• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.59-62
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• 2017

본 논문에서는 텍스트 형태의 빅 데이터를 분산처리 환경에서 기계학습을 이용하여 분석하고 유의미한 데이터를 만들어내는 시스템에 대해 다루었다. 빅 데이터의 한 종류인 뉴스 기사 빅 데이터를 분산 시스템 환경(Spark) 내에서 기계 학습(Word2Vec)을 이용하여 뉴스 기사의 키워드 간의 연관도를 분석하는 분산 처리 시스템을 설계 및 구현하였고, 사용자가 입력한 검색어와 연관된 키워드들을 한눈에 파악하기 쉽게 만드는 시각화 시스템을 설계하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
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• pp.319-321
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• 2002

인터넷 기반 네트워크 통신의 형태가 단순한 텍스트 위주의 데이터로부터 실시간 환경을 요구하는 멀티미디어 데이터 형태로 변하고 있으며, 실시간 분산처리 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. 이러한 실시간 시스템은 분산 실시간 처리 시스템에 대한 전반적인 분야의 발전이 필요하며, 특히 그 중에서도 신뢰성이 높은 그룹 통신 시스템의 개발은 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 고장탐지 기능이 있는 실시간 그룹 통신 시스템을 설계하였다. 설계된 실시간 그룹통신 시스템은 이미 TMO 모델을 통하여 메시지 신뢰성과 고장탐지에 관한 시뮬레이션을 하였고, 그 결과를 분석하여 실시간 그룹통신 시스템 설계에 반영하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.193-194
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• 2018

본 논문에서는 IIoT(Industrial IoT) 환경에서 사용되는 수 천 개 이상의 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 분산 게이트웨이 시스템을 제안한다. 이 시스템은 대량의 센서에서 측정되는 데이터를 단일 게이트웨이 단위로 처리할 때 늘어나는 작업부하와 처리 시간 지연, 신뢰성 및 정확성 저하를 해결하기 위하여 복수의 게이트웨이 간 연계를 통해 대량의 센서에서 측정되는 데이터를 실시간 처리가 가능한 게이트웨이로 지연시간 없이 균등 할당함으로써 작업부하의 완화와 처리 시간의 가속화, 신뢰성 및 정확성 확보를 이루어낼 수 있다. 본 논문에서는 단일 게이트웨이 시스템과 분산 게이트웨이 시스템의 비교를 통해 수천 개 이상의 센서에서 측정되는 데이터 처리 시간의 차이를 확인함으로써 IIoT 환경에서 분산 게이트웨이의 활용도 면에서 우수함을 보인다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3456-3468
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• 1999

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 지원할 수 있다는 장점을 갖지만, 데이타베이스 공유 시스템에 비해 부하 분산이나 시스템 가용성이 떨어진다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 데이타베이스 공유 시스템의 특성을 이용한 동적 부하분산 기법을 제안하고, 제안한 동적 부하분산 기법을 이용하여 기존의 해쉬 조인 알고리즘들을 데이타베이스 공유 시스템에 확장한다. 그리고, 다양한 시스템 구성 및 데이터베이스 부하 환경에서 모의 실험을 수행함으로써 데이타베이스 공유 시스템에서 동적 부하분산 기법의 효과 및 해쉬 알고리즘들의 성능 차이를 정량적으로 분석한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권2호
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• pp.141-148
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• 2003

기존에는 분산객체시스템 표준으로 CORBA, DCOM, EJB 등이 널리 사용되었으나, 최근에 웹 애플리케이션을 위한 표준 분산기술로 XML 기반의 SOAP이 제안되었다. 그러나 이러한 분산 기술들은 각각의 표준 환경에서만 운용되는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 분산객체시스템들과 SOAP 기반 시스템의 상호 운용성을 높일 수 있는 SOAP 브리지를 설계 및 구현한다. 이는 기존 분산객체시스템의 표준인 CORBA와 DCOM이 새로운 SOAP 기반 시스템과 연동될 수 있도록 그 형식들을 매핑하는 역할을 한다. 또한 이에 대한 성능 실험을 통해 평균 트랜잭션 처리시간에 대한 오버헤드가 크지 않음을 보인다. 따라서 SOAP 기반의 분산 객체들을 새로이 구축하는 대신에 기존 분산 환경의 객체들이 재활용될 수 있다. 그리고 SOAP 브리지의 실제 적용 사례로 대규모 분산 시스템인 XML 기반 전자입찰 시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템은 XML 표준을 기반으로 하기 때문에 기존 전자상거래 시스템이 갖는 표준화와 확장성의 문제를 해결할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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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.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권4호
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• pp.251-256
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• 2004

고성능 컴퓨터들의 대량 보급으로 인해 다양한 종류의 분산 자원이 주위에 산재해 있다. 이러한 분산 자원을 이용하는데 각 분야별 시스템들의 개념, 모듈, 운영 및 관리를 배제하고 사용할 수 있다면 최소한의 비용으로 분산 자원을 사용할 수 있을 젓이다. 이에 '분산환경에 적용될수 있는 DVM 및 DESPL의 제안'을 통해 제안된 내용중 그 일부를 수용하여 SDVM을 설계 및 구현한다. SDVM을 이용하는 사용자는 분산 환경의 개념없이 최소한의 비용으로 분산된 자원을 사용할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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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.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.468-475
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• 2014

추천시스템은 선호 데이터가 대형화, 컴퓨터 처리능력과 추천 알고리즘 등에 의해 실시간 추천이 어려워지고 있다. 이에 따라 추천시스템은 대형 선호데이터를 분산처리 하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 하둡 분산처리 플랫폼과 머하웃 기계학습 라이브러리를 이용하여, 선호데이터를 분산 처리하는 방법을 연구하였다. 추천 알고리즘은 아이템 협업필터링과 유사한 동시발생 행렬을 이용하였다. 동시발생 행렬은 하둡 클러스터의 여러 노드에서 분산처리를 할 수 있으며, 기본적으로 많은 계산량이 필요하지만, 분산처리과정에서 계산량을 줄일 수 있다. 또한, 본 논문은 동시발생 행렬처리의 분산 처리과정을 4 단계에서 3 단계로 단순화하였다. 결과로서, 맵리듀스 잡을 감소할 수 있으며, 동일한 추천 파일을 생성할 수 있었다. 또한, 하둡 의사 분산모드를 이용하여 데이터를 처리하였을 때 빠른 처리속도를 보였으며, 맵 출력 데이터가 감소되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.102-105
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• 2013

최근 멀티코어 시스템은 컴퓨터의 성능을 향상시키기 위해 더 많은 수의 코어를 연결시키는 다중코어 시스템으로 발전하고 있다. 그러나 멀티코어 시스템은 사용하는 코어의 아키텍처 구조와 개수에 따라 성능 차이가 발생한다. 이에, 본 논문에서는 코어의 아키텍처 구조와 코어의 개수가 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 Tilera의 다중코어 시스템인 Tile-Gx36, TilePro64와 Intel의 x86-64 멀티코어 시스템인 Core i5의 성능을 비교하였다. 코어의 사용률이 늘어남에 따른 성능차이를 알아보기 위해 벤치마크 프로그램인 SPEC CPU 2006을 이용하여 각 시스템 내 단일코어의 성능을 측정하고, OpenMP 벤치마크 프로그램을 이용하여 시스템의 모든 코어를 사용했을 때의 입력 데이터 크기에 따른 성능을 측정하였다. 실험 결과, 단일코어에서의 성능은 정수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 Core i5가 Tile-Gx36보다 약 87%, 실수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 약 94% 더 빠른 것으로 나타났다. 그러나 코어 전체를 이용한 성능 결과에서는 정수형 배열 크기가 이상일 경우 Tile-Gx36 시스템의 처리 속도가 Core i5 시스템 보다 평균적으로 약 7.6배 향상됨을 확인할 수 있었다. 따라서 Tilera의 다중코어 시스템은 클럭 속도와 아키텍처 구조의 영향으로 단일코어의 성능은 떨어지나, 병렬 처리를 이용한 고속연산에서는 성능이 향상된다고 할 수 있다.