• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.640-642
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• 2005

분산된 컴퓨팅 환경은 프로세서의 개수를 적응적으로 활용하는 병렬 처리 환경으로 활용할 수 있다. 병렬 처리예 의한 수행 시간 단축 효과에 가장 많은 영향을 주는 것은 활용되는 프로세서의 개수와 병렬 처리 요소 상호 간의 통신 오버헤드이다. 분산된 컴퓨팅 환경으로 구성한 병렬 처리는 통신 오버헤드에 의한 단점과 프로세서의 개수를 자유롭게 활용할 수 있다는 장점이 상반되는 특성을 가지며 레이트레이싱에 의한 렌더링과 같이 계산량이 많고 병렬 처리 요소 상호 간의 통신량이 적은 응용 분야에 효과적이다. 분산된 컴퓨팅 환경을 병렬 처리에 활용하기 위하여 기존의 분산 처리 모델을 적웅용면 통신 오버헤드 이외에 부수적인 오버헤드(프로그래밍 및 확용 절차)로 인하여 실효성을 발휘하기 어렵다. 단일 컴퓨팅 환경을 위한 절차와 서비스를 그대로 적용하여 분산된 컴퓨팅 환경을 구성하는 여러 대의 컴퓨터를 통합하여 활용하는 방안은 이와 같은 부수적인 오버헤드를 해결할 수 있으며 본 연구팀에서 이미 발표한 TORB(Transparent Object Request Broker)는 프로그래밍 투명성의 제공을 통하여 분산된 컴퓨팅 환경을 활용하기 위한 프로그램을 단일 컴퓨팅 환경을 위한 프로그래밍 기법을 적응하여 작성할 수 있도록 지원한다. 지속적인 연구를 통하여 프로그래밍 투명성의 범위를 확장함과 동시에 활용 절차의 투명성을 지원하는 방안을 추가하였고 새로운 분산 처리 모델을 설계하여 이러한 절차와 서비스를 체계적으로 정립하였다. 인터넷에 연결된 컴퓨터는 적절한 수준의 컴퓨팅 능력을 갖추고 있고 상호 간의 정보 교환을 할 수 있는 상태이므로 "TORB"와 같이 잘 정의된 패러다임으로 이들을 통합하여 운영하면 병렬 처리에 참여하는 프로세서의 개수를 자유롭게 활용하여 수행시간 감소 효과(병렬 처리에 의한)를 극대화할 수 있다. 그러나 인터넷을 기반으로 하는 분산된 병렬 처리를 지원하기 위해서는 "TORB"가 이미 제공하는 투명성 외에 불특정한 타인이 작성한 프로그램 코드가 "TORB"를 통하여 자신의 컴퓨터에서 실행되어도 악의적인 동작을 수행하지 못하게 하는 보안 기능과 인터넷에 연결된 방대한 수의 컴퓨터를 "TORB"에 의해 구성되는 분산된 컴퓨팅 환경에 참여시키는 시나리오가 필요하다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.111-118
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• 2010

최근 IT 분야에서 인터넷을 기반으로 IT 자원들을 서비스 형태로 제공하는 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 효율적인 클라우드 컴퓨팅을 제공하기 위해서는, 막대한 양의 데이터를 수많은 서버들에 분산 처장하고 관리하기 위한 분산 데이터 처장 기법 빛 분산 병렬 처리 기법에 대한 연구가 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 대표적인 분산 병렬 처리 기법에 대해 살펴보고, 이를 비교 분석한다. 마지막으로 Hadoop 기반 클러스터를 구축하고 이를 통해서 대규모 데이터를 위한 분산 병렬 처리 기법에 대한 성능평가를 수행한다.

• 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.

• 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.

• 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 Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.126-129
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• 2011

대용량 데이터의 분산/병렬 가시화를 위해서는 가시화 클라이언트와 서버 사이의 프로토콜이 필요하다. 기존 가시화 도구들은 개발 도구에 특화된 프로토콜을 사용하고 있으며, 이 때문에 클라이언트와 서버는 매우 tightly-coupled 되어 있다. 본 논문에서는 응용에 독립적인 분산/병렬 가시화를 위한 가시화 프로토콜을 설계하고 구현한다. 또한, 시변환 데이터의 효율적 가시화를 위해 animation을 구현할 수 있는 프리미티브를 설계하고 status machine으로 병렬 전송된 데이터들 간의 동기화를 구현한다. 이러한 응용 독립적 가시화 프로토콜을 도입함으로써 가시화는 병렬 분산 가시화를 수행하는 그리드의 서비스나 슈퍼컴퓨팅의 서비스로 확장될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.502-504
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• 2000

최근 높은 컴퓨팅 파워를 요구하는 응용문제 처리를 위해 고 비용의 슈퍼컴퓨터 대신 인터넷상에 분산된 다수의 일반 컴퓨터들을 이용하는 병렬처리에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 다중 에이전트 시스템을 기반으로 하여 이질적인 성능을 갖는 컴퓨터들을 병렬 컴퓨팅 환경으로 구성하고 각 호스트의 성능측정 결과에 따라 효율적으로 작업을 분산하는 기법을 제안한다. 또한 본 연구에서 제안한 방법을 다중 에이전트 시스템인 IBM의 AgletsTM을 사용하여 실험적으로 성능을 평가하고, 기존 연구와 비교한다.

• 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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• 2002.04a
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• pp.655-657
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• 2002

데이터 마이닝 기술 중 하나인 연관규칙 마이닝의 병렬 알고리즘들은 동형질의 병렬 컴퓨팅 시스템을 대상으로 하여 개발되었다. 그러나, 이러한 병렬 알고리즘들은 클러스터 시스템 또는 Network Of Workstation(NOW)과 같은 저가의 프로세서들로 구성된 집합적인 병렬 컴퓨팅 시스템에서는 부적당하다. 이는 이들 시스템이 다른 성능을 가진 프로세서로 구성되어 있거나 여러 사용자의 접근을 허용하는 등의 이형성을 가지기 때문이다. 결과적으로 이러한 환경을 고려하지 않은 기존의 병렬 연관규칙 알고리즘들은 전체 시스템의 성능을 활용하지 못하게 되어 성능저하를 피할 수 없다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 연관규칙 알고리즘인 Data Distribution 알고리즘을 위만 효과적이고 확장성 있는 동적 부하분산 알고리즘의 설계와 구현을 다룬다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.7
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• pp.667-680
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• 2016

As distributed computing platforms like Hadoop MapReduce have been developed, it is necessary to perform the conventional query processing techniques, which have been executed in a single computing machine, in distributed computing environments efficiently. Especially, studies on similarity join query processing in distributed computing environments have been done where similarity join means retrieving all data pairs with high similarity between given two data sets. But the existing similarity join query processing schemes for distributed computing environments have a problem of skewed computing load balance between clusters because they consider only the data transmission cost. In this paper, we propose Matrix-based Load-balancing Algorithm for efficient similarity join query processing in distributed computing environment. In order to uniform load balancing of clusters, the proposed algorithm estimates expected computing cost by using matrix and generates partitions based on the estimated cost. In addition, it can reduce computing loads by filtering out data which are not used in query processing in clusters. Finally, it is shown from our performance evaluation that the proposed algorithm is better on query processing performance than the existing one.