• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.808-811
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• 2010

최근 네트워크를 구성하는 기반 시설의 성능이 향상됨에 따라 대량의 트래픽에 대한 네트워크 침입탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위한 연구가 진행되고 있다. 대규모 네트워크에서는 단일 시스템으로 네트워크 내의 모든 트래픽을 분석하는 것이 불가능하므로 병렬 구조 NIDS를 도입하여야 하는데, 이를 위해서는 병렬 구조를 이루는 각 NIDS 노드로의 부하 분산이 필요하다. 플로우 기반 부하 분산 기법은 이러한 부하 분산 기법 중 하나로, TCP 세그먼트의 재조합으로 인해 발생하는 통신 오버헤드를 줄일 수 있어 효율적이다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽의 특성과 각 노드의 성능을 고려하여 플로우 기반 부하 분산이 효율적으로 이루어질 수 있는 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.401-409
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• 2002

인터넷과 같은 대량의 정보에 대응할 수 있는 고성능 정보검색시스템을 구축하기 위해서는 지금까지 고가의 중대형 컴퓨터를 주로 활용하여 왔으나, 최근 가격대 성능비가 높은 PC 클러스터 시스템을 활용하는 방안이 경제적인 대안으로 떠오르고 있다. PC 클러스터 상에서의 병렬정보검색시스템을 효율적으로 운영하기 위해서는 사용자가 입력한 질의를 처리하는데 요구되는 개별 PC의 디스크 I/O 및 검색관련 연산을 모든 PC에 가능한 균등하게 분배할 필요가 있다. 본 논문에서는 같은 질의에 동시에 등장할 가능성이 높은 색인어들끼리 군집 화하고 생성된 군집을 활용하여 색인어들을 각 PC에 분산저장함으로써 보다 높은 수준의 병렬화를 달성할 수 있는 방안을 제시한다. 대용량 말뭉치를 활용한 실험결과 본 논문에서 제시하는 분산저장기법이 충분한 효율성을 가지고 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.378-383
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• 2001

Intranet 환경에 다수의 유휴 호스트를 이용하여 많은 계산량을 지닌 응용 문제를 분산시켜 병렬 수행함으로써 효율성의 향상이 기대된다. 하지만 유휴 호스트를 이용하는데 있어서 이질성과 가변성 및 자율성으로 인해 요청에 대한 신뢰성을 예측하기가 어렵다. 본 논문에서는 태스크 할당 및 호스트 관리에 있어서 부하 균등을 위한 동적 분산 병렬 스킴인 적응적 태스크 재할당 기법을 제시한다. 또한, 이미지 랜더링 생성과 프랙탈 이미지 처리와 같은 많은 연산량을 지닌 응용 문제를 PDSWeb 시스템에 적용하여 제안 알고리즘의 성능을 분석하고 평가한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.44 no.4 s.316
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• pp.101-108
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• 2007

Parallel processing algorithms, coupled with advanced networking and distributed computing architectures, improve the overall computational performance, dependability, and versatility of a digital signal processing system In this paper, novel parallel algorithms are introduced and investigated for advanced sonar algorithm, conventional matched-field processing (CMFP). Based on a specific domain, each parallel algorithm decomposes the sequential workload in order to obtain scalable parallel speedup. Depending on the processing requirement of the algorithm, the computational performance of the parallel algorithm reveals different characteristics. The high-complexity algorithm, CMFP shows scalable parallel performance on the array of DSP processors. The impact on parallel performance due to workload balancing, communication scheme, algorithm complexity, processor speed, network performance, and testbed configuration is explored.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.07a
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• pp.108-109
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• 2017

전기자동차 보급 확대로 인해 2018년부터 전 세계적으로 폐배터리가 다량으로 배출될 것으로 예상되어 폐 배터리를 에너지저장장치(ESS)로 재활용하는 방안이 연구되고 있다. 하지만 배터리간 규격이나 수명, 상태의 차이가 존재하기 때문에 셀밸런싱 시스템이 필수로 요구된다. 기존에는 이러한 시스템으로 직렬형 시스템을 채용하고 있지만 모듈화나 신뢰성 등 시스템이 요구하는 조건을 만족시키기 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 기존 시스템과 차별화 된 분산 충 방전 병렬 시스템을 제안하고 그에 사용되는 전력조절기를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.636-638
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• 2000

가장 느린 서비스시템인 I/O의 성능이 전체적인 컴퓨터 시스템의 성능을 결정짓게 된다. 따라서 전반적인 시스템의 성능 향상을 위해서는 I/O의 성능이 높아져야 한다. 분산병렬환경에서 I/O의 성능을 높이기 위해서 parallel I/O를 사용한다. 하위레벨에서 최적화된 병렬 파일시스템을 사용하고, 어플리케이션 레벨에서 병렬 에플리케이션의 개발을 쉽게 해줄 수 있는 인터페이스를 사용하면 더 효과적인 parallel I/O를 구현할 수 있다. 본 논문에서는 MPI에서 병렬 파일시스템인 CrownFS를 지원하도록 하기 위해서 MPI-IO에 CrownFS를 추가하여 병렬환경에서 높은 성능을 나타낼수 있는 parallel I/O 환경을 구현한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.145-147
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• 2012

최근 데이터의 급증으로 인해 병렬 분산 처리 파일시스템의 사용이 증가되었으나 물리 자원 요구와 그에 따른 관리 자원 소모로 인해 가상화 환경에서의 병렬 분산 처리 파일 시스템이 활발히 연구되고 있다. 이의 성능 분석을 위해서는 프로파일러의 역할이 중요한데 현재 사용되고 있는 프로파일러들은 시스템 및 관리 프로파일러로써 가상화 환경에 적합하지 않아 가상화 환경에 적합하며 기존 프로파일러의 단점을 보완하는 새로운 프로파일러의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존 프로파일러의 장단점을 분석하고 기존 프로파일러들의 단점을 보완하는 가상화 환경에 적합한 새로운 프로파일러의 구조를 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.11A no.3
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• pp.181-188
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• 2004

PDF(Parallel/Distributed Processing) is an internet-based parallel/distributed processing system that utilizes resources from hosts on the internet in idle state to perform large scale application through parallel processing, thus decreasing the total execution time. In this paper. do propose an adaptive method to be changed network environment at any time using realtime monitoring of host. It is found from experiments that parallel/distributed processing has better performance than its without monitoring as an adaptive strategy, which copy with task delay factor by overload and fault of network, be applicable to the cockpits of task allocation algorithm in PDP.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.8 no.4
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• pp.411-422
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• 2002

Recently, there have been active researches about the VPCS (Virtual Parallel Computing System) based on multiple agents. The PVCS uses personal computers or workstations that are dispersed all over the internet, rather than a high-cost supercomputer, to solve complex problems that require a huge number of calculations. It can be made up with either homogeneous or heterogeneous computers, depending on resources available on the internet. In this paper, we propose a new method in order to distribute worker agents and work packages efficiently on the VPCS based on the IBM Aglets. The previous methods use mainly the master-slave pattern for distributing worker agents and work packages. However, in these methods the workload increases dramatically at the central master as the number of agents increases. As a solution to this problem, our method appoints worker agents to distribute worker agents and workload packages. The proposed method is evaluated in several ways on the VPCS, and its results are improved to be worthy of close attention as compared with the previous ones.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.195-198
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• 2015

최근 TV 서비스의 가입자 및 TV 프로그램 콘텐츠의 급격한 증가에 따라 빅데이터 처리에 적합한 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 사용자들의 간접 평가 데이터 기반의 추천 시스템 디자인 시, 누적된 사용자의 과거 이용내역 데이터를 저장하지 않고 새로 생성된 사용자 이용내역 데이터를 학습하는 효율적인 알고리즘이면서, 시간 흐름에 따라 사용자들의 선호도 변화 및 TV 프로그램 스케줄 변화의 추적이 가능한 토픽 모델링 기반의 알고리즘을 제안한다. 빅데이터 처리를 위해서는 분산처리 형태의 알고리즘을 피할 수 없는데, 기존의 연구들 중 토픽 모델링 기반의 추론 알고리즘의 병렬분산처리 과정 중에 핵심이 되는 부분은 많은 데이터를 여러 대의 기계에 나누어 병렬분산 학습하면서 전역변수 데이터를 동기화하는 부분이다. 그런데, 이러한 전역데이터 동기화 기술에 있어, 여러 대의 컴퓨터를 병렬분산처리하기위한 하둡 기반의 시스템 및 서버-클라이언트간의 중재, 고장 감내 시스템 등을 모두 고려한 알고리즘들이 제안되어 왔으나, 네트워크 대역폭 한계로 인해 데이터 증가에 따른 동기화 시간 지연은 피할 수 없는 부분이다. 이에, 본 논문에서는 빅데이터 처리를 위해 사용자들을 클러스터링하고, 클러스터별 제안 알고리즘으로 전역데이터 동기화를 수행한 것과 지역 데이터를 활용하여 추론 연산한 결과, 클러스터별 지역별 TV프로그램 시청 토큰 별 은닉토픽 할당 테이블을 유지할 때 추천 성능이 더욱 향상되어 나오는 결과를 확인하여, 제안된 구조의 추천 시스템 디자인의 효율성과 합리성을 확인할 수 있었다.