• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.1B
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• pp.27-32
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• 2003

This paper presents the Genetic Algorithm based Task Scheduling (GATS) method for the scheduling of programs with diverse embedded parallelism types in Distributed Parallel Systems, which consist of a set of loosely coupled parallel and vector machines connected via high speed networks The distributed parallel processing tries to solve computationally intensive problems that have several types of parallelism, on a suite of high performance and parallel machines in a manner that best utilizes the capabilities of each machine. When scheduling in distributed parallel systems, the matching of the parallelism characteristics between tasks and parallel machines rather than load balancing should be carefully handled with the minimization of communication cost in order to obtain more speedup. This paper proposes the based initialization methods for an initial population and the knowledge-based mutation methods to accommodate the parallelism type matching in genetic algorithms.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.718-720
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• 1998

병렬파일시스템을 분산 환경에서 구현하고자 할 때 하부기능들을 관리 및 유지하기 위해서는 복잡한 내부 동작이 필요하다. 저 수준의 하드웨어 관리기능들을 고수준의 파일 서비스 기능들과 분리함으로써 병렬파일시스템 구현의 복잡도를 감소시킬수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 분산환경상에서 물리적으로 분산되어 있는 디스크들을 하나의 거대한 논리적인 가상 디스크로 보여주는 분산공유디스크개념을 제안한다. 분산 공유디스크는 병렬 파일 시스템을 지원하기 위한 저수준의 인터페이스를 제공함으로써 병렬파일시스템에서 필용로 하는 하부기능들을 잠재적으로 제공할 수 있다. 또한 클러스터 기반 시스템에서 분산공유디스크의 프로토타입을 구현하여 그의 동작을 실험하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.615-617
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• 2000

인터넷 상에 분산되어 있는 다수의 일반 컴퓨터들을 이용하여 높은 컴퓨팅 파워를 요구하는 응용문제를 병렬분산 처리함으로써 값 비싼 고성능의 수퍼컴퓨터를 사용하는 것 보다 경제적인 효과를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다중 에이전트 시스템을 이용해서 가장 병렬 시스템을 구성하고, 기존 방법들 보다 더 효과적인 방법으로 워커 에이전트와 작업 패키지를 분산하고 결과를 얻는 새로운 방법을 제안한다. IBM의 Aglet 시스템을 이용하여 이동 컴퓨팅 환경을 모델링 하였고, 제안된 분산 기법에 관한 성능 모델을 수학적으로 유도하여 그 결과를 기존 결과와 비교함으로써 본 논문에서 제안된 방법이 더 효율적임을 보인다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.12C
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• pp.218-224
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• 2001

The objective of Distributed Parallel Computing is to solve the computationally intensive problems, which have several types of parallelism, on a suite of high performance and parallel machines in a manner that best utilizes the capabilities of each machine. In this paper, we propose a computational model including the generalized graph representation method of distributed parallel systems for speedup analysis, and analyze how the super-linear speedup is achieved when scheduling of programs with diverse embedded parallelism modes onto a distributed heterogeneous supercomputing network environment. The proposed representation method can also be applied to simple homogeneous or heterogeneous systems whose components are heterogeneous only in terms of the processor speed. In order to obtain the core speedup, the matching of the parallelism characteristics between tasks and parallel machines should be carefully handled while minimizing the communication overhead.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.43-45
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• 2002

기존에 제안된 대부분의 병렬 조인 알고리즘들은 데이타베이스가 여러 처리 노드에 분할되어 저장되는 데이타베이스 분할 시스템을 가정하였다. 데이타베이스 분할 시스템은 다수의 노드들을 연결할 수 있으며 지리적으로 분산된 환경도 지원할수 있다는 장점을 갖지만, 데이타베이스 공유 시스템에 비해 부하 분산이나 시스템 가용성이 떨어진다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 데이타베이스 공유 시스템에서 병렬 질의 처리기를 위한 병렬 해쉬 조인 알고리즘을 구현한다. 이를 위하여, 데이타베이스 공유 시스템에 적용 가능하도륵 병렬 질의 처리기를 구성하고 병렬 해쉬 조인 알고리즘의 처리 과정에 대해 설명 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.367-369
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• 2003

최근 응용과학 분야를 연구하는데 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하고 있다. 예로 미생물학 분야에서 분자 모사를 이용한 바이오-나노 연구는 대규모 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 그와 함께 대규모 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해서는 많은 자본이 필요하지만, 대부분의 대학에서는 예산 부족 및 관리 능력 부족으로 인해 이러한 장비를 보유하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 상황에서 컴퓨팅 자원을 제공하기 위해 기존의 대학 실습실의 컴퓨터들을 이용해서 대규모 병렬-분산 처리 시스템을 구현 모델로 제시하고 실제 직접 구현한 결과를 보여준다. 구현 결과로는 병렬-분산 처리 시스템인 PLinda 시스템과 애플리케이션인 Raytracing 병렬처리 프로그램을 보여 준다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.4 s.42
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• pp.119-125
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• 2006

Distributed Systems can be defined as set of computing resources connected by computer network. One of the most significant techniques in optimization problem domains is parallel genetic algorithms, which are based on distributed systems. Since the status of dynamic network environments such as Internet and mobile computing. can be changed continually, it must not be efficient on the dynamic environments to solve an optimization problem using previous parallel genetic algorithms themselves. In this paper, we propose the effective technique, in which the parallel genetic algorithm can be used efficiently on the dynamic network environments.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.67-69
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• 2002

여러 사이트에서 구축된 공간 데이터를 효율적으로 관리 및 공유하기 위해서는 대용량의 정보를 처리할 수 있는 분산 공간 데이터베이스 시스템의 사용이 필수적이다. 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템상에서의 분산 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 대용량성과 그 복잡성으로 인하여 공간 연산의 지펴져 부하와 네트워크상의 전송 부하를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 세미죠인 기반의 공간 죠인 기법들이 제안되었으나 공간 죠인 연산을 특정 서버에서만 수행하여 병목현상을 발생시키기 때문에 결국 질의 처리시간이 증가된다. 본 논문은 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 연산에 대해 R+-tree 공간 색인을 사용하여 병렬적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 R+-tree 공간 색인을 이용하여 공간 죠인 연산의 대상이 되는 릴레이션들을 중첩이 없는 두개의 릴레이션들로 분할한 후 질의 수행에 참여하는 두 서버에 죠인 연산을 분배하고 병렬적으로 처리하여 결과들을 병합한 다음 클라이언트에게 전송만다. 본 기법은 릴레이션을 분할하여 각 서버에서 공간 죠인 연산을 병렬적으로 처리하므로 처리 비용을 절반으로 감소시키며. R+-tree의 영역에 해당하는 객체들만 죠인 연산에 참여하게 함으로써 네트워크 전송 비용을 감소시킨다

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1417-1420
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• 2005

고속 네트워크로 연결된 대형 병렬 컴퓨터 및 클러스터 시스템의 사용이 증가되면서, 대용량 스토리지의 효율적인 활용을 위한 분산 및 병렬 파일 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 다수의 컴퓨터에 장착된 디스크 또는 스토리지를 네트워크로 연결하여 하나의 논리적이 파일 시스템으로 구성하는 분산 및 병렬 파일 시스템은 유휴 자원의 활용, bandwidth 및 throughput의 증대라는 장점으로 많은 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 대표적인 분산 및 병렬 파일 시스템을 대상으로 소규모 클러스터 시스템에서 성능 및 특징을 비교, 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.163-165
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• 2012

본 논문은 대용량 데이터를 분할하여 병렬 처리하는 경우 데이터간의 의존성성에 의해 발생할 수 있는 문제점을 회피하거나 극복하기 위한 방법에 대한 연구이다. 의존성 문제를 해소하기 위한 병렬 분산 처리 시스템을 개발하여, 대용량 파일 처리의 효율을 높이고자 한다. 분산처리의 성능 평가를 위하여 동영상 파일의 분산 저장 및 재인코딩 시간을 측정하여 성능의 지표로 활용한다.