• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.64-65
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• 2016

슈퍼컴퓨터는 대용량의 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 Lustre 파일 시스템과 같은 고성능의 병렬 파일 시스템을 이용한다. 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터 4호기 Tachyon 2차 시스템과 같이 다수의 사용자가 접속하는 슈퍼컴퓨터는 사용자의 데이터가 한없이 누적됨으로 Lustre 파일 시스템의 성능이 저하되는 이슈가 있다. 본 논문에서는 사용자의 데이터가 누적되는 것을 방지하기 위해 장기간 사용하지 않는 데이터를 자동 삭제하는 기능인 Purge기능을 구현하였다. 특히, 기하급수적으로 늘어나는 병렬 파일 시스템의 용량에 대처하기 위해 병렬 컴퓨팅 기술을 이용해 고속 Purge 기능을 구현하였다. 단일 컴퓨팅 노드와 병렬 환경에서 구현한 결과를 비교하였을 때, 단일 컴퓨팅 노드에서는 1,517GB 용량을 지우는데 221.2초가 걸렸으며 16개의 컴퓨팅 노드를 이용한 병렬 환경에서는 49.9초가 걸렸다. 이 결과를 비교했을 때 단일 컴퓨팅 노드에서 구현한 결과 대비 병렬 환경에서 구현했을 때 약 4.4배의 성능향상을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.774-776
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• 1998

영상 압축의 표준인 MPEG은 대표적 비대칭 코딩방법으로 인코딩 시간이 디코딩 시간보다 훨씬 많은 시간을 소비한다. MPEG인코딩 과정은 크게 DCT, 양자화, 움직임 벡터 추출, 가변장 부호화로 구성된다. 이중에서 DCT와 움직임 벡터 추출 정도가 많은 계산량을 가지므로 병렬화의 관심이 되고 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 추출에 관해서 병렬화하는 기법을 제시한다 병렬화의 단위는 fine-grained이며, 통신 오버헤드를 보다 줄일 수 있는 기법을 제시하였다. 최소한의 초기 데이터 할당으로 계산을 시작하여, 계산을 위한 초기화 과정을 줄여 속도를 증대시킨다. 통신비용 즉, 메시지 전달 수 및 메시지 전달 홉(hop) 수를 비교하고, 기존의 기법에 대해 한 프레임에 대한 움직임 벡터 추출 시간을 요소로 할 때 보다나은 결과를 나타냄을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.798-801
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• 2014

여행 정보 시스템(ATIS), 교통 관리 시스템 (ITS) 등 궤적 기반 서비스에서, 서비스 품질을 향상시키기 위해서는 주어진 궤적 질의에 대한 정확한 주행시간을 예측하는 것이 필수적이다. 이를 위한 대표적인 공간 데이터 분석 기법으로는 데이터 분류에서 높은 정확도를 보장하는 규칙 기반 분류화 기법이 존재한다. 그러나 기존 규칙 기반 분류화 기법은 단일 컴퓨터 환경만을 고려하기 때문에, 대용량 공간 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 맵리듀스 환경에서 규칙 기반 분류화를 이용한 궤적 데이터 주행 시간 예측 알고리즘을 개발하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 첫째, 맵리듀스를 이용하여 대용량 공간 데이터를 병렬적으로 분석함으로써, 활용도 높은 궤적 데이터 규칙을 생성한다. 이를 통해 대용량 공간 데이터 기반의 규칙 생성 시간을 감소시킨다. 둘째, 그리드 구조 기반의 지도 데이터 분할을 통해, 사용자 질의처리 시 탐색 성능을 향상시킨다. 즉, 주행 시간 예측을 위한 규칙 그룹을 탐색 시 질의를 포함하는 그리드 셀만을 탐색하기 때문에, 질의처리 성능이 향상된다. 마지막으로 맵리듀스 구조에 적합한 질의처리 알고리즘을 설계하여, 효율적인 병렬 질의처리를 지원한다. 이를 위해 맵 함수에서는 선정된 그리드 셀에 대해, 질의에 포함된 도로 구간에서의 주행 시간을 병렬적으로 측정한다. 아울러 리듀스 함수에서는 출발 시간 및 구간별 주행 시간을 바탕으로 맵 함수의 결과를 병합함으로써, 최종 결과를 생성한다. 이를 통해 공간 빅데이터 분석을 통한 주행 시간 예측 기법의 처리 시간 및 결과 정확도를 향상시킨다.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.9
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• pp.611-616
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• 2014

Rabin fingerprinting used for chunking requires the largest amount computation time in data deduplication, In this paper, therefore, we proposed parallel Rabin fingerprinting on GPGPU for efficient data deduplication. In addition, for efficient parallelism in Rabin fingerprinting, four issues are considered. Firstly, when dividing input data stream into data sections, we consider the data located near the boundaries between data sections to calculate Rabin fingerprint continuously. Secondly, we consider exploiting the characteristics of Rabin fingerprinting for efficient operation. Thirdly, we consider the chunk boundaries which can be changed compared to sequential Rabin fingerprinting when adapting parallel Rabin fingerprinting. Finally, we consider optimizing GPGPU memory access. Parallel Rabin fingerprinting on GPGPU shows 16 times and 5.3 times better performance compared to sequential Rabin fingerprinting on CPU and compared to parallel Rabin fingerprinting on CPU, respectively. These throughput improvement of Rabin fingerprinting can lead to total performance improvement of data deduplication.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.21 no.3
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• pp.3-9
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• 2011

In this paper, we propose workload partitioning methods in parallelizing AES-CCM which is proposed as the wireless encryption and message integrity standard IEEE 802.11i. In parallelizing AES-CCM having data dependency, synchronizations among processors are required, and multi-core processors have a very large range of synchronization performance. We propose and compare the performance of various workload partitioning methods by considering both the computational characteristics of AES-CCM and the synchronization overhead.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.9
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• pp.686-698
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• 2014

Recently, large-scale streaming sensor data have emerged due to explosive supply of smart phones, diffusion of IoT and Cloud computing technology, and generalization of IoT devices. Also, researches on combination of semantic web technology are being actively pushed forward by increasing of requirements for creating new value of data through data sharing and mash-up in large-scale environments. However, we are faced with big issues due to large-scale and streaming data in the inference field for creating a new knowledge. For this reason, we propose the RDFS rule based parallel reasoning scheme to service by processing large-scale streaming sensor data with the semantic web technology. In the proposed scheme, we run in parallel each job of Rete network algorithm, the existing rule inference algorithm and sharing data using the HBase, a hadoop database, as a public storage. To achieve this, we implement our system and evaluate performance through the AWS data of the weather center as large-scale streaming sensor data.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.7B
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• pp.469-480
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• 2005

This paper presents new multimedia transmission and synchronization scheme for parallel server in wireless environment. The proposed scheme is developed for the parallel sewer that stores MPEG-4 data according to VOP (video object plane) types, i.e., I-, p-, and B-VOP. The goal of our research is to develop the enhanced multimedia transmission scheme that copes with load unbalancing, congestion, and jitter. Thus, we consider three issues; the data striping, the priority queuing, and the multimedia synchronization. First, we develop a parallel server architecture in which each server separately stores video data that is striped by the MPEG-4 VOP types.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.10 no.9
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• pp.243-250
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• 2021

Recently, with the development of cloud computing, interest in database outsourcing is increasing. However, when the database is outsourced, there is a problem in that the information of the data owner is exposed to internal and external attackers. Therefore, in this paper, we propose a parallel range query processing algorithm that supports privacy protection. The proposed algorithm uses the Paillier encryption system to support data protection, query protection, and access pattern protection. To reduce the operation cost of a checking protocol (SRO) for overlapping regions in the existing algorithm, the efficiency of the SRO protocol is improved through a garbled circuit. The proposed parallel range query processing algorithm is largely composed of two steps. It consists of a parallel kd-tree search step that searches the kd-tree in parallel and safely extracts the data of the leaf node including the query, and a parallel data search step through multiple threads for retrieving the data included in the query area. On the other hand, the proposed algorithm provides high query processing performance through parallelization of secure protocols and index search. We show that the performance of the proposed parallel range query processing algorithm increases in proportion to the number of threads and the proposed algorithm shows performance improvement by about 5 times compared with the existing algorithm.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.2
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• pp.1-9
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• 2021

In this paper, we extend a generic library framework based on the state monad to exploit deterministic parallelism in a purely functional language Haskell and provide benchmarks for the extended features on a multicore machine. Although purely functional programs are known to be well-suited to exploit parallelism, unintended squential data dependencies could prohibit effective parallelism. Symbolic execution programs usually implement fresh name generation in order to prevent confusion between variables in different scope with the same name. Such implementations are often based on squential state management, working against parallelism. We provide reusable primitives to help developing parallel symbolic execution programs with unbound-genercis, a generic name-binding library for Haskell, avoiding sequential dependencies in fresh name generation. Our parallel extension does not modify the internal implementation of the unbound-generics library, having zero possibility of degrading existing serial implementations of symbolic execution based on unbound-genecrics. Therefore, our extension can be applied only to the parts of source code that need parallel speedup.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.117-119
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• 1998

대용량의 데이터를 다루는 지리정보 시스템은 I/O가 시스템의 병목현상을 발생시킨다. 따라서, I/O의 병렬화로 GIS의 데이터 요구를 만족시키려는 연구가 이루어져 왔다. PR(Parallel R-tree)[1]도 이러한 연구에 속한다. 한편, 지리 정보 시스템의 질의는 영역질의가 대부분이다. 영역질의는 특성상 인접한 객체들의 동시에 요구한다. 그러므로, 인접한 데이터를 물리적으로 인접하게 배치하면 I/O의 성능이 향상된다. 본 논문에서는 인접한 객체를 물리적으로 인접한 위치에 저장하는 방식인 EPR(Enhanced PR)기법과 단말노드 구조를 제안하고 그 성능을 평가하였다.