 같은 시스템은 제한된 기간 내에 보다 많은 양의 작업이 실행되도록 시스템 활용률을 높이는 방안이 필요하다. 이를 위해 시스템 관리자가 수행할 응용 프로그램에 대한 사전 정보를 파악하는 것이 유용하다. 대부분의 고성능 컴퓨팅 시스템 운영에 있어 작업을 실행할 때 사용자로부터 실행 기간 자원 요구사항들에 대한 정보를 제공 받거나 시스템 사용 통계 값을 사용하여 필요한 정보를 생성하는 등의 프로파일링 기술을 바탕으로 시스템 활용률을 높이는데 활용하고 있다. 본 논문의 선행연구에서 하드웨어 성능 카운터를 이용하여 응용 특성 분석을 실행하고 이 결과를 바탕으로 작업 스케줄링을 최적화하는 기술을 개발한 바 있다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨터 최적 실행 지원을 위한 프로파일링 테스트베드를 구축하고 단일노드를 기반으로 분석한 응용 프로그램 특성 결과를 활용한 스케줄링 최적화 기법이 확장성 있게 동작함을 보이고자 하였다. 또한 중규모 클러스터에 개발한 스케줄링 최적화 기법을 적용한 결과 전체 응용 프로그램이 실행 시간을 단축함으로써 최대 33%의 성능 향상 효과를 얻었다.
최근, IT 기반의 환경은 웹서비스의 플랫폼의 변화, 클라우딩 컴퓨팅환경으로의 진화, 스마트 시장의 저변확대로 급속히 변화되고 있는 실정이다. 이와 함께 모니터링 개발 환경도 급속히 변화되고 있다. 이에, 사용자 정의가 가능한 SaaS기반의 모니터링 제공 서비스가 요구된다. 다양한 모니터링 환경을 지원하고 관리자가 요구한 자원 정보를 사용하고 있는 향상된 모니터링 프레임워크로써 클라우딩 컴퓨팅 환경의 SaaS 플랫폼의 고성능 저비용 클러스터 관리 시스템이 가능한 클라우딩 컴퓨팅 시스템이 요구된다. 그리하여 본 연구의 목표는 클라우딩 컴퓨팅 환경의 SaaS 기반 플랫폼의 효율적이고 사용자 정의 가능한 모바일 인터페이스를 가진 3D 뷰어가 제공되는 모니터링 시스템을 제공하는 것이다.
최근 바이오 데이터 분석에는 데이터 양의 급격한 증가와 이에 따른 문제의 복잡성도 함께 증가하고 있다. 이 결과 다양한 분석 툴들의 유연한 조합과 고성능, 고처리 컴퓨팅이 가능한 분석 시스템이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 병렬 컴퓨팅 환경을 이용하고 워크플로우 기반에서 다양한 생물정보 분석 툴들을 자유롭게 조합하여 작업을 수행할 수 있는 바이오워크벤치를 소개한다. 바이오워크벤치 내에는 컴퓨팅 자원 및 작업정보에 대한 모니터링 툴, 각 툴 들과 데이터를 손쉽게 가공할 수 있도록 고안된 인터페이싱 툴 워크플로우 디자인 툴을 포함 하고 있다. 이 기능모듈을 활용함으로써 다양한 생물정보 분석 툴을 이용하는 과정에서 효율적인 분석을 수행을 지원하는 바이오 워크벤치의 기능 및 아키텍쳐을 제시한다.
자발적 컴퓨팅은 인터넷의 연결된 가정 혹은 사무실의 PC를 집적하여 고성능 컴퓨팅을 창출하고자 하는 것이 목표이다. 이는 많은 자원제공자가 참여할 수 있도록 확장성이 보장되어야 한다. 하지만 기존의 자발적컴퓨팅 시스템에서는 중앙관리서버에 의해서만 작업분배가 이루어지므로 서버의 병목현상이 발생하게 된다. 본 논문에서는 결함포용에 사용되는 중복수행기법을 이용하여 P2P기반의 중복작업분배기법을 제안한다. 제안하는 P2P기반 중복작업분배기법은 서버의 병목현상을 줄이고, 서버의 결함 시에도 일정시간 서비스를 유지할 수 있는 강건함을 보였다.
다중서열정렬 알고리즘은 생명정보학 분야에서 서열기반의 계통분류 분석에 가장 많이 사용되며, 가장 대표적인 공개 프로그램은 ClustalW로 사용자가 로컬시스템에 설치하여 이용할 수 있다. 그러나 실제로 사용자들이 ClustalW을 설치한 후, 서열데이터의 준비, 가공, 처리 및 타 시스템과 연동 등과 같은 작업을 하는데 여러 가지 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 다중서열정렬 작업을 편리하고 빠르게 수행할 수 있는 웹기반의 고성능 다중서열정렬시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 특징은, (1) Inter-Query 라우팅 알고리즘을 통해 다수의 PC 자원을 효율적으로 활용하여 계산 성능을 극대화하였으며, (2) 사용자 편의성을 고려한 웹인터페이스의 제공을 통해 개인화된 데이터관리, 실시간 모니터링, 데이터 편집 등을 지원하여 사용자가 손쉽게 서열데이터의 수집, 관리 및 처리할 수 있도록 지원한다.
그리드 컴퓨팅은 방대한 데이터 저장 공간과 고성능 연산능력을 요구하는 작업에 적합하다. 동적계획법(dynamic programming)은 방대한 크기의 동적 테이블(dynamic table)을 구성하여 최적해(optimal solution)을 찾기 때문에 그리드에서 수행하기에 적합한 작업이다. 본 논문에서는 동적 테이블을 구성하고 분산 배치하는 할당 정책을 제안한다. 그리고 동적계획법 기반의 어플리케이션을 그리드에서 효율적으로 수행할 수 있는 그리드 시스템 구조를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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