• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.9
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• pp.2827-2835
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• 2000

In recent years, much attention has been focused on improving I/O devices' processing speed which is essential in such large data processing areas as multimedia data processing. And studies on high-performance parallel file systems are considered to be one of such efforts. In this paper, an efficient disk allocation scheme is proposed for high-performance parallel file systems. In other words, the concept of a parallel disk file's parallelism is defined using data declustering characteristic of a given parallel file. With the concept, an efficient disk allocation scheme is proposed which calculates the appropriate degree of data declustering on disks for each parallel file in order to obtain the maximum throughput when more than one parallel file is used at the same time. Since, calculation for obtaining the maximum throughput is too complex as the number of parallel files increases, an approximate disk allocation algorithm is also proposed in this paper. The approximate algorithm is very simple and especially provides very good results when I/O workload is high. In addition, it has shown that the approximate algorithm provides the optimal disk allocation for the maximum throughput when the arrival rate of I/O requests is infinite.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.246-247
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• 1998

PCS를 포함한 차세대 이동통신은 ATM/B-ISDN을 core network으로 하여 다양한 서비스를 제공하는 방향으로 발전할 것으로 예상된다. 이러한 유.무선 통합환경에서 PCS mobility를 효율적으로 제공하기 위해서 TINA와 같은 계층적 연결관리 구조와 이 구조에 적합한 라우팅 기법이 필요하다. 본 논문에서는 ATM/B-ISDNTINA통신망에서 기존의 라우팅 기법에 비해 장점을 가지면서, TINA의 계층적 연결관리 구조를 기바능로 하는 병렬.분산 라우팅 기법을 제안한다. 제안된 병렬.분산 라우팅 기법은 라우팅 알고리즘이 서브네트워트 단위로 병렬적, 계층적으로 실행되어 사용자가 원하는 QoS연결을 제한된 시간내에 빠르게 설정할 수 있으므로, PCS mobility지원을 위한 빈번한 경로 재설정 요구에 유연하게 대처 할수 있다. 또한, 연결관리 체계가 계층적으로 이루어져 있어 TMN/TNA를 통한 체계적인 통신망 관리에도 효율적이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.769-772
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• 2014

Jeopardy 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는 인물, 지리, 사건, 역사 등을 포함하는 광범위한 지식베이스와 이를 토대로 한 빠른 시공간 추론 능력이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 하둡/맵리듀스 프레임워크를 이용하여 방향 및 위상 관계를 추론하는 효율적인 대용량의 공간 추론 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘에서는 하둡/맵리듀스 프레임워크의 특성을 고려하여 병렬 분산처리의 효과를 높이기 위해, 지식 분할 문제를 맵 단계에서 해결하고, 이것을 토대로 리듀스 단계에서 효과적으로 새로운 공간 지식을 유도하도록 설계하였다. 또한, 본 알고리즘은 초기 공간 지식베이스로부터 새로운 지식을 유도할 수 있는 기능뿐만 아니라 초기 공간 지식베이스의 불일치성도 미연에 감지함으로써 불필요한 지식 유도 작업을 계속하지 않도록 설계하였다. 본 연구에서는 하둡/맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 공간 추론기와 샘플공간 지식베이스를 이용하여 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제시한 공간 추론 알고리즘과 공간 추론기의 높은 성능을 확인 할 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.12
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• pp.537-546
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• 2020

This study deals with the development and improvement of a particle dispersion model for quick response to water pollutant accidents. The developed model is based on the shear dispersion theory where vertical mixing is done by step by step mixing by vertical and molecular diffusion algorithm. For the quick response to chemical accidents, an algorithm for multi-core modeling for the particle dispersion model is applied. After the application of multi-core operation using OpenMP directives to the model, the relation for the calculation time and particle size were determined along with the number of cores used for parallel programming to determine the model time for chemical accident responses. The results showed the adequate conditions for the modeling of chemical accidents for quick response and to increase the applicability of the model.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.377-380
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• 2002

본 논문에서는 대표적인 데이터 마이닝 기법 중 하나인 연관 규칙 마이닝에 대해 PC 성능의 급속한 발전으로 인한 PC 클러스터 시스템의 이종화의 필연성을 효과적으로 대처할 수 있는 부하 분산 알고리즘을 제안한다. 제안한 부하 분산 기법은 실행 전 성능을 미리 측정할 필요가 없이 실행 중에 성능을 측정할 수 있는 동적 부하 분산 알고리즘으로써 노드들 사이에 성능 정보의 교환 비용밖에 요구되지 않는다. 실험 결과는 제안한 알고리즘이 이종의 클러스터 시스템의 효율성을 극대화함을 보여준다. 또한 본 논문에서는 부하 분산 알고리즘의 성능을 분석할 수 있는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.379-381
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• 2003

인터넷을 이용한 분산/병렬 시스템은 지리적으로 분산된 다양한 성능의 유휴 상태 호스트 자원을 사용하여 대용량 작업을 처리한다. 인터넷의 호스트들은 다양한 성능을 가질 뿐만 아니라, 상태가 언제 변할지 예측하기 힘들다. 호스트의 성능은 작업 처리율에 영향을 주므로 인터넷 기반 분산/병렬 시스템은 호스트성능에 따른 작업 할당 스키마를 제공한다. 그러나, 호스트의 성능에 따라 할당받은 작업을 수행하는 중에 각 호스트 성능과 상태가 변하여 작업 진행률에 영향을 주므로 작업 할당 알고리즘들의 수행 중에 실시간 모니터링이 요구된다. 실시간 모니터링은 PDP 시스템에 부하 균형 및 결함 허용을 제공하고 관리자와 시스템 개발자에게 보다 효율적인 작업 할당 정책을 제안한다. 본 논문에서는 인터넷 기반 분산/병렬 시스템인 PDP에서 호스트 성능과 상태들의 실시간 모니터링 방법에 대해서 논의한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.5
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• pp.549-554
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• 1999

본 논문에서는 P개의 프로세서로 구성된 메시지 전달형의 병렬 컴퓨터에서 메시지 길이 L일 때 시간 복잡도가 O(L logP)인 방송함수(broadcast)의 기존 구현방식을 개선하고자, 메시지를 P/2개의 메시지로 균등하게 분할하고 그 각각을 분산시켜 병렬로 전송하는 복잡도 O(L)인 방송 알고리즘을 제안하였다. 또한 프로세서가 다단계 연결망으로 연결된 IBM SP2 병렬 컴퓨터에서 MPI 환경으로 실험하여 비교적 긴 메시지에 대해서 기존방식보다 성능이 향상됨을 확인하였다. 이 방식은 내장된 점대점 통신을 쓰고 방송에 의한 지연시간이 프로세서 수에 의존되지 않아 빠른 수행을 할수 있으므로 해당 컴퓨터의 통신 특성 파라메터와는 무관하게 동작하며, MPI-2 같은 새로운 환경에도 폭넓게 적용할수 있다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.8A no.4
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• pp.439-446
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• 2001

The main stream of parallel programming today is using synchronous algorithms, where processor synchronization for correct computation and workload balance are essential. Overall performance of the whole system is dependent upon the performance of the slowest processor, if workload is not well-balanced or heterogeneous clusters are used. Asynchronous iteration is a way to mitigate such problems, but most of the works done so far are for shared memory systems. In this paper, we suggest and implement a parallel large sparse linear system solver that improves performance on distributed memory systems like clusters by reducing processor idle times as much as possible by asynchronous iterations.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.6
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• pp.1468-1480
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• 1999

In database systems, join operations are the most complex and time consuming ones which limit performance of such system. Many parallel join algorithms have been proposed for the systems. However, they did not consider data skew, such as attribute value skew (AVS) and join product skew (JPS). In the skewness environments, performance of framework for a uniform load distribution and an efficient parallel join algorithm using the framework to handle AVS and JPS. In our algorithm, we estimate data distributions of input and output relations of join operations using the sampling methodology and evaluate join cost for the estimated data distributions. Finally, using the histogram equalization method we distribute data among nodes to achieve good load balancing among nodes in the local joining phase. For performance comparison, we present simulation model of our algorithm and other join algorithms and present the result of some simulation experiments. The results indicate that our algorithm outperforms other algorithms in the skewed case.

• Journal of Information Technology and Architecture
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• v.9 no.4
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• pp.455-464
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• 2012

Due to the recent data explosion, methods which can meet the requirement of large data analysis has been studying. This paper proposes MRIterativeBUC algorithm which enables efficient computation of large data cube by distributed parallel processing with MapReduce framework. MRIterativeBUC algorithm is developed for efficient iterative operation of the BUC method with MapReduce, and overcomes the limitations about the storage size and processing ability caused by large data cube computation. It employs the idea from the iceberg cube which computes only the interesting aspect of analysts and the distributed parallel process of cube computation by partitioning and sorting. Thus, it reduces data emission so that it can reduce network overload, processing amount on each node, and eventually the cube computation cost. The bottom-up cube computation and iterative algorithm using MapReduce, proposed in this paper, can be expanded in various way, and will make full use of many applications.