• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.24-26
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• 2012

하드웨어 컴퓨팅 자원의 성능을 최대로 활용하기 위한 소프트웨어 기술로 가상 머신 기술이 활발하게 사용되고 있다. 또, 하드웨어 컴퓨팅 자원의 병렬성을 극대화하기 위한 소프트웨어 기술로 함께 주목 받고 있는 기술이 분산 병렬 프로그래밍 기술이다. 그러나 가상머신에서 데이터를 병렬로 처리할 경우 I/O의 속도 저하 문제 등과 같은 단점이 있다. 본 논문에서는 성능 저하 없이 가상 머신에서 병렬 프로그래밍을 수행할 수 있도록 가상 머신에서의 태스크 개수 결정을 위한 선행 연구로서, 가상 머신 환경을 만들고, 여러 가지 속성 값을 변경하여 MapReduce 성능 평가결과를 보인다. 본 논문에서 수행한 실험의 결과는 가상머신에서의 MapReduce 태스크 결정 방법으로 연구에 참고자료로 사용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.275-278
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• 2012

신경망 이론은 그 특성상 각각의 뉴런과 신경들 사이의 병렬적인 처리에 의해 Input에 대한 Output을 계산해 낸다. 하지만, 현대 컴퓨터들은 CPU를 통한 순차처리 방식으로 정보를 취급하기에 그 근본 구조가 달라 병렬구조를 모사하기 위해 계산하는 과정에 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 신경망 학습을 NVIDIA사에서 제공한 CUDA를 사용하여 병렬 컴퓨팅 구조로 수행함으로서 시간을 단축시키는 것을 확인하고자 한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.32 no.4
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• pp.48-56
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• 2017

대규모 고성능 컴퓨팅 시스템에서 경량커널은 전통적으로 계산 노드에 탑재되어 특정 연산만을 수행한다. 특히 경량커널은 병렬 프로그램을 실행함에 있어 성능을 최대한 끌어올리기 위하여 자원 간의 간섭을 최소화할 수 있도록 개발되어 사용되고 있다. 최근에는 수천 개의 코어가 장착된 고성능 컴퓨팅 환경은 병렬프로그램뿐만 아니라 일반 응용 및 대규모 분산 응용에서도 필요하다. 고성능 컴퓨팅 환경에서는 매니코어와 메모리 자원이 늘어남에 따라 성능 확장성을 요구하는 현실적인 운영체제의 구조로서 경량커널과 리눅스를 같이 실행하는 멀티커널 구조를 선호하고 있다. 본고에서는 이러한 선행연구를 소개하고 매니코어 시스템에서 활용되는 최근 경량커널의 동향에 대해 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.244-246
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• 2005

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.580-582
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• 2002

이동 에이전트는 네트워크 내에서 스스로 이동하면서 사용자 또는 다론 개체 대신 행동할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 말하며 이동 에이전트가 적용될 수 있는 분야로는 전자상거래, 정보 검색, 병렬／분산 처리, 네트워크 관리 등이 있다. 본 논문에서는 유휴 컴퓨팅자원뿐만 아니라 개별 사용자에 의해 사용중인 컴퓨팅 자원을 포함하는 분산／병렬 처리 환경에서의 스케줄링 방법에 대해 연구하였다. 컴퓨팅 자원이 사용 중일지라도 부하가 적을 경우 적절한 방법으로 분산처리 환경에 포함시킨다면 전체 컴퓨팅 자원들의 사용율은 증대할 것이다. 본 논문에서는 세 가지 스케줄링 방법을 적용하여 작업 노드들을 그룹으로 구성하고, 이동 에이전트를 통해 작업 그룹에 속한 노드들에게 분해할 수 없는 다수의 작업을 할당하여 처리토록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.118-120
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• 2019

특정 어플리케이션을 주로 실행하는 소규모 고성능 컴퓨팅 시스템을 구축하는데 있어서 가장 중요한 점은 해당 어플리케이션의 효율을 최대한 끌어내기 위한 하드웨어를 선택하는 것이다. 하지만 최근 고성능 컴퓨팅을 위한 프로세서의 다양성은 점점 심화되고 있고 이는 최적의 프로세서 선택 및 시스템의 구성을 힘들게 하고 있다. 이에 본 논문에서는 고성능 컴퓨팅에 주로 사용되는 주요한 프로세서를 사용한 시스템을 NAS 병렬 벤치마크를 기반으로 그 특성과 성능을 분석하여 응용프로그램의 특성에 적합한 프로세서 및 시스템의 선택을 지원하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1264-1267
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• 2011

시퀀싱 기술의 발달로 최근에는 비교적 저렴한 비용으로 개인의 유전체 시퀀싱 데이터를 산출할 수 있게 되었다. 하지만 이를 기반으로 하는 기존의 분석 방법은 매우 고가의 컴퓨팅 환경을 요구하기 때문에 분석을 위한 비용이 매우 높은 문제가 있다. 본 논문에서 클라우드 컴퓨팅 환경의 병렬 CNV 검출알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 모양 기반의 CNV 검출 알고리즘인 CNV_shape을 MapReduce 기법으로 개발한 것으로 시퀀싱 데이터를 레퍼런스 서열에 매핑한 결과로부터 리드 커버리지 (read coverage)를 계산하여 커버리지가 감소하거나 증가하는 일정 길이 이상의 영역을 검출하는 방법이다. 클라우드 컴퓨팅 환경에 적용하고 노드의 밸런싱 유지를 위한 방법으로 파티셔닝 기법을 사용하였다. 또한 실 데이터를 이용한 실험을 통해 제안하는 방법의 효율적 데이터 처리를 보인다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.29 no.2
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• pp.101-109
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• 2011

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.526-531
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• 2005

D-클래스는 보안에 응용될 수 있는 가능성을 가지고 있으나 D-클래스의 계산은 NP-완전문제로서 행렬크기 증가에 의한 연산 량 증가 문제 해결을 위해 병렬 컴퓨팅 환경에서의 병렬 알고리즘 설계 및 구현이 필요하다. 본 논문은 그리드 컴퓨팅 환경에서의 D-클래스 계산을 위해 Globus 가 설치된 클러스터를 구축하고. MPICH를 이용 효율적인 D-클래스 계산 알고리즘을 설계 및 구현, 실행 결과 그리고 연산 량을 줄일 수 있는 수식 연구와 연구한 수식에 기반한 순차 알고리즘을 논한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.13-15
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• 2003

이 연구는 이동 에이전트 시스템에 기반한 가상의 병렬분산 컴퓨팅 환경에서 병렬로 수행되는 인공신경망 시뮬레이터를 구현하는 것을 목적으로 하며, 학습세션 수준에서 병렬로 학습하는 병렬 인공신경망 시뮬레이터의 성능을 대표적인 벤치마크 문제인 NetTalk을 대상으로 평가한 결과, 개발한 시뮬레이터가 상당히 효과적임을 알 수 있다.