최근 과학 기술이 발전함에 따라 복잡한 문제를 해결하기 위하여 고성능의 계산 자원이 필요하게 되었다. 이러한 요구를 충족시키기 위하여 지역적으로 분산되어 있는 이질적인 고성능 컴퓨팅 자원을 하나로 묶어 거대한 시스템을 구성하는 그리드 컴퓨팅에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 제한된 자원 안에서 최대한의 결과를 얻어내기 위한 프로세스, 실시간 작업의 총 실행시간을 정확하게 예측할 수 있는 스케줄링 정책이 미흡한 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 시스템 효율성 증대를 위한 시스템 구조, 프로세스를 도출하고, 그리드 컴퓨팅 기반의 작업 방법론 도출, 자원(Agent)의 작업에 대한 문제점을 효율적으로 관리할 수 있는 위험 정책 모듈, 자원 할당 및 문제되는 자원들을 재할당 할 수 있는 스케줄링 기법 및 할당 기법, 자원(Agent) 모니터링을 효율적으로 관리할 수 있도록 그리드 컴퓨팅 기반의 위험 관리 시스템을 제안하였다.
최근 주목받고 있는 그리드 컴퓨팅 연구등에 주요한 요소로서 기대되어지는 고성능 클러스터 시스템들은 주로 과학 기술 응용연구를 위해 사용되어진다. 이러한 종류의 병렬 시스템은 특정 부품들을 사용하는데 그중 네트워크를 구성하는 부품들이 통상의 분산/병렬컴퓨팅에 주요한 역할요소로서 주목을 받아오고 있다. 이 논문에서는 myrinet, Gbit ethernet, Fast ethernet 장비에 대하여 각각 Netpipe, Linpack, NPB 등의 벤치마크를, 성능 실험을 동해 선정한 Pentium IV 1.7Mhz/1Gb Mem 16노드로 구성한 클러스터에 대하여 2종의 컴파일러를 사용하여 테스트하고 그 결과를 분서하였다. 상이한 성능 차를 보이는 장비간의 성능 비교를 통해 2002년 2월 현재 가능한 응용문제가 사용하고 있는 알고리즘에 따른 최적의 클러스터 시스템의 최적 구성을 도출 할 수 있다.
태풍, 해일, 홍수, 범람 등에 관련된 자연재난 데이터를 빠르고 효과적으로 가시화하여 재난 재해 상황에서 정확한 의사결정을 할 수 있도록 지원하는 시스템을 소개한다. 재난정보를 포함하는 데이터는 적게는 수백 MB에서 많게는 수십, 수백 GB로 구성되어 있으므로 개인이 지닌 컴퓨터로는 처리할 수 없다. 그렇기 때문에 본 시스템은 클라이언트-서버 기반의 시스템을 제공하여 고성능 서버에서 가시화 결과를 생성하고 클라이언트에서는 결과를 받아 출력하는 형태로 구현되었다. 서버는 클라이언트의 요청을 처리하고 내장된 고성능 클러스터로 렌더링된 결과를 클라이언트로 전송한다. 클라이언트는 원하는 기간을 지정하여 가시화된 결과를 이미지, 동영상, 3D 그래픽 모델 중 원하는 형태로 서버로부터 제공받아 표출할 수 있으며 사용자 친화적인 GUI와 효과적으로 가시화 결과를 볼 수 있는 다양한 기능을 사용자에게 제공한다.
본 논문에서는 리눅스 클러스터 시스템 통합 관리 도구인 CATS-i'(Cluster Administration ToolS on the Internet)의 시스템 구성과 디자인 문제들을 논한다. CATS-i'는 리눅스 클러스터 시스템을 쉽고 빠르고 안전하게 설치하고 관리하기 위하여 개발된 도구이다. 클러스터의 운영체제 설치에서부터 응용 프로그램 패키지 설치, 클러스터 노드들의 자원들을 실시간으로 모니터링하고 관리할 수 있는 기능, 배치 작업 제출 및 관리 기능들이 통합되어 사용자에게 단일 시스템 이미지를 제공한다. 또한 사용자가 플랫폼에 관계없이 쉽고 편리하게 클러스터의 상태를 파악하고 관리할 수 있는 자바 기반의 강력한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공한다.
최근 데이터 분석을 위한 연구 환경은 고성능 컴퓨팅자원, 대용량 스토리지, 초고속 네트워크 시스템등 IT 기술이 융합된 사이버 인프라 연구 환경을 기반으로 하고 있다. 또한, 실험의 규모가 커지면서 다수의 연구자들이 협업을 통해 공동의 연구결과를 도출하는 집단연구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 연구자들이 대용량 실험데이터를 공유·분석할 수 있는 효율적인 스토리지 작업 공간 모델을 제안한다.
최근에 도입되어 운영되고 있는 타키온 1차 시스템은 쿼드코어 AMD 바로셀로나 노드로 구성된 고성능 슈퍼컴퓨터이다. 본 논문에서는 하이브리드 병렬화 기법을 도입한 프로그램 중 하나로 사용되고 있는 멀티존(Multi-zone) NAS 병렬 벤치마크(NPB)를 이용하여 타키온 성능 및 병렬 확장성을 검증하고자 한다. 하이브리드 병렬 성능 시험을 위하여 NPB-3.3 버전 BT-MZ의 B 및 C클래스를 사용하였으며, 실제로 타키온 시스템의 1024개의 프로세스까지 병렬 확장성을 테스트를 하였다. 프로세서 1024개 이상 이용한 하이브리드 병렬컴퓨팅 계산 결과는 국내 최초이다. 이러한 하이브리드 병렬화 기법은 타키온처럼 멀티코어 기술을 적용한 고성능 컴퓨팅 시스템에서 매우 효율적이고 유용한 병렬 성능 벤치마크가 될 수 있음을 기술하였다.
대단히 많은 수의 퍼지 규칙을 갖거나 대용량의 퍼지 데이터를 갖는 퍼지 전문가 시스템 또는 퍼지 데이터베이스 시스템에서는 많은 추론 시간을 요구한다. 따라서 이러한 추론 시간을 줄이기 위해서는 고성능 병렬 퍼지 컴퓨팅 환경을 필요로 한다. 본 온문에서는 병렬 컴퓨팅 환경에서 병렬 퍼지 추론 기법을 제안한다. 여기에서 퍼지 규칙은 분산되어 있고 동시에 수행된다. ONE_TO_ALL 알고리즘은 모든 노드에 퍼지 입력 백터를 broadcasting하는데 사용한다. MIN/MAX 연산의 결과는 ALL_TO_ONE 알고리즘에 의해 출력 프로세서로 전송된다. 퍼지 규칙 또는 데이터의 병렬 처리로 인해, 병렬 추론 알고리즘은 효과적인 병렬성의 추출 및 속도 향상을 가져온다.
본 연구에서는 드론 기술을 응용한 부력조형물의 수평 및 수직 자세제어에 관한 연구를 수행 하였다. 기존의 공중부양 조형물은 헬륨 Gas를 이용한 애드벌룬이 대표적으로 로프를 이용한 단순한 공중부양 조형물이었다. 본 연구에서는 이러한 공중부양 조형물에 로프를 없애고 드론 기술을 응용한 프로펠러로 공중부양 조형물의 자세를 제어하는 방법을 연구하였다. 시스템 구성은 단일 제어기로서의 역할보다 시스템 구성요소로서의 역할이 매우 중요해지므로 조형물의 제어시스템, 다양한 센서등의 연동되어지는 전체의 제어기로 확장시켜 사용되는 퓨전 시스템의 방향으로 구성하였다. 부력조형물의 수평 및 수직제어를 위하여 사용된 센서는 2축의 자이로센서와 3축의 가속도센서를 사용하였다. 프로펠러와 연결된 BLDC모터를 효율적으로 제어하기 위한 알고리즘으로 PI 알고리즘을 이용하였다. 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화와 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최소화하고, 센싱 및 제어의 수행시간을 최소화하였다. 본 연구에서는 PI 알고리즘을 시스템에 적용하여 응답특성 실험을 행한 결과 시뮬레이션에 의한 응답 결과와 잘 일치하였으며 그 유용성이 검증하였다.
본 논문에서는 지휘무장통제체계(이하 CFCS) 소프트웨어의 성능 향상 기법으로 고성능 컴퓨팅(이하 HPC) 시스템 활용 기법을 제안한다. 이 기법으로 본 논문에서는 HPC 분야인 멀티코어 프로세서를 활용하는 방법을 제안한다. 복잡한 반복연산을 하는 작업이 많은 CFCS의 특정 SW모듈에 대해 멀티코어 프로세싱 아키텍처를 이용한 병렬처리를 적용하여 기존 순차처리 대비 작업실행시간을 단축함으로써 작업 응답시간을 상당히 줄일 수 있다. 본 논문에서는 CFCS 시험 환경의 일부 특정 SW모듈 상에서 기존의 순차처리 방식으로 수행한 연산 결과와 다중 처리 프로그래밍 API인 OpenMP를 적용하여 수행한 연산 결과를 비교하여 CFCS에서의 멀티코어 프로세싱이 체계 전반의 성능 향상 면에서 효율적으로 사용될 수 있음을 보인다.
고성능 컴퓨팅 기술과 딥 러닝 기술이 충분한 발전을 거쳐 인공지능 기술은 다양한 분야에서 실제로 적용되고 있다. 인공지능 플랫폼 기술이 사용자에게 적절하게 활용되기 위해서 엣지 컴퓨팅 기반의 마이크로 서비스 아키텍처(MSA)가 주목받고 있다. 이와 관련된 기술을 통해 클라우드 기반의 여러 인공지능 애플리케이션들이 엣지 장치에서 직접 처리가 가능하다면 비용적인 측면뿐 아니라 여러 관점에서 효율적이므로 엣지 컨테이너의 운용 기술에 대한 수요가 높아지고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 엣지 디바이스에 간단한 딥 러닝 서비스를 배포하고 운용할 수 있는 컨테이너를 구현하였다. 또한, REST 통신 방법 이외에 RPC 방식을 사용하여 원격 제어를 가능하게 하도록 구성하였으며, 여러 제어 기능들이 동작함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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