• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
• /
• pp.441-442
• /
• 2007

제주계통은 지속적인 부하증가를 고려하여 대용량의 발전기를 설치하였다. 제주계통에서 대용량의 발전기가 탈락하는 경우 탈락되는 유효전력량 만큼 HVDC에서 추가적으로 전송하게 된다. 전류형 HVDC는 유효전력을 전송시키기 위해서 계통에서 무효전력을 공급받아야 한다. 탈락하는 발전기의 유효전력 발전량이 많으면 많을수록 계통에서 공급받아야 하는 무효전력량이 많아진다. 실질적으로 상정고장 검토시 제주도의 대용량 발전기의 탈락은 제주 계통의 안정도 유지에 심각한 문제를 초래하므로 발전기의 유효전력 출력은 신뢰도 유지를 위해서 제한이 필요하다. 본 논문에서는 제한된 발전기 최대 유효전력 출력값을 계산하기 위한 새로운 해석 방법과 전력시장운영규칙의 기준전압을 벗어나지 않는 범위 내에서 기존에 설치되어 있는 전압보상장치를 투입함으로써 상대적으로 값이 싼 대용량 발전기의 발전량을 향상시키는 방안에 대해서 논의한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2005년도 추계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
• /
• pp.44-46
• /
• 2005

대용량 유도전동기가 정지상태에서 기동할때 매우 큰 돌입전류에 의해 Voltage Sag를 유발하게 되며 유도전동기에 걸리는 기계적 토크보다 큰 전기적 토크가 가해지지 않으면 유도전동기는 기동에 실패하게 된다. 따라서 대용량 유도전동기의 기동을 위해서는 Voltage Sag를 줄이고 전동기의 가속에 필요한 기동토크를 인가할 수 있는 기동법이 필요하다. 본 논문에서는 유도전동기의 기동특성을 모의할 수 있는 모델링 기법을 제안하고 시뮬레이션에 의한 기동특성을 모의하여 적절한 기동법을 적용한다. 본 논문에서 사용한 대상 유도전동기는 한국수자원공사 취수장에서 운영하는 2500KVA 대용량 유도전동기를 사용하였으며 PSCAD/EMTDC 소프트웨어를 사용하여 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
• /
• pp.283-285
• /
• 2003

슈퍼컴퓨터 사용자들은 FTP(File Transfer Protocol)을 이용해서 대용량의 파일을 전송한다. 전송되는 데이터들은 승용차나 비행기 설계, 의약품 개발. 기상 예보 그리고 복잡한 수학적 계산 등과 같이 다양한 분야에 걸친 연구관련 데이터로서 고성능 슈퍼컴퓨터에 의한 연산 처리가 요구된다 기존의 FTP 는 네트워크 상태에 따라 전송 지연이나 데이터 손실 등의 문제로 사용자의 불편을 초래하였다. 이에 전송 성능을 효율적으로 높이고 데이터 손실을 최소화를 제공하는 연구가 필요하다. 근래의 TCP (Transmission Control Protocol) 성능 향상 연구에 관한 연구들의 관심은 크게 두 가지이다. 하나는 윈도우 사이즈 조절(auto-tuning)이고, 다른 하나는 Multi-stream 이다. 본 연구에서는 파일 전송 성능 향상을 위한 방법으로 윈도우 사이즈 조절 방법을 사용하였고, 네트워크 상태에 따라 QoS(quality of Service)를 제공한다. 이런 성능 향상 결과로 신뢰성 있는 네트워크를 제공하여 사용자들은 신속하게 데이터를 전송하며 연산처리 결과가 더욱 정확하다고 신뢰할 수 있다. 본 고에서는 대용량 파일을 전송 할 때 성능을 향상시키는 관련 연구를 알아보고 대용량 파일 전송 중 네트워크 상태에 따라 005를 능동적으로 작용하여 테스트하고 성능을 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
• /
• pp.148-150
• /
• 2012

최근 대용량 스트림 데이터에 대한 요구사항이 발생하고 있다. 이때 모든 대용량 스트림을 실시간으로 좋은 서비스를 제공하는 것은 실제적으로 불가능하다. 즉 대용량 스트림 데이터에 대한 QoS(Quality of Service: 서비스 품질)이 중요한 이슈가 되고 있다. 이러한 QoS를 정의하기 위해서는 센서 스트림 데이터에 대한 우선순위 부여방법이 가장 원천적으로 중요한 사항이 된다. 현재 센서 네트워크상에서의 서비스 품질은 연구되고 있지만 미들웨어 레이어에서의 우선순위 부여 방법에 대한 연구가 미비하다. 센서 스트림은 자체적으로는 우선순위를 가질 수 없으므로 사용자 질의 우선순위와 센서 스트림의 발생 시간등을 고려하여 대용량 센서 스트림에 대한 우선순위를 부여하는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1316-1319
• /
• 2015

본 논문에서는 대규모 분산 병렬 컴퓨팅 환경인 하둡 클러스터 시스템을 이용하여, 공간 객체들 간의 위상 관계를 효율적으로 추론하는 대용량 정성 공간 추론기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 추론기는 추론 작업의 순차성과 반복성을 고려하여, 작업들 간의 디스크 입출력을 최소화할 수 있는 인-메모리 기반의 아파치 스파크 프레임워크를 이용하여 개발하였다. 따라서 본 추론기에서는 추론의 대상이 되는 대용량 공간 지식들을 아파치 스파크의 분산 데이터 집합 형태인 PairRDD와 RDD로 변환하고, 이들에 대한 데이터 오퍼레이션들로 추론 작업들을 구현하였다. 또한, 본 추론기에서는 추론 시간의 많은 부분을 차지하는 이행 관계 추론에 필요한 조합표를 효과적으로 축소함으로써, 공간 추론 작업의 성능을 크게 향상시켰다. 대용량의 공간 지식 베이스를 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 정성 공간 추론기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
• /
• pp.99-101
• /
• 2015

현재 다양한 센서 기기에서 쏟아지는 대용량의 정형/비정형의 스트림 데이터의 경우 기존의 단일 스트리밍 처리 시스템 만으로 처리하기에는 한계가 있다. 클러스터의 디스크가 아닌 메모리들을 사용하여 대용량 데이터 처리를 할 수 있는 Spark 는 분산 처리 임에도 불구하고 강력한 데이터 일관성과 실시간성을 확보할 수 있는 플랫폼이다. 본 연구에서는 대용량 스트림 데이터 분석 시 발생하는 메모리 공간 부족과 실시간 병렬 처리 문제를 해결하고자, 클러스터의 메모리를 이용하여 대용량 데이터의 분산 처리와 스트림 실시간 처리를 동시에 할 수 있도록 구성하였다. 실험을 통하여, 기존 배치 처리 방식과 제안 시스템의 성능 차이를 확인 할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1326-1329
• /
• 2015

최근 들어 공간 지식을 활용한 다양한 서비스들이 개발됨에 따라, 공간 객체들 간의 정성적 공간 관계를 표현한 정성 공간 지식의 수요가 크게 늘어나고 있다. 공간 객체 각각의 세부 정보를 담은 대용량의 공간 데이터들은 개방화가 점차 확대되고 있으나, 공간 객체들 간의 정성적 관계를 표현한 정성 공간 지식은 상대적으로 확보하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 하둡 맵리듀스 병렬 분산 컴퓨터 환경을 이용해, 대용량의 공간 데이터로부터 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식을 자동으로 추출하는 공간 지식 추출기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 대용량의 공간 지식 추출기는 맵리듀스 프레임워크를 기반으로 R-트리 색인과 범위 질의들을 효과적으로 이용함으로써, 웹 스케일 수준의 정성 공간 지식을 매우 효율적으로 추출해낸다. Open Street Map (OSM) 공개 데이터를 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 공간 지식 추출기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
• /
• pp.284-287
• /
• 2012

GLOVE(GLObal Virtual reality visualization Environment for scientific simulation)는 컴퓨팅 자원의 성능 향상으로 데이터 양이 급속히 증가한 응용 과학과 전산 시뮬레이션 분야의 대용량 과학 데이터를 효율적으로 가시화하여 분석하기 위한 도구이다. GLOVE의 데이터 관리자인 GDM(GLOVE Data Manager)은 대용량 데이터의 분산 병렬 가시화를 위해 분산 공유 메모리를 제공하는 GA(Global Array)를 이용해 테라 바이트 단위의 데이터를 실시간으로 처리한다. 그러나 대용량 과학 데이터를 가시화 하는 과정에서 기존의 Data Locality를 고려하지 않은 데이터 접근 방식으로 인한 성능 저하를 확인했다. 본 논문은 기존 GLOVE에서 발견한 성능 저하 현상을 밝히고, 이에 대한 해결 방법을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
• /
• pp.97-98
• /
• 2019

본 논문에서는 대용량의 방송 콘텐츠를 전송하기 위해 다수개의 채널을 결합하여 안정적이고 고속으로 전송하기 위한 방송콘텐츠를 전송하기 위한 테스트베드를 제안한다. 제안하는 테스트베드의 첫 번째 목적은 하나의 방송채널 용량을 초과하는 대용량 방송 콘텐츠를 다수개의 채널을 결합하여 전송하기 위한 것이며, 두 번째 목적은 다채널로 입력된 데이터를 다양한 방법의 병렬 알고리즘을 적용하여 FPGA에 적용한 후 그 결과를 테스트하기 위한 것이다. 이를 위하여 제안하는 테스트베드는 다채널을 위한 입력 보드와 전반적인 제어를 위한 CPU 보드, 병렬 알고리즘 등을 테스트하기 위한 FPGA 보드, 그리고 3개의 보드들을 연결하기 위한 베이스 보드로 구성되었다. 제안하는 테스트베드 환경에서 다채널 대용량의 데이터를 병렬처리 할 수 있는 병렬 알고리즘들을 지속적으로 개발하고 테스트하여 다채널 대용량의 실시간 처리가 가능한 영상처리 시스템을 개발하는 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.56-58
• /
• 2013

최근 페이스북이나 트위터와 같은 소셜네트워크 서비스를 포함하여 대용량의 빅데이터에 대한 처리와 분석이 중요한 이슈로 다뤄지고 있으며, 사용자들이 끊임없이 쏟아내는 데이터로 인해서 이러한 데이터들을 어떻게 다룰 것인지, 혹은 어떻게 분석하여 의미 있고, 가치 있는 것으로 가공할 것인지가 중요한 사안으로 여겨지고 있다. 이러한 빅데이터 관리 도구로써 하둡은 빅데이터의 처리와 분석에 있어서 가장 해결에 근접한 도구로 평가받고 있다. 이 논문은 하둡의 주요 구성요소인 HDFS(Hadoop Distributed File System)와 JAVA에 기반하여 제작되는 온라인 대용량 저장소 시스템의 가장 기본적인 요소인 온라인 데이터 저장소를 직접 설계하고 제작하고, 구현하여 봄으로써 대용량 저장소의 구현 방식에 대한 이슈를 다뤄보도록 한다.